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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。
数据挖掘技术在保险行业CRM中的应用分析摘要:数据挖掘技术是信息技术运用于实际生活的又一项进步成果,将数据挖掘技术应用于CRM的管理中已经成为当前的一个潮流和趋势。
特别是对于保险行业这种以客户为导向的行业而言,做好CRM管理工作更是极为必要。
将数据挖掘技术运用到保险行业的CRM中是一种进步,如何实现二者结合功效的最佳发挥,是本文要解决的主要问题。
关键词:数据挖掘CRM 保险行业应用1 数据挖掘技术与CRM管理系统简介数据挖掘作为一种信息技术的应用,它的发展历史较短,在这个过程中对数据p在开放型的市场经济中,客户已经成为市场的另一个代名词,如何占领市场也就意味着如何获取更多的客户,客户在当前的经济发展中的重要地位已经毫无疑问的凸现出来。
客户关系管理(CRM)就是在这种客观形势下应运而生,CRM的一个显著特点就在于对客户信息的关注,将企业长期遵循的产品中心转移到以客户为中心的模式上来,通过对客户信息的准确分析来对产品的市场进行准确的定位,为企业以最低的成本谋取最高效的利益,这是CRM在当前企业中应用的一个重要原因。
2 数据挖掘在CRM中的应用分析2.1 数据挖掘的具体步骤数据挖掘是一个系统复杂的工程,从本质上讲,它的作用就在于从众多的数据中找出潜在的具有利用价值的信息和数据。
按照具体的操作流程,数据挖掘大概有以下几个方面的步骤。
（1）数据清洗。
数据清洗就是根据数据挖掘的目的,来确定数据挖掘的相关领域,对于与挖掘目的无关的数据或者主体予以清除,对空白的数据域进行排除,这是数据挖掘工作的第一步。
（2）数据集成。
在数据挖掘的过程中,可能会涉及到不同领域的数据进行集合,各个不同的数据源中的数据要在同一个数据库中进行操作,这就要对这些不同源的数据进行整合。
（3）数据转换。
上面的数据集成工作,可能会涉及到不同源的多种数据,这些数据的格式也不尽相同,如果要使用数据挖掘系统对这些数据进行操作就必须保证他们在格式上的统一,因此要对不相同的数据格式进行转化。
３７《商场现代化》２００７年１２月（中旬刊）总第５２４期一、引言随着电子商务的发展，愈来愈多的先进企业将重点从“以产品为中心”向“以客户为中心”的客户关系管理转移。
客户关系管理为企业经营、决策和管理提供了一种新型商业模式。
数据挖掘主要是基于人工智能技术、统计技术与数据库技术，高度自动化地分析企业中的数据，从中挖掘出潜在的信息，帮助用户进行决策。
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。
客户关系管理是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。
利用数据挖掘技术，发掘客户数据中蕴涵的知识，从而强化跟踪服务和信息分析能力，使企业以提供更快捷和周到的优质服务，提高客户满意度，吸引和保持更多的客户从而增加营业额，并通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。
二、基本概念１．ＣＲＭ的概念客户关系管理（ＣＲＭ）是指对企业和客户之间的交互活动进行管理的过程。
它是企业为了提高核心竞争力，通过改进对客户的服务水平，以客户为核心的经营理念；是实施于企业的市场营销、销售、服务、技术支持等与客户相关的领域，旨在改善企业与客户之间关系的新型机制；也是企业通过技术投资，建立能搜集、跟踪和分析客户信息的系统，创造并使用先进的信息技术，以及优化的管理方法和解决方案的总和。
按照目前市场上流行的功能分类方法，ＣＲＭ应用系统可以分为操作型ＣＲＭ、分析型ＣＲＭ和协作型ＣＲＭ。
其中，分析型ＣＲＭ就是利用数据仓库、数据挖掘等技术对各种数据进行分析，并从中获得有价值的信息，支持发掘和理解客户行为。
２．数据挖掘技术数据挖掘是当前信息分析领域中的热门技术。
数据挖掘是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的处理过程。
数据挖掘任务一般可分为两类：描述和预测。
描述型挖掘任务刻画数据库中的数据的一般类型，预测型挖掘任务在当前数据上进行推断及预测。
数据挖掘的功能以及可以发现的模式类型介绍如下：（１）分类。
分类是数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。
分类是使用类标记已知的数据对象作为训练集，通过对该数据集的分析，导出数据的分类模型，然后使用模型预测未知数据。
（２）聚类。
聚类是根据数据的不同特征，将其划分不同的数据类，目的是使同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别上的个体间的距离尽可能大。
（３）关联分析。
