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数据挖掘在企业客户行为的运用

知识经济时代,网络经济不断发展,客户需求向着多样化的方向发展,为了更好地迎合客户需求,企业需要相应改变销售策略,以便获得更多的客户,提高企业市场份额的占有率。这个道理,在当今的市场环境下谁都明白。如,戴尔电脑公司坚持客户为本的理念,将客户的需求进行划分,一切围绕满足客户需求的进程进行。围绕客户的个性化需求展开产品的提供和服务。为了将公司做大做强,对客户行为进行分析,提供个性化的产品和服务,能保证企业在数量增加的同时,还能增加营销等活动,真正充实数据资源等,解决摆在企业面前的难题。

1数据挖掘技术

在遇到大量的不完全的数据时,需要对有噪声、模糊的数据进行挖掘,将其中的数据采用人工智能统计的方法进行知识的获取。利用数据进行技术的挖掘,必须采用特征化和比较描述的方法,将较低概念层次的对象数据加以抽象,达到较高的概念层次,使数据有类比和对比的可比性,形成相抵的属性,如图1所示。(1)采用关联规则的方式,将事件进行记录,并将发生在一起的项目,进行潜在关联的推断,得到彼此间的识别模式,按照维数和层次的分类,可以关联规则的基础。(2)对历史数据进行模型的分类和监理,采用相邻的分类法,将遗传算法等进行数据的分类,如,决策树等方法。(3)将现实进行抽象后,对象采用集合和分组的方法,在相似对象的多个类的过程中,采用数据集合的方法,促成聚类的族群的类比,将同族内的对象进行相似度处理,得到聚类的数据挖掘,采用预处理的步骤将算法中的簇进行进一步处理,得到聚类算法的分层次的网格和密度的分类结果。(4)采用同簇中的相似和相异的,使用统计学中的回归方法和时间序列进行分析,根据已有的历史数据建立模型,对发展趋势进行预测。

2数据挖掘技术在企业客户行为分析中的应用

数据挖掘技术在企业客户行为分析中起着关键的作用,企业可用数据挖掘技术对已有的客户数据进行一系列分析,找出其中蕴涵的知识,以采取有效的措施和策略。(1)企业客户进行细分。企业的资源是有限的,根据市场的状况划分客户的消费行为,采取有效的营销策略细分客户,然后让企业认识客户,针对不同的客户群提供个性化服务。根据地理环境和产品利润,对企业的客户进行划分,选择适当的挖掘技术在客户群体的分类标准情况下,可以挖掘出聚类的技术,划分客户群,这种采用分析聚类方法得到的结果,能够对每个客户群进行未来状况的预测,同时,可采用挖掘的概念描述,在高的抽象层次上对每个客户群进行理解和不同的客户群间进行比较。根据客户的要求进行个性化服务,双方在产品的利润以及品牌的使用率和购买品牌的忠诚度上,进行细致划分,根据企业的营销战略对企业的客户进行适当挖掘,如果对客户群体的分类能够聚类,并可根据标准进行划分,则挖掘的分类和客户群的未来状况、给企业带来的利润率将被精确地预测。每个客户的概念描述将被具体地挖掘出来,每个客户群都能在高的层次上进行比较,如图2所示。(2)客户的盈利能力与企业的利润相关。当知道了客户的盈利能力后,企业才能采取有效的营销策略,根据历史数据进行技术的挖掘,如果某个客户的盈利能力能够达到度量标准,就可以成为企业的黄金客户,企业可以向这些客户提供特殊的服务和经营的策略,将其的满意度和忠诚度不断提高,保证企业的盈利。同时可采取分类挖掘的技术,将客户分成不同的客户群,然后对他们的相近特征进行考虑,采用交叉营销的方式,对这些客户发送电子邮件,推荐有兴趣的产品或者服务。针对结果进行营销策略的制定,提高客户可盈利的水平。(3)对客户进行获取和保持。要对现有客户的生命周期进行核算,随着业务扩大,时间的流逝,客户需要不断补充,企业的发展需要新客户的加盟。对于新客户,企业可以通过不同的营销手段,获取每个客户对营销手段的不同反应,通过多样化的交流渠道,获得更多的信息。营销的渠道有很多,有邮件、电话、网站等,反馈的数据量不断扩大,营销者难以把握,要充分利用数据分析的方法,将客户的概念从整体上加以描述和概括。运用数据发掘的办法,将客户的兴趣进行关联,得到盈利判断标准,为对客户的盈利能力进行预测、分类和处理、得到有价值的知识,发掘出有效的营销方法。商品的增多使客户和企业的接触渠道多样化,客户的流失是由于客户的选择性在增多。进行与客户流失的关联分析,能够将流失的客户数据进行重建,做好现有客户不再被流失的防范措施。例如通过对客户群进行细分,提供个性化服务,实行一对一营销,提高客户的满意度。一个服务提供商要运用数据挖掘技术将客户保留。企业要根据人力资源专家给出的相关因素选择适当的数据源,运用决策树的方法进行分类,可根据是否有流失倾向进行划分,然后运用季节取向模型对客户的业务规律进行建模,得到历史数据,运用偏差检测方法对影响性较高的数据进行检测,经过检测阈值进行预警,对每个客户的兴趣度进行选择和处理,做好防范措施,在有业务联系的客户群里,引发“链条效应”,采用多层关联规则的挖掘方法将客户的相关性进行挖掘。分析不同的概念层,预防链条效应的发生,避免企业客户群的流失。(4)实际应用中,对数据模型运用神经网路的方法,对合法交易的记录和欺诈记录的集合进行计算,以选择相应的规则,对有欺诈行为的客户进行判断,提高信用度。企业营销的重点将随着市场的变化而变化,数据挖掘发挥的作用是相互利用而不是分开的。在细分客户群时如果发现了特殊的客户,企业需要对这些特殊客户进行发掘,进行盈利能力分析,然后根据盈利和成本的差额进行选择,将潜在客户的数据加以挖掘和应用,针对具体问题进行具体分析,并加以灵活运用。

3结语

随着全球化企业营销管理竞争的加剧,数据挖掘技术在挖掘语言的形式化和标准化、挖掘过程的可视化、网络环境的数据挖掘、非结构化数据挖掘、知识的维护更新等方面不断取得新进展,对企业信息化建设具有推进作用。当今越来越多的企业建立属于自己的数据仓库,数据挖掘技术将会取得广泛和深入的应用,届时,谁运用数据挖掘技术掌握了客户资源,谁将更具竞争力。

作者:包文夏 单位:广东东软学院

参考文献

[1]朱慧云,陈森发,张丽杰.动态环境下多个时期的客户购物模式变化挖掘[J].东南大学学报:自然科学版,2012(5).

[2]郭崇慧,赵作为.基于客户行为的4S店客户细分及其变化挖掘[J].管理工程学报,2015(4).

[3]刘学.基于数据挖掘的基金定投业务中客户行为的分析[D].大连:大连海事大学,2013.

[4]胡娟.基于数据挖掘的客户智能分析和研究[J].电脑知识与技术,2013(35).

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