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钟云飞
数据挖掘在客户关系管理中的应用
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客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
客户关系管理的提出是伴随着产品极大丰富、买方市场形成而产生的——从“客户得到的就是他们所想要的”到“客户得到他们所想要的”的演变
CRM的核心是“了解他们，倾听他们”
CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度，降低客户流失”
客户关系管理（CRM）的两个层面
操作型CRM：方便与客户交流，简化操作流程
分析型CRM：了解客户
人口地理学特征，心理特征，需求和优先级等
他们是谁？
产品、价格、渠道、促销
技术革新，经济环境，特殊事件等
客户的购买体验
你为他们做了什么？
竞争性因素分析
外部因素影响
客户
行为
客户特征描述
1
客户价值
分析
3
客户生命周期分析
4
2
客户细分
客户忠诚度分析
7
01
02
03
04
05
使获得客户的成本更低
减少销售成本
更高的客户创利能力
提高客户的保留度和忠诚度
评估客户的创利能力
客户关系管理的好处
信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证
客户关系管理中的关键性信息技术主要包括：
数据库和数据仓库技术
数据挖掘技术
信息技术的角色
议程
客户关系管理
为什么要进行客户关系管理
客户关系管理的内容
数据挖掘在客户关系管理中的应用
什么是数据挖掘
数据挖掘的典型应用
SPSS Clementine针对CRM的数据挖掘解决方案
SPSS数据挖掘方案简介
Clementine中的CRM数据挖掘模板
什么是数据挖掘
通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。
01
数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础
02
数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模型适用条件深刻的认识
03
数据挖掘的分类
数据挖掘
描述
预测
统计回归
关联规则
决策树
可视化
聚类
顺序关联
汇总
神经网络
分类
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