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数据挖掘在客户关系管理中应用策略分析 　　[摘要] 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，主要是对商业数据库中的大量业务数据，进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能，进而提出在客户关系管理系统运作过程中，实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。 　　[关键词] 数据挖掘 客户关系管理 数据库 　　 　　客户关系管理系统中的商业数据，不但来源于企业的内部，更多的来自于企业的外部。这些数据与企业的客户关系密切，可以帮助企业更加清晰地分辨潜在客户、进行更有效的交叉销售，更容易地扩展客户关系。但关于企业客户数据的质量，就象齿轮中的沙子，它不会完全阻挡前进的步伐，但会让企业越走越慢，不断消耗掉企业努力的成果。所以，企业的客户关系管理系统能否有效运行、实现预期目标，很大程度上取决于企业是否进行了有效的数据挖掘，从而获得了可靠、有意义的商业数据。 　　 　　一、数据挖掘的内涵 　　 　　数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式的过程。数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据(仓)库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 　　从客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM)系统所搜集的数据，是最能帮助企业了解客户的。数据挖掘技术正是为完成这一使命而诞生的。它能够根据现有数据对将来的发展趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。同时，数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题，因为它们能够快速地浏览整个数据库，找出一些专家们不易察觉的极有用的信息。因此可以说，客户关系管理的成功主要在于它成功进行了数据挖掘、数据仓库等技术的有效运用。 　　 　　二、数据挖掘在企业客户关系管理中的作用与功能 　　 　　数据挖掘技术是客户关系管理深层次应用的核心技术，在客户关系管理中具有非??重要的商业价值。其作用与功能主要体现在: 　　1.数据挖掘有助于提高企业决策质量。对客户数据所做的挖掘与分析，其目的不单单是为了研究的需要，站在企业层面上，更是为获得并加工有利于商业运作、提高竞争力的信息，为商业决策提供真正有价值的参考和依据，进而获得利润的过程。 　　2.数据挖掘有助于企业对客户生命周期进行分阶段的管理。它能够帮助企业明确：处于不同生命周期阶段的客户需求和特点。使企业能够为客户提供更有针对性的服务，包括更好地服务新客户、让已有客户获取更多服务并创造更多利润、进一步保持和提升客户价值等。 　　3.数据挖掘有助于企业预测业务发展的趋势。数据挖掘是从大量数据中，抽取出潜在的、有价值知识、模型或规则的过程。对于企业而言，通过数据挖掘可以揭示已知事实与未知的结果间的关系，实现有效的预测，并帮助企业分析完成任务所需的关键因素，实现增加收入、降低成本、使企业处于更有利竞争地位的目的。 　　4.数据挖掘有助于企业对客户进行有效的市场细分。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类别，并确保在每个类别中的客户都拥有相似的属性,而不同类别中的客户属性不同,从而实现市场细分有效。企??进而可以为这几类不同的客户,提供不同的、特定的服务,以提高服务的针对性和客户的满意度。通过数据挖掘对客户进行细致而切实可行的分类,对企业的经营决策有大有益处。 　　 　　三、在客户关系管理中应用数据挖掘技术的策略要求 　　 　　1.需确立合理的数据挖掘目标。为保证数据挖掘能够正常、有效地开展和进行，其实施过程中必须有明确的远景规划和近期实现目标。管理者制定规划和目标时，既要考虑企业内部的现状和实际技术水平，同时也要看到外部市场对企业的要求与挑战。企业必须将已经形成并得到企业内部认同的、明确的数据挖掘项目远景规划和近期实现目标落实成文字，明确任务目标、进度和预期作用等内容。 　　2.需寻求高层管理者的理解与支持。高层管理者对客户关系管理中数据挖掘的支持、理解和承诺，是数据挖掘成功的关键因素之一。缺乏管理者支持与承诺，会对数据挖掘的实施带来很大的负面影响，甚至可以使项目在启动时就已经举步维艰。要得到管理者的支持与承诺，既可要求管理者对项目有相当的参与程度，进而能够对项目实施有一定理解；也可将实施过程中所影响到的部门的高层领导，设为数据挖掘项目的发起人或发起的主要参与者。 　　3.需全面掌握客户的数据。在接通客户关系管理系统并将原始数据导入新系统之前，数据挖掘人员要全面考察数据来源，获取数据的内容、质量和可靠性等情况信