公共管理论文--将数据挖掘技术应用在客户关系管理中
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数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今信息时代，数据的积累呈爆发式增长，尤其是在企业运营过程中产生的大量数据。
这些数据蕴含着丰富的信息，如何利用这些信息，准确把握客户需求，提升企业的竞争力，成为了每个企业都亟需解决的问题。
而数据挖掘技术作为一种有效的信息处理手段，正逐渐得到广泛应用，并在客户关系管理中展现出了强大的潜力。
一、市场细分与目标客户的识别数据挖掘技术通过对大量历史数据的分析，可以将市场细化到每个潜在客户，从而更准确地识别出目标客户。
通过对客户的个人信息、消费行为、偏好等进行挖掘和分析，可以了解客户的需求、习惯和潜在价值，并将其归为合适的细分市场。
基于这些细分市场，企业可以进行针对性的营销策略制定，更好地满足客户需求。
二、精准推荐系统数据挖掘技术在客户关系管理中的重要应用之一是精准推荐系统。
通过分析客户的购买记录、浏览记录和评价等数据，挖掘出潜在的关联规则和模式，将个性化的推荐信息精准地传递给客户。
这不仅可以提升客户的购买体验，还可以增加客户的忠诚度和粘性，从而提高企业的销售额和利润。
三、客户流失预警与挽回客户流失对企业来说是一个巨大的损失，因此预测和挽回流失客户是客户关系管理的重要环节。
数据挖掘技术可以通过分析客户历史数据和行为模式，建立预测模型，对潜在流失客户进行预警，并采取相应措施进行挽回。
这样可以帮助企业提前意识到客户的不满或离去的迹象，并及时采取措施，提升客户满意度和保持客户的长期忠诚。
四、营销策略优化通过对市场营销数据的挖掘，数据挖掘技术可以揭示潜在客户的购买倾向和行为规律，进而优化营销策略。
例如，通过挖掘客户的购买历史、偏好和目标市场的竞争状况，可以确定最佳的产品定价策略、促销方案和渠道选择，从而提高销售效益和市场份额。
五、客户满意度调查与分析客户满意度是企业长期发展和保持竞争力的重要指标之一。
通过数据挖掘技术，企业可以对客户满意度进行调查和分析，了解客户对产品和服务的评价和意见。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息化的快速发展，企业已经意识到了数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性。
客户关系管理（CRM）是指，企业通过各种手段来建立客户与企业间的良好关系，吸引更多的客户，提高客户回购率和客户忠诚度。
因此，在CRM中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业更好地了解客户的需求，提供更好的服务和产品。
一、数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是指，在大量数据中寻找隐藏的模式和关系的过程。
它主要依靠统计学、人工智能、机器学习等技术，对数据进行处理和分析，以发现其中蕴含的价值。
数据挖掘技术可以帮助企业深入了解客户行为和需求，并为企业提供更多的商业价值。
数据挖掘技术主要分为以下几个步骤：1.数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗，以消除数据中的噪声和错误。
数据清洗可以使分析结果更准确可信。
2.数据集成数据集成是将多个数据源整合为一个统一的数据集。
这个步骤可以消除不同数据源之间的差异，并获得完整的数据集。
3.数据选择数据选择是对数据集进行筛选，以便选择与具体研究目的的相关数据。
4.数据转换数据转换是将原始的数据转换为能够分析的形式。
例如，将文本数据转换为数字或分类变量。
5.数据挖掘数据挖掘是在经过以上步骤的数据集中，进行建模和发现模式、关系和趋势的过程。
二、数据挖掘技术在CRM中的应用在CRM中，数据挖掘技术主要包括以下几个方面的应用：1.客户分析企业可以通过数据挖掘技术，对客户的性别、年龄、职业等方面进行分析，以更好地了解客户的需求和偏好。
例如，银行可以通过数据挖掘技术发现最有价值的客户，进而提供更好的服务和产品。
2.客户细分通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照互补性、相似性、差异性等进行分组。
这可以帮助企业更加精准地了解客户需求，并为客户提供更好的个性化服务。
例如，企业可以根据客户的购买历史和行为，将客户分为潜在客户、忠诚客户、流失客户等，针对不同客户提供不同的策略。
3.市场营销企业可以通过数据挖掘技术，分析市场和客户的趋势，了解客户需求的变化和偏好，快速响应市场变化，调整营销策略。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析随着信息时代的到来，企业对客户关系的管理变得愈发重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过市场营销、销售和客户服务等活动，维系和提升企业与客户之间关系的战略。
为了更好地了解客户需求、提供个性化的服务和优化营销策略，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理中。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用与分析。
一、客户数据分析客户数据是企业运营和发展的重要资产之一。
通过对客户数据进行分析和挖掘，企业可以了解客户行为和偏好，以提供更准确的个性化服务。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘客户数据中的隐含信息和模式，从而提供有针对性的营销策略。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以分析客户购买历史和偏好，进而推荐符合客户兴趣的产品或服务，提高销售转化率。
二、客户细分客户细分是将大量客户按照一定的标准划分成不同的群体，以便进行更加精准的市场定位和营销策略的制定。
数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析和关联规则挖掘，实现客户的细分。
通过细分分析，企业可以了解各个客户群体的特征、需求和购买行为，有针对性地制定相应的营销计划。
例如，数据挖掘技术可以帮助企业发现有购买意向的潜在客户群体，并制定个性化的促销活动，提高市场的响应度。
三、客户流失预测客户流失是企业需要高度关注的问题之一。
通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的消费行为、偏好和反馈等因素，建立客户流失预测模型。
通过对历史数据进行训练和测试，模型可以预测客户流失的可能性。
企业可以提前采取措施，例如针对潜在流失客户进行个性化服务、提供优惠券或特别活动等，以挽留这些客户并延长客户的生命周期价值。
四、市场营销优化数据挖掘技术可以分析客户购买历史和行为数据，为企业的市场营销活动提供支持。
通过数据挖掘技术，企业可以发现产品和促销活动之间的相关性，了解产品的受欢迎程度、促销活动的有效性等信息。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
客户关系管理中的数据挖掘技术应用
客户关系管理中的数据挖掘技术应用随着互联网技术的高速发展，企业越来越注重客户关系管理，通过客户关系管理可以更好地了解客户需求、维护客户忠诚度、提升企业市场竞争力。
然而，大量的客户数据难以处理，如何从中获取有价值的信息成为了企业面临的难题。
而数据挖掘技术则成为了解决这一难题的有效方法，本文就在客户关系管理中的数据挖掘技术应用进行探讨。
