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客户关系管理（Customer Relationship Management）是一种以客户为中心的业务策略。使用信息技术作为媒介。通过重新设计相关的业务流程并重新组合相关的工作流程，可以改善客户服务和深入的客户分析以满足个人客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而确保实现客户终身价值和�时间：2021-02-02 客户关系管理（Customer Relationship Management）是一种以客户为中心的业务策略。使用信息技术作为媒介。通过重新设计相关的业务流程并重新组合相关的工作流程，可以改善客户服务和深入的客户分析以满足个人客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而确保实现客户终身价值和企业利润增长的“双赢”策略。 内部客户需求的管理以客户为中心（而不是以产品为中心），公司与外界之间的业务往来（而不是内部事务）以及前端业务应用程序，业务端（而不是以产品为中心）。最终业务处理）管理模式。 一、客户内在需求管理需要数据挖掘 在当今社会，客户的价值越来越影响公司的价值。内部客户需求管理（CRM）是通过建立长期和系统的内部客户需求来提高单个客户价值的策略。它旨在通过使用适当的技术和合理的人力资源来帮助企业了解客户的行为和价值，从而使企业可以快速有效地响应其需求。 内部客户需求管理（CRM）的核心是“了解和倾听客户”。内在客户需求管理的目标可以概括为“吸引潜在客户，提高现有客户满意度和忠诚度，并减少客户流失”。简而言之，所有的最终目标都是改善收益。 在公司关注内在客户需求管理的同时，信息技术的飞速发展为有效实施内在客户需求管理（CRM）提供了技术保证。通过数据挖掘技术对内在客户需求的深入分析可以满足公司的各个细分市场（“如何执行以客户为中心的数据挖掘和对客户的内部需求管理要求的分析”）。 数据挖掘主要是在数据中查找隐藏的信息，例如发现趋势，特征和相关性的过程，即从数据中挖掘信息或知识。 二、数据挖掘技术及常用方法 数据挖掘是从大量不完整，嘈杂，模糊和随机数据集中识别有效，新颖，潜在有用且最终易于理解的模式的重要过程。 它是一门广泛的跨学科学科，包括机器学习，数学统计，神经网络，数据库，模式识别，近似集，模糊数学和其他相关技术。数据挖掘技术是管理内部客户需求的关键技术。 常用的数据挖掘技术包括关联分析，序列分析，分类分析，聚类分析，预测，离群值分析等。 实际上，在解决给定的业务问题时，数据挖掘通常会混合两个或多个技术类别。 1、关联分析 相关分析主要用于发现不同事件之间的相关性，即一个事件同时发生，另一事件也频繁发生。相关分析的重点是快速发现具有实际价值且相关的事件。 2、序列分析 序列分析技术主要用于发现在特定时间间隔内一个接一个发生的事件。这些事件构成一个序列。找到的顺序必须具有普遍意义。除统计概率外，它还基于时间限制。 3、分类分析 分类分析通过分析具有类别的样本的特征来获取确定属于多个类别的样本的规则或方法。这些规则和方法应用于对来自未知类别的样本进行精确分类。主要方法是基于统计的。贝叶斯方法，神经网络方法，决策树方法和支持向量机等 通过分类技术，可以根据客户的消费水平和基本特征对他们进行分类，了解对业务有更大贡献的重要客户的特征，并通过个性化服务保留他们。 4、聚类分析 聚类分析基于聚类原理，将没有类别的样本分为不同的组，并描述每个组。主要依据是，归为同一组的样本必须彼此相似。属于不同组的样本应该足够不同（有关更多详细信息，请参见seo博客Malong 《聚类分析的方法及应用》的相关介绍）。 5、预测 预测与分类相似，但是预测是根据样本的已知特征估算连续类型变量的值的过程，而分类仅用于识别样本所属的离散类别。 预测模型可以使用更传统的统计回归技术或新的分类技术，当前最常见的是决策树归纳技术。 6、孤立点分析 数据库可能包含一些与一般行为或数据模型不匹配的数据对象。这些数据对象称为离群值。此数据的提取和分析可用于处理一些罕见事件，例如信用卡欺诈。 三、数据挖掘技术在客户内在需求管理中的应用 一般而言，数据挖掘技术用于业务管理客户生命周期的所有阶段。数据挖掘可以帮助公司确定客户的特征，以便为他们提供特定的服务。 通过数据挖掘，公司可以发现使用特定业务的客户的特征，从而可以有目的地将其推销给也具有这些特征但不使用业务的那些顾客，并且还可以找到丢失的顾客的特征。在失去特色客户之前，请采取具体措施。 当前，数据挖掘技术在内部客户需求管理关系中的应用具有以下几个方面： 1、客户盈利能力 计算客户利润率有助于提取有价值的客户。公司的各个部门可能对客户的盈利能力有不同的见解。为了分析客户忠诚度，可以使用数据挖掘来提取具有高忠诚度的客户；可以使用数据提取技术。有效地计算客户的盈利能力数据挖掘还可以用于预测未来的客户盈利能力。 ，使用数据挖掘技术预测客户获利的两个必要因素： 记录潜在顾客行为特征和客户行为特征发展的历史数据。 