在以客戶為中心的競爭環(huán)境中，如何既是能夠擁有正確的信息，又能夠擁有分析信息的工具，這就是商業(yè)智能(Business Intelligence)。商業(yè)智能系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和高級數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供全方位的客戶分析決策支持和客戶關(guān)系管理，其中最為關(guān)鍵的技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識，數(shù)據(jù)挖掘工具進行數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)重要的數(shù)據(jù)模式，為解決商務(wù)決策中“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”作出了巨大的貢獻。從電話中心變成了聯(lián)絡(luò)中心(Contact center)或“互動中心”(Interaction center);市場營銷工具可以采用E-mail、IP語音、共享化瀏覽(shared browsing)、文字聊天和多種電子文字交流，以及客戶與企業(yè)的整體關(guān)系成為企業(yè)迫切需要解決的問題。CRM通過管理企業(yè)與客戶間的關(guān)系、優(yōu)化供應(yīng)鏈，減少銷售環(huán)節(jié)，降低銷售成本，挖掘潛在客戶，發(fā)現(xiàn)新市場和渠道，提高客戶價值、客戶滿意度、客戶利潤貢獻度和忠誠度，實現(xiàn)企業(yè)最終銷售管理、營銷管理、客戶服務(wù)與支持等方面的效果的提高。然而CRM失敗率(國外55%～75%)也很高，這是由于CRM的實施中會遇到高度集成，企業(yè)文化，設(shè)計技術(shù)如XML基于組件等，個性化服務(wù)與自動化矛盾，基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，可擴展性等問題。CRM起源于20世紀80年代中期，20世紀90年代得到企業(yè)廣泛重視，進入新世紀人們更加重視吸引和發(fā)現(xiàn)潛在的客戶和留住最有價值的客戶。統(tǒng)計表明，現(xiàn)代企業(yè)的銷售額是來自12%的重要客戶，而其余88%中的大部分客戶對企業(yè)是微利甚至是微利可圖，開發(fā)一個新客戶的成本是留住一個老客戶的5倍，而流失一個老客戶的損失，需要爭取到10個新客戶才能彌補，因而CRM成為企業(yè)研究和應(yīng)用的熱點。如何成功的應(yīng)用客戶關(guān)系系統(tǒng)呢?利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析客戶的數(shù)據(jù)，找出客戶的購買模式，不斷的滿足客戶的需求，把客戶當(dāng)作企業(yè)最重要的資產(chǎn)進行管理，是成功的應(yīng)用CRM搞好企業(yè)的經(jīng)營管理工作關(guān)鍵技術(shù)。
一、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶行為分析與重點客戶發(fā)現(xiàn)
目前許多企業(yè)在為客戶的服務(wù)過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)可以分析企業(yè)的發(fā)展歷程、競爭態(tài)勢、發(fā)展趨勢及客戶資源，這些資源是企業(yè)普遍關(guān)注的重要資源，而對客戶的分析是贏利競爭優(yōu)勢的重要方法，從銷售自動化(SPA)中，提供了記錄和跟蹤在客戶的信息，提供了銷售人員與潛在客戶交流要點，以便有效地管理自己時間，安排與客戶交流和溝通。而在電子商務(wù)環(huán)境下，接觸客戶不僅是銷售人員，通過Internet把獲取客戶信息進一步擴展到企業(yè)所有部門，與之所有能與客戶接觸的所有人員，包括各種銷售渠道(直銷、網(wǎng)上購買、從零售處購買等)的人員。通過與客戶的各種“接觸點”(客戶支持中心、市場營銷活動、銷售代表的聯(lián)系等)對客戶360度的認識。美國艾克通過長期以來總結(jié)的經(jīng)驗認為CRM應(yīng)讓客戶更方便(convenient)、對客戶更親切(care)、個性化(personaliled)和立即反應(yīng)(Real-time)，才能更好地維持客戶關(guān)系。凡成功地企業(yè)CRM一定是“以人為本，以客戶為中心”去分工，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部“一對一客戶觀念”的確認。企業(yè)內(nèi)部與客戶相關(guān)的部門應(yīng)該保持不同部門與客戶之間作業(yè)的連貫;實現(xiàn)各種管理信息與知識的共享，建立較為詳細的客戶聯(lián)系庫，共同遵守的互動規(guī)則(contact Rule)。利用客戶智能—通過分析來自營銷、銷售、服務(wù)和商務(wù)的信息，制定統(tǒng)一的關(guān)于客戶需求服務(wù)的規(guī)則，以增加客戶的滿意程度和減少客戶背離程度。數(shù)據(jù)挖掘成為識別好的客戶，完成市場劃分以及改進直銷活動效果的關(guān)鍵工具。
