构建面向CRM的数据挖掘应用第三部分.pptx

【构建面向CRM的数据挖掘应用第三部分】 在CRM（客户关系管理）领域，数据挖掘是一种强大的工具，用于深入了解客户行为，提高客户盈利能力，并制定更有效的市场策略。本部分主要讲解了客户盈利能力的分析、市场策略的制定以及数据挖掘在其中的应用。 1. **客户盈利能力分析**： 客户盈利能力是衡量客户对企业的贡献程度，它不仅是数据挖掘的核心，也对各部门决策具有重要指导意义。数据挖掘可以帮助我们识别和保留高价值客户，同时促进低价值客户转变为高价值客户。这需要基于历史数据预测客户的未来盈利能力，关注客户的忠诚度和行为模式变化。例如，通过预测客户等级的变化，如从"黄金级"降为"青铜级"，企业可以提前采取措施防止客户价值流失。 2. **市场策略**： 数据挖掘技术在市场策略中的应用主要包括预测客户生命期价值、潜在价值和潜在生命期价值。这些预测帮助企业了解客户现有价值和潜在价值的差异，以便制定相应策略。如果客户潜在价值高于现有价值，企业应投资以挖掘其潜力；若两者相等，则维持现状；若现有价值更高，可能需要考虑调整服务以防止价值下降。增量客户盈利能力是评估促销活动效果的重要指标，当其为正时，应加大推广力度；反之，应减少或停止。 3. **应用增量客户盈利能力**： 在实践中，停止或调整推销活动并不总是容易的，因此建立客户盈利能力模型来指导小规模项目可能更为实际。然而，使用替代指标（如客户反应率）评估盈利能力时要谨慎，因为它们可能无法准确反映真实回报。 4. **客户获取与数据挖掘**： 随着大数据时代的到来，传统的人口调查方法逐渐力不从心。数据挖掘通过分析市场活动后的客户反馈（反应行为模式），如二元或分类反应模式，帮助企业识别潜在客户，如购买推荐产品的意愿，以及购买非推荐产品的行为。 5. **建立数据挖掘模型**： 利用数据挖掘技术，企业可以构建预测模型，通过小规模试验调整模型参数。这包括分析反应行为模式，选择感兴趣的行为模式，并确定分析的粒度，从而构建出更精准的数据挖掘模型。 6. **交叉营销与升级营销**： 交叉营销是指向现有客户提供相关新产品或服务，而升级营销则是在客户已购买服务基础上提供相关新服务，以增强客户关系并提高利润。实现交叉营销需要分析客户购买行为数据，通过建模、评分和优化等步骤，找出最佳交叉销售机会。 总的来说，数据挖掘在CRM中的应用是多方面的，它帮助企业深入理解客户价值，制定有针对性的市场策略，提升客户满意度和企业利润。通过有效的数据挖掘和分析，企业能够更精准地定位客户，优化资源配置，从而在竞争激烈的市场环境中保持优势。