客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析-论文.pdf

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1、学术论坛iForum客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析中国石化广东石油分公司区嘉良吕淑仪摘要：本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘，对客户关系管理，客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习，并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。关键词：客户关系管理客户细分数据挖掘中图分类号：F722．2文献标识码：A文章编号：1005—5800(2015)01(b)一151—02市场经济给企业发展带来了日益激烈的竞争环境，企业1．2．3客户细分有不同的分类标准开始重视客户资源的发掘与分析，企业的工作重心逐渐从产一般分类问题强调准确性

2、，客户关系管理则强调有用性，品转移到客户。客户关系管理是客户细分的有效工具，而数据讲求在特定限制条件下实现特定目标。挖掘技术就是客户细分有力的技术支撑。1．3数据挖掘数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含1理论研究的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘1．1客户关系管理对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，合以及数据仓库的挖掘分析。同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发2客户细分的数据挖掘展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理

3、客户2．1逻辑模型关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2，⋯Am}是业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节就形成了客户1TI维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的的自动化管理。一个指标，f(g

4、)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则1．2客户细分任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度客户细分由美国学者温德尔‘史密斯在20世纪50年代提上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销类型，定义R如下：学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等=f(c，c)lc，f1∈Vbe，q，=烈f2，))l(1)级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急显然R是一个等价关系，经R可分类屙l生空间为若干等性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业价类，每个等价类都是一个概念类，建

5、立客户细分，就是客户获得客户价值的一种理论与方法。屙陛空间和概念空间映射关系的建立过程。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是2．2客户细分数据挖掘实施却有着显著的特点。通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据1．2．1客户细分是动态的挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：P：C—L，使化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客VcEC，如果cELi，则p(C)=El。VceC，求p(c)确定所属概念户情况的变化进行动态调整，减少错误分类，提高多次细分

6、类。中至少有一次是正确分类的可能性。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据1．2．2受众多因素影响存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建化过程中准确掌握客户行为的规律性。立客户数据和概念维之间的映射关系。www．chInabt．nef-2o15年1月l151Foruml学术论坛2．3客户细分数据分析就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据建立客户动态

7、行为描述模型，满足客户行为非确定性和规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数客户行为的预测分析。据分析方法在可靠性方面的缺陷。2．3．1客户外在属性3结语外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关品拥有情况等。客户的组