基于数据挖掘的大型超市客户关系管理研究

来源:用户上传      作者: 郑　端

　　[摘要] 本文通过对数据挖掘的定义以及对客户关系管理的概念、构成进行描述，结合大型超市自身的经营特点，分析了数据挖掘技术在大型超市客户关系管理中的应用。
　　[关键词] 数据挖掘 客户关系管理 大型超市
　　
　　近几年来，中外大型超市之间的竞争日趋激烈，激烈的市场竞争促使各个超市在争取和保持自己的客户工作上一直在不断创新。对于大型超市来说，其客户数量是相当庞大的，如果单纯依据手工将客户关系管理工作做好做全，几乎是不可能的，因此客户关系管理总是和信息技术的发展密切相关。与之相对应，数据挖掘是一门新兴的信息技术，对于发现潜在的、有价值的商业信息具有独特的优势，在大型超市中具有广阔的应用市场和开发前景。
　　一、数据挖掘概述
　　1.数据挖掘的定义。数据挖掘是20世纪末期产生的信息技术，它是指从大量数据集中抽取隐含的、潜在的有用信息的方法和过程。数据挖掘是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果，融合了数理统计、人工智能、可视化技术、数据库技术和计算技术等领域的理论技术。其最终目标是发现有价值的知识，包括概念、规则、模式和模型等，为管理、决策和科学研究提供有利的参考和依据。
　　2.数据挖掘的基本分析方法。对于不同的决策目标，人们期望挖掘出不同的模式。根据IBM的划分法，按照所挖掘的数据模式的不同，可以将数据挖掘的分析方法划分为以下四种:
　　(1)关联分析。即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。(2)序列模式分析。序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A－B－C出现的频度较高”之类的知识。(3)分类分析。分类要解决的问题是为一个事件或对象归类。(4)聚类分析。聚类是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。很多情况下一次聚集所得到的分组对于特定的业务来说可能并不好，这时需要删除或增加变量以影响分组的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。
　　二、客户关系管理概述
　　客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)是指企业为了获取最大的经济效益，运用现代科学技术对公司与客户之间的关系进行有效管理的新模式，包括市场调查、产品销售、客户服务和管理决策等一系列的商业流程。客户关系管理可以分为三个部分：客户数据的收集与集成、数据的分析与处理、商业决策与服务。客户数据的获取与集成是CRM的基础部分，围绕商业主题收集有关客户的数据资料，对数据进行整理、转换与集成。数据分析和处理是CRM的主体部分，从集成的数据中发现与客户关联的规则与模式，挖掘有用的商业信息。商业决策与服务是CRM的应用部分，根据分析结果制定商业计划与策略，指导管理决策、客户服务、客户保留和生产销售等商业行为。
　　三、数据挖掘在大型超市客户关系管理中的应用
　　1.客户获得。随着超市行业的快速发展，该行业内的竞争变得越来越激烈。但无论采取何种竞争策略和手段，都必须把握消费者行为的特征。大型超市传统获得客户的途径一般包括各种广告、促销等。而数据挖掘可以对登陆超市网站、拨打免费电话、填写申请表的响应者进行挖掘，从而把市场活动重点锁定在以上某些人身上。数据挖掘还可以寻找出和高价值的客户类似的潜在客户。
　　2.客户分群。一般来说，占客户数20%的大客户的消费金额占了总客户的80%。客户分群可以使大型超市了解到主要客户的群体情况、主要客户群体的购买习惯、主要客户群体对服务和产品的需求等。通过预测可以发现中间客户群可能成为大客户，这样大型超市可以通过一些促销等优惠措施引导他们快速成为公司的大客户。
　　3.交叉销售。超市和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或者一个公司成为超市的客户，就要尽力使这种客户关系趋于完美。一般来说可以通过三种方法(1)最长时间地保持这种关系；(2)最多次数地和你的客户交易；(3)最大数量地保证每次交易的利润。
　　因此大型超市就需要对已有的客户进行交叉销售。交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。一个购买了熨斗的客户很有可能对烫衣板感兴趣，数据挖掘能够帮助超市发现这其中的关系。
　　4.客户保持。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大地超过了保持一个客户的费用。根据哈佛商业评论的研究，当客户的流失率降低5%，平均每位客户的价值就可以增加25%～100%以上，因此，对大型超市而言，如何获得客户的满意度和信任度是其面临的主要问题。
　　数据挖掘的分类和聚类方法可用于客户群体的识别和目标市场分析。不同的客户群体为企业带来的效益是有差异的，根据客户的年龄、职业、购买兴趣、收入水平和购买历史记录等因素，对客户进行识别和分类，寻找稳定的、高效益的客户群体，从而以最快的速度响应客户的需求，为客户提供最优质的服务，极大地提高客户的忠诚度。
　　对于大型超市来说，客户就是生存、发展的基础，客户关系管理就是其保留客户、发展客户的利器；相应地，数据挖掘技术就是客户关系管理的坚实的技术后盾。将数据挖掘技术运用于客户关系管理中将为之提供科学的决策依据和技术支持，提供有效的管理信息 (甚至是潜在的商业信息)，使得决策者能够做出正确的决定。
　　
　　参考文献：
　　[1]黄解军万幼川潘和平:银行客户关系管理与数据挖掘的应用[J].计算机工程与设计,2003,07
　　[2]汪毅朱顺泉:数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究[J].软科学,2003,02

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