欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:59380228
大小:533.00 KB
页数:32页
时间:2020-09-20
《信息化 - BI - 客户关系管理和获利绩效评估ppt课件.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、以兩階段資料採礦分群方法應用於顧客關係管理和獲利績效評估之實證研究ApplicationofTwoStagesDataMiningClusteringtoCustomerRelationshipManagementandPerformanceEvaluationofProfitability:AnEmpiricalStudy摘要從1980年代的資料庫行銷到1990年代關係行銷,不斷受到企業重視,企業評估績效的指標從原本的市場佔有率變成以顧客佔有率為中心,強調企業與顧客所建立的長久信賴關係,隨著資料庫科技與網路科技加速顧客關係管理及資料採礦技術的興起,CRM透過資訊技術
2、的運用,找出對企業利潤最有貢獻的顧客群,並把交易導向轉換成關係導向(一)、諸論及研究動機① 大型量販店市場快速興起,並累積大量顧客資料與歷史交易資料②企業必須辨識出高價值的顧客,並強化與企業間的關係,以保留住高價值的顧客③ 隨著資料庫科技與網路科技加速顧客關係管理及資料採礦技術的興起,但目前仍未被廣泛應用在大型量販市場中。如何找出企業的忠誠顧客即是CRM中相當重要的課題,基於大型量販店市場快速興起,並累積大量顧客資料與歷史交易資料,探討運用資料採礦技術在CRM活動以分析顧客行為的主要動機:兩階段DM分群方法①探討並修正傳統RFM曲隔方式,以有效萃取不同顧客群體的樣式②
3、剖析「顧客獲利性」影響因子,深入不同影響因子與顧客獲利性的相關性③以大型量販店為研究對象,了解不同顧客群體的回應率、ROI,以制定有效的行銷資源配置策略企業必須根據顧客需求與價值進行顧客區隔,本次研究報告結合DM技術,並修正傳統顧客分群的方式,使CRM運作在獲取、增強、維持三個面向能夠順利進行CRM①CRM導入前應先建立顧客策略②CRM實際運作前應先重新改變以顧客為中心的關鍵企業程序③愈佳CRM科技不一定會達到CRM目標,因此需建立採用CRM科技的混合策略④需要的是顧客接觸策略而非CRM計劃。1990年代科技產業蓬勃發展,目前CRM已延伸到eCRM,因此Peppard
4、提出eCRM◎電子商業活動◎通路管理◎關係管理◎管理整個企業CRM的導入過程CRM的導入可視為一連串過程,包括:顧客識別、區隔、互動、客製化四個步驟,主要以「學習關係」為核心的循環過程,建立企業與顧客互動顧客的生命週期「顧客吸引、交易、訂單履行、服務組合而成的循環」CRM的應用範圍類型目的方法工具合作型CRM在於改善直接互動的流程透過滿意度調查、線上訂單追蹤…等電子訊息交換作業型CRM在於改善企業與顧客目互動效率透過資訊系統追蹤管理與顧客間的互動分析型CRM主要分析顧客行為、喜好、生活型態、交易…等透過分析工具尋找大量資料庫中找出顧客的忠誠度CRM主要元件是由行銷與銷
5、售動力自動化、客戶接觸中心科技、客戶服務(二)、顧客價值分析1.顧客分類和區隔方式2.顧客忠誠度3.RFM模型4.顧客價值矩陣1.顧客分類和區隔方式:顧客金字塔:顧客績效購面顧客焦點構面2.顧客忠誠度顧克忠誠度乃顧客與企業間形成強力的關係。RFM模型可以從龐大的顧客名單中找出行銷活動所需的顧客名單。R是沉寂長度F是購買頻率M是購買金額3.顧客價值矩陣是從RFM所發展出來較適合小型企業的顧客價值分析的方法來解決RFM的缺點。(三)、資料採礦⊙何謂資料採礦⊙資料採礦的特性:可處理、萃取、可行動、隱含、新奇、資訊化⊙資料採礦的三個分群方式˙運作流程˙功能種類˙傳統統計分析與
6、類神經網路之分群方式傳統統計分析與類神經網路之分群方式(三)、研究架構與方法一.整合資料採礦(DataMining)技術之顧客關係管理運作架構1.本章提出整合資料採礦技術(DataMining)的CRM流程架構,整個架構分兩部分:前端作業系統、後端分析系統⊙LRFM資料模型⊙資料採礦前置處理流程⊙兩階段分群過程1.LRFM資料模型-L顧客關係長度:指顧客第一次發生交易日到最後一日交易日的長度-R顧客沉寂長度:用來衡量顧客的流失情形-F顧客購買頻率:顧客在特定的天數購買的天數、一天購買的次數-M顧客獲利性:指顧客購買金額扣除各種成本後得淨利總合LRFM資料模型關係長度L
7、沉寂長度R購買頻率F第一次購買日最後一次購買日分析日最後一次購買日特定時間內購買天數顧客獲利性M售價產品成本行銷成本資料採礦前置處理流程1.因本章是用標準差來進行離群分析,所以先將活躍型顧客的LRFM資料先匯入採礦資料庫中,以避免在分群演算過程中受到離群值的影響。2.為了使兩階段的分群作業(SOM+K-mean)中不因單位不同而無法比較的影響必須將LRFM的資料進行標準化標準化資料=(原始資料-範圍最小值)/(範圍最大值-範圍最小值)資料採礦兩階段分群過程由自我組織圖SOM和叢集分析K-mean這兩階段將顧客分群分析SOM:目的瞭解顧客應該分幾群。S
此文档下载收益归作者所有