基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

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基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

客户关系管理系统基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

随着通信技术和互联网络的迅速发展和市场的不断成熟,世界经济进入了全球化和电子化的时代。企业之间的产品和服务的差异越来越小。以生产为中心,以销售产品为目的的传统市场战略,逐渐以顾客和服务为中心,以销售产品为目的。市场战略的目标被取代了。只要掌握客户需求趋势,加强与客户的关系,有效探索和管理客户资源,就能获得市场竞争优势。客户资源已成为企业竞争的焦点,企业、供应商、销售商和客户形成的价值链已成为企业竞争的核心,客户关系管理系统在线CRM)也成为众多企业关注的对象。

同时,随着海量数据中知识抽取的迫切需求,数据挖掘技术在各个行业中的应用也越来越激烈。因此,本文讨论了基于数据挖掘的客户关系管理系统的数据采集、探索、调整、建模和模型评价。

客户关系管理系统1 数据挖掘技术综述

客户关系管理系统1.1定义

数据挖掘是在机器学习、计算可视化、模式识别和统计等多学科基础上发展起来的一门新兴交叉学科。它指的是从数据仓库中提取潜在的、有用的和可理解的知识的过程。数据挖掘的过程可以分为3个阶段:数据准备,包括数据采集、数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、选择和实现适当的数据挖掘技术;3。结果表达和解释,并根据最终用户的决策目的分析提取的信息。有价值的信息被区分并通过决策工具提交给决策者。

客户关系管理系统1.2 客户关系管理

所谓客户关系管理、世界著名IT系统项目认证与决策权威机构Gartner集团认为,客户关系管理系统是现代管理科学与先进信息技术相结合的产物。它是一种基于现代管理技术和信息技术的经营策略,包括判断、选择和竞争。采取、开发和维护客户执行的所有业务流程,企业通过重新组织企业组织体系,优化业务流程,拓展客户研究,促进客户关系,是企业的工作实践。提高顾客满意度和忠诚度,提高运营效率和利润效益。同时,也是企业的最终实现。电子、自动化和操作目标、技术和软件和硬件系统的总和以及所创建和使用的集成管理方法和解决方案。

客户关系管理系统1.3 数据挖掘的基本过程

数据挖掘是许多软件供应商和数据挖掘顾问提供数据挖掘过程模型的过程,引导用户逐步执行数据挖掘,如SPSS的5A和SAS的SIMMA,基本数据挖掘步骤包括以下步骤:

客户关系管理系统(1)确定商业主题

为了充分发挥数据挖掘的价值,必须明确自己的目标,并根据具体的目标选择和准备数据并建立模型。

客户关系管理系统(2)数据处理

这个过程需要花费时间和精力来解释整个数据挖掘项目的50%到90%。它包括四个步骤:1。数据过滤,确保采集到的数据满足分析的需要。如果数据是有缺陷的或不一致的,即使最先进的数据挖掘工具也不会有效。数据预处理,这个步骤应该保证原始数据和输入标准是一致的。数据挖掘需要不同数据库中的数据,因此有必要将数据整合到单个营销数据库中,协调多个数据源的数据差异,规范数据属性,删除重复数据。

客户关系管理系统(3)建立良好的预测模型前进行数据分析

必须对预处理数据进行初步分析和初步理解,以找出对预测输出影响最大的数据字段,并确定是否需要定义导出字段。数据准备是数据挖掘过程的核心,也是数据建模前的数据处理的最后一步。主要有四个部分:选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量,以便它们与选择模型的算法相一致。在数据准备阶段,应考虑数据清理、数据缺失和数据合并。

客户关系管理系统(4)建立模型

在多个可选模型中找到最佳模型,初始模型可能无法达到数据挖掘的目的。在寻找最优模型的过程中,有必要修改所使用的数据,甚至修改问题的陈述。

客户关系管理系统(5)评价模型

评估和解释在数据挖掘阶段建立的模型的价值。模型验证的标准方法是从预处理数据中随机抽取两个样本,使用校准样本来建立模型,并使用样本来验证由校准样本生成的模型。通常,一个好的模型可以应用于验证样本,如果效果很差,我们需要重建模型。

最后,值得注意的是,数据挖掘技术的实施应将数据与业务需求相结合,了解客户及其期望,了解产品和市场,了解供应商及其合作伙伴,了解业务流程。同时,数据挖掘的结果也应该与操作市场的反馈密切相关,并适应市场实时调整的挖掘模型。

客户关系管理系统2  客户关系管理系统中常用的数据挖掘技术

客户关系管理系统中常用的数据挖掘技术有:

客户关系管理系统(1)统计分析

统计方法是从网站中提取知识最常用的方法。可以对会话文件中的每个维度的频率和平均值进行统计分析,例如浏览时间和路径长度。许多Web浏览分析工具定期提交统计分析报告,通常包括最频繁访问的页面、平均浏览时间和页面的平均路径长度,以及一些简单的错误分析功能。虽然该分析缺乏深度,但仍有助于改善系统功能,提高系统安全性,便于现场修改,并提供决策支持。

客户关系管理系统(2)关联规则的发现

在客户关系管理中,关联规则的发现是为了找出客户对网站上各种文件的访问之间的相互联系。例如,使用关联规则来查找技术,您可以找到以下相关性:40%的客户访问页面/公司/产品,也可以访问/ /公司/ PMCudis2,30%的客户在访问/公司/特殊,在/公司/产品在线订单,使用SE相关,可以更好地组织站点,实施有效的市场策略;

客户关系管理系统(3)分类规则的发现

分类发现是识别特定组的共同属性的描述,可用于分类新的项目。分类分析方法的输入集是一组记录和多个标签。首先,每个记录都给出一个标签,也就是说,通过标记对记录进行分类,然后检查这些记录的记录来描述这些记录的特性。此特征可用于对添加到数据库中的数据项进行分类。

客户关系管理系统(4)聚类分析

聚类分析用于聚集具有相似特征的用户和数据项。聚类分析不同于分类规则,其输入集不被分类。这是一组未校准的记录。通过聚类技术,可以集成具有相似浏览模式的用户,以提供更合适和满意的服务。在Web日志中,聚类客户信息或数据项可以促进未来市场策略的开发和执行,包括自动发送和销售邮件到特定的客户群,动态地为客户集群改变特定站点。例如,一些客户经常浏览一段时间;家具和电器设备。在分析这些客户被聚集成一组后,他们的服务应该不同于其他集群客户。Web可以自动发送新的产品信息邮件给这个特定的客户。动态地改变一个特殊的网站在一定程度上满足客户的要求,这对客户和销售者更有意义。

客户关系管理系统(5)序列模式的发现

序列模式挖掘是挖掘交易集之间的时间序列关系的模式。在Web服务器日志中,用户的访问被记录在一段时间内。在数据净化和事件事务被确认之后,它是一个不连续的时间序列,它反映了用户的行为。序列模式挖掘的重点是对数据问题的前后关系或因果关系进行分析,及时查询有序的交易集中度,发现一些项目遵循其他的内部事务模式。例如,30%的客户访问/公司/产品在过去的一周里使用了关键词&数据挖掘;在雅虎上进行数据挖掘。在购买彩电的人中,80%个将在3个月内购买DVD。研究发现,序列模式可以促进电子商务的组织,以预测客户的访问模式,对客户进行有针对性的广告服务,并通过DeCKVE选择服务器端的目标页面,以满足访问者的特定需求。序列模式的研究。

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2018-07-02T20:34:41+08:002018-05-06 00:17:05|Categories: 免费crm系统|