客户关系管理与资料探勘

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1、客戶關係管理與資料探勘天马行空官方博客：http://t.qq.com/tmxk_docin；QQ:1318241189；QQ群：175569632113.1客戶關係管理(CRM)客戶關係管理(CRM)的定義：SwiftCRM是企業藉由與顧客充分的互動，來了解及影響顧客的行為，以提昇顧客的獲取率、顧客的留住率、顧客的忠誠度以及顧客獲利率的一種經營模式。TiwanaCRM是企業從各種不同的角度來了解及區別顧客，以發展出適合顧客個別需要的產品/服務的一種企業程序與資訊科技的組合模式。2國內一般學者對客戶關係管理的

2、定義CRM係利用資訊科技技術，將生產、行銷、物流、客服等加以整合，以更經確與快速的方式回應顧客的需求；提供顧客量身定做的服務，以提高客戶忠誠度和企業營運績效的一種觀念與做法。3客戶關係管理的應用：客戶的開發根據80/20法則，企業百分之八十的業績來自百分之二十的關鍵客戶。因此，透過客戶關係管理可提昇客戶對公司的印象，增加公司營利。客戶的維持開發新客戶的成本與維持既有客戶的成本比約為7:1。因此客戶關係必須、也值得努力經營。客戶的放棄作為客戶放棄的依據。4客戶關係管理模式：IVES的顧客消費模式以顧客消費模式(

3、或稱之為CustomerResourceLifeModel,CRLC)為基礎，思考如何在每一階段中提昇顧客方便、快速、安心以及安全的服務Kolter的顧客價值傳遞模式模式：目標：提高總價值(TCV)並降低成本(TCC)5一.顧客總價值的提昇(1).產品價值的提昇(2).人員價值的提昇(3).服務價值的提昇(4).形象價值的提昇二.顧客總成本的降低(1).貨幣成本的降低(2).時間成本的降低(3).勞力成本的降低(4).心力成本的降低6以IT為導向的整合性CRM經營模式資訊支援工具(圖13-1)客戶資料搜集工具

4、：客戶資料儲存工具：客戶資料分析工具：客戶資料應用工具：經營模式(圖13-2)顧客透過電話、傳真、電子郵件、網站等管道與「顧客接觸中心」(CustomerContactCenter)接觸。顧客接觸中心執行「服務回應」與「服務記錄」兩個動作。713.2線上分析作業客戶關係管理中資料分析的需求以地域和人口統計為分析重點來預測客戶購買行為的有效性不到5%。若分析公司內部長期累積的客戶歷史交易記錄，則準確性高達40%。消費者的需求是非常複雜且多變的，對企業而言，要滿足客戶眾多的需求是一項具有挑戰性的工作，因此企業要在

5、一個競爭且多變的商業市場中生存，必須具備以下幾項能力：(1).能清楚的知到特定消費族群的消費需求。(2).要有滿足這些需求的能力。(3).要做得比其他競爭者還好。8商業上可能涉及的資料特性(1).可加總的(Additive)：此類型資料可做為數學上的加總與統計分析處理，例如：銷售額、銷售量...等。(2).不可加總的(No-additive)：這類的資料是不可做加總處理的，沒有意義。例如：負債佔淨值比率、存放比...等。9(3).半可加總的(Semi-additive)：半可加總的的資料在某些維度加總起來是有

6、意義的，但有些維度的加總處理反而會扭取其真義。例如：加總當日各分店的存貨量，即為該公司該日之總存貨量；但加總各分店一整個月的存貨量，卻不等於該公司該月之月存貨量，而是要取當月之最後一日各分店的存貨，才是該月之月存貨量。其它類似的資料如：會計餘額、存貨量...等。10「線上分析作業」(OLAP)的應用OLAP技術可提供處理多維資料分析與查詢的能力；也就是說，它可以很快地做各種維度的縱向或橫向的資料彙整處理。OLAP的三種作業方式：(1).多維性的線上分析作業(MOLAP)(2).關聯性的線上分析作業(ROLAP

7、)(3).混合型的線上分析作業(HOLAP)1113.3資料挖掘「資料探勘」(DataMining)的定義資料探勘是利用自動或半自動的方式，從大量的資料中找出樣式(patterns)及規則(rules)的探勘或分析過程。資料探勘與線上分析作業的差異OLAP是使用者先有一些分析假設，然後利用OLAP作業工具來驗證這些假設是否為真。DataMining則是用來幫助使用者產生假設。12資料探勘工具類神經網路(NeuralNetwork)(圖13-3)基因演算法(GeneticAlgorithm)(圖13-4)決策樹

8、演算法(DecisionTreeAlgorithm)(圖13-5)分類法(Classification)推估法(Estimation)預測法(Prediction)群集法(Clustering)關聯規則法(AssociationRules)其它統計分析技術1313.4建置資料探勘的成功案例一.客戶關係管理美西電信(USWest)在進行一項定名為鳳凰城增線模擬的「資料探勘」計劃時，發現客戶不僅要求更低