增加市場占有率有兩種常用方法：以客戶為基礎(chǔ)的產(chǎn)品促銷活動和交叉銷售，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)哪些客戶最有可能購買新產(chǎn)品以及哪些產(chǎn)品能夠被一起購買，這樣銷售人員就能夠?qū)⒏嗟木Ψ旁谶@些重點客戶上。Microsoft Commerce Server 2000是一個基于SQL Server 2000利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速實現(xiàn)商業(yè)智能的通用平臺，它通過擴展基于OLE DB技術(shù)模式對象與CRM集成。它可以針對注冊用戶進行數(shù)據(jù)分析了解不同消費群體的購物行為，對未注冊的用戶則根據(jù)用戶停留在該電子商務(wù)網(wǎng)站停留的時間、點過的連接、查詢過的商品等記錄分析出他們的行為模式;還可分析出廣告、打折活動等營銷方法的效果。
二、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有用知識的過程。典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)具有以下部分：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫，可以在數(shù)據(jù)上進行清理和集成。數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器，根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)挖掘請求，在服務(wù)器負責(zé)提取相關(guān)數(shù)據(jù)。知識庫，領(lǐng)域知識用于搜索、或評估結(jié)果模式的興趣度。數(shù)據(jù)挖掘引擎，用于特征化、關(guān)聯(lián)、分類、聚類分析、離群數(shù)據(jù)分析、演變和偏差分析，即特征化是指目標數(shù)據(jù)的一般特征或特性的匯總;關(guān)聯(lián)是指通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則;分類是找出描述并區(qū)分數(shù)據(jù)類或概念的模型，以便使用模型預(yù)測類標記未知的對象類，常用的導(dǎo)出模式有：分類(IF-THEN)規(guī)則、判定樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);聚類是指分析數(shù)據(jù)對象而不考慮已知類標記，對象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性和最小化類間的相似性的原則進行聚類或分組;離群數(shù)據(jù)分析用于分析固有數(shù)據(jù)變異性;演變分析描述行為隨時間變化的對象的規(guī)律或趨勢。模式評估，用于興趣度度量，將搜索聚焦在有趣的模式上。圖形用戶界面，用戶和挖掘系統(tǒng)交換與通信。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)一般可以分為兩類：描述和預(yù)測，即刻劃數(shù)據(jù)庫中的一般特性的描述性挖掘和在當(dāng)前數(shù)據(jù)中進行推斷的預(yù)測挖掘。
(二)客戶數(shù)據(jù)挖掘
通過數(shù)據(jù)挖掘達到識別客戶的購買行為，發(fā)現(xiàn)顧客購買模式和趨勢及改進服務(wù)的目的，同時通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以設(shè)計更好的進行商品的配送和分銷策略提高客戶的滿意度，提高銷售率和市場占有率，減少商業(yè)成本。最主要的是能夠進行客戶個性分析，建立非常準確的客戶模型，較好的識別用戶的需求，如進行連帶銷售、提高銷售額、一對一促銷、產(chǎn)品吸引力、一攬子購買和客戶保持。
(三)營銷管理與內(nèi)部信息管理
營銷管理主要內(nèi)容是營銷策略、計劃管理、市場規(guī)劃、競爭管理、產(chǎn)品管理，它是對直接市場營銷活動加以計劃、執(zhí)行、監(jiān)視和分析;內(nèi)部信息管理主要是記功管理與各種人員的考核與激勵。
(四)銷售管理
銷售記錄與統(tǒng)計、預(yù)測管理、報價管理、訂單管理、退貨管理是其主要內(nèi)容，它是提高銷售過程的自動化和銷售效果。
(五)知識管理
DM是獲取企業(yè)知識的重要工具，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中信息分析與共享是非常重要的。信息分析除了按照主題，抽取不同粒度的信息加入數(shù)據(jù)倉庫中外，對存儲在數(shù)據(jù)庫中各種數(shù)據(jù)的分析和基于數(shù)據(jù)挖掘的知識發(fā)現(xiàn)。只有共享信息和知識、即使業(yè)務(wù)員發(fā)生了變化，企業(yè)也不可能丟失了重要的資源—客戶信息，所以銷售信息是一類非常敏感的信息。智能代理系統(tǒng)能夠快速地獲取知識，特別是外部的知識。