数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究_段晓华

第22卷 第2期 湖 南 文 理 学 院 学 报（自 然 科 学 版） Vol. 22 No. 2 2010年6月 Journal of Hunan University of Arts and Science(Natural Science Edition) Jun. 2010

doi ：10.3969/j.issn.1672-6146.2010.02.027

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

段晓华

(长沙通信职业技术学院 计算机信息工程系, 湖南 长沙, 410015)

摘 要：在电子商务环境下，客户的信息量越来越大，运用数据挖掘技术研究客户关系管理，可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息，为企业提供重要决策支持. 通过分析和总结国内外学者研究成果，找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足，论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性，研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤. 关键词：电子商务；客户关系管理；数据挖掘

中图分类号：TP 311 文献标识码：A 文章编号：1672-6146(2010)02-0090-05

Research on application of data mining technologies in electronic commerce

environment

DUAN Xiao-hua

(Changsha Telecommunications and Technology Vocational College, Changsha 410015, China)

Abstract: With customer information quickly increasing under e-commerce environment, data mining technology(DM) can be utilized to research customer relationship management(CRM), excavate the basis and information of customer classification from massive uncertain customer information and provides important support for enterprises decisions ．By reviewing and summarizing the research achievement of domestic and abroad, the shortage in the application of DM in CRM under e-commerce environment was put forward. The necessity of DM in CRM was proven. Application method and implementation procedures of DM in CRM were investigated and presented. Key words: e-commerce; customer relationship management; data mining

收稿日期：2010-04-22

基金项目：长沙通信职业技术学院院级课题(08BZ10)

作者简介：段晓华(1978-), 硕士研究生, 讲师, 研究方向为数据库、电子商务等.

电子商务环境下客户关系管理[1](Customer Rel- ationship Management in Electronic Commerce Envir- onment ，以下简称电子商务CRM)是近几年来的一个研究热点，已引起学术界和企业界的广泛关注. 企业通过应用电子商务环境下客户关系管理建立与客户沟通的便利渠道，为客户创造更高的价值，来提高客户的满意度和忠诚度，从而实现更高的利润,利于企业的长远发展. 在电子商务环境下，客户的信息数据越来越多，而现行的客户管理系统主要是对客户资料的整合和汇总，利用的分析工具也是传统的分析工具，比如olap ，它们注重的是对历史数据的总结，缺乏对未来情况的预测. 实际上，在和客户的交易过程中，企业会积累越来越多的客户数据，如果不能对这些数据很好地分析，一方面是这些数据的浪费，而企业也不能很好地了解顾客，并对客户的维护和开发起到指导作用. 因此，如何有效地处理海量客户信息，从中挖掘判断出客户的消费趋向，实施精确营销成为摆在电子商务企业面前的一大问题.

从上世纪90年代起, 数据挖掘技术[2]伴随着海

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量数据处理需求的不断增长而发展成熟, 许多数据挖掘软件工具被开发出来, 成为了电子商务CRM 实施的关键技术之一. 目前国内外学者对于数据挖掘工具的开发与数据挖掘方面的研究也变得越来越热衷. 由美国IBM公司开发的数据挖掘工具Intellig- ent Miner，可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息，它已成功用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等业务领域；在国内像用友、中圣、金蝶等一批软件公司也纷纷发布了自己的CRM产品，通过数据分析和数据挖掘能实现从海量客户数据中提炼出重要的信息，以支持企业开展多方面的客户分析；而在学术界，近几年来也对客户关系管理研究和数据挖掘在客户关系管理中的应用开展了一些讨论和研究，如邹鹏等基于决策树方法给出了一个客户利润贡献度的评价模型; 张酷等人用一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来进行客户获取分析等. 但总体上来看，目前在数据挖掘在客户关系管理的研究主要还是描述性的分析居多，对数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理的研究仍然进展缓慢.