衡量客户盈利能力的标准。 使用数据挖掘技术可以提高客户的盈利能力。客户获利能力的提高是指晋升后客户获利能力的提高。例如，如果客户获得一定的优惠促销并增加了部分销售费用，则公司将带来收入的大部分费用将为客户带来更高的获利能力。 2、客户的保持和流失 企业的成长和发展需要不断获得新客户并保留旧客户。无论公司希望获得何种类型的客户，数据挖掘都可以帮助识别这些潜在客户组并提高市场活动的响应率。管理。 各个行业的竞争越来越激烈，为公司争取新客户的成本也在增加。因此，似乎建立了一个客户流失预测模型以发现将要离开的客户，并采取有效步骤保留数据挖掘可以帮助找到打算离开的客户，以便公司可以采取适当的步骤来保留这些客户。 3、客户获得 当不使用数据挖掘技术时，传统的客户获取方法是选择一些感兴趣的普查属性并获得这些人群的特征，但是，随着数据量的增加，传统方法不可行。 当使用数据挖掘来扩展客户营销活动时，使用数据挖掘技术来获取潜在客户列表，并在客户列表中列出可能对某些产品感兴趣的客户信息，从而可以更方便地获得更多客户。 4、客户细分 客户市场细分是指将客户划分为不同的类别。作为公司的宝贵资源，每次客户联系不仅是了解客户的过程，也是客户体验公司的机会。 因此，只有真正关心客户并为每个客户提供与客户固有需求一致的个性化服务，客户才能实现公司的价值。 近年来，许多公司都赞成一对一的营销，这是关于了解每个客户并与他们建立持久的关系。 数据挖掘可以将大量客户端划分为不同的类别。每个类别中的客户具有相似的属性，而不同类别中的客户的属性也不同。集群分析等数据挖掘技术可以帮助公司赢得客户。细分（有关更多详细信息，请参见相关的SEO Malone博客介绍《收集客户关系管理数据的策略和需求分析》）。 例如，化妆品公司的客户按性别分为儿童，青年，中年和老年人，或男女。通过数据挖掘，您可以了解不同客户的爱好并通过提供特定的产品和服务来提高自己的兴趣。不同类型的客户对公司和产品的满意度。 5、交叉营销 交叉营销是指为现有客户提供新产品和服务的营销过程。例如，那些购买了婴儿纸尿裤的顾客会对您的其他婴儿用品感兴趣。 交叉营销的改进形式是：更新营销，以向客户提供与其购买的服务有关的新服务。 数据挖掘技术在交叉营销中的应用首先表现为分析现有客户的购买行为数据并进行交叉营销分析。特定的数据挖掘过程包括三个独立的步骤，即对单个行为进行建模；使用预测模型来执行评分数据；优化得分矩阵。 然后，使用上述建模方法进入建模阶段。 下一步是评分阶段，以评估已建立的模型。 最后一个阶段是优化阶段，通常有四种方法：简单方法，平均利润方法，个人利润方法和受限优化方法。 6、客户欺诈风险分析 在管理内部客户需求时，客户信用分析和欺诈识别非常重要，因为一旦发生信用风险和欺诈，公司将面临管理活动的失败，市场份额的损失和营销活动的失败，从而导致公司损失市场，客户，竞争力和信誉。 根据seo Malong博客的统计数据，商业欺诈非常普遍，一旦发生，对企业的损失将是巨大的。如何准确，及时和有效地预测可能发生的欺诈风险高度重要的数据挖掘技术可以很好地解决此问题。 您可以在数据挖掘中使用意外的规则挖掘方法，神经网络方法和分组方法来分析和处理客户数据仓库中的数据，以分析发生欺诈的原因。哪些因素容易导致欺诈？欺诈风险从何而来？如何预测可能的欺诈？可以采取哪些步骤来减少欺诈的发生？为了分析和评估欺诈风险的严重性和可能性，并准确，及时地监视，评估，警告和管理各种欺诈风险，然后采取有效的避免和监督措施，以在欺诈风险发生之前进行防范。预警和控制。 7、市场策略分析 使用数据挖掘技术，可以在市场上进行以下类型的分析：预测客户的生命周期价值；预测潜在的客户价值；预测潜在客户的生命周期价值。 根据数据挖掘结果，进行市场策略分析，以最大程度地提高客户的现有价值和潜在价值。 在对现值和潜在值进行战略分析时，当客户的现值等于潜在值时，将维持最低成本。当客户的潜在价值大于现值时，行使其潜在价值的最低成本。 在这里，Seo Malone谨提醒所有人：如果必须停止通过数据挖掘无法增加的客户的现有价值或潜在价值，则必须停止销售活动和其他活动，否则，增加或继续进行。 8、客户忠诚度 客户忠诚度被视为公司获得增加利润的一种方式。管理内部客户需求必须培养和选择忠诚的客户，以与公司保持长期关系。但是，并非所有客户都愿意与该公司保持联系。一些客户的购买决定仅受价格，便利性和其他因素的影响。 无论公司是多么诚实，并提供很高的客户转移价值，一旦客户发现其他公司的产品价格较低，他们就会立即离开并求助于该公司。一些客户更关心产品的质量，价值，服务和节省时间，当您对公司的产品感到满意时，您就会成为公司的忠实客户。 对许多客户数据的分析表明，公司80的利润来自20的客户。 因此，忠实的客户会给公司带来巨大的利益。数据挖掘技术可以分析数据库中的大量数据，以确定消费者的购物习惯，星级和购买频率。产品忠诚度，持续性，变更等，确定忠实的客户并提供个性化的“一对一”服务，提高客户忠诚度，最大化客户对业务的终身价值，并为业务创造更高的利润。 数据挖掘中的差异分析可用于检测欺诈性客户行为并分析客户完整性，从而获得具有良好完整性的客户。 |
