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1、第35卷第4期东北电力大学学报Vo1.35.No.42015年8月JournalOfNortheastDianliUniversityAug.,2015文章编号:1005-2992(2015)04-00073-06数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究王欣,薛雯,魏源彤(东北电力大学经济管理学院,吉林吉林132012)摘要:随着“以客户为中心”经销模式的应用,企业越来越重视客户关系建设。企业积累了大量的客户数据,建立了客户关系管理系统,数据挖掘技术为客户关系深层次分析提供了技术保证。利用数据挖掘可以进行客户细分、客户流失率分析、客户满意度分析和市场交叉营销等
2、分析。结合客户关系的特点,研究了基于数据挖掘的客户关系管理智能系统的体系结构,提出数据挖掘在客户关系管理系统中的实施流程,研究了ID3算法的不足和改进算法。利用K-means对客户进行聚类分析,并用改进的ID3决策树进行解释,可以更好地为管理者提供客户的有用信息,可以指导企业更好地开展有针对性的低成本服务,可以提高企业的市场竞争力和客户的满意度。关键词:客户关系管理;数据挖掘;K—means算法;ID3算法中图分类号:TP311文献标识码:A客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)是利用现代信息技术,通过对客户进行
3、深层次地跟踪,分析客户的需求,以留住老客户、吸引新客户⋯,并且可以及时地发现忠诚度可能会发生变化的客户,及时地采取措施,维护企业的利益。随着企业经营模式从以“产品”为核心转变为以“客户”为核心,客户关系管理的重要性日益显现_2J。客户关系管理是工业发达国家对以客户为中心的营销的整体解决方案j,CRM是从客户实际需求出发,利用现代信息工具,增强企业在客户服务、客户开发及客户发展等方面的执行能力,从而提高企业盈利及客户的满意度,实现客户和企业“双赢”的管理理念。客户关系管理系统是目前正在兴起的一种旨在健全、改善企业与客户之间关系的新型管理系统4J。客户关系管理系
4、统不仅仅要对客户信息进行管理,更重要的是要利用客户关系进行数据的挖掘,以便更好地了解营销市场的结构、客户的喜好等,以便开发新产品及调整营销策略等。目前,企业对积累的大量客户数据缺乏深层次的挖掘,使得客户的服务处于落后的地位。为了更好地对客户关系进行研究,将数据挖掘引入到客户关系管理系统中是非常必要的。利用数据挖掘可以找出潜在的客户需求模式和消费行为模型,帮助企业提高客户的满意度,降低客户的流失率,提高销售业绩,真正体现企业“以客户为中心”的服务理念。本文研究客户关系管理智能系统的体系结构、数据挖掘的应用流程以及K—means算法和ID3算法的在客户关系管理系
5、统中的应用。1数据挖掘技术数据挖掘(DataMining)也称为数据库中的知识发现,它是一种处理大量数据的数据分析技术。主要是从大量的、有噪声的、模糊的、不完全的随机数据中提取隐含的、未知的、潜在的但有使用价值的信收稿日期:2015-05-20基金项目:吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(吉教科合字2013第119号)作者简介:王欣(1964一),女,河北省乐亭市人,东北电力大学经济管理学院教授,博士,主要研究方向:信息管理与信息系统74东北电力大学学报第35卷息和知识的复杂过程。数据挖掘技术应用了统计学知识、机器学习、模式识别理论、数据库及数据仓库理论
6、、信息检索理论、可视化理论、数学算法以及高性能计算等知识和技术。数据挖掘的方法有神经元网络、遗传算法、粗糙集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析方法和模糊集方法等。数据挖掘是数据库中知识发现的关键技术,它利用特定的知识发现算法,从大量的数据中搜索隐含在数据中的知识。2基于数据挖掘的客户关系管理智能系统的体系结构客户关系管理就是以“客户为中心”,使企业走出以“产品为中心”的经营理念,它是一种企业经营模式。客户关系管理把客户的需要作为企业发展的宗旨,这种观念将推动企业最大限度地利用其与客户的相关资料,实现企业有效的服务和立体化管理,从而最大化企业的整体利益。传统
7、的CRM系统一般包括市场管理、销售管理、产品与交货管理、服务与支持管理、呼叫中心等部分功能。为了便于企业做出快速、有效的决策,可以将CRM、企业资源计划(EnterpriseResourcePlanning,ERP)、供应链管理系统(SupplyChainManagement,SCM)及其他应用系统集成起来。ERP、SCM等可作为CRM的数据仓库的数据源。。J,CRM可以将市场分析预测的结果及时反馈给ERP系统,ERP系统根据对市场的预测情况,及时地调整产品生产和营销策略。ERP、SCM和CRM的链接使企业的生产、销售等部门可以根据市场预i贝0做出快速敏捷的
8、反应。获得客户的关键是寻找客户信息与行为模式之间的关
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