CRM系统:基于制造业的C R M 的客户流失分析
基于制造业的C R M 的客户流失分析
Analysis on the Loss of Clients Based on Manufacturing Industry CRM
■中山大学数学与计算科学学院 陈思行/CHEN Sixing
长沙中联重工科技发展股份有限公司 陈保钢/CHEN Baogang
摘 要: 客户流失分析是一种应用数据挖掘技术的预测性分析。本文试图从制造业的客户关系管理(CRM)的整
体概念和技术的理解出发,将数据挖掘技术中有代表性的系统聚类分析法和决策树ID3算法思路应用于制造企业的客户流
失分析。为基于制造行业的CRM 的客户流失分析做一初步的探讨。
关键词 : CRM 数据挖掘 系统聚类 决策树ID3 客户流失
随着全球经济一体化的浪潮,中国正在成为世界
制造业的中心, 它为中国的企业提供了更多机会的同
时,也带来了更强劲的竞争。随着全球化竞争的加剧,
制造企业开始寻求新的战略竞争点, 整个产业也逐渐从
产品和价格竞争转向服务竞争。为了提高企业的竞争
力,目前很多企业在信息化技术方面加大了投入。比
如ERP、PDM 和CRM 等信息技术在企业的推广应用等。
E R P 的意思是企业资源计划,系统主要包括四大
部分,即财务管理、生产制造管理、分销与后勤管理
及其他管理模块。它的重点是在企业的内部生产领域。
它强调的是以产品为中心,以企业内部生产领域为重点。
P D M 侧重于对产品开发阶段数据和企业内部产品
数据的管理,它的体系结构是强调以文档为中心的研
发流程管理, 重点在于建立文档之间的联接。
CRM(Custom Relationship Management)的意思
是客户关系管理,它强调把客户放在核心位置, 其理念
要求企业完整地认识整个客户生命周期,围绕“客户
接触点”,提供与客户沟通的统一、集成的平台和工具,
涉及企业一切与客户有关的信息交互进行处理,提高
员工、客户接触的效率和客户反馈率,为客户提供整
体的服务! 同时采用数据挖掘技术对有关信息进行分
析,得到有价值的信息和知识。
如果说现在企业的竞争是产品的竞争、企业资源
的竞争;那么,不久的将来它将转向以客户为中心的
服务上。C R M 系统正是为满足上述需求应运而生。目
前,在发达国家,制造业的服务创新已成为企业利润
的增长点。
基于制造业的C R M 的客户流失分析
Analysis on the Loss of Clients Based on Manufacturing Industry CRM
■中山大学数学与计算科学学院 陈思行/CHEN Sixing
长沙中联重工科技发展股份有限公司 陈保钢/CHEN Baogang
本文针对C R M 客户关系管理中的客户流失问题,
结合制造业的特点,从数据挖掘技术层面进行思路探
讨。试图得到企业管理层面和信息技术层面对CRM 客
户关系管理中的客户流失问题予以关注,为企业未来
赢得新的利润增长点。
1 问题由来
C R M 对制造商的作用在于了解客户所有的行为
活动并确保与客户的关系。它能把前端办公和后台生
产联系起来, 是企业和客户的交叉点, 能帮助制造商
制造出定制化的产品, 增加销售并降低营销开支, 且
使客户的购买变得更加方便。制造业CRM 系统主要
包括营销管理、销售管理、服务管理、呼叫中心、客
户信息管理、决策支持等多个模块。它的关键技术之
一在于能否提供基于联机分析处理的数据仓库技术,
从而具备动态、整合的客户数据管理和查询功能,对
客户购买行为具有参考功能;对客户流失具有警告功
能。此外,CRM 的客户分类技术,让企业建立起一对
一的客户服务体系, 实行差异化客户管理(如根据客
户特点, 可将其分为① 内在价值型客户。② 外在价
值型客户。③ 战略型价值客户), 为客户创造非同一
般的价值, 也是企业从中获得长久利润、需要引起关
注的关键技术之一。
工程机械尤其是混凝土机械近年来获得了迅猛发
展,与此同时,混凝土机械产品市场又有两大特点:一
是市场需求发展大,产品使用周期短,两三年后的回
头客相当多;二是随着社会改革的推进和国家投资方
