CRM系统:数据挖掘技术在CRM系统中的应用
类型的分析处理。数据的分割是把逻辑上统一的数
据分割成较小的、可以独立管理的物理单元(分片) 进
行存储,以便于重构、重组和恢复,提高索引创建和顺
序扫描的效率。数据的分割使数据仓库的开发人员
和用户具有更大的灵活性。
在CRM系统的数据仓库的建立过程中做了有益
的尝试。步骤如下:
(1) 建立数据仓库的数据模型。
CRM系统中的主题:对CRM系统中记录的客户信
息、沟通记录、机会、策略等进行分析;CRM系统使用情
况分析:通过销售人员使用CRM 的情况,考核他们的
业绩。CRM系统数据仓库围绕这两个主题建立。
(2) 定义记录系统。
(3) 将数据模型转换成数据仓库的设计。
(4) 建立记录系统与数据仓库的接口。
(5) 建立第一个主题域,在反馈和循环中逐步建
立其它主题域。
(6) 建立数据仓库的工具———四维数据生成器。
其功能是根据主题的确定,在实际的操作型数据中根
据自定义规则生成分析型数据,并加以存储。
(7) 存储级别,为提高系统运行效率,必须分割
数据。分割的标准是时间,划分单位是年。
2. 工具。
为了高效地建造CRM 系统数据仓库,我们按四
维方式组织数据,四维是:行、列、部门、日期。每个四
维数据实体都按照主题来组织,比如:客户信息、沟通
记录。
3. 各级数据的动态交换。
在数据仓库中各级粒度的数据存放的物理或逻
辑位置是不同的,为了能够动态交换这些数据,我们
应用一个基于四维数据管理与生成的数据交换引擎。
3 数据挖掘在CRM 系统中的应用
CRM 系统有大量关于客户和潜在客户的信息,
企业应该充分地利用这些信息,跟踪并分析每一个客
户的信息从而知道什么样的客户有什么样的需求,同
时还能观察和分析客户行为对企业收益的影响,使企
业与客户的关系及企业利润得到最优化,使得决策者
所掌握的信息更完全,从而能更及时地做出决策。
1. 智能选案。
所谓智能选案系统就是具有智能特征的选案系统,
它并不是平行于逻辑选案的另一选案体系。逻辑选案
体现了选案的业务流程,智能方法将参与这一流程。
2. 加入智能方法的选案环节。
选案过程主要有两个环节:预选和定户。这两个
环节都加入了智能的方法。
(1) 预选是通过模式运行完成的,智能方法可进
一步丰富选案模式。
(2) 定户是从预选库中最后确定客户的过程,在
逻辑选案中这一过程是通过方案运行完成,应用智能
方法可以减少人为因素,弥补现有方法的不足。
3. 人工神经网络方法用于选案。
客户案例(已消费客户) 所提供的信息包括两部
分:消费前信息,消费后信息。消费过程就是通过消
费前信息确定消费客户。要提高预测准确率,就必须
能从已知和消费前信息预测消费结果,挖掘潜在客
户。人工神经网络在经过训练后,可得到预测模型,
结论量化:结论由专家通过来自消费者的全面信
息作出。专家通过消费前后的信息,反观对该客户投
入的沟通力量,将其量化,就是消费客户重点级别。
预测结果也是相应客户的消费重点级别,这一信息对
于潜在选户有重要参考价值。将各消费客户信息输
入用案例训练好的神经网络模型,所得到的输出即为
该客户的消费重点级别,这一结果可做为甄选大客户
的重要参考信息。
4 结束语
将DSS 用于CRM系统的实践表明基于数据仓库
技术、数据挖掘技术和OLAP 技术的DSS 系统,具有
广泛的应用前景。采用的四维数据空间结构及其建
立在四维空间之上的OLAP 分析方法是一个灵活实
用的系统,在数据挖掘方面应用人工
神经网络进行客户选案也是比较成功
的尝试。
参考文献:
[1 ] 赵纪元. 数据挖掘在CRM 中的应用[DB/ OL ] . http :/ /
www. yesky ,com. 2001208227.
[2 ] 贝尔森. 构建面向CRM的数据挖掘应用[M] . 贺奇译. 北
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[ 3 ] Jiawei Han ,Micheline Kamber. Data Mining : Concepts and
Techniques[M] . Simo Fraser University ,2000. 1872198.
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