数据挖掘在CRM客户关系管理系统中的作用-运筹软件

一、CRM理论

CRM是Customer Relationship Management的缩写，即客户关系管理。CRM 是一种商业策略，目的是在企业和特定的客户之间，保持一个长期的、提高企业的赢利和销售收入的业务关系。

1.CRM定义

目前对CRM的定义，不同的研究机构有着不同的表述。Swift认为CRM是企业经营方法，通过企业和客户之间交流来了解并进一步影响客户行为，从而为企业赢得更多的新客户，留住老客户。Kincaid认为，CRM是一种综合使用了企业管理中的信息、企业运营机制、信息技术特别是互联网技术的商业战略。Parvatiyar and Sheth认为CRM是一种综合的策略和进程，包括赢得新客户，留住老客户，以及与特定的客户合作。这些CRM的定义强调的重点是，认为CRM是为了获得新客户和留住老客户而采取的商业流程，在商业智能的帮助下，使企业最大化的获得客户价值。

2.CRM分类

从体系结构的观点来看，CRM分为操作型CRM和分析型CRM。操作型CRM指的是业务流程(企业的市场、销售、服务等)的自动化，而分析型CRM指的是分析企业的客户关系管理系统中的各种数据，从而了解客户的消费特点和预测客户的行为，目的是为企业的经营和决策提供科学依据。

二、数据挖掘理论

数据挖掘的定义：Turban, Aronson, Liang, 和 Sharda认为数据挖掘是从巨大的数据库中通过使用统计、数学、人工智能和机器学习技术，识别和提取有用的信息并随后获得知识的过程。Lejeune,Ahmed, Berry 和Linoff, Berson et al也提供了类似的定义，认为数据挖掘是从巨大的数据库中提取或探知隐藏的模式、信息的过程。

三、CRM的维度和数据挖掘模型

Swift, Parvatiyar and Sheth, Kracklauer认为，CRM包含四个维度：客户识别、客户吸引、客户保留和客户开发。

这四个维度可以被看作是一个客户管理系统的封闭循环。数据挖掘能够根据数据建立模型。每种数据挖掘技术可以生成一个或更多个以下类型的数据模型：关联、分析、分类、聚类、预测、回归、序列的发现和可视化。

1.CRM维度

(1)客户识别。CRM开始于客户识别，有些文章中也称作客户获得。这个阶段的目的就是找到最有可能成为企业的新客户;对企业来说最有价值的是老客户;本阶段还要识别出那些即将流失的客户并且研究如何挽回。

(2)客户吸引。本阶段是客户识别完成后的下一阶段。发现了潜在客户群后，企业可以采取相应的营销策略来吸引这些潜在客户群。吸引客户的一个有效方法就是直接营销，直接营销是企业向客户直接进行推销，通过多种多样的渠道刺激客户直接下单。

(3)客户保留。CRM最关心的部分。企业为防止老客户流失而运用的一系列策略来提高客户的满意度。客户满意度指的是客户对企业的期望值与客户本身所感知之间的比较，是企业能留住老客户很重要的条件。企业保留老客户的方法包括一对一营销、客户忠诚度项目和投诉管理。一对一营销指通过分析、发现和预测特定客户的行为，对客户进行的有针对性的个性化营销活动;客户忠诚度项目的目的是企业和客户维持较长时间的业务联系。客户忠诚度项目包括客户流失的分析、信用评分、服务质量和对忠诚度项目的满意度。

(4)客户开发。包括交易强度，交易价值和个别客户盈利能力持续的发展。客户开发的要素包括客户生命周期价值的分析，升级销售/交叉销售和市场购物篮分析。客户生命周期价值指企业从客户身上所获得的总净收益。升级销售指在合适的时间，为合适的客户提供合适的服务。交叉销售指将各种资源(时间，金钱、构想、活动等)整合，从而降低成本，通过多渠道使企业接触到更多的潜在客户。市场购物篮分析的主要目的是通过分析客户购买行为的数据，挖掘出隐藏在客户购买行为后面的规则，最大化客户交易强度和价值。

2.数据挖掘模型

(1)关联。关联的目的就是找到所给记录之间存在的某种规律。市场购物篮分析和交叉销售都是关联模型典型的例子。关联模型的常用建模工具是统计和apriori算法。

(2)分类。分类是数据挖掘中最常见的学习模型之一。分类是将数据库中的记录按照预先定义好的标准进行分类，从而建立一个模型来预测客户的未来行为。常见的分类工具是神经网络、决策树和if-then-else规则。

(3)聚类。聚类的目的是将多样化的人群分组成若干相同性质的群里。聚类与分类是不同的，聚类在算法开始的时候是未知的，聚类的常用工具是神经网络和判别分析。

(4)预测。预测用来估计记录模式的将来价值。它涉及到建模和未来某一段时间内模型的逻辑关系。预测模型的一个典型例子就是需求预测。预测的常用工具是神经网络和生存分析。

(5)回归。回归是一种统计估计技术，目的是将每个数据对象映像到真正有意义的预测价值。回归包括曲线拟合、预测、建模的因果关系和测试的科学假设变量之间的关系。回归的常用工具包括线性回归和逻辑回归。

