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數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

作者: 來(lái)源: 時(shí)間:2019-05-22

信息科技的進(jìn)步,企業(yè)、政府和科學(xué)研究的計(jì)算機(jī)化,再加上互聯(lián)網(wǎng)的普遍使用,使得數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與收集迅速增加,這些龐大的數(shù)據(jù)中通常存在許多有用的信息,所以必須有新的技術(shù)和工具,將潛在的有用信息及知識(shí)提取出來(lái)...


數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則被認(rèn)為是最有效的發(fā)現(xiàn)和提取工具,被應(yīng)用于CRM客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)中,利用數(shù)據(jù)挖掘所獲取的信息,反饋給客戶(hù)群,為客戶(hù)提供更快捷和高質(zhì)量的服務(wù),提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。


1、客戶(hù)價(jià)值分析


通過(guò)分析客戶(hù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)所構(gòu)成的貢獻(xiàn),并結(jié)合投入產(chǎn)出進(jìn)行分析,計(jì)算客戶(hù)對(duì)企業(yè)的價(jià)值度,然后根據(jù)價(jià)值度的大小,用分類(lèi)或聚集的方法來(lái)規(guī)劃客戶(hù)群,以便對(duì)客戶(hù)實(shí)施有差異的服務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

2、產(chǎn)品客戶(hù)價(jià)值分析


分析客戶(hù)對(duì)某種產(chǎn)品業(yè)務(wù)量的貢獻(xiàn),通過(guò)對(duì)產(chǎn)品客戶(hù)價(jià)值分析,不僅有利于該產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)管理者有區(qū)別地做好客戶(hù)服務(wù),而且可以為該產(chǎn)品的營(yíng)銷(xiāo)提供相對(duì)準(zhǔn)確的目標(biāo)客戶(hù)群。


3、客戶(hù)保持


采用聚類(lèi)(分類(lèi))和關(guān)聯(lián)分析技術(shù),可將客戶(hù)群分為5類(lèi):高價(jià)值穩(wěn)定的客戶(hù)群、高價(jià)值易流失的客戶(hù)群、低價(jià)值穩(wěn)定的客戶(hù)群、低價(jià)值易流失的客戶(hù)群、沒(méi)有價(jià)值的客戶(hù)群。



4、客戶(hù)滿意度分析


通過(guò)CRM中的數(shù)據(jù)挖掘功能從零散的客戶(hù)反饋信息中可以分析客戶(hù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度,可以幫助企業(yè)改進(jìn)客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)策略,從而增加客戶(hù)的忠誠(chéng)度。


5、客戶(hù)信用分析


通過(guò)客戶(hù)信用分析,可對(duì)不同信用級(jí)別的客戶(hù)采取不同的營(yíng)銷(xiāo)方案等。


6、異常事件的確定


在許多商業(yè)領(lǐng)域中,異常事件具有顯著的商業(yè)價(jià)值。如客戶(hù)流失、銀行信用卡欺詐、電信中移動(dòng)話費(fèi)拖欠等。通過(guò)CRM數(shù)據(jù)挖掘中的偏差分析可以迅速精準(zhǔn)地找到這些異常事件,從而幫助企業(yè)制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。


由于信息科技的便利,使得信息的獲得形成高度的透明化,以往單純重視產(chǎn)品的價(jià)格或質(zhì)量的方式,已經(jīng)不再是客戶(hù)進(jìn)行消費(fèi)時(shí)考慮的唯一因素,企業(yè)面臨的首要課題就是如何面對(duì)客戶(hù),準(zhǔn)確掌握客戶(hù)的消費(fèi)偏好改變,適時(shí)與主動(dòng)地提供客戶(hù)所需要的服務(wù)與信息,維持與掌握客戶(hù)的滿意度,以提高企業(yè)的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。


現(xiàn)今多數(shù)企業(yè)追求的是客戶(hù)價(jià)值,如何計(jì)算客戶(hù)價(jià)值并應(yīng)用到營(yíng)銷(xiāo)策略上成為成功的關(guān)鍵因素。


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行業(yè)解讀 2021-02-05
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