客户关系管理数据挖掘论文
1理论研究
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户,同时通过对业务流程的全面优化和管理,控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念,将企业客户视作企业发展最重要的企业资源,采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术,而是一种企业生物战略,通过对企业客户的分段充足,强化客户满意的行为,优化企业可盈利性,将客户处理工作上升到企业级别,不同部门负责与客户进行交互,但是整个企业都需要向客户负责,在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
客户细分由美国学者温德尔•史密斯在20世纪50年代提出,认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体,寻找相同要素,对不同类别客户心理与需求急性研究和评估,从而指导进行企业服务资源的分配,是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到,客户细分其实是一个分类问题,但是却有着显著的特点。
,用户数据不断积累,市场因素的变化,都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整,
减少错误分类,提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
随着时间的推移,客户行为和心理会发生变化,所以不同时间的数据会反映出不同的规律,客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
一般分类问题强调准确性,客户关系管理则强调有用性,讲求在特定限制条件下实现特定目标。
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展,挖掘对象不再是单一数据库,已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性,每个客户属性为一个维度,客户作为空间点,全部客户都能够形成多为空间,作为客户的属性空间,假设A={A1,A2,…Am}是一组客户属性,属性可以是连续的,也可以离散型,这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标,f(g)是符合该指标的客户集合,即为概率外延,则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上,可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型,定义RB如下:(1)显然RB是一个等价关系,经RB可分类属性空间为若干等价类,每个等价类都是一个概念类,建立客户细分,就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘,进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射:p:C→L,使,如果,则。,求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成,客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据,方法则主要有关联
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