从以上分析可知，数据挖掘在电子商务CRM 中的应用研究是当前的一个重要课题，本研究具有重要的实际应用价值.

1 客户关系管理的概念

客户关系管理(Customer Relationship Manage- ment，CRM)源于以“客户为中心”的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制[3-4].

CRM首先是一种管理理念, 起源于西方的市场营销理论，产生和发展在美国. 其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值.

CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域，要求企业从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移，也就是说，企业关注的焦点应从内部运作转移到客户关系上来.

CRM也是一种管理软件和技术, 它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化.

CRM的目标是一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户；另一方面通过对业务流程的全面管理降低企业的成本. 设计完善的CRM解决方案可以帮助企业在拓展新收入来源的同时，改进与现有客户的交流方式.

2 数据挖掘的概念

数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery In Database. KDD)[5]，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像于信息处理和空间数据分析等多个领域的理论和技术.

从技术上来说，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的, 但又是潜在有用的信息和知识的过程.

从商业角度来说，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据.

因此，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法.

3 数据挖掘技术在电子商务CRM中

的应用

3.1 主要的数据挖掘技术

比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等. 它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段[6].

3.1.1 关联分析

关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘. 关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90％的顾客在一次购买活动

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中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识. 3.1.2 序列模式分析

序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系. 它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A—B—C出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列. 在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S.

3.1.3 分类分析

设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记)，该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集. 分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类.

3.1.4 聚类分析

聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别. 它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的. 采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果.

3.2 电子商务CRM的现状及存在的问题

电子商务CRM是在传统CRM的基础上利用信息技术的发展所创建的一种新兴的顾客满意管理. 与传统CRM相比, 电子商务CRM在以下几方面的具有十分明显的特征：

a. 客服流程与方法的整合. 它包含了前端与后端的整合. 前端是指统一的联系渠道，它使得企业可以同时让客户选择在不同时间以电话、传真、网站或电子邮件等各种不同方式与企业接触. 后端则是指用先进的资料分析方法，深入探索客户相关的知识，做客户管理的依据.

b. 重在一对一营销. 电子商务CRM应以每一个客户作为一个个别的区域，因此对客户行为的追踪或分析，都是以单一客户为单位，发现其行为方式与偏好. 同时，应对策略或行销方案也是依每个客户的个别状况来提供.

c. 交互的实时性. Internet时代消费者快速地接受大量信息，所以消费者偏好也不断地改变. 企业必须不断地观察消费者行为的改变，并立即产生应对策略，才能掌握先机赢得客户.

虽说电子商务CRM较传统客户关系管理有一定的优势，但电子商务CRM也存在以下一些问题：

a. 客户范畴的认知不深. 企业的客户，应该包括现有客户与潜在客户. 而当前许多企业仅仅把目光落在眼前的客户上，忽略了潜在客户的利润空间.

b. 服务缺乏创新. 个性化服务只停留在观念的层次，仅有形式的个性，实际上并没有给客户提供多少贴心的服务.

c. 大量有益信息未充分的挖掘和利用. 电子商务网站每天都可能有上百万次的在线交易，生成大量的记录文件和登记表，这些数据都是和客户行为有关的，对商家来说是非常重要的. 但是数据并不是信息，这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分的挖掘和利用. 这些数据一旦不能为企业所用, 大量的数据就可能成为企业的包袱，甚至成为垃圾.

如何才能不被数据的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高数据利用率，变得非常重要. 近年来兴起的数据挖掘技术为解决大量有益信息未充分的挖掘和利用这个问题带来了一线曙光.

3.3 数据挖掘技术在电子商务CRM中应用的必要

性

目前，越来越多企业使用数据挖掘来加强电子商务CRM的应用水平，许多企业都在其具体的应用中使用数据挖掘技术.

