关联规则挖掘与其在客户关系管理中的应用分析

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1、关联规则挖掘及其在客户关系管理中的应用研究2．CRM系统的国内外应用现状(1)国外CRM系统应用情况CRM在国外起步较早，发展较为迅速，已比较成功的应用于各个行业。在美国，CRM发展已经有5年之多，《财富》500强企业中多数都已使用了CRM软件。客户关系管理系统已成为管理软件厂商继ERP系统后追逐的又一热点之一，以Oracle，Sieble，IBM等为代表的一批顶极IT企业都表现出对CRM前景坚定的信心，并已开始在此领域部署解决方案。据IDC对欧美300家企业所作的调查显示，不管美国还是欧洲的企业都正在增加对CRM软件的预算，这

2、300家企业1998年平均花费310万美元在CRM系统的硬件和软件上，计划每年的预算将平均提高8％。在美国，尽管目前CRM市场的开发利用率尚不足25％，但将以44％的年复合增长率迅猛发展。专门从事市场研究的METAGroup公司指出，未来企业在CRM上的投入将赶上并超过ERP，到2004年，分析、咨询和系统集成服务将成为CRM市场中的生力军，其年增长率将达到惊人的82％。(2)CRM系统在中国的应用当CRM日益成为国际软件新宠之际，在中国，尚属“新生事物”的CRM，其认知程度及受关注程度也正在加热过程中。可以预期，中国企业将在未

3、来不长的时问内，也将掀起新一轮的“CRM波澜”。目前国内的CRM仍然处在初级阶段，即市场教育与培育阶段。初级阶段最突出的特点是：市场的发展不平衡。一方面，大公司高瞻远瞩，抢先一步实施CRM项目，选择的实施伙伴都是大厂商。例如Oracle目前实施的上海航空，北京亚信、广东美的；Sieble实施的上关联剃则挖掘及其在客户关系管理中的应用研究海通用、北京联想等。另一方面，却要对占企业综述99％的中小企业进行CRM的深入教育，培育市场。这就是中国的现状。CRM的几个主要模块一销售自动化、营销自动化和客户服务自动化中，目前国内尚在实施的只

4、有营销模块中的客户信息管理、渠道管理和客户服务中的呼叫中心(Call--Center)，同时基于互联网的客户服务也得到了越来越多的重视。1．2．2关联规则挖掘算法研究现状研究者们提出了许多关联规则挖掘方面的算法。Agrawal等人与1993年提出了算法AIS(见参考文献[30])和SETM(见参考文献[31])，1994年又提出了改进的算法Apriori和AprioriTid(见参考文献[32])。后两个算法与前两个算法的不同之处在于：在队数据库的一次遍历中，哪些候选数据项目集被记数以及产生候选项目集的方法。MS和SETM算法都

5、是在把交易数据读入数据库的过程中迅速产生候选项目集，即在遍历数据库期问不断产生候选项目集。在读入新的交易数据之后，就要确定前次中的数据项目集中有哪些是现存在此事务中的，应该和这些读入的交易数据中的数据项目组合，从而产生新的候选数据项丑集。这种方法的缺点是会导致许多不必要的数据项目集的产生和记数。而Apriori和AprioriTid算法只利用前次过程中产生的大的数据项目集来生成新的候选数据项目集，并不考虑数据库中的事务。在这两种算法中用到的一个基本组合性质是：一个大项目集的任何子集一定是大的。利用这一性质所产生的候选数据项目集要

6、小得多，一定程度上提高了算法的效率。但是，由于通常事务数据库的规模关联规则挖掘及其在客户关系管理中的应用研究是十分庞大的，而这两种算法在计算项目支持度方面频繁的扫描数据库会造成i／o问题，同时对于系统资源的消耗非常高，因此，有必要提出一种新的关联规则挖掘算法来解决这些问题。1．2．3关联规则挖掘的应用现状关联规则挖掘所要处理的问题，就是在庞大的数据库中拽出有价值的关联项目，并且加以分析，获取有意义的信息，归纳出有用的结构，作为企业经营决策的依据。其应用非常广泛，只要某一行业具备业务数据以及进行数据分析的需求，皆可利用挖掘工具进行

7、有耳的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务、金融、保险、通讯及医疗服务行业等：◆销售商从顾客购买商品中发现一定的关系，提供打折购物券等，提高销售额；◆保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本。提高利润；◆在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；◆电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计。一些公司运用关联规则挖掘的成功案例，显示了其强大生命力。

8、但是目前，在汽车销售行业中，数据挖掘的应用案例比较少，而利用关联规则挖掘来分析企业业务数据和客户数据，帮助企业制定销售及营销策略，辅助企业经营决策的应用却几乎没有。关联规则挖掘及其在客户关系管理中的应用研究1．3客户关系管理与数据挖掘基础1．3．1客户关系管理的