【构建面向CRM的数据】
在构建面向CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）的数据时，主要目标是通过数据挖掘技术分析客户盈利能力，以便制定更有效的市场策略。郭建奎的讲解中，强调了以下几个核心知识点：
1. **客户盈利能力分析**：
- 客户盈利能力是数据挖掘的核心，它涉及对不同部门间对客户价值的理解整合。
- 计算客户盈利能力可以帮助识别高价值客户，并预测未来客户的价值变化。
- 这需要历史行为数据和衡量盈利能力的标准，以预测客户行为模式的转变。
2. **市场策略**：
- 通过预测客户生命期的价值、潜在价值和潜在生命期价值，企业可以决定保留哪些有价值的客户，以及如何转化价值不大的客户。
- 现有价值和潜在价值的比较指导着企业投入的决策，如维持费用或发挥潜在价值所需的费用。
3. **增量客户盈利能力**：
- 增量客户盈利能力是指在提供额外服务或优惠后，客户盈利能力的增加。如果为零或负值，应调整推销策略；否则，应加大投入。
- 通过建立客户盈利能力模型，可以更有效地管理和决策。
4. **替代客户盈利能力方法评析**：
- 使用替代指标（如客户反应率）可能不完全反映真实的客户回报率，因此选择合适的评估方法至关重要。
5. **客户获取**：
- 随着数据量的增长，传统的基于人口统计学的选择方法变得不再适用。
- 数据挖掘技术用于识别潜在客户的反应行为模式，如二元和分类反应模式，以更精确地定位目标客户。
6. **数据挖掘模型**：
- 通过实验获取反馈数据，分析反应行为模式，确定分析粒度，从而建立数据挖掘模型。
- 模型需要经过反复测试和调整，以提高预测准确性。
7. **交叉营销**：
- 交叉营销是向现有客户推广新产品或服务，以增加客户生命周期价值。
- 升级营销是交叉营销的一种形式，提供与客户已购买服务相关的附加服务。
- 分析现有客户购买行为，通过建模、评分和优化等步骤实现数据驱动的交叉营销策略。
8. **优化公司与客户关系**：
- 通过延长关系时间、增加接触频率和每次接触的利润来优化关系。
- 交叉营销的实施包括个体行为建模、数据评分和最优化处理，涉及多种优化方法，如质朴方法、平均效益方法、个人效益方法和有约束条件的优化方法。
这些知识点共同构成了构建面向CRM数据的全面框架，帮助企业更科学地管理客户关系，提高客户满意度和企业收益。通过数据驱动的决策，企业能够更精准地定位市场，提升客户价值，从而实现业务增长。