一、客户关系管理客户关系管理（CRM）是通过技术和方法将企业与客户紧密联系在一起，帮助企业发掘新的市场机会，满足顾客需求和提高客户忠诚度的一种商业策略和解决方案。
客户关系管理。
简单说来就是将客户视为企业最重要的资源，通过多种手段与客户互动，了解客户的需求和行为，不断提升客户体验，从而实现可持续的企业增长。
二、数据挖掘数据挖掘是从海量数据中发现并提炼出有价值信息的过程，是一种将未知信息转换为已知信息的技术。
通过数据挖掘，可以梳理数据，深入挖掘并分析数据内在的模式、趋势和异常数据等信息，找出其中有用的关系或规则，以适应企业的发展需求，从而提高企业的效益和竞争力。
三、客户关系管理中的数据挖掘技术1. 市场细分市场细分是一种将原本互有联系的市场分成若干个相对独立的、有相似需求、反应及行为的小市场的过程。
通过数据挖掘的技术，可以对将原本的客户数据做分类处理，根据客户的信息如年龄、性别、消费习惯等对客户进行细分，更加准确地分析不同类型客户的需求和行为，从而制定更精准的市场营销策略，提高企业的市场占有率和经济效益。
2. 客户价值分析通过对客户的生命周期、消费行为及情感态度等方面的数据进行分析和处理，可以帮助企业对各类客户的重要性进行判断，根据客户的价值和利润来制定不同的营销策略和服务方案。
从而提高高价值客户的满意度，并通过高价值客户的引领，扩大市场份额和销售额。
3. 客户流失预警客户流失是企业营销过程中的常见问题，数据挖掘技术通过对客户流失的数据进行分析，可以识别出客户流失前的预警信号，并及时采取措施，如增加客户关注度、发优惠券等等，以及时挽救客户，减少客户流失，维护企业的市场份额。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是企业非常重要的一项策略。
通过有效地管理和维护客户关系，企业能够实现客户满意度的提高，增加销售额，提高市场竞争力等。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于客户关系管理，以帮助企业更好地理解客户需求、预测市场变化并制定更有效的营销策略。
一、数据挖掘技术在客户分析中的应用客户分析是CRM的核心，通过对已有数据的挖掘和分析，能够帮助企业了解客户的特征、行为模式和需求。
数据挖掘技术在客户分析中能够发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照一定标准进行细分，从而更好地了解不同客户群体的需求。
例如，根据客户的年龄、性别、地理位置等因素，将客户划分为不同的群体，有助于企业制定针对性的营销策略。
2. 客户价值分析：企业可以借助数据挖掘技术对客户进行价值评估，帮助企业确定哪些客户对企业价值更高，从而优先进行资源分配。
通过预测客户的未来消费行为，企业可以建立客户生命周期价值模型，制定相应的营销计划。
3. 客户流失预测：通过数据挖掘技术，企业可以获取大量历史数据，并利用这些数据建立预测模型，预测客户是否有可能流失。
一旦发现某个客户有流失的趋势，企业可以采取相应的措施，如提供个性化的服务或进行回访等，从而最大限度地减少客户流失率。
二、数据挖掘技术在个性化营销中的应用个性化营销是提高客户满意度和忠诚度的重要手段之一，而数据挖掘技术在个性化营销中具有独特的优势，能够帮助企业更好地理解客户需求并提供个性化的产品和服务。
以下是数据挖掘技术在个性化营销中的几个典型应用：1. 推荐系统：通过对用户历史行为数据的分析，企业可以为每个客户提供个性化的推荐产品和服务。
例如，电子商务平台可以基于用户的购买记录和浏览行为，推荐相似产品或潜在感兴趣的物品，提高购买转化率。
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用第一章：引言客户关系管理是一种重要的市场营销策略，旨在通过有效管理企业与顾客之间的关系来提升顾客忠诚度和增加销售额。
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种强大的技术工具，被广泛应用于客户关系管理中，以帮助企业更好地了解顾客需求、预测市场趋势并优化营销活动。
第二章：数据采集与预处理在客户关系管理中，数据采集和预处理是非常重要的一步。
企业需要收集大量与顾客相关的数据，包括个人信息、购买记录、网站浏览记录等。
这些数据可以通过不同的渠道获取，如企业内部数据库、社交媒体平台和数据供应商等。
数据预处理是保证数据质量的关键步骤，包括数据清洗、数据集成和数据转换等。
数据清洗可以去除重复数据、缺失数据和异常数据，保证数据的准确性和完整性；数据集成可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据集中；数据转换可以将原始数据转化为适用于数据挖掘算法的格式。
第三章：数据挖掘技术及应用在客户关系管理中，常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等。
这些技术可以通过挖掘大数据中隐藏的规律和模式，为企业提供有价值的信息和洞察。
分类是一种通过学习已有分类标记的样本数据，来训练模型以对新数据进行分类的技术。
在客户关系管理中，分类可以用来对顾客进行细分，根据不同的特征将顾客划分为不同的群体，以便针对不同群体采取个性化的营销策略。
聚类是一种将数据集中的相似对象归为一类的技术。
在客户关系管理中，聚类可以帮助企业发现相似的顾客群体，进而了解他们的特征和需求，并针对性地进行营销活动。
关联规则挖掘是一种发现数据中项与项之间关联关系的技术。
在客户关系管理中，关联规则挖掘可以帮助企业发现不同产品或服务之间的关联，并根据关联规则设计交叉销售策略。
预测分析是一种基于历史数据来预测未来事件发展趋势的技术。
在客户关系管理中，预测分析可以帮助企业预测顾客的购买行为、流失风险和市场趋势，从而制定相应的营销策略。
第四章：数据挖掘在客户关系管理中的实际应用数据挖掘在客户关系管理中的应用已经在各行各业取得了显著的效果。
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用【摘要】本文将探讨数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用。
在我们将阐述数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性。
接着在首先介绍了数据挖掘技术的定义和原理，然后详细讨论了数据挖掘技术在客户数据分析、客户行为预测、客户细分和营销、客户满意度调查中的应用。
在我们将总结数据挖掘技术在企业客户关系管理中的实际效益，并展望未来数据挖掘技术在客户关系管理中的发展趋势。
通过本文的分析，读者将深入了解数据挖掘技术在企业客户关系管理中的重要性和实际应用，以及未来发展的方向和趋势。
【关键词】数据挖掘技术、企业、客户关系管理、客户数据分析、客户行为预测、客户细分、营销、满意度调查、效益、发展趋势。
1. 引言1.1 数据挖掘技术在企业客户关系管理的重要性在客户关系管理领域，数据挖掘技术的应用能够帮助企业更好地理解客户需求和行为，实现客户个性化服务和精准营销。
通过对客户数据的分析和挖掘，企业可以发现客户的偏好和需求，提高客户满意度和忠诚度，从而实现客户关系的持续发展和增值。
数据挖掘技术还可以帮助企业预测客户未来的行为和趋势，为企业提前调整营销策略和服务方案提供依据。
数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用不仅可以提升企业的竞争力和市场地位，还可以为企业带来更高效和持续的经营效益。
深入挖掘和应用数据挖掘技术在客户关系管理中的潜力是企业发展的必由之路。
2. 正文2.1 数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，对大量数据进行分析、挖掘、发现规律和模式的过程。