向的转移,客户群体会有较大方面的变动。如国有企
业占主体时,以国企为主要购买力;而随着商品租赁
业发展,个体购买又成为了主力;而大型建设施工购
买又回到了建设施工单位。由于市场的竞争,相同产
品的制造厂家对客户的争夺往往相当激烈,有时甚至
到了白热化的地步。
显然,我们既要大力发展新客户,又要努力保留旧
客户。保留一个旧客户要比争取一个新客户便宜的多。
为改进保留客户的一种途径就是客户真正流失之前准确
预测并采取行动挽留客户,而基于客户关系管理的数据
挖掘技术和方法是解决该问题的途径。一般说来,针对
C R M 中客户获得、客户保留、客户忠诚和客户赢利分
析各个方面,客户特性及客户行为信息的分类具有相当
重要的意义。最大程度的预测潜在的客户流失是我们需
要密切关注的。采用数据挖掘的分类思路可以在制造业
客户关系管理中起到相当重要的作用。
2 CRM 软件中常用数据挖掘方法
利用数据挖掘的分类算法构造CRM 的分类器,是
数据挖掘技术在商业领域中的重要应用之一。数据挖
掘的中的聚类方法和决策树分类算法是常见的,也是
一种相对准确、有效的分类方法。
C R M 相关技术的发展日新月异,它包括运营型
(前台),分析型(后台),协作型(渠道)。这里尤其是
分析型C R M 的技术发展得最快,这也是很多C R M 理
想中的功能实现成为可能的关键。数据仓库,数据挖
掘和呼叫中心是三个其主要的技术组成。本文主要分
析数据挖掘部分。
所谓数据挖掘是从大型的数据库中提取隐藏的、
有预测性的信息,它是能帮助企业从已有数据中提取
到最先进和流行的趋势并为其提供效益。简言之,数
据挖掘是应用数据分析和运算法则来探索数据模式并
进行科学地描述和预测。
常用的数据挖掘方法有如下几种:
2.1 回归预测
回归预测是比较传统的预测方法,它是根据历史
记录分析得出总体趋势,并将这种趋势用某种数学方
程式来表示。利用这个方程式,就可以输入未来的一
个或多个变量计算出预测结果。如果方程式的变量是
一次方的,那么就成为直线性回归,如果是多次访问
的,就成为区线性回归。典型的客户流失预测都可以
采取回归分析的方法。
2.2 决策树
决策树是一种类似于枝丫形状的二分制。数据分
析和预测方法,主要适用于对数据进行归类分割和预
测。根据客户特征,对客户大市场进行分割,从而得
到相对较小的客户群体。
2.3 聚类和邻点预测
聚类和邻点预测对于客户关系管理来说是有类似
的分析目的的。聚类是指如何将一批数据按照相似特
性归类,使我们能对他们有一个形象的概括性理解;邻
点预测是在归类的基础上对未来数据进行预测。
2.4 规则导引
规则导引是从一个样本数据库中发现并归纳出数
据行为模式,即用“如果A,那么B,否则就是C”,这样
的判断语句来描述这种隐藏在数据仓库中的规律。数
据挖掘技术中的规则导引就是要从大量的客户数据中
发掘出这些规则。
3 制造企业CRM 数据挖掘综述
在CRM 系统中,最重要最有挑战性的则是对流失
客户的预测。制造企业营销和市场部门,根据购买产
品的客户信息资料,通过数据挖掘方法,往往可以预
测潜在的流失客户。
客户流失分析就是应用数据挖掘技术,预测哪些
是潜在流失客户,同时评估出最有效的客户保持方法。
本文提出一套基于制造业CRM 系统中预测客户流失的
方法的基本思路。
该方法一般分为三个步骤:第一,应用软件对数
据进行挖掘测试,其中包括统一的客户资料,客户属
性,购买信息,模型参数,模型等等。第二,应用数
据分析方法和所讨论的数据挖掘技术对客户流失前的
行为分析进行简化的知识发现。第三,应用系统聚类
和决策树ID3 的方法对模型应用的实验结果进行过程
分析。
常见的数据挖掘主要分为两种:即探索性的数据
挖掘和验证性的数据挖掘。其中探索性的数据挖掘中
最常使用的就是聚类,而验证性数据挖掘的代表就是
分类。聚类分析法是一种无监督的自下而上的学习过
程,主要目的是把没有“标记”的数据分为有意义的
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关键词:CRM,CRM系统,CRM软件,客户关系管理,客户管理软件,客户管理系统,客户关系管理软件,客户关系管理系统