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目前,关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多,不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大,应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷,在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然,不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多,也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。
一、CRM实施的前提——客户细分
客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体,同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性,而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略,通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务,提高客户对企业和产品的满意度,以获取更大的利润。
客户细分可以采用分类的方法,也可以采用聚类的方法。比如,可以将客户分为高价值和低价值的客户,然后确定对分类有影响的因素,再将拥有相关属性的客户数据提取出来,选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法,则在之前并不知道客户可以分为几类,在将数据聚类后,再对结果数据进行分析,归纳出相似性和共性。
每一类别的客户具有相似性的属性,而不同类别客户的属性也不同,从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据,也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略,有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。
二、获取新客户——客户响应分析
在大多数商业领域中,业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客,他们可能是你的产品的潜在消费者,也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客。在寻找新客户之前,企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得,从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用。因此,预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提,由于潜在客户的数量日益庞大,如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群,提高客户对市场营销活动的相应率,使企业做到心中有数、有的放矢。根据企业给定的一系列客户资料及其他输入,数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型,利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标,企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户,进而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。
三、提升客户价值——交叉销售
交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程,它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段,而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。
公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后,可以有很多种方法来优化这种关系,延长这种关系的时间。在维持这种关系期间,增加互相的接触,努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具,即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。
在交叉销售活动中,数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息,尤其是以前购买行为的信息中,可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键,甚至决定因素。通过相关分析,数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样,首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据,然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析,对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析,以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析,能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析,能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法,能够预测顾客购买该新产品的可能性。
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为实现节能降耗,解决燃煤电厂负荷厂级经济调度问题,根据燃煤机组历史运行数据特点,提出基于数据挖掘的厂级负荷经济调度方法。
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ldquo;电站运行总体水平处于初级阶段,内容有待丰富,运维效率较低,不是说技术不行,是现在的运营状况和投资主体,给它带来这么一个后果。rdquo;中国电力科学研究院新能源研究中心副所长丁杰如是说。2018年1月9日,在中国新能源电力投融资论坛上,中国电力科学研究院新能源研究中心副所长丁杰围绕ldqu
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市场领域里的数据分析,是用数据来描述过去和现状。比如到目前为止,前5年的市场份额,及增长率;目前客户的年龄、地域、收入分布等等。数据分析可以满足大部分的市场决策需求。描述性统计分析中的频数、百分比、交叉表、均数间比较、相关分析应该都是数据分析经常用到的统计方法,而且能够满足大部分的市场调研,和市场状况分析的需求。这部分数据分析结果不需要进行验证,因为它就是在描述事实本身。(抽样的情况下除外,因为需要对总体进行推断)[$NewPage$]而数据挖掘,是用历史的数据对将来进行预测的分析,带有决策的味道。比如数据分析的结果说这是“牛”
大数据,俨然已经成为这个时代最为时髦和耀眼的ICT技术,最近,大数据应用犹如雨后春笋般在全球各地涌现。大数据分析制作的电视剧在美国大卖;首个运用大数据技术的医疗研究机构在英国挂牌;大数据广告结果分析将催生数十亿美元的市场……大数据能够给产业发展带来什么?将书写多少神话?能创造多少财富?从今日起本报将推出“拥抱大数据”系列报道,探讨大数据对于ICT乃至整个产业界的影响,透视大数据蕴含的商业价值,分析大数据为电信运营商带来的历史性机遇。一场未知的大爆炸,催生了人类赖以生存的浩瀚宇宙,而一场正在发生的数据大
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