其主要目的是从海量数据中提炼出有用的信息和知识，帮助企业做出更明智的决策。
数据挖掘技术可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律，预测未来的趋势，优化业务流程，提高效率和盈利能力。
数据挖掘技术的原理包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
在数据挖掘过程中，首先需要对数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和完整性。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过运用各种资源和技术手段，建立和维护与客户之间的互动关系，以实现客户满意和企业利益最大化的管理活动。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术在客户关系管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将详细探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。
首先，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户分析。
通过收集和分析大量的客户数据，企业可以了解客户的偏好、行为习惯和购买意愿，从而更好地满足客户需求。
数据挖掘技术可以通过对数据进行聚类分析、关联分析和预测分析等，帮助企业识别客户的特征和行为模式，并进行有效的客户细分。
例如，一家电子商务企业可以利用数据挖掘技术对用户行为数据进行分析，将用户划分为购买型、浏览型和潜在型客户，以便有针对性地推送个性化的产品推荐和营销活动。
其次，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以用于客户挖掘。
企业通过数据挖掘技术可以挖掘潜在客户，即那些对企业产品或服务具有潜在需求的潜在客户。
通过对大量数据的分析，企业可以发现那些具有购买潜力的人群，并采取有针对性的营销活动，提高转化率和销售额。
例如，一家保险公司可以利用数据挖掘技术对公开的人口统计数据和社交媒体数据进行分析，挖掘出那些正在计划购买保险的潜在客户，并通过电话营销或电子邮件营销等方式与他们取得联系。
此外，数据挖掘技术还可以用于客户满意度分析。
通过对客户反馈数据和购买历史等数据的分析，企业可以了解客户对产品和服务的满意度，以及客户的投诉和退款情况，进而改进产品和服务质量。
数据挖掘技术可以通过对大量的文本数据进行情感分析，帮助企业识别客户的情绪和意见，并及时采取措施解决问题。
例如，一家酒店可以利用数据挖掘技术对客户的评论和评分进行情感分析，了解客户的意见和需求，进一步改进服务和提升客户满意度。
最后，数据挖掘技术还可以用于客户流失预测。
客户流失是企业重要的挑战之一，因为吸引新客户的成本通常比维持现有客户的成本要高。
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[摘要] 在客户关系管理中，企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息，这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的，但同时又是非常有用的。
数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理，从而给数据使用者提供有效、及时的信息。
本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。
[关键词] 数据挖掘客户关系管理应用步骤根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。
其中，最重要的利益相关者就是客户。
现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。
而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。
进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。
而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。
正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（CRM）CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。
它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。
它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。
通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（DM）数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。
数据挖掘概念的定义描述有若干版本。
一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：（1）关联分析。
即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。
例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。
（2）序列模式分析。
它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。
但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。
例如，可以通过分析客户在购买A商品后，必定（或大部分情况下）随着购买B商品，来发现客户潜在的购买模式。
（3）分类分析。
是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。
例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。
（4）聚类分析。
是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。
在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。
（5）孤立点分析。
孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。
孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。
例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用1.进行客户分类客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。
数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。
细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。
例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。
保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。