具体来说，电子商务CRM应用数据挖掘的必要性体现在以下3个方面：

a. 把握客户动态. 互联网时代客户快速地接受大量信息，因此他们的偏好也不断地改变. 企业必须通过数据挖掘快速了解客户行动的改变，并立即产生应对策略，才能掌握先机赢得客户.

b. 追踪市场变化. 企业通过在电子商务CRM 中使用数据挖掘技术对所记录的客户历史信息进行挖掘得到有价值的信息, 预测市场的潜在消费需求，及时调整各种服务，做出正确的针对性的决策. 比如改进公司网站、向各类客户推进个性化的页面等.

c. 实施个性化营销. 电子商务CRM应通过数据挖掘针对客户的行为模式进行分析和追踪，发现其行为方式与偏好，为客户量身定做服务形式、产品以及定价，从而充分利用基于互联网的销售和售

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后服务渠道，进行实时的、个性化的营销. 这也是企业通过高品质电子化服务争得新客户、保留老客户和实现对客户关怀的最重要手段.

3.4 数据挖掘在电子商务CRM中的应用

具体来说，数据挖掘在电子商务CRM中的应用主要体现在以下几方面：

a. 客户价值分析. 通过分析客户对企业业务所构成的贡献，并结合投入产出进行分析，计算客户对企业的价值度，然后根据价值度的大小，用分类或聚类的方法来划分客户群，以便对客户实施有差异的服务.

b. 产品客户价值分析. 分析客户对某种产品业务量的贡献，使用的方法与客户价值分析基本相同，通过对产品客户价值分析，不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务，而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群.

c. 客户保持. 采用聚类(分类)和关联分析技术，可将客户群分为5类：高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群.

d. 客户满意度分析. 分析客户对企业产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户营销策略，从而增加客户的忠诚度. 数据挖掘可从零散的客户反馈信息中，分析出客户的满意度.

e. 客户信用分析. 分析客户信用，对商家很有意义，对不同信用级别的客户，采取不同的赊销方案等. 数据挖掘可从大量历史数据中分析出具体客户的信用等级.

3.5 数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用步骤

数据挖掘是一个多步骤的处理过程，这个过程是交互和迭代的，其中许多过程需要用户参与，主要由数据准备、数据挖掘和分析评价3个阶段(见图1). 这个过程是一个双向的循环过程，若结果不能令决策者满意，可以递归地执行.

在电子商务CRM中实施数据挖掘应用的步骤及过程包括：

a. 确定任务. 首先，建立企业级的客户信息数据仓库，然后，确定数据挖掘所需要解决的问题和所需要达到的预定目标，在CRM中应用数据挖掘是为了优化CRM，提高企业运营效率，所以数据挖掘应用必须能够与企业现有的CRM或CRM的人工处理过程集成. 通常在一个CRM系统中实施数据挖掘应用时，我们不是同时针对CRM流程的各个环节开发数据挖掘应用，而是首先针对关键环节，或者需求较为强烈的环节优先进行部署.

图 1 数据挖掘的应用过程

b. 定义数据挖掘应用的用户. 数据挖掘应用的用户组成通常比较复杂，他们包括经常使用系统但是仅使用一些简单功能的日常工作人员，也包括很少使用系统但是每次使用系统都需要完成大量分析、挖掘任务的企业高层决策者；包括精通数据挖掘技术的专业人员，也包括毫无技术背景的普通用户. 所以系统中用户的定义需要经过细致的用户需求分析.

c. 定义数据并对数据进行预处理. 数据挖掘是由可以获取的数据驱动的，其成功在很大程度上取决于输入数据的数量和质量. 实施一个数据挖掘应用，首先应该针对数据库或数据仓库中的大量数据建立完善的数据字典. 使用数据字典，可以准确地从数据或数据仓库中找到数据挖掘应用所需的数据. 但是，存储在数据库中的数据通常存在数据的不完整、不一致等一些情况，而且通常包含了许多挖掘时用不到的多余属性. 所以，在真正使用这些数据之前，需要对他们进行清理、转换、集成和属性归约.

