数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用

2022-07-13 06:47:19 文档大全网 [ 字体：小中大 ] [ 阅读： ]

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数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用

作者：张宁

来源：《科学与财富》2016年第16期

摘要：目前一个企业是否有竞争力已不完全取决于它的产品和生产运作效率，在很大程度上在于是否能建立和保持良好的客户关系。客户关系管理（CRM）是一种用于改善客户与企业关系的管理制度，而数据挖掘技术能够有效提高CRM的工作效率。本文介绍了数据挖掘在CRM应用中的必要性和作用。关键词：CRM；数据挖掘；应用 1 数据挖掘的概念

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 2 数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用

数据挖掘是一门近些年来迅速发展的面向应用的学科，应用于CRM会显著提高企业的商业智能。营销、客户服务和销售等都可以通过数据挖掘获取决策方法，数据挖掘与CRM的结合会是全方位的。

随着信息技术的广泛应用，每个企业的数据量迅速增多，在这些数据中，隐含着企业运作过程中的大量信息，足以影响到企业的生存发展。如果能对这些庞大的数据和信息进行整理和深入分析，一定会获得平时很难分析和注意到的规律和模式，从而帮助企业进行更好的决策。CRM的广泛理解就是管理企业所有与客户的相互作用。与客户的相互作用过程，主要分四个阶段：获得客户；提升客户价值；保持优质效益客户；防止客户流失。 2.1 获得新客户

企业的发展壮大离不开客户的不断增加。面对不同需求不同态度的新客户，数据挖掘都可以帮助企业辨别这些潜在的客户群，并提高市场响应程度。数据挖掘通过分析企业现有客户的信息和资料，寻找现有客户的共同特征，然后进行分类归纳分析，对现有客户进行群分，制作相应模式，进而对市场上的客户进行分析预测，从而帮助销售人员更快速有针对性地找到潜在客户，达到事半功倍的效果。如果决策树模型经过测试是可靠的，就可以通过这一模型对数据库进行分类预测了。