客户关系管理与数据挖掘35页PPT

2019/11/26
9、利用数据仓库实现决策支持的技术
（1）联机分析处理 1） MOLAP 它以多维数据库为核心，以
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3、数据库的组织结构
数据仓库是在关系型数据库的基础上发 展形成的，但又不同于数据库系统的组织结 构形式。
分成四个不同级别： 早期细节级、当细节级、轻度细节级、 高度细节级数据库的组织结构由元数据来组 织。
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4、数据仓库的两个重要概念
1 粒度 是指数据仓库所保持的信息的概要程度，它即 影响到数据仓库中数据量的多少，也影响到数 据仓库所能回答问题的种类和回答问题所需资 源的种类。
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数据挖掘的目的
（1）数据，知识与信息的关系 数据是由原始事实组成的。如：采购量、库 存量等信息是按特定方式组织在一起的事实 的集合，即具有了超出这些事实本身之外的 额外价值。 这个转换过程是这样的： 数据——>转换过程（通过选择，组织数据 并应用知识）——>信息 知识是人类认识的成果或结晶，包括经 验知识和理论知识
一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起， 为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个 业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务 的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以 电子商务为基础的现代企业模式的转化。
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9.1.2 客户关系管理与客户服务的区别
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2.CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理 机制
它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持 等与客户相关的领域，要求企业从"以产品为中心"的模 式向"以客户为中心"的模式转移，也就是说，企业关注 的焦点应从内部运作转移到客户关系上来。

营销渠道优化
产品优化
根据客户反馈和数据分析结果，对产品进行 改进和优化，提高客户满意度。
通过分析不同营销渠道的投入产出比，优化 营销预算和资源配置。
02
01
价格策略调整
根据市场需求和竞争态势，灵活调整价格策 略，提高销售额和客户满意度。
04
03
06 CRM系统选型、实施与评估
常见CRM系统介绍及选型建议
产品改进
收集客户反馈，持续改进产品功 能和性能，提高客户满意度。
服务创新
探索新的服务模式和渠道，提供 更加便捷、高效的服务体验。
04 销售渠道拓展与运营管理
销售渠道类型及选择依据
销售渠道类型 直销渠道
代理商渠道
销售渠道类型及选择依据
分销商渠道 零售商渠道
选择依据
销售渠道类型及选择依据
01
产品特性与市场定位
03
基于客户属性的分类
根据客户的行业、规模、地域等属性，将客户分为不同类 型，以便进行针对性营销和服务。
潜在客户开发途径
市场调研
通过市场调研了解目标 客户的需求和偏好，为 潜在客户的开发提供依 据。
社交媒体
利用社交媒体平台展示 品牌形象和产品特点， 吸引潜在客户的关注。
推广活动
合作伙伴
举办各类线上线下推广 活动，提高品牌知名度， 吸引潜在客户参与。
定义
CRM是一种以客户为中心的经营策略，通过信息技术手段对客户关系进行管理 和优化，提高客户满意度和忠诚度，实现企业长期盈利和可持续发展。
发展历程
CRM起源于20世纪80年代的“接触管理”，随着市场竞争的加剧和客户需求的 变化，逐渐发展成为以客户为中心的全面管理策略。
CRM核心理念与价值

案例：航空公司的促销广告
不要引起客户不切实际的希望
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
服务差距导致顾客不满意
理解差距
管理者对 顾客的预 期理解 不准确
服务质量差距 顾客对服务的预期及对一个组织实际提供服务的感受之间的差距
让客户参与
客户被邀请参与才会感到信任与尊重，觉得被企 业钟爱，他们将以长期的忠诚来回报企业。
&&
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
❖ 只能提合理的要求 ❖ 照妈妈教的方式提（“我可不可以”） ❖ 请求协助时，向客户提供主要的背景信息 ❖ 请求客户参与，必须提供选择 ❖ 确保客户把参与看成一项集体努力 ❖ 给客户充足的自由空间 ❖ 不要忘记表达你的谢意
➢ 尊重需求
感觉到你对他们的重视 你知道他们的名字 对进程有所掌握控制 感觉你为他们做了一些特殊的工作
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
了解客户需求的方法
调查表 面对面沟通
&&
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
服务差距导致顾客不满意
程序差距
顾客预期 没有转 换到适当 的运作程序/ 系统中去

