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近年来,随着越来越多的企业踏网和实施信息化改造,客户关系管理(CRM)成为一个老名词。许多的科研机构和企业在此方面做出了许多成功的实验,这就是数据挖掘(Data Mining),通过数据挖掘可以有效掘金企业数据。
近年来,随着越来越多的企业踏网和实施信息化改造,客户关系管理(CRM)成为一个老名词,电子商务对于企业成为踏踏实实的行动,而面对电子商务内部与外部的海量数据,许多企业却步不前。对信息化虽有继续投入的热情但缺乏更深入的目标,如何深入挖掘海量的数据找出对于企业发展最有用的信息,为决策提供科学的支持,成了许多企业的最重要任务。许多的科研机构和企业在此方面做出了许多成功的实验,这就是数据挖掘(Data Mining),通过数据挖掘可以有效掘金企业数据。
从CRM到数据挖掘
国内厂商信息化过程中,大部分要经历从CRM到数据挖掘的历程,这也是信息化与信息化后对信息的深入分析处理过程,前一部的CRM是基础,是对企业内外部数据的积累过程,后一步数据挖掘是前一步的深入,亦即应对海量数据的冲击,从中找出最有价值的东西。
提到CRM对于广大厂商并不陌生,其本质是对“以客户为中心”商业模式的信息化支撑,是一种改善企业与客户之间关系的新型管理机制。CRM归根结底是一种企业管理机制的转变,通过在市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关等领域的实施,实现企业从“以产品为中心”的模式转向“以客户为中心”的模式。CRM的有两个目标:一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户;另一方面通过对业务流程的全面管理降低企业的成本,这种转变的效果也是显而易见的,在帮助企业在拓展新收入来源的同时也改进与现有客户的交流方式。随着企业信息化的深入,CRM也需要深入,以适应电子商务的要求,以便于更好地利用CRM的成果,数据挖掘浮出水面。
数据挖掘概念被麻省理工学院专家提出已有十数年时间,近年来得到越来越多研究机构和厂商诸如IBM、微软等的支持与认可。它又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery In Database,KDD),从学术角度指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它的应用价值也正在于利用目前数据有效预测未来,为企业决策服务,它是数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像于信息处理和空间数据分析等多个领域的理论和技术的融合。而从商业角度来看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。
的实施和电子商务的发展使得数据挖掘越来越重要,一定程度上反映了客户CRM应用和信息化的水平。因为信息化水平提高使得客户的信息数据越来越多,而现行的客户管理系统远远不能满足现在企业的需要,需要从客户资料的注重整合和汇总,也就是注重对历史数据的总结这一模式中走出,进而实现对未来情况的预测,亦即对企业发展决策的支持。事实上在和客户的交易过程中企业会积累越来越多的客户数据,而在电子商务模式下数据达到海量,如果不能对这些数据很好地分析,首先是这些数据的浪费,当然企业也不能很好地了解顾客,并对客户的保持和新客户的发掘起到指导作用。因此,如何有效地处理海量客户信息,从中挖掘判断出客户的消费趋向,实施精确营销成为摆在电子商务企业面前的一大问题。
数据挖掘在电子商务CRM中的三大金矿
目前,越来越多企业使用数据挖掘来加强电子商务CRM的应用水平,许多企业都在其具体的应用中使用数据挖掘技术,数据挖掘可以使企业得到电子商务CRM应用数据的三座金矿,在日益复杂的市场环境下迅速采取行动,实现差异化和个性化营销。
一,打通客户金矿
打通客户金矿即可以把握客户动态,更重要的是实现有价值客户的保留和潜在客户开发。
客户即是上帝,对于任何企业而言都是如此。互联网时代信息化的提升使客户快速地接受大量信息,也使得他们的偏好不断地改变,客户群体显得更加不稳定。通过数据挖掘可以快速了解客户行动的改变,并立即做出相应的策略,通过掌握先机赢得客户,既可以发挥老客户的价值,又能不断挖掘新的客户。
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