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d. 选择合适的数据挖掘技术和工具. 在明确了所要解决的问题属哪一类应用问题后，就可以选择合适的数据挖掘技术. 例如上面的问题我们明确了其主要任务是分类，那么可以采用的技术有遗传算法，决策树和人工神经网络等，经过比较和权衡，最后我们选择决策树，因为分类之后，我们还需要知道每个类的流失原因和预测. 合适的挖掘技术和工具的选择，对于未来系统的性能和可靠性有重大影响，应该认真分析，权衡利弊.

e. 建立模型和知识发现. 在选择好数据挖掘的技术和方法后，下面就要对其建立模型，这是数据挖掘的核心环节. 不同的技术方案产生的结果模型有很大不同，而且模型结果的可理解性也存在较大差异. 例如，用决策树方法产生模型结果就比用神经网络技术的结果易于理解. 另外，对结果的分析和描述(即进行知识发现)也很关键，不恰当的描述会造成误导.

f. 证实和评价. 通过上面的处理之后，就会得到一系列的分析结果和模式，它们是对目标问题的多侧面的描述，这时需要对它们进行反复验证，因为数据挖掘是一个复杂的应用，对一个大型数据挖掘应用的验证需要花费大量的时间，所以验证应该从较小的系统开始：对系统的验证可以纠正其中发生的错误，而且有利于用户对数据挖掘应用的理解，帮助他们提出更合理、更有创见性的建议. 最后对其作出评价，以得到合理的完备决策信息. 可以采用的方法有直接使用原来建立模型的样本数据进行检验，或另找一批数据对其进行检验，也可以在实际运行中取出新鲜数据进行检验.

g. 用户培训. 它也是非常重要的一环，因为用户才是最终真正使用CRM系统和其中的数据挖掘应用的人对用户的培训必须让他们知道对所使用的CRM系统的整体流程、功能以及数据挖掘应用在其中所起的作用，了解系统中所使用的数据的具体含义，最后指导他们对挖掘结果进行有效的访问和可视化.

4 结束语

本文结合客户关系管理、数据挖掘和电子商务相关理论，对数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用做了一些基础性的研究. 对今后的在这方面的研究具有一定的借鉴意义. 在CRM中实施数据挖掘应用是一个持续的过程，随着CRM系统的不断扩展和数据资源的积累，很可能需要重新建立数据挖掘模型或者创建新的数据挖掘应用. 我们相信，数据挖掘和CRM的结合必然会推动企业的发展，同时也为客户提供更优质的服务. 实践证明，将数据挖掘技术应用于CRM使企业进一步巩固了高价值的客户群体，引导并提升了低价值的客户群体，激励并转化了没有价值的客户群体，取得了可观的直接经济收益，为企业带来了丰厚的利润. 数据挖掘技术对具有“海量信息”的行业或公司，例如：超市、金融行业、移动通信行业等，具有广泛的应用前景.

参考文献：

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数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