布局优化
合理安排图表元素，保持整体布局简洁明了，易于理解。
基于数据优化客户关系管理策略
客户细分 通过数据分析，识别不同客户群体的特
征和需求，制定针对性的营销策略；
预测模型构建 基于历史数据，构建客户流失预警、 潜在客户挖掘等预测模型，提前制定
干预措施；
客户价值评估 利用客户交易数据、行为数据等，评 估客户价值，优化客户维护策略；
塑造独特的品牌形象，提升企业知名度。
05
数据分析在客户关系管理中应用
数据收集与整理方法
1 2
数据来源
包括客户交易数据、行为数据、社交数据等；
数据清洗
去除重复、错误、不完整数据，保证数据质量；
3
数据整合
将不同来源、格式的数据进行整合，形成统一的 数据集。
数据分析工具介绍
Excel
01
基础的数据分析工具，可进行数据排序、筛选、图表制作等操
评估性价比
在满足需求的前提下，要 考虑系统的性价比。
系统实施流程与关键点把控
系统配置
根据企业需求进行 系统配置和定制。
培训与推广
对员工进行系统操 作培训，提高使用 率。
项目准备
明确项目目标、组 织团队、制定计划。
数据迁移
将原有系统中的数 据迁移到新系统中。
上线与支持
正式上线运行，并 提供持续的技术支 持。
作；
SPSS
02
专业的统计分析软件，可进行复杂的数据分析、挖掘和建模；
Python
03
强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，可实现自动
化、高效的数据处理和分析。
数据可视化展示技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线 图、饼图等；

社交媒体在CRM中的 作用
社交媒体可以帮助企业更好地了 解客户反馈和需求，及时发现和 解决问题，提高客户满意度和忠 诚度。同时，社交媒体还可以作 为企业宣传和推广的重要平台， 扩大品牌知名度和影响力。
社交媒体营销策略
企业在利用社交媒体进行营销时 ，需要制定合适的营销策略，如 内容营销、社交媒体广告、KOL 合作等，这些策略可以帮助企业 更好地吸引潜在客户和促进销售 增长。
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数据挖掘与分析技术应用
01
数据挖掘技术
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术，它可以帮助企业发
现客户的潜在需求、识别市场趋势和制定精准营销策略。
2024/1/30
02 03
数据分析方法
数据分析是对收集到的数据进行处理、分析和解释的过程，常用的数据 分析方法包括描述性统计、因子分析、聚类分析等，这些方法可以帮助 企业更好地了解客户和市场情况。
客户关系管理（CRM）是一种以客户为中心的商业策略，旨在通过优化客户体验、 提高客户满意度和忠诚度，从而增加企业收入和市场份额。
CRM系统是一种集成了销售、市场营销、客户服务等功能的软件系统，旨在帮助企 业更好地管理客户关系，提高客户满意度和忠诚度。
2024/1/30
CRM的内涵包括客户识别、客户获取、客户保持、客户增值等方面，强调以客户为 中心，通过信息技术和数据分析等手段，实现客户关系的全面管理。
CRM系统架构
CRM系统通常由客户信息管理、市场营销管理、销售管理、服务管理和数据分析等模块组成，这些模块相 互协作，共同实现企业客户关系管理的目标。
常见的CRM系统
市场上有很多成熟的CRM系统，如Salesforce、Oracle CRM、SAP CRM等，这些系统具有不同的特点和 优势，企业可以根据自身需求选择合适的系统。

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
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神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
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2024/1/29
02
数据预处理技术
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数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

