客戶(hù)數據分析方法

客戶(hù)數據分析方法

　　導語(yǔ)：在工作中從完善到創(chuàng )新，是證明自己的價(jià)值，是自己進(jìn)步的過(guò)程，是說(shuō)明自己有信心，有能力迎接挑戰的勇氣。以下小編為大家介紹客戶(hù)數據分析方法文章，歡迎大家閱讀參考!

　　【摘 要】主要研究客戶(hù)關(guān)系管理中的客戶(hù)細分的數據挖掘，對客戶(hù)關(guān)系管理、客戶(hù)細分以及數據挖掘的內涵與相關(guān)理論進(jìn)行了認真學(xué)習，并對客戶(hù)細分的數據挖掘方法進(jìn)行了研究，對客戶(hù)關(guān)系為中心的企業(yè)管理模式提供了技術(shù)支持。

　　【關(guān)鍵詞】客戶(hù)關(guān)系管理；客戶(hù)細分；數據挖掘

　　市場(chǎng)經(jīng)濟給企業(yè)發(fā)展帶來(lái)了日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)開(kāi)始重視客戶(hù)資源的發(fā)掘與分析企業(yè)的工作重心逐漸從產(chǎn)品轉移到客戶(hù)�？蛻�(hù)關(guān)系管理是客戶(hù)細分的有效工具，而數據挖掘技術(shù)就是客戶(hù)細分有力的技術(shù)支撐。

　　一、理論研究

　　1.客戶(hù)關(guān)系管理

　　客戶(hù)關(guān)系管理的目標是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶(hù)，同時(shí)通過(guò)對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理控制企業(yè)運行成本�？蛻�(hù)關(guān)系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶(hù)視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務(wù)優(yōu)化等手段來(lái)管理客戶(hù)關(guān)系。但是客戶(hù)管理管理同樣是一種管理技術(shù)將最佳商業(yè)實(shí)踐和數據挖掘、數據倉庫、銷(xiāo)售自動(dòng)化以及信息技術(shù)結合起來(lái)，為企業(yè)銷(xiāo)售、客戶(hù)服務(wù)等提供了一整套業(yè)務(wù)自動(dòng)化解決方案，為企業(yè)實(shí)現從電子商務(wù)現代化企業(yè)模式提出了明確的方法�？蛻�(hù)關(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，也是一種企業(yè)生物戰略，通過(guò)對企業(yè)客戶(hù)的分段充足，強化客戶(hù)滿(mǎn)意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶(hù)處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門(mén)負責和客戶(hù)進(jìn)行交互，但是整個(gè)企業(yè)都需要向客戶(hù)負責，在信息技術(shù)的支持下實(shí)現企業(yè)和客戶(hù)連接環(huán)節的自動(dòng)化管理。

　　2.客戶(hù)細分

　　客戶(hù)細分由美國學(xué)者溫德?tīng)?史密斯在上世紀50年代提出，認為客戶(hù)細分是根據客戶(hù)屬性將客戶(hù)分成集合�，F代營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中的客戶(hù)細分是按照客戶(hù)特征和共性講客戶(hù)群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類(lèi)別客戶(hù)心理與需求急性研究和評估，從而指導進(jìn)行企業(yè)服務(wù)資源的分配，為企業(yè)獲得客戶(hù)價(jià)值的一種理論與方法。

　　因此我們注意到，客戶(hù)細分其實(shí)是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，但是卻有著(zhù)顯著(zhù)的特點(diǎn)。

　�。�1）客戶(hù)細分是動(dòng)態(tài)的。企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶(hù)數據不斷積累，市場(chǎng)因素的變化，都會(huì )造成客戶(hù)細分的變化。所以客戶(hù)細分工作需要根據客戶(hù)情況的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整，減少錯誤分類(lèi)，提高多次細分中至少有一次是正確分類(lèi)的可能性。

　�。�2）受眾多因素影響。隨著(zhù)時(shí)間的推移，客戶(hù)行為和心理會(huì )發(fā)生變化，所以不同時(shí)間的數據會(huì )反映出不同的規律，客戶(hù)細分方法需要在變化過(guò)程中準確掌握客戶(hù)行為的規律性。

　�。�3）客戶(hù)細分有不同的分類(lèi)標準。一般分類(lèi)問(wèn)題強調準確性，客戶(hù)關(guān)系管理則強調有用性，講求在特定限制條件下實(shí)現特定目標。

　　3.數據挖掘

　　數據挖掘就是從大型數據庫數據中提取有價(jià)值的，隱含的，事前未知的，潛在有用信息。數據挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，挖掘對象不再是單一數據庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統、數據集合以及數據倉庫的挖掘分析。

　　二、客戶(hù)細分的數據挖掘

　　1.邏輯模型

　　顯然RB是一個(gè)等價(jià)關(guān)系，經(jīng)RB可分類(lèi)屬性空間為若干等價(jià)類(lèi)，每個(gè)等價(jià)類(lèi)都是一個(gè)概念累，建立客戶(hù)細分，就是客戶(hù)屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過(guò)程。

　　2.客戶(hù)細分數據挖掘實(shí)施

　　通過(guò)數據庫已知概念類(lèi)客戶(hù)數據進(jìn)行樣本學(xué)習和數據挖掘，進(jìn)行客戶(hù)屬性空間與概念空間映射的自動(dòng)歸納。首先確定一組概念類(lèi)已知客戶(hù)集合。首先確定一個(gè)映射：p：C→L，使cC，如果cLi，則p（c）=Li。cC，求p（c）確定所屬概念類(lèi)。

　　數據部分有客戶(hù)數據存儲和概念維數據構成，客戶(hù)數據存儲有企業(yè)全部?jì)仍趯傩�、外在屬性以及行為屬性等數據，方法則主要有關(guān)聯(lián)規則分析、深井網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)、決策樹(shù)、實(shí)例學(xué)習等數據挖掘方法，通過(guò)對客戶(hù)數據存儲數據學(xué)習算法來(lái)建立客戶(hù)數據和概念維之間的映射關(guān)系。

　　3.客戶(hù)細分數據分析

　　建立客戶(hù)動(dòng)態(tài)行為描述模型，滿(mǎn)足客戶(hù)行為非確定性和非一致性要求，客戶(hù)中心的管理體制下，客戶(hù)細分影響企業(yè)戰術(shù)和戰略級別決策的生成，所以數據挖掘要能夠彌補傳統數據分析方法在可靠性方面的缺陷。

　�。�1）客戶(hù)外在屬性。外在屬性有客戶(hù)地理分布、客戶(hù)組織歸屬情況和客戶(hù)產(chǎn)品擁有情況等�？蛻�(hù)的組織歸屬是可數社會(huì )組織類(lèi)型，客戶(hù)產(chǎn)品擁有情況是客戶(hù)是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品。

　�。�2）內在屬性。內在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場(chǎng)細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶(hù)愛(ài)好、性格和信用情況以及價(jià)值取向等因素。

　�。�3）消費行為。消費行為屬性則重點(diǎn)關(guān)注客戶(hù)購買(mǎi)前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶(hù)細分中最客觀(guān)和重要的因素。

　　三、結束語(yǔ)

　　從工業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中的客戶(hù)細分觀(guān)點(diǎn)出發(fā)，在數據挖掘、客戶(hù)關(guān)系管理等理論基礎上，采用統計學(xué)、運籌學(xué)和數據挖掘技術(shù)，對客戶(hù)細分的數據挖掘方法進(jìn)行了研究，建立了基于決策樹(shù)的客戶(hù)細分模型，是一種效率很高的管理工具。