客户关系管理在电子商务中的应用

客户关系管理在电子商务中的应用(eCRM) ◆电子商务环境下客户关系管理的特点和优势 ◆电子商务和客户关系管理一体化 ◆eCRM结构体系及特点分析 ◆数据挖掘在eCRM的应用 ◆电子商务发展下的客户关系管理实施 ◆总结 由于信息技术尤其是网络技术带来整个世界的巨大变化，随之诞生的网络经济也改变了传统企业的操作模式与经营理念，客户关系管理也随之同网络产生不可分割的联系。与之相适应，网络时代的客户关系管理理念也得到了越来越多企业的重视。在网络经济时代，电子商务的快速发展成为必然的走向，因而有人提出了CRM将向基于互联网的eCRM(Electric Customer Management，eCRM)发展，它是在CRM的基础上发展起来的概念，其目的是企业在电子商务时代创造竞争优势，提出更适合的解决方案。 1.1电子商务环境下客户管理的特点 在电子商务环境下必须有新型的客户关系管理模式，即e CRM，这种客户关系管理模式是通过互联网为客户提供服务，同时客户亦可通过在线获取信息和自助式服务。与传统的客户关系管理相比，现代电子商务环境下的客户关系管理具有以下特点： （1）整合性：它包含了前端与后端的整合。前端指的是统一的联系渠道，它使得企业可以同时让客户根据自己的情况，在不同时间以电话、传真、网站或电子邮件等各种方式与企业接触。更重要的是，不论是服务专员还是自动化装置，企业所提供的解答，都应当一致。后端则是指用先进的资料分析方法，深入探索客户相关的知识，作为客户管理依据。 (2)一对一：电子商务环境下，客户的个性化需求越来越明显，eCRM是以每一个客户作为一个独特的区域，所以对客户行为的追踪或分析，都是以单一客户为单位，发现他的行为方式与偏好。同时，应对策略或行销方案也是依每个客户的个性来提供。 一对一客户，就是为了让客户能够真正的满意并成为忠诚客户，这是唯一的目标，与客户一对一不是为了取悦客户，而是让客户接受产品和服务并使消费体验高于期望值从而达到满意并持续购买服务。

大数据挖掘商业案例

1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。

电子商务环境下的客户关系管理

电子商务环境下的客户关系管理 客户关系管理是一个不断加强与顾客交流，不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。其内含是企业利用信息技术和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。客户关系管理注重的是与客户的交流，企业的经营是以客户为中心，而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通，客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。 CRM是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程。CRM既是一种崭新的、国际领先的、以客户为中心的企业管理理论、商业理念和商业运作模式，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的具体软件和实现方法。作为解决方案的客户关系管理，它集合了当今最新的信息技术，它们包括Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等。作为一个应用软件的客户关系管理，凝聚了市场营销的管理理念。市场营销、销售管理、客户关怀、服务和支持构成了CRM软件的基石。 下面，我以阿里巴巴和淘宝的电子商务企业来谈谈他们的客户关系管理。 阿里巴巴是一个年轻的公司，同传统企业相比，他们在实施客户关系管理有独特的优势。公司“让天下没有难做的生意”的伟大使命，从上到下一致认同的“客户第一”、“拥抱变化”等价值观，以客户为导向的战略和强大的企业文化为客户关系管理的顺利实施创造了良好的环境。从中国网站成立之日起，他们就开始了客户关系管理的实施。在实施的过程中，遵循了客户，战略，人/流程，技术的实施步骤；我们得到了高层的极大支持，同时，有成熟的变革管理机制，他们的员工对变革充满激情。而以上这些，正是客户关系管理能实施成功的关键要素。阿里巴巴的价值观：客户第一，拥抱变化，团队，激情，诚信，敬业。同公司的目标、使命、价值观相一致，定义了我们的客户关系管理的远景：建立起全球领先的，与公司远景和使命相一致的，并是不断优化完善的、支撑公司持续发展的客户关系管理体系。 在实施客户关系管理的流程中，他们所有为了提升客户体验、提高客户满意度的努力和举措，都得到了员工的激情支持和投入。他们为员工制订了周详的培训计划，新员工到岗后，都要经过“百年诚信”、“百年阿里”的培训，诚信通的商业规则，销售、服务等流程和制度，CRM系统的使用技能都是培训和考核的重点，如果没有通过考试，就不能正式上岗。他们设定了金点子奖，鼓励员工提出关于客户流程优化和系统改进的任何建议。 淘宝网：2003年5月，阿里巴巴投资1亿人民币推出个人网上交易平台淘宝网，在2年时间内淘宝网迅速成为国内网络购物市场第一平台。占据中国网络购物70％左右的市场份额，创造了互联网企业发展的奇迹。淘宝网用准确的市场定位，本土化的市场营销，以及更加到位的客户服务迅速攻占并控制了网络购物的市场，成为国内用户最多、亚洲规模最大的购物网站。作为国内首屈一指的e2c交易平台，淘宝网已经有了自己的客户关系管理思想，但在某些方面还存在一些不足。