以下有六点建议，可以帮助你把焦点锁定在顾客 身上。
1.把你的顾客视为一位终身的合伙人 2.透过顾客的眼睛来衡量你的生意 3.销售与服务是每一个人的工作 4.每个人都是顾客 5.记住，小事是重要的
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2021/6/20
第二节 不做落后的生意
一、顾客看重时间甚于金钱 二、现在是价值贩卖的时代 三、随“婴儿潮”起舞 四、掌握资讯就是掌握金钱 五、萎缩的中产阶级市场
次会面。
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八、直接邮寄寻找
直接邮寄寻找法，又叫信函寻找法，指以邮寄信 函的方式来寻找目标客户的方法。
这种方法覆盖的范围往往比较广，涉及客户数量 较多。但成本高，时间较长，而且除非商品有特 殊的吸引力，否则一般回复率较低。
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2021/6/20
九、市场咨询
市场咨询法，是指销售人员利用市场信息服务机 构所提供的有偿咨询服务来寻找客户的方法。
缺点
商业资料的时效性比较差
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五、名人介绍
名人介绍法，是指在某一特定的客户开发区域内 选择一些有影响的人物，使其成为自己的客户， 并获得其帮助和协作将该范围内销售对象转化为 目标购买的客户开发方法，又称“中心开花法”。
名人介绍法的关键在于中心人物，也即名人。
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六、会议寻找
会议寻找法，是指销售人员利用参加会议的机会， 与其他与会者建立联系，寻找客户的方法。
这种会议寻找法，在人际交往是要注意一定的技 巧，以获得对方的信任。
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七、电话寻找
电话寻找法，指以打电话的形式来寻找客户的方法。 具体步骤： 1.建立核实预期客户的标准； 2.使用该标准列出预期客户的名单； 3.了解每一个预期客户的财务状况和信誉度； 4.确定每次打电话的目的； 5.准备开场白和销售信息； 6.准备各种方式结束销售； 7.如果销售成功，准备快速跟进；如果不成功，请求一

——预测分析：在历史信息的基础上预测某些事件和行为 如：建立预测模型来描述客户的流失率
——分类：根据某种标准将数据库记录分类到许多预先定义好的类别
如：信用卡公司将客户记录分为好、中、差三类 分类可以产生规则：如果一个客户收入超过5000万元，年龄在45－55岁之间，居 住在某地区，那么他的信用等级为好。
——数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中 的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅 助商业决策的关键性数据。
数据挖掘的特点
——数据挖掘与传统分析方法的区别 数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征：
●经典方法
——统计
90 80 70 60 50 40 30 20 10
0 1季度
2季度
数据挖掘方法
统计可以通过对类似下列问题的回答获得模式 ○在我的数据库中存在什么模式 ○某个事件发生的可能性是什么 ○那些模式是重要的模式
3季度
4季度
统计的一个重要价
值就是它提供了对数据库 东部 的高层视图，这种视图提 西部 供了有用的信息，但不要 北部 求在细节上理解数据库的
30-39 网球 4－5.9 万
50-59 滑雪 8－9.9 万
20-29 高尔夫 2－3.9 万
30-39 钓鱼 4－5.9 万
40-49 高尔夫 6－7.9 万
数据挖掘方法
无指导的学习(Unsupervised Learning) 数据挖掘问题
属性
有指导 的学习
无指导 的学习
区分在线投资者和经纪人投资者的特征是什么 一个新客户未开设交易保证金帐户，如何确定

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。 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。例如，一个顾客在买了电脑 之后，就很有可能购买打印机、扫描仪等配件。
3)分类分析
分类分析就是通过分析样本客户数据库中的数据， 为每个类别作出准确的描述或建立分析模型或挖掘 出分类规则，然后用这个分类规则对其它客户的记 录进行分类。 比如，信用卡公司根据顾客的信用记录，把持 卡人分成不同等级，并把等级标记赋与数据库中的 每个记录。对于每一等级，找出它们共同点，比如： “年收入在10万元以上，年龄在40～50岁之间的外 企白领”总体上信用记录最高。有了这样的挖掘结 果，客户服务部门就知道一个新的客户的潜在价值， 在客户服务投入上就心中有底。
3.1 数据挖掘
3.1.1数据挖掘的定义和内涵 从技术的角度来说，数据挖掘（Data Mining） 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人 们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识 的过程。
3.1 数据挖掘
3.1.1数据挖掘的定义和内涵 从商业的角度来说，数据挖掘是一种新的商业信 息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大 量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化 处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
商业智能系统首先可以帮助公司找出最重要的客户群，并 发现他们的购买行为方式。商业智能还能够帮助公司检验、 评估目前重点客户群的确定是否恰当，并为重点客户群的调 整提供依据。 商业智能系统另一个重要的功能就是为公司寻找产品及服 务上需要改进和完善之处，发现客户的潜在需求，并据此开 发出适应客户需求的新产品。 商业智能系统的一个重要作用就是为美林公司1.3万理财 顾问提供支持，使他们能够更好地为每一个客户提供恰如其 分的服务。通过客户买盘数据与客户档案资料的对比分析， 理财顾问可以将美林的产品和服务进行不同的组合和匹配， 提供几乎无限种类的各种不同组合来满足每一位投资者的个 性化需求。同时公司能够检测到每一种产品和服务组合的利 润率，评价客户关系管理对公司经营的影响。