客戶數據分析方法

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　　客戶數據分析方法

【摘 要】主要研究客戶關係管理中的客戶細分的數據挖掘，對客戶關係管理、客戶細分以及數據挖掘的內涵與相關理論進行了認真學習，並對客戶細分的數據挖掘方法進行了研究，對客戶關係爲中心的企業管理模式提供了技術支持。

【關鍵詞】客戶關係管理；客戶細分；數據挖掘

市場經濟給企業發展帶來了日益激烈的競爭環境，企業開始重視客戶資源的發掘與分析企業的工作重心逐漸從產品轉移到客戶。客戶關係管理是客戶細分的有效工具，而數據挖掘技術就是客戶細分有力的技術支撐。

一、理論研究

1.客戶關係管理

客戶關係管理的.目標是依靠高效優質的服務吸引客戶，同時通過對業務流程的全面優化和管理控制企業運行成本。客戶關係管理是一種管理理念，將企業客戶視作企業發展最重要的企業資源，採用企業服務優化等手段來管理客戶關係。但是客戶管理管理同樣是一種管理技術將最佳商業實踐和數據挖掘、數據倉庫、銷售自動化以及信息技術結合起來，爲企業銷售、客戶服務等提供了一整套業務自動化解決方案，爲企業實現從電子商務現代化企業模式提出了明確的方法。客戶關係管理並不是單純的信息技術或者管理技術，也是一種企業生物戰略，通過對企業客戶的分段充足，強化客戶滿意的行爲，優化企業可盈利性，將客戶處理工作上升到企業級別，不同部門負責和客戶進行交互，但是整個企業都需要向客戶負責，在信息技術的支持下實現企業和客戶連接環節的自動化管理。

2.客戶細分

客戶細分由美國學者溫德爾?史密斯在上世紀50年代提出，認爲客戶細分是根據客戶屬性將客戶分成集合。現代營銷學中的客戶細分是按照客戶特徵和共性講客戶羣分爲不同等級或者子羣體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導進行企業服務資源的分配，爲企業獲得客戶價值的一種理論與方法。

因此我們注意到，客戶細分其實是一個分類問題，但是卻有着顯著的特點。

（1）客戶細分是動態的。企業不斷髮展變化，用戶數據不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細分的變化。所以客戶細分工作需要根據客戶情況的變化進行動態調整，減少錯誤分類，提高多次細分中至少有一次是正確分類的可能性。

（2）受衆多因素影響。隨着時間的推移，客戶行爲和心理會發生變化，所以不同時間的數據會反映出不同的規律，客戶細分方法需要在變化過程中準確掌握客戶行爲的規律性。

（3）客戶細分有不同的分類標準。一般分類問題強調準確性，客戶關係管理則強調有用性，講求在特定限制條件下實現特定目標。

3.數據挖掘

數據挖掘就是從大型數據庫數據中提取有價值的，隱含的，事前未知的，潛在有用信息。數據挖掘技術不斷髮展，挖掘對象不再是單一數據庫，已經逐漸發展到文件系統、數據集合以及數據倉庫的挖掘分析。

二、客戶細分的數據挖掘

1.邏輯模型

顯然RB是一個等價關係，經RB可分類屬性空間爲若干等價類，每個等價類都是一個概念累，建立客戶細分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關係的建立過程。

2.客戶細分數據挖掘實施

通過數據庫已知概念類客戶數據進行樣本學習和數據挖掘，進行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：C→L，使cC，如果cLi，則p（c）=Li。cC，求p（c）確定所屬概念類。

數據部分有客戶數據存儲和概念維數據構成，客戶數據存儲有企業全部內在屬性、外在屬性以及行爲屬性等數據，方法則主要有關聯規則分析、深井網絡分類、決策樹、實例學習等數據挖掘方法，通過對客戶數據存儲數據學習算法來建立客戶數據和概念維之間的映射關係。

3.客戶細分數據分析

建立客戶動態行爲描述模型，滿足客戶行爲非確定性和非一致性要求，客戶中心的管理體制下，客戶細分影響企業戰術和戰略級別決策的生成，所以數據挖掘要能夠彌補傳統數據分析方法在可靠性方面的缺陷。

（1）客戶外在屬性。外在屬性有客戶地理分佈、客戶組織歸屬情況和客戶產品擁有情況等。客戶的組織歸屬是可數社會組織類型，客戶產品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業或者其他企業相關產品。

（2）內在屬性。內在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格和信用情況以及價值取向等因素。

（3）消費行爲。消費行爲屬性則重點關注客戶購買前對產品的瞭解情況，是客戶細分中最客觀和重要的因素。

三、結束語

從工業營銷中的客戶細分觀點出發，在數據挖掘、客戶關係管理等理論基礎上，採用統計學、運籌學和數據挖掘技術，對客戶細分的數據挖掘方法進行了研究，建立了基於決策樹的客戶細分模型，是一種效率很高的管理工具。