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和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

互联网+电商时代的客户关系管理

《互联网+电商时代的客户关系管理》 一、课程背景： 互联网+电商时代，企业面临的市场环境和商业关系都发生了巨大的变化：用户聚集的平台变了、用户的兴趣走向变了、用户的需求理念变了、用户的购买场景变了、企业与用户的互动方式变了，由此导致客户关系的管理模式也发生了重大变化。传统的客户关系管理不论从理念上、模式上还是操作手段上都满足不了新时代企业客情维护的的需求，反而给企业造成了客户流失、满意度下降、口碑缺失等负面影响，从而导致业绩下滑。 那么在互联网+电商时代，企业到底如何进行客户关系管理，如何有效的进行互联网会员管理，从而增加产品的复购率，增加客户对企业的忠诚度，产生口碑营销效应成为每一个企业面临的棘手问题。本课程正是在这样的背景下产生的! 二、针对对象： 互联网与电商企业的CRM管理部门人员、企业营销部门及客服部门人员、企业中高层管理人员 三、培训时间：1天 四、授课方式： 1、知识呈现案例化：用大量的案例引出关键知识点； 2、知识掌握小组讨论、小组演练化； 3、知识框架模式化：易掌握、易记忆、易实施；

五、课程大纲： 第一章、互联网+电商时代，传统CRM的4大困境； 1、形式单一导致客户“审美”疲劳； 2、对象定位模糊，造成“顾此失彼”； 3、管理方式落后，造成效果流失； 4、没有形成闭环，造成客户体验的落差大； 第二章、以客户为中心的体验式客户关系管理 1、互联网+电商时代下的客户关系管理的起点、终点与路径 2、如何利用接触点法提升CRM的体验效果。 3、大数据与客户关系中的精细化管理； 4、客户细分模型——RFM模型与客户生命周期管理 5、如何构建客户忠诚度阶梯 6、如何通过营销创意活动来推动客户关系管理 7、如何筛选有价值的客户并进行CRM指标跟踪 8、客户关系管理的效果评估实战 第三章互联网会员体系与会员忠诚度培养 1、互联网会员体系的建设 2、互联网会员体系的四要素 3、如何设计会员的等级晋升规则 4、如何设计有吸引力的会员权益

数据挖掘商业案例

金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。

电子商务企业客户关系管理模式分析

电子商务企业客户关系管理模式分析 《兴业银行》 班级： 2014电子商务一班 小组：张淼组 组长：张淼 31434400124 1.组员：刘博 姜林杰

兴业银行客户关系管理模式分析 1.1企业具体情况 1.1.1企业名称 兴业银行股份有限公司成立于1988年8月，是经中华人民共和国国务院、中国人民银行批准成立的大陆首批股份制商业银行之一，总行设在福建省福州市，2007年2月5日在上海证券交易所挂牌上市（股票代码：601166），注册资本190.52亿元。 开业二十多年来，兴业银行始终坚持“真诚服务，相伴成长”的经营理念，致力于为客户提供全面、优质、高效的金融服务。 截至2014年末，兴业银行总资产突破4万亿元，达到4.41万亿元，较年初增长19.84%；归属于普通股股东每股净资产12.86元，较年初增长22.61%。全年营业收入1248.34亿元，同比增长14.23%；实现归属于母公司股东净利润471.08亿元，同比增长14.31%；加权平均净资产收益率保持在21.19%的较高水平；已在全国主要城市设立108家分行、1435家分支机构；旗下拥有兴业国际信托、兴业金融租赁、兴业基金、兴业消费金融、兴业财富和兴业国信资产管理等子公司，形成以银行为主体，涵盖信托、租赁、基金、证券、消费金融、期货、资产管理等在内的现代金融服务集团。 作为中国首家也是目前唯一一家“赤道银行”，兴业银行始终秉持“科学、可持续”的发展理念，依法、稳健、文明经营，兼顾维护股东、客户、银行、员工以及社会环境等各方利益，积极践行企业社会责任，深受国际国内各界广泛认可和好评。 1.1.2来历 兴业银行股份有限公司成立于1988年8月，是经中华人民共和国国务院、中国人民银行批准成立的大陆首批股份制商业银行之一，总行设在福建省福州市，2007年2月5日在上海证券交易所挂牌上市（股票代码：601166），注册资本190.52亿元。 1.1.3经营范围 人民币业务： 吸收公众存款；发放短期、中期和长期贷款；办理国内结算；办理票据贴现；发行金融债券；代理发行、代理兑付、承销政府债券；买卖政府债券；从事同业拆借；提