关联规则挖掘是从大量的商业事务记录中发现大量数据项之间有趣的相关性。
关联规则发现广泛应用于市场营销、事务分析等领域。
（４）孤立点分析。
数据库中包含那些不符合大多数数据对象所构成的规律（模型）的数据对象就被称为孤立点。
对这些数据的挖掘分析可以处理一些特殊事件。
（５）演变分析。
数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
可以进行趋势分析、相似性分析、与时间有关数据的序列模式挖掘和周期模式挖掘。
三、数据挖掘在ＣＲＭ中的应用分析１．客户分类分析所谓客户分类就是将一个大的消费群体划分成一系列细分群体的过程。
通过客户群体分类，数据挖掘可以通过聚类和分类的方法把大量的客户分成不同的类。
企业可以针对不同类型的客户提供个性化的服务，使企业以最小的投入获得最大的回报。
２．客户行为分析（１）客户满意度分析。
客户满意度分析是对某项产品或服务的消费经验的总体评价，应用数据挖掘的分析方法对客户的信息进行分析，找出客户的不满意的原因，从而增加客户的忠诚度。
（２）客户忠诚度分析。
客户忠诚度是指某个企业的用户愿意继续购买该企业产品或服务的倾向。
企业以客户的购买倾向为度量，对已有的客户数据进行分析，从而保持现有的客户。
（３）客户盈利能力分析。
客户盈利能力分析是利用数据挖掘技术来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定适合的市场策略，留住有价值的客户，开发潜在客户。
（４）客户生命周期价值分析。
客户生命周期价值分析是对现有客户或潜在客户在一段时期内的预期价值。
主要是分析客户在不同时期的收入、成本、风险，利用价值理论公式得出客户的价值并提供预测。
（５）客户流失分析。
客户流失分析是根据以前的客户流失数据包括的客户属性、服务属性和客户消费属性与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户流失原因，建立预测模型来推测出现有客户的流失情况。
（６）交叉销售分析。
交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程。
数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式，决定选择最合适的交叉销售方式。
交叉销售分析是典型的关联分析问题。
３．市场分析市场是企业生存的关键，预测市场走势是分析预测产品发展趋势、预测不同区域消费者对不同产品的消费趋势、以及分析季节性变化、非规则变化等。
采用时序分析的方法，对基于时间序列的销售数据进行趋势分析，分析预测市场的趋势变化、循环变化、季节性变化、非规则或随机变化。
通过数据挖掘的客户关系数据挖掘在ＣＲＭ中的应用研究刘友军 吴 建 重庆邮电大学经济管理学院基金项目：重庆市教委科学研究项目（ＫＪ０７０５０９）；重庆邮电大学自然科学基金项目（Ａ２００６－４２）［摘 要］ ＣＲＭ是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。
本文在数据挖掘技术和ＣＲＭ基本概念的基础上，分析了数据挖掘技术在ＣＲＭ中的应用，最后用ＳＰＲＩＮＴ算法构建了客户信用卡的分类模型。
［关键词］ 数据挖掘 ＣＲＭ 客户分类３８《商场现代化》２００７年１２月（中旬刊）总第５２４期管理系统的分析，可以有效地指导企业在市场、销售、服务方面将资源分配给有价值的客户，掌握客户的行为模式，以便提前对可能的各种客户行为以及市场变化做准备。
四、决策树在客户分类中的应用实例在数据挖掘技术中主要有两类技术可以对客户进行分类：分类技术和聚类技术，把这两种技术进行有机的结合，能进行有效的分类。
如果要对客户进行细分，首先根据一部分客户数据进行聚类，利用聚类结果对不同的客户赋以不同的类标记，然后利用分类功能，对客户特征进行建模，挖掘出不同类的客户的不同特征。
在下面的内容中，按照数据挖掘的一般过程模型，利用决策树技术对一个客户数据集按照客户持有的客户会员卡进行分类。
１．数据准备用做测试分析的数据集ＦｏｏｄＭａｒｔ２０００，是Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ 产品 ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ ２０００ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ 提供的示例数据库。
在ＦｏｏｄＭａｒｔ２０００数据库中提供了２４个表，每一个表都有一定数据量。
其中，Ｃｕｓｔｏｍｅｒ表中多达２７个属性，共有１０２８１个不同客户的记录，每个客户数据记录包含有客户数据：客户姓名、性别、住址、婚姻状况、持有的会员卡类型等个人信息。
在开始数据挖掘前，用数据挖掘工具提供的相关分析技术，筛选出适合用来进行建模的属性。
