基于客户画像的数据挖掘技术在crm中的应用

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1、基于客户画像的数据挖掘技术在CRM中的应用1绪论1.1研究背景更好的了解客户、分析客户的购买行为以及偏好，成为企业最迫切的需求，以期针对不同的客户进行精准销售与精准服务，从而进一步降低经营成本、提高服务能力，使企业的核心竞争力迈上一个新台阶。客户关系管理（CustomerRelationshipManagement,CRM）正是在此基础上提出来的。客户关系管理简称CRM，是由美国GartnerGroupInc公司于1999年首先提出的。CRM是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，并对工作流程进行重组，以赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客

2、户的收益率。CRM包括一个判断、选择、争取、发展和保持其客户所要实施的全部过程。伴随着数据库与数据仓库技术的日趋成熟，企业可以通过主流的数据库产品和数据仓库集群的构建，方便的管理海量客户数据。那么如何使企业冗长的客户数据转换成为其自身发展的宝贵资源？数据挖掘技术应运而生，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是有潜在应用的信息和知识的过程。目前，数据挖掘技术已经被广泛的应用到企业管理实践中，为越来越多的企业的业务决策和战略发展提供辅助。作为数据挖掘技术的一项重要任务与方法，聚类分析的目标就

3、是在相似的基础上收集数据来分类，被广泛的应用于描述数据、衡量不同数据之间的相似性，以及把数据分类到不同的簇中。基于聚类分析的此种特性，我们可以把聚类分析技术应用到客户细分模型中，设计客户细分维度，从而对企业的注册客户群进行合理划分，并且根据划分结果优化营销方案，进行精准销售、提供精准服务。关联分析就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。.....1.2国内外研究现状与分析在学术界，近几年对数据挖掘在CRM中的应用开展了一些讨论和研究。

4、邹鹏等人基于决策树方法给出了一个客户利润贡献度的评价模型。张喆等人用一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来进行客户获取分析。多篇文献用聚类分析方法对电信业、银行业客户细分进行了研究。从相关文献检索来看，目前在上述领域的研究主要还是描述性的分析居多。目前，我国企业大多还处于CRM与数据挖掘的实验与探索阶段，较早实施CRM与数据挖掘的企业主要集中于银行、通信运营商、保险、航空等行业，他们大多选择了国外的CRM主流厂商的产品，如东方航空公司、北京亚信公司和美的集团选择Oracle；一汽大众汽车选择SAP。面对国外著名厂商的大量进入，国内软件公司也积极投入

5、到CRM的开发当中。继北京联成互动第一次发布中小企业CRM的产品MyCRM后，不少软件公司开发出了自己的CRM产品，例如长沙创智公司的PoBerners-Lee发明了万维网（中基于客户画像的数据挖掘技术研究方案........454基于客户画像的数据挖掘技术的应用分析........474.1明确目标........474.2数据预处理....474.3生成用户画像.....534.4建立模型和模型评估........554.5结果发布与解释......574.6结果分析........624.7个性化服务与推荐方案设计.......625总结与展望.

6、....645.1研究总结........645.2未来展望........654基于客户画像的数据挖掘技术的应用分析本章依据图3-9所示基于客户画像的数据挖掘技术应用流程图，详细的阐述了本文所做的研究工作应用于香港某饼家生产实际的具体实现。本文采用SQLServerManagementStudio和DQS实现数据的清洗、匹配和数据质量控制，通过R语言实现数据的分析和挖掘，最终通过对历史交易数据和客户数据的理解、处理、概括、探索和分析，设计个性化的服务与推荐方案，提升企业的服务能力，降低营销成本，从而使企业在行业中的核心竞争力迈上一个新台阶。4.1明确

7、目标本次研究的主要目的在于根据香港该饼家生产实际的现状，基于客户自身数据与客户交易数据建立客户画像，帮助企业更好、更全面的了解客户，从而为客户提供有针对性的服务，同时设计个性化的推荐方案以实现精准营销。对于企业来讲，通过抽取、加载和转换以及相关的数据清洗操作获得数据质量得到保证的数据，利用这些数据中蕴含的客户人口统计学信息、消费能力数据、消费兴趣数据以及参加活动信息四个指标综合的描述客户才能帮助企业更全面的了解客户。为了得到更具说服力的客户画像，本文研究中确立了面向历史和面向当下相结合的客户更新方案。然而，单纯的客户画像往往并不能直观的提供有价值的信息

8、和知识，需要对其进行进一步的分析挖掘，本文通过客户画像基于基本k-means算法改进后的二分k