CRM系统:关于大型零售企业CRM应用现状及对策研究
1. 数据准备。数据准备负责从外部数据源中
获取数据、清洗噪声和处理缺失数据,集成多个数
据源的数据,将数据转换成可处理的格式。
2. 数据挖掘。运用所选择的知识发现算法,
从预处理的数据集中提取出用户所需要的知识。
通过数据挖掘,发现用户需要的知识。在这个阶
段,用户需要根据经验,对挖掘过程或者结果提出
某些限定。根据挖掘任务的要求,设计了如图1
所示的数据挖掘模型。
3. 知识评价。该模块将发现的知识同知识库
中已有的知识(由领域专家提供的原始基础知识
和此前新发现的知识)进行对比和评估,将那些
有价值的知识存入知识库,并以用户能了解的方
式呈现给用户。
4. 知识管理。知识管理主要对以领域知识的
表示数据进行增、删、改操作,包括知识录入、知识
编辑和知识查询。
四、知识发现在零售业CRM中的应用
基于知识发现的CRM重点在于对客户知识
的生成与获取、挖掘、共享和应用等方面。通过对
与客户互动过程中所获知识的创造、交流和应用
来使企业业务增长和价值最大化,从而实现创造
公司价值、维持竞争优势的过程。零售业CRM中
利用知识发现技术会在很多方面有卓越表现:
1. 销售全局。通过分类信息了解企业每天的
运营和财政情况,对销售的每一点增长、库存的变
化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。
2. 商品分组布局。通过对商品销售品种的活
跃性分析和关联性分析,建立商品设置的最佳结
构和商品的最佳布局。
3. 低库存成本。通过数据挖掘系统,将销售
数据和库存数据集中起来,通过数据分析,以决定
对各个商品各色货物进行增减,确保正确的库存。
4. 市场和趋势分析。利用数据挖掘工具和统
计模型对数据仓库的数据进行研究,以分析客户
的购买习惯、广告成功率和其它战略性信息;利用
数据仓库通过检索数据库中近年来的销售数据,
做分析和数据挖掘,可预测出季节性、月销售量,
对商品品种和库存的趋势进行分析;还可确定降
价商品,并对数量和运作做出决策。
5. 有效的商品促销。通过对一种厂家商品在
各连锁店的市场共享分析、客户统计以及历史状况
的分析,来确定销售和广告业务的有效性。通过对
客户购买偏好的分析,确定商品促销的目标客户,
以此设计各种商品促销的方案,并通过商品购买关
联分析的结果,采用交叉销售和向上销售的方法,
挖掘客户的购买力,实现准确的商品促销。
知识发现与CRM的结合将是全方面的,即销
售、营销和客户服务都可以从知识发现中获得决
策支持,将知识发现应用于我国的零售业CRM,
将有助于企业管理者及时、准确地把握销售过程
中各因素的总体特征和发展趋势,从而改善企业
的运行状况,提高自身的竞争力。
[参考文献]
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理研究[ J ]. 苏州大学学报, 2005, 25 (6) : 25 - 28.
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