(6)序列发现。序列发现是关联识别或超时模式。目的是模拟序列产生过程的状态，提取和报告偏差和超时趋势。序列发现的常用工具是统计和集合理论。

(7)可视化。可视化指数据显示从而使用户能查看复杂的模式。

一般与其他的数据挖掘模型一起使用，可以更明白地了解已发现的模式或关系。可视化模型的典型例子是三维图形。

（注：本文由济南运筹软件整理自互联网）

PK项目	评价标准	运筹软件	其他品牌
品牌认知	成立时间长、专业度高、坚持管理思想指导软件，软件系统服务企业管理；坚持技术创新、服务企业为本，不投机取巧，不炒作热点。	10余年专注企业管理软件研发，融入世界管理大师的先进管理思想，帮助企事业单位建立以客户为中心的经营理念、组织模式、业务规则及评估系统，形成一套整体的科学管控体系。	成立时间短，风投注资成立，注重营销，炒作概念，只顾发展用户注册量，能圈更多的钱。
行业案例	高端行业越多越好，理念先进，精细化管理，经验丰富，见多识广，专家顾问型团队；坚决杜绝“粗放式、简单化”管理。	高精尖企业管理规范、理念超前，引领作用强，浪潮集团、中国移动、华谊兄弟、中国高铁、国家储备粮集团等都是运筹典型客户。	专注模式简单、松散管理的入门级产品，粗放式乡镇企业加工厂，信息化普及程度低的客户最多、人员最多。
功能强弱	CRM、OA、ERP、HR、SCM、微商城、APP、BPM等高度集成，整套企业管理体系，可以临时不用，但不能没有，否则后期对接后患无穷。	提供一体化管理系统，可分割使用，亦可集成使用。全面不失细致，通过一套软件即可掌控企业的人、财、物，产、供、销，运筹行业专用系统更强大，没有我们做不到，只有你想不到。	只提供部分功能，典型的“信息孤岛”，碎片化管理，不成体系。简易、low，成了他们的代名词。好的管理体系不只是考勤、录客户、事务审批这么简单。
个性定制	优秀的企业都有自己的独特管理体系，这就需要个性化的软件系统支撑，就像衣服“高级定制”，“量体裁衣”，精品永远是王道。	行业定制+企业个性，运筹软件服务30多个行业，提供双定制产品及服务，我们坚信每个企业都是独一无二的，互联网思维，才是中国企业发展根本。	典型特征：千篇一律，千人一面。总体来说就是信息化管理的V1.0版，大众普及化产品，永远只会在低端市场活跃。
方便实用	符合人体工程学、管理工程学，工作习惯，编辑习惯、阅览习惯，众多前沿客户、工程师验证优化。	8种色系，随心选择，界面风格统一，适应设计潮流，一看即会，触类旁通，系统越是高深，表现越要浅显易懂。	过度美化，牺牲统一，简单的东西为了体现丰富化，只能在表现形式上多变花样，与管理方向南辕北辙。
可扩展性	企业所有管理体系工具尽可能都纳入软件系统，全面抛弃各种Excel表格数据填报、统计、下载查看的搬运工模式。	门户、场景、菜单、图标、语言、色系、表单、流程、字段、报表、app、数据引用、公式运算、自定义业务函数、回写、校验、权限、消息、预警、定时或触发任务均可自定义配置。	有用没用的功能都在刷存在感，换色、换门户、换图标、换菜单名称、换表单字段、换可选项、换报表、自定义业务关联引用、回写，想都不用想，因为架构所限没法实现。
周期风险	无论简单需求，复杂需求，都有专业项目实施方案、配备项目经理把控进度、需求调研、个性化配置、安装、培训、上线、优化。	周期短，简单需求1周内完成配置、培训，系统可拆分、可组合；预算有限的情况下可总体规划，分期购买。首期满足核心需求，后期逐步拓展。	简单需求较短，复杂需求难以确定，因为二次开发涉及费用核算、双方汇报、审批，讨价还价、验证测试、BUG修复、综合成本高、风险大。
系统集成	专业的管理系统工程一定是高度集成的，开放的接口，保持生态链良性发展。	集成呼叫中心、第三方ERP、OA、视频会议、单点登录、网银在线支付、微信、短信、Email、身份认证等。	大多为在线租用云部署模式，封闭式架构、不对外开放，不支持二次开发、第三方应用集成。
售后服务	专业考评工程师服务，支持远程协助、上门服务、驻场实施，与购买需求有偏差能及时响应。	项目组管理服务，用户满意度考评。超过购买需求30%以内，免费提供服务。超出部分核算工作量，按工时成本计费。	超过购买需求，不仅无免费服务。有的收费也难满足需求，二次开发也不是想做就能做，需要依赖于强大的平台支撑。
价格成本	本地部署、云部署，使用没有本质区别，产权性质类似买房、租房，主要是随心所欲可定制度的差别、资产和费用的区别。	可租可售，同等品质水准比同行价低50%，通用普及版、行业专用版、高端定制版按需合作。运筹软件的经营理念：质优价廉，童叟无欺。	租用版抱着试试看的态度选择者居多，这也是圈用户的套路，只租不售，按年收费，表面便宜，实属不然，3年的钱足够买永久授权。