我们选用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ２００５中的Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ工具对Ｃｕｓｔｏｍｅｒ表的数据进行相关分析，其中ｍｅｍｂｅｒ＿ｃａｒｄ是我们所要的分类属性。
从相关分析的结果可以看到，要进行基于ｍｅｍｂｅｒ＿ｃａｒｄ的分类，我们选择如下的属性：ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ、ｅｄｕｃａｔｉｏｎ、ｎｕｍ＿ｃａｒｓ＿ｏｗｎｅｄ、ｎｕｍ＿ｃｈｉｌｄｒｅｎ＿ａｔ＿ｈｏｍｅ、ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ等五个属性进行分析。
为了更好地模拟实际的数据，考虑到客户的年收入（ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ）应该是数值型属性，我们将数据库中的ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ处理成数值型属性进行分类。
将离散值“￥１０Ｋ～￥３０Ｋ”处理为数值“１”，离散值“￥３０Ｋ～￥５０Ｋ”处理为数值“３”，以此类推，直到“￥１５０Ｋ＋”处理为数值“１５”。
２．建立模型和评估ＳＰＲＩＮＴ决策树算法是一种准确率高，速度快的决策树算法。
下面选择ＳＰＲＩＮＴ决策树算法进行客户分类挖掘：首先用训练数据集建立决策树模型；然后对模型的准确率用测试数据进行测试。
（１）模型的建立。
用某一次随机取样方法得到的训练集和ＳＰＲＩＮＴ算法建立决策树模型，通过剪枝后可以得到如下模型：ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ ＜＝ ２ ＝＝＞Ｎｏｒｍａｌ （１３７０／１４７６，１０６，０．９２８２／０．０７１８）ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ ＞ ２ｎｕｍ＿ｃｈｉｌｄｒｅｎ＿ａｔ＿ｈｏｍｅ ＜＝１．５ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ ＜＝１４ ＝＝＞Ｂｒｏｎｚｅ （３６８４／４５２８，８４４，０．８１３６／０．１８６４）ｙｅａｒｌｙ＿ｉｎｃｏｍｅ ＞１４ ｎｕｍ＿ｃｈｉｌｄｒｅｎ＿ａｔ＿ｈｏｍｅ ＜＝０．５ ＝＝＞Ｓｉｌｖｅｒ （７０／８９，１９，０．７８６５／０．２１３５） ｎｕｍ＿ｃｈｉｌｄｒｅｎ＿ａｔ＿ｈｏｍｅ ＞０．５ ＝＝＞Ｇｏｌｄｅｎ （３５／３８，３，０．９２１１／０．０７８９）ｎｕｍ＿ｃｈｉｌｄｒｅｎ＿ａｔ＿ｈｏｍｅ ＞１．５ ＝＝＞Ｇｏｌｄｅｎ （５３３／７２３，１９０，０．７３７２／０．２６２８）将上面的模型以决策树的形式表示，如图１所示。
图中根节点０的左子节点是叶节点１，在该节点中占多数的类是Ｎｏｒｍａｌ（９２．８２％），因此用Ｎｏｒｍａｌ来标记该节点，但还有７．１８％的记录（客户）所标记（持有）的会员卡与Ｎｏｒｍａｌ不一致，称为发生了分类错误，但是相比根节点０（未分类时）的情况：Ｎｏｒｍａｌ＝２３．４２％、Ｂｒｏｎｚｅ＝５５．６２％、Ｓｉｌｖｅｒ＝９．０２％、Ｇｏｌｄｅｎ＝１１．９５％，可以认为已明显区分出了客户选择Ｎｏｒｍａｌ会员卡的模式。
对叶节点４、５、７、８的解释同上。
（２）模型的评估。
根据保持取样划分的方法，取三分之二的数据分配到训练集，其他三分之一分配到测试集，我们对原数据集进行五次取样进行测试。
分别用获得的训练集和测试集建立决策树模型并对模型作测试，每次建立的模型的结构一致、各节点所属类别没有发生变化。
图２是五次分类效果的比较。
纵轴表示数据记录在其所属的数据集中的分类正确率，实线表示训练集，虚线表示测试集。
就所用的测试集进行测试的结果来看，模型的表现比较稳定，五次的试验结果都没有明显差别。
３．模型发布模型的发布就是在一个数据挖掘模型建立好以后，将数据挖掘所获得的知识用一种用户可以使用的方式来组织和表示出来。
预言模型标记语言ＰＭＭＬ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｍｏｄｅｌ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）是利用ＸＭＬ描述和存储数据挖掘模型的一种规范。
该规范的内容是一份ＸＭＬ ＤＴＤ文档。
对应该实例中的决策树模型也可以创建一个一份ＸＭＬ ＤＴＤ文档，限于篇幅，在此省略。
五、结论随着电子商务和ＣＲＭ应用的不断推广，企业营销数据和相关信息的不断积累，数据仓库逐渐广泛应用，数据挖掘将成为企业获取决策信息的重要工具。
在ＣＲＭ中有效利用数据挖掘，可以为企业高层决策者提供准确的、有价值的信息，指导企业制定最优的企业营销策略，降低企业运营成本，增加利润，加速企业的发展。
