数据挖掘技术在在线CRM中的应用分析

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数据挖掘技术在在线CRM中的应用分析

经济的发展导致商品的丰富性、市场竞争的日益激烈、社会商品的逐渐同质化,其质量不再是消费者消费选择的主要标准,而顾客的价值更多的是服务。CE是商家可以提供的,以及服务的质量和及时程度。因此,企业之间的竞争逐渐由过去的产品中心转变为客户的中心。许多企业意识到如何正确处理与客户的关系是成功竞争的关键,客户关系管理在线CRM(客户关系管理)应运而生。客户关系管理的任务是系统研究和分析客户,在与客户的互动过程中找到规则,以提高客户服务水平,形成精确的营销,提高客户忠诚度,并带来更多的利润。对企业而言。

宏观上,在线CRM可以分为三个独立的、紧密相关的部分:渠道层面在线CRM、运营层面在线CRM和分析层面在线CRM。渠道级在线CRM是指企业与客户进行多种沟通,利用CTI(计算机通信集成)技术实现计算机、网络和电话网络的整合,以方便与客户的沟通。使企业能够方便、有选择地处理客户投诉,及时响应客户需求,向客户发布各种信息。操作层面的在线CRM可以消除过去企业部门的现象,帮助企业实现营销、销售、服务等业务环节的过程自动化,真正利用IT手段提高运营效率,降低业务效率。操作成本。层次分析在线CRM主要是指利用数据挖掘技术对客户数据进行分析,并为营销、销售、服务等业务部门提供决策支持。通过深入分析客户需求,通过数据挖掘技术,可以满足客户关系管理对细分市场的需求。在线CRM的本质在于如何利用数据挖掘技术建立层次化在线CRM。

所谓数据挖掘就是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏在其中的信息和知识的过程。它集成了数据库、人工智能、机器学习和统计学等理论和技术学科。数据挖掘不是对数据的简单查询,而是更深入的计算、分析、推理以及数据之间的关系,从而完成从大量业务数据到决策信息的转换。

数据挖掘技术在在线在线CRM系统中的典型应用如下:

1、客户访问

传统的获取顾客的方式是通过大量的媒体广告和传单吸引新顾客。这种方式涉及的覆盖面太大,不能有针对性,企业投资太多。数据挖掘技术可以从以前的市场活动中收集的有用数据建立数据挖掘模型(主要是指潜在客户响应模式的分类)。因此,企业可以了解真实潜在客户的特征,从而可以在未来的市场活动中有针对性,而不是传统的经验猜想。

2。客户细分

细分是指将一个大的消费群体划分为细分群体的行为。同一细分的消费者彼此相似,不同子群的消费者被认为是不同的。例如,数据库中的数据是根据年龄组织的。这样一个简单的动作是细分的。细分允许用户从相对高的水平观察数据库中的数据,细分允许人们以不同的方式对待不同细分的客户。数据挖掘中的分类和聚类技术可以使用户按类别、年龄、职业、地址、偏好等对数据库中的数据进行细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础,也是建立客户一对一营销的基础。

3,客户盈利能力分析

就企业客户而言,企业的大部分利润来自少数客户,企业很难确定哪些客户利润高,利润低,甚至负利润。数据挖掘技术可以帮助企业区分不同客户的利润。因此,可以向客户提供更多的利润和回报,从而产生更大的利润,同时减少低利润或负利润的投资回报客户。为此,在数据挖掘之前,企业应该建立一套优化利润回报的方法。它可以是一个简单的计算,比如客户产生的收益减去所有相应的费用,也可以是一个比较复杂的公式。然后,利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘出相应的知识。

4。顾客保留

随着行业竞争越来越激烈,人们普遍认识到,获取新客户的成本要比维持老客户的成本大得多。因此,如何留住老客户而不让他们流失已经成为在线CRM的一个重要课题。在实际应用中,数据挖掘工具被用来建立丢失的客户模型,然后这些模型可以用来预测未来可能丢失的客户。企业可以研究这些客户的需求,并采取相应的措施来防止损失,从中保持客户的目的。

总结

随着企业的发展,企业每天都在进行大量的数据挖掘,为数据挖掘奠定了良好的物质基础。采用数据挖掘的在线CRM是一种高效的WPA6017601PCT,满足了现代企业的需求。WPA60603BR 

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2018-05-16T13:36:14+00:002018-05-16 13:36:14|Categories: 免费crm系统|