在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的客户群体。
经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2.进行客户识别和保留(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户这时可以采用DM中的分类方法。
首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。
例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。
该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。
当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
(2)在客户保留中的应用客户识别是获取新客户的过程，而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。
对企业来说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。
在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。
例如，某专科学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。
针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
(3)对客户忠诚度进行分析客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。
数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。
比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
(4)对客户盈利能力分析和预测对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。
不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。
研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。
为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。
数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。
商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
(5)交叉销售和增量销售交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。
增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。
这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。
数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。
例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。
这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤1.需求分析只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。
数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。
在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。
应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2.建立数据库这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。
首先,要进行数据收集和集成，其次,要对数据进行描述和整合。
数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。
这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3.选择合适的数据挖掘工具如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。
将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。
数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。
前三种属于直接的数据挖掘。
在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。
后两种属于间接数据挖掘。
在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4.建立模型建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。
一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。
需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。
如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。
回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。
时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。
这一步是数据挖掘的核心环节。
建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5.模型评估为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。
我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。
模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6.部署和应用将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。
在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
参考文献:[1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济出版社，2002[2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008[3]朱美珍:以数据挖掘提升客户关系管理[J]．高科技产业技术与创新管理，2006，（27）[4]顾桂芳何世友:数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[J].企业管理，2007，（7）[5]苏红澜:数据挖掘技术在客户关系管理中的应用[J]．成都教育学院学报，2004（8）[6]李雄飞李军:数据挖掘与知识发现[M].北京：高等教育出版社, 2005。