数据挖掘在CRM中的应用

数据挖掘在CRM中的应用：数据挖掘在CRM中的应用

文/汤杰潘尔顺

数据挖掘可以通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。数据挖掘可以用来：发现知识、使数据可视化和纠正数据。

数据挖掘的流程

首先是理解业务，了解业务特点，并把它还原成为数据分析的条件和参数（如图1）。接下来是对现有数据的规整和分析。在数据准备阶段完成的主要任务是对数据的转换，清理和导入数据。可能从多个数据源抽取并加以组合。对于缺少的少量数据，是用均值补齐，还是忽略，还是按照现有样本分配，这是在这个阶段需要处理的问题之一。之后是建立数据挖掘的模型。如何进行模型选择或是自己创建模型是这一阶段的主要任务。在评估阶段主要是利用不同的时间段让系统对已发生的情况进行预测，然后比较预测结果和实际情况以验证模型的正确性。在完成了上述的步骤之后，保存并重复应用已经建立起来的模型。

数据挖掘技术的具体应用
数据挖掘的应用目前主要集中在电信业，银行和超市零售行业。这三个行业有一个共同的特点即客户数据相对比较完整和准确，而且比较容易收集到。如电信和银行业要求客户必须提供完整的个人信息才可以享受服务。而超市零售行业也可以通过诸如抽奖或是会员制等活动来促使 客户提供个人的相关信息。而完整的数据仓库是有效数据挖掘的前提。因此在这三个行业中应用实施的案例较多。
这里所要探讨的是数据挖掘在传统行业而且是在B2B上的应用。相对来说传统行业的客户数据往往不很齐全。客户信息的收集主要是通过营销人员和客户的直接接触或是通过利用参加展览会的机会来收集。
参展公司总是希望能够通过展会找到自己的潜在客户，同时向所有参观者，包括现有客户展示其最新研制开发出的产品和提供的服务。传统的做法是让现场工作人员尽可能多地收集客户的名片或是让客户填写信息收集表格。展会结束之后再让营销人员通过电话的方式和客户联系，寻求潜在客户。但是一旦有了上千个甚至更多的客户资料之后，如果不利用数据挖掘工具进行分析的话，业务人员将很难从中找出有价值的潜在客户并进行跟踪。

展会数据挖掘应用步骤和流程

数据的收集
展会上利用数据挖掘技术的应用步骤和流程。
客户资料收集最直接的办法是向客户索取名片及让客户填写特制的信息收集表格。除了名片上已包含的客户基本信息之外，表格里还包括了公司类型，市场分类，目前材料使用情况，生产或设计的产品等项目。这些信息将帮助业务人员来判断该公司购买公司产品的可能性大小。最后希望客户成为公司网站的注册用户。如果客户同意的话，业务人员将使用在展台上专门设置的几台电脑帮助客户现场注册。这样做的好处有：一方面，一旦成为注册用户，客户能够在任何时候通过互联网方便地获取公司产品的信息 ；另一方面，业务任用可以利用系统捕捉到的客户浏览网页的记录分析客户的购买行为动向。

数据预处理
按照数据仓库需要的格式创建一个客户数据汇总的Excel表格。
录入包括名片和信息收集表上的信息。
对重复数据进行清理。产生重复数据的原因有可能是由于一个客户和公司两个以上的业务人员进行了洽谈而提供了两份客户资料。判定的准则是：如果两条记录具有相同的电子邮件地址和联系人姓名，就可认为是同一个客户。可以使用Trillium等数据仓库系统来完成。当数据量较少时，也可以在Excel中编制宏程序来实现这一功能。
空缺值的处理。数据挖掘时需要用到公司的类型和市场分类。但收集到的数据中这两栏数据有些并没有填写。可采取的手段有：首先，询问公司的市场和销售人员是否了解该客户。如果是的话，由他们提供相应的信息；其次通过互联网上的资源来获取客户信息；最后，利用和客户电话交流的机会询问相关信息。这里针对的主要是在展览会上有提出希望和公司进一步接触的客户。并且在和客户交谈时除了了解客户对产品的需求之外，还可顺便询问客户公司和产品的信息。
去掉公司的竞争者和公司业务无关的客户。
现有客户的标注。把清理好的数据和公司客户数据库中如ERP的记录进行对比。对那些已经是公司现有客户的记录做出标注。这类客户可以直接转交给负责该客户的销售人员去跟踪。如果尽管目前还没有业务往来，但是从操作型CRM中可以看出该客户已经和公司业务人员有过接洽，则仍旧交由原来的负责人继续联系。这样做可以避免多人和同一客户联系的现象发生。

客户评分模型的建立
客户参观了公司的展台对公司产品有了初步了解之后，接下来可能通过下列途径之一进一步获取其感兴趣的产品资料：浏览公司的网站；收到公司发出的产品推广的电子广告邮件；收到公司发出的介绍产品的传真；客户主动联系服务中心（包括电话，传真和发送邮件等方式）。建立模型的目的是为了通过上述客户的行为找出潜在的最有可能购买产品的客户，使营销人员能更有效的销售其产品。那些对公司产品表现出强烈兴趣的客户往往是最有可能购买产品的客户。对客户的行为可以分别制定相应的权数，然后对客户进行综合评分。以客户收到电子广告邮件为例。如果客户仅仅是打开邮件权数可以设定为1，而客户不仅开了邮件而且点击了其中的超级链接，则说明客户对宣传的产品有更高的兴趣度，权数可以定义为9等。为了捕捉到客户行为的详细记录往往需要专用软件系统的支持。在评分模型中将用到分类等数据挖掘方法。

和客户接触手段的选取
接下来营销人员将联系得分较高的客户。随着信息产业的不断发展，现在和客户接触的手段不再象过去那样单一，仅仅是上门拜访或是打电话。遇到的挑战是如何选取客户最希望的方式进行联系以提高客户的满意度，并最终和客户建立良好的关系。下面就部分接触手段做一分析：电话。电话的好处是很直接，可以立刻得知客户的反馈。但当客户数量较多时，要花费许多时间。并且由于是第一次和客户联系，在打电话之前，并不了解该客户的背景和他的实际需求。难度较大；电子广告。发送系列市场推广电子邮件至客户的信箱，向其推广公司的产品和服务等。比如说，第一封是有关公司和产品的概要介绍，接下来是具体产品简介，然后再根据客户收到邮件后的反应来决定下一封邮件的内容。这里将用到专业的发送电子广告的系统。该类系统有一个特点可以对客户收到邮件的反映作出详细的报告。如是否有打开邮件和点击邮件中的超级链接等；网站。网站往往和市场推广电子邮件结合在一起。在邮件中会设置超级链接引导客户访问公司的网站。在有了数据挖掘工具之后，可以首先发送电子广告邮件给客户，介绍公司的产品和网站。之后再根据客户的反映，决定给客户打电话或是上门拜访。

综上所述数据挖掘技术在传统行业中也有用武之地。其困难点在于数据的收集和整理，目标客户的选择及和客户接触手段的选取。而这些都可以在数据挖掘的前期准备阶段加以解决。最终要建立起潜在客户的模型帮助营销活动的开展。为企业争得更多的市场份额。通过在展会中应用数据挖掘技术，将使业务人员更加有效和有针对性地和目标客户联系。

本文来源：电子商务世界