文章编号:100725429(2004)0420078205
收稿日期:2003-10-08;
修回日期:2004-01-10
基金项目:国家自然科学基金资助项目(70271031)
作者简介:张曙红(1974-),男,华中科技大学管理学院博士后,研究方向:数据挖掘及电子商务、系统预测与决策。
面向电子商务的客户关系管理数据挖掘模型研究
张曙红1,2,张金隆1,陈德军
(1.华中科技大学管理学院,湖北武汉430074;
2.中国地质大学管理学院,湖北武汉430074)
摘要:客户资源是企业竞争力的归宿,客户关系需要进行科学管理,这已成为现代企业的共识。电子化的客户关系管理要求企业建立客户资源数据库,并基于客户资源数据库通过网络实现客户需求分析、挖掘客户资源、实现个性化客户服务等。本文对支持向量机理论进行了研究,在介绍SVM 原理的基础上,给出了基于支持向量机理论的高维空间数据挖掘方法,并结合实例研究给出了面向电子商务的智能客户关系管理模型。
关键词:电子商务;客户关系管理;数据挖掘;支持向量机中图分类号:F713.36文献标识码:A
The Data Mining Model of CRM Oriented to Electronic Business
ZHAN G Shu 2hong 1,2,ZHAN G Jin 2long 1,CHEN De 2jun 1
(1.School of Management ,Huazhong University of Science and Technology ,Wuhan 430074,China ;2.College of Management ,China University of G eosciences ,Wuhan 430074,China )
Abstract :It is the common opinion that the customer relationship should be managed scientifically in the modern enterprises.In the electronic customer relationship management (CRM ),the customer resource database should be established ,the customer demand analysis ,data mining of customer resource database and characteristic service can be carried out via the network.In this paper ,support vector machines (SVM )and the data mining method based on SVM of high dimension space are studied ,then the intelligent CRM model oriented to electronic business combined with a simulation example was presented.
K ey w ords :electronic business ;CRM ;data mining ;support vector
machines
1引言
客户关系管理(CRM )是指对企业和客户之间的交互活动进行管理。客户关系管理的一个重要目标是找到现有的和高利润的潜在客户,然后策划和实施促销活动以影响客户的行为。随着Internet 的快速发展,如今大量的企业正迅速面向全球性商务,用电子方式把遍布全球的客户和供应商紧密联系起来。因此电子商务时代客户关系管理研究的重要性已经被越来越多的企业所认同。
由Internet 的开放性所决定,电子商务网站会
得到大量原始数据。通过在Web 上应用各种信息分析技术,企业可以根据这些信息分析来预测客户行为,做到针对不同顾客提供个性化服务。同时,利用有效的顾客信息,还可以大大降低企业的运营成本。在当前的信息分析技术中,数据挖掘技术是最具有应用前景的一种技术。在客户关系管理中,数据挖掘的主要功能是能自动地从客户信息数据仓库中找出潜在的客户购买行为模式,进而预测客户行为,并对各类顾客采取相应的营销策略。
在数据挖掘理论方法中支持向量机理论是一种基于统计学习理论的有效的信息建模和预测数据挖
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87—Industrial Engineering and Management No.4,2004工业工程与管理 2004年第4期