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料

1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。

电商环境下的客户关系管理策略

电商环境下的客户关系管理策略 一、电子商务时代客户关系管理的新特点 客户关系管理是一个不断加强与顾客交流，不断了解顾客需求，并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客的需求的连续的过程。 其内含是企业利用信息技（IT）术和互联网技术实现对客户的整合营销，是以客户为核心的企业营销的技术实现和管理实现。 客户关系管理注重的是与客户的交流，企业的经营是以客户为中心，而不是传统的以产品或以市场为中心。为方便与客户的沟通，客户关系管理可以为客户提供多种交流的渠道。它具有以下特点： 第一、能集中企业内部原来分散的各种客户数据从而形成正确、完整、统一的客户信息为各部门所共享； 第二、客户能得到来自企业任何一个部门的一致的信息； 第三、由于企业内部的信息处理是高度集成的，客户可选择多种方式如：电子邮件、电话、传真等与企业联系并都能得到满意的答复； 第四、由于客户与公司交往的各种信息都能在对方的数据库中得到体现，因此能最大限度地满足客户个性化的需求； 第五、公司可以充分利用客户关系管理系统，准确判断客户的需求特性，以便有针对性的开展客户服务，提高客户忠诚度。 二、电子商务对客户关系管理的要求 先进的客户关系管理应用系统必须借助Internet工具和平台，实现与各种客户关系、渠道关系的发生同步化、精确化，符合并支持电子商务的发展战略，最终成为电子商务实现的基本推动力量。Internet和电子商务对客户关系管理应用系统的要求有： （一）客户信息必须同步化 企业在客户关系管理中，实现对客户完整的、实时的交互信息的同步传递、共享能使各企业级的部门自如协调、系统同步化运转，从而实现一个连贯的、掌握客户关系全程的客户关系管理大系统。提高客户信息系统的同步性，要求客户关系管理应用系统在支持传统的客户沟通渠道或支持基于网络的客户方面既有侧重又相互兼容，使来自面向客户的整个渠道及功能模块的沟通应用达到同步化。 （二）Internet在客户关系管理系统中的地位

数据挖掘经典案例

数据挖掘经典案例 当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户自身的竞争实力。 “啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在IT界里，几乎是数据挖掘的代名词，那么各商家企业受了多少启发，数据挖掘又给他们带来了多少价值呢？ 客户需求 客户面对大量的信息，用OLAP进行多维分析。如：一个网上书店，用OLAP技术可以浏览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。 当客户在使用OLAＰ技术进行数据的多维分析的时候，联想到“啤酒与尿布”的故事，客户不禁会有疑问，能不能通过数据挖掘来对数据进行深层次的分析呢，能不能将数据挖掘和OLAP结合起来进行分析呢？ SQL Server 2005 数据挖掘： SQL Server 2005的Data Mining是SQL Server2005分析服务（Analysis Services）中的一部分。数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额、向特定客户发送邮件、确定可能需要搭售的产品、查找客户将产品放入购物车的顺序序列。 Microsoft 决策树算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 神经网络算法 (SSAS)，可以预测离散属性，例如，预测目标邮件活动的收件人是否会购买某个产品。 Microsoft 决策树算法、Microsoft 时序算法可以预测连续属性，预测连续属性，例如，预测下一年的销量。 Microsoft 顺序分析和聚类分析算法预测顺序，例如，执行公司网站的点击流分析。 Microsoft 关联算法、Microsoft 决策树算法查找交易中的常见项的组，例如，使用市场篮分析来建议客户购买其他产品。 Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 顺序分析和聚类分析算法，查找相似项的组，例如，将人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。 巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售 提出问题 网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