在WEB上搜索引擎是一種最為常見的信息檢索系統(tǒng)，利用ROBOT來遍歷WEB，將WEB上分布信息下載到本地文檔庫，對內(nèi)容進行自動分析并建立索引，對用戶的請求找出匹配的文檔返給用戶;元搜索引擎是對用戶的請求進行預(yù)處理，向各個搜索引擎發(fā)送請求要求，待各返回結(jié)果進行整理向用戶返回組合和處理后的檢索結(jié)果，但這些不能根據(jù)用戶的興趣需求來定制檢索結(jié)果，而agent具有可適應(yīng)性、主動性、協(xié)作性、移動性。KM能夠在市場全球化、組織扁平化、競爭激烈化的競爭中成功的營銷策略、途徑和技能，能使人們共享信息處理資源，包括數(shù)據(jù)庫、文檔、知識庫、專家意見、員工的經(jīng)驗，提高企業(yè)的應(yīng)變能力，從技術(shù)角度看有知識庫、智能代理、數(shù)據(jù)挖掘、文檔管理、搜索引擎、企業(yè)外、內(nèi)部網(wǎng)等。KM是集體智慧的結(jié)晶、能提高應(yīng)變能力，能增加團隊精神、能提升整體的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，獲取、評價和修整然后共享企業(yè)的信息資源，這些資源包括數(shù)據(jù)庫、文檔、政策、程序、當(dāng)前未成文的專家意見和個別員工的經(jīng)驗;KM包括充分利用各種智力資本在激烈的社會競爭中取得成功的各種管理策略、途徑和技能。據(jù)美國生產(chǎn)率和質(zhì)量監(jiān)測報道，KM的首要目標就是要可行。六大會計/咨詢公司的案例驗證了用杠桿信息能確保其雇員在客戶面前保持其最佳姿態(tài)，在這些機構(gòu)和其他機構(gòu)中，往往將KM視為用以提高利潤的一系列工具和過程。
(六)客戶支持管理
客戶的服務(wù)、合同、客戶關(guān)懷、移動現(xiàn)場服務(wù)和呼叫中心是其主要內(nèi)容。一方面企業(yè)的服務(wù)網(wǎng)站通過知識共享解決客戶的服務(wù)與支持;另一方面Call Center(CC)在客戶支持管理中有較重要的作用。114、160等信息類的呼叫中心，信息服務(wù)類的800免費電話和客戶服務(wù)熱線，這些應(yīng)用是CC早期表現(xiàn)形式，它是一種基于共用電話交換網(wǎng)(PSTN)呼叫中心�，F(xiàn)代CC是一種基于CTI技術(shù)(通信網(wǎng)，計算機網(wǎng)集成技術(shù)。它利用通信網(wǎng)PSTN和Internet為基礎(chǔ)提供信息服務(wù)，支持電話、WEB、E-mail、Voip、Wap系統(tǒng)，需要交換機、自動呼叫分配器(ACD)自動語音應(yīng)合系統(tǒng)，CTI系統(tǒng)涉及到呼叫管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)代表席和終端、數(shù)據(jù)庫、Internet技術(shù)和LAN網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等主要技術(shù)。中小企業(yè)可用基于板卡的方案;大中型企業(yè)可用基于交換機方案如Dialogic CT Connect平臺中心件與高中低交換機接口、Web center對電子郵件、網(wǎng)上文本交談，回呼請求，網(wǎng)頁表單處理。跟蹤用戶在企業(yè)網(wǎng)站上的所有活動。
(七)知識共享基礎(chǔ)設(shè)施
建立Internet時代的知識共享基礎(chǔ)設(shè)施是搞好客戶關(guān)系管理重要基礎(chǔ)。首先必須建立共享與共有知識的基礎(chǔ)體系結(jié)構(gòu)，如企業(yè)共享知識的方法與工具，其次還需要如下條件：網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、公共電子商品導(dǎo)購平臺、各種信息交換的標準體系、企業(yè)級電子商務(wù)體系、安全認證體系、安全支付結(jié)算體系、協(xié)同作業(yè)體系、法律體系。企業(yè)建立CRM需要的三級網(wǎng)絡(luò)企業(yè)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)(Intranet)、企業(yè)外聯(lián)網(wǎng)(Extranet)、國際互聯(lián)網(wǎng)(Internet)。企業(yè)可分步實施。如建立電子商務(wù)環(huán)境下支持各辦事處、分公司等部門的集成銷售管理系統(tǒng)、辦公自動處理系統(tǒng)，有必要建立企業(yè)在Internet環(huán)境下，包括：適合實際情況的硬件平臺和網(wǎng)絡(luò)平臺(包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、Web服務(wù)器、郵件服務(wù)器選擇方案);需要比較主機托管與自己設(shè)立Web服務(wù)器性能對比分析。
三、結(jié) 論
數(shù)據(jù)挖掘有助于識別顧客購買行為，發(fā)現(xiàn)顧客購買模式和趨勢，提高客戶服務(wù)質(zhì)量，取得顧客的忠誠度和滿意程度，利用Data Mining建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)將極大地提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)的營銷水平。本文的探討將有利于企業(yè)建立有效的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。
