数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

4.3 基于数据挖掘技术的CRM系统模型

根据上文2、3章对CRM体系结构的表述，以及对数据挖掘流程的分析，可知数据挖掘技术主要运作在CRM系统中的分析层次。因此，我们能够建立基于数据挖掘技术的CRM系统模型(如图3)，它的工作流程主要包括以下三个阶段：
                          
                                                                    图3 数据挖掘流程图

(1)客户数据准备阶段：它主要包括目标定义和数据预处理两个阶段。目标定义阶段的主要任务首先是了解企业的业务需求，要达到的目标并进行项目可行性评价，进行问题定义、用户定义，然后在此基础上进行客户数据收集。数据收集的渠道是多种多样的，主要通过CRM的协作层，包括呼叫中心、电子邮件、电话、传真等。数据预处理阶段针对收集到的客户数据进行数据过滤、集成、分析、处理和转换，目的是消除数据冗余及差异，保证数据的准确、完整、一致性，提高数据质量，降低数据维数，形成适合数据挖掘的数据集合。最后再将此数据集合装入数据仓库。

(2)客户数据挖掘阶段：这一阶段对应CRM的分析层次，它是整个基于数据挖掘技术的CRM系统的核心。针对前一阶段处理、整合形成的数据集合，在模型库和知识库的帮助下，根据不同的业务需要，选择适合的数据挖掘模型、挖掘技术及工具，对数据仓库中的数据进行挖掘，得到隐藏在客户数据中的客户知识及模式，并将分析出来的有用模式保存到模型库和知识库中。

(3)数据挖掘结果应用阶段：这一阶段对应CRM的运作层次。由于发现知识和模式的过程对用户来讲通常是不可见的，同时用户在直接使用这些数据挖掘的结果时也不方便，因此这一阶段应该利用各种数据库开发工具和可视化工具，如JAVA、ASP、VB、JSP等，开发良好的人机界面，将知识和模式更好地展示给用户，以便用户使用。将通过上述处理后形成的有关客户行为模式等知识分别传送给市场营销、销售、服务和管理部门，以便企业更好地进行CRM工作。最后，还需要在企业CRM实践中检验知识和模式的使用效果，如果效果不好则需要重新修改原有的模型，甚至是问题定义。

5 结束语

CRM是一个循序渐进的过程，涉及到企业经营理念的转变，是一种着眼理解和管理整个企业当前和潜在客户需求的商业战略。数据挖掘技术的引入高质量地实现了CRM的目标，在CRM中有效地应用数据挖掘技术，可以为企业高层决策者提供准确的客户细分、忠诚度、盈利能力、潜在用户等信息，指导他们制定最优的企业营销策略，从而降低企业运营成本，增加利润，加速企业的发展。当前国外许多企业为了获得竞争优势，都积极地投入资金、人力、物力进行该方面的研究和应用，并取得了较好的投资回报率。同样，数据挖掘技术在国内各行业的CRM应用中也有着远大前景，本文提出的基于数据挖掘的CRM系统模型就是一次有益尝试，希望会对企业CRM系统开发有一定启发。

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