数据挖掘的应用机器学习在数据挖掘中的应用

数据挖掘的应用时间:2021-09-18 阅读:()

数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用　　客户获取　　客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。

这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。

数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据(主要是指潜在客户反应模式分类)建立起数据挖掘模型。

企业因此能够了解真正的潜在客户的特征分类，从而在以后的市场活动中做到有的放矢而不是传统的凭经验的猜想。

　　客户细分　　细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作，同属一个细分群体的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群体的消费者是被视为不同的。

比如将数据库中的数据按照年龄的不同来组织存放这样一个简单的动作就是细分。

细分可以让用户从比较高的层次上来观察数据库中的数据，细分可以让人们用不同的方法对待处于不同细分群中的客户。

数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。

客户细分是企业确定产品和服务的基础．也是建立客户一对一营销的基础。

　　客户赢利能力分析　　就企业的客户而言，企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户，而对于企业来说很难确定哪些客户是高利润回报，哪些客户是低利润回报甚至是负利润回报的。

数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。

从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。

为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。

可以是简单的计算，如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出，也可以是较复杂的公式。

然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。

　　客户的保持　　随着行业中竞争愈来愈激烈，人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。

所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。

在实际应用中，利用数据挖掘工具为已经流失的客户建立模型，然后利用这些模型可以预测出现有客户中将来可能流失的客户，企业就能研究这些客户的需求，并采取相应的措施防止其流失，从而达到保持客户的目的。

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数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。

采集精准数据净化客户数据库信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。

利用百会CRM能够方便地进行电子调查，利用系统模板创建调查问卷，通过匹配相关客户群，定时定量发送给客户来进行数据调研，百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。

通过预设条件，企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据，无需费时费力即能完成客户数据净化。

智能分析抓住有价值的客户采集数据的关键在于如何使用。

不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。

而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。

通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开发的关键一步。

全方位维护让客户价值最大化无论在什么时候、什么行业，客户流失的情况总是存在的，企业的客户像在一个巨大的沙漏中，以不同的速率流失，为了保证业绩，必须有源源不断的新客户注入，但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户，大量的老客户就会从服务不周的"漏洞"中快速流失。

在竞争激烈的市场中，获取新客户的成本居高不下，大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。

百会CRM能够根据客户需求匹配产品信息，提供个性化的建议，生成详细的客户分析报表，帮助销售人员更高效地跟进客户，而清晰的客户消费行为分析结果，让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务，不仅仅满足于其目标需求，超出期待的体验，才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。

百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户，留住有价值的客户。

数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务： (1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额； (2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润； (3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量； (4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。

Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。

Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。

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