论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用.docx
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2022-11-04
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论数据挖掘技术在客户关系管理（ＣＲＭ）中的应用
CRM 是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移
和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念。数据挖掘技术能很好的进行数据
的分析、处理，发现有价值的客户信息。探讨了数据挖掘技术在客户关系管理中
的相关应用。
标签：客户关系管理；数据挖掘；顾客价值
1 引言
客户关系管理作为一种“以客户为中心”的先进的经营管理理念，能够实现通
过客户利益的最大满足促进企业利润极大增长的经营目标。为顾客提供高质量的
服务，不断提高客户的满意度和忠诚度，已经成为新形势下企业管理的一项重要
工作。因此，有学者指出，我们已经进入了客户关系时代。客户关系管理的核心
是客户价值管理，其目的不断提高客户的满意度和忠诚度从而达到获取企业竞争
优势。
2 数据挖掘技术简介
数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大型数据库或数据仓库中发现并提
取隐藏在其中的有用信息的一种新技术，是数据库研究中的一个很有应用价值的
领域。它可以从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则，有助
于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果。
数据挖掘的方法主要有：（1）概念/类描述。概念描述以简洁汇总的形式描
述给定的任务相关数据集，提供数据价值的一般特性，一般应用于ＣＲＭ中的描
述式数据挖掘。 （2）关联分析。关联分析发现关联规则，广泛用于购物蓝、商
务管理和决策分析，是商业分析中应用最为广泛的一种数据挖掘方法和模式。（3）
分类和预测分析。分类和预测是ＣＲＭ中数据分析的两种重要形式，可以用于提
取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。（4）聚类分析。属于无指导学
习。对象根据最大化类内的相似性、最小化类内的相似性的原则进行聚类或分组。
（5）孤立点分析。对于欺诈探测、定制市场及其它ＣＲＭ任务是非常有用的。（6）
演变分析。用于ＣＲＭ中的趋势分析、相似性搜索、与时间有关的序列模式挖掘
和周期模式挖掘。（7）复杂类型的数据挖掘。是数据挖掘技术的当前一个重要的
研究领域，极大提升了ＣＲＭ数据分析能力的深度和广度，主要包括：多媒体数
据挖掘、文本挖掘和Ｗｅｂ挖掘等。
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