浅谈电子商务环境下的客户关系管理(一)

浅谈电子商务环境下的客户关系管理(一) 摘要：市场经济的本质是竞争，企业想在瞬息万变的市场环境中立于不败之地，就必须依托现代化的管理思想和管理手段，有效地对企业的内部资源和外部资源进行整合。今天，先进的电脑网络和管理软件在企业的内部资源整合和外部资源的整合中已大显身手。它们不仅改变了企业的管理和运营模式，也直接地影响到了企业竞争能力。客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系，提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制。本文从CRM的产生与内涵谈起，侧重从经营管理的角度，论述了CRM对传统企业的冲击和企业在电子商务环境下的CRM模式以及如何实施CRM。联系当前实际，分析了企业客户服务水平在电子商务时代增强企业的竞争力方面发挥着的重要作用。 关键词：企业客户关系管理电子商务实施 一、CRM的产生、特点及内涵 （一）CRM的产生 CRM的产生是市场与科技发展的结果。在社会的进程中，客户关系管理一直就存在，只是在不同的社会阶段其重要性不同、其具体的表现形式不同而已。现代企业理论经历了几个发展阶段，从以生产为核心到以产品质量为核心，再到现在的以客户为中心，这些变化的主要动力就是社会生产力的不断提高。在以数码知识和网络技术为基础、以创新为核心、以全球化和信息化为特征的新经济条件下，企业的经营管理进一步打破了地域的限制，竞争也日趋激烈。如何在全球贸易体系中占有一席之地、如何赢得更大的市场份额和更广阔的市场前景、如何开发客户资源和保持相对稳定的客户队伍已成为影响企业生存和发展的关键问题，CRM 为解决这些问题提供了思路，并正在成为企业经营策略的核心。 （二）电子商务环境下客户关系管理的新特点 在传统条件下实现客户关系管理有较大的局限性，主要表现在客户信息的分散性以及企业内部各部门业务运作的独立性，基于因特网的客户关系管理是一个完整的收集、分析、开发和利用各种客户资源的系统，它的新特点有： 1.集中了企业内部原来分散的各种客户数据形成了正确、完整、统一的客户信息为各部门所共享； 2.客户与企业任一个部门打交道都能得到一致的信息； 3.客户可选择电子邮件、电话、传真等多种方式与企业联系都能得到满意的答复，因为在企业内部的信息处理是高度集成的； 4.客户与公司交往的各种信息都能在对方的客户数据库中得到体现，能最大限度地满足客户个性化的需求； 5.公司可以充分利用客户关系管理系统，可以准确判断客户的需求特性，以便有的放矢的开展客户服务，提高客户忠诚度。 （三）CRM的内涵 所谓CRM是指通过管理客户信息资源，提供客户满意的产品和服务，与客户建立起长期、稳定、相互信任、互惠互利的密切关系的动态过程和经营策略。CRM作为一种新的经营管理哲学，对其内涵的进一步理解，可以从不同角度、不同层次来理解。 1.客户关系管理是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。现在是一个变革和创新的时代，比竞争对手领先一步，而且仅仅一步，就可能意味着成功。业务流程的重新设计为企业的管理创新提供了一个工具。在引入客户关系管理的理念和技术时，不可避免地要对企业原来的管理方式进行改变，创新的思想将有利于企业员工接受变革，而业务流程重组则提供了具体的思路和方法。在互联网时代，