会员登录
会员注册
2.2 数据挖掘技术
数据挖掘是从海量的数据中提取或挖掘知识，是指从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的高级处理过程。数据挖掘可分为有向和无向两大类。有向数据挖掘的任务是用一个或几个数据项来解释、估计或预测某个特定的数据项，即目标数据项，这类似于从自变量来得到因变量。无向数据挖掘并不定义目标数据项，它只是试图在数据中找到有用的规律、关系或模式。通常做法是用无向数据挖掘来识别数据中的规律，然后用有向数据挖掘来解释这些规律。
3 数据仓库与数据挖掘技术在CRM系统中的应用
3.1 数据仓库——企业实施CRM的基础
数据仓库是企业CRM的中央存储系统。数据仓库体系结构属于基础设施的建设，只有稳固的数据仓库基础设施才能支撑灵活多样的数据仓库应用。
客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)是指企业用CRM软件提供的科学的分析工具和方法来分析企业销售市场与客户之间的关系。CRM软件是选择在企业销售市场中有价值客户及其关系的一种商业策略，分析这些客户的销售动态。CRM要求以“客户为中心”、“一切为客户着想”的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销与服务流程。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM应用将为企业实现有效的客户关系管理。
企业在长期的运营过程中，积累了大量的数据。但这些分散在各个业务系统中的数据是面向业务的，不是面向决策的。因此，首先必须对这些分散的数据进行抽取、清洁、转换和加载，形成企业数据仓库，并根据不同的主题，产生相应的数据集市，如一般客户分析数据集市，大客户分析数据集市等，这种多数据集市的建设有利于分析不同客户的行为特点。近年来，各企业客户需求逐渐趋向多元化，如果不对客户信息进行收集、整理、分析和归类，客户经理就无法知道谁是能为企业创造利润的高、中端优质客户，竞争的关键就在于怎样发现优质客户和如何避免优质客户的流失;其次，通过OLAP、数据挖掘方法对这些数据进行深入分析，并以企业管理人员容易理解的方式展示出来。
在CRM系统中，系统结构采用B/S框架结构，数据库集中，客户端采用浏览器访问，访问的浏览器采用IE6以上。通过CRM系统将数据仓库中客户每天的销售记录作为数据源，运用科学的分析方法可以对客户进行分析。单体分析：分析某一客户的相关信息，分析的内容为该客户的销售数量、金额、收益，并与企业的平均销售数量、金额、收益作比较。群体分析：客户某一群体的销售数量、金额、收益。市场分析;便于领导及时、直观、准确地了解市场的发展及变化情况，以便宏观调控。通过将客户记录作为数据仓库中的数据源，经营决策者利用CRM提供的模块功能，就能够分析市场，以及抓住客户销售心理，从而正确指导销售，提升企业市场竞争力，最终赢得客户和市场，“与客户共创成功”。