基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的零售業(yè)CRM應(yīng)用設(shè)計(jì)研究

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      1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)概述

　　1.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的定義

　　基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)一詞首次出現(xiàn)在1989年舉行的第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上，此后KDD的研究工作逐步成為熱點(diǎn)。人們給KDD下過(guò)很多定義，內(nèi)涵也各不相同。為了統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，在1996年出版的權(quán)威論文集《知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)進(jìn)展》中，F(xiàn)ayyd等給出了KDD和數(shù)據(jù)挖掘的最新定義，將二者加以區(qū)分。所謂基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)是指從大量數(shù)據(jù)中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過(guò)程，而數(shù)據(jù)挖掘是KDD中通過(guò)特定的算法在可接受的計(jì)算效率限制內(nèi)生成特定模式的一個(gè)步驟。這種觀點(diǎn)得到大多數(shù)學(xué)者的認(rèn)同，另外，定義還表明了，KDD是一個(gè)包括有多個(gè)步驟的處理過(guò)程，而不是僅僅指其中的“數(shù)據(jù)挖掘”算法。

　　1.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程

　　KDD是一個(gè)反復(fù)迭代的人機(jī)交互處理過(guò)程，該過(guò)程需要經(jīng)歷多個(gè)步驟，并且很多需要由用戶提供。從宏觀上看，KDD過(guò)程主要由3個(gè)部分組成，即數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果的解釋評(píng)估，KDD的工作步驟可以用圖1來(lái)解釋。

      1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：了解KDD應(yīng)用領(lǐng)域的有關(guān)情況，包括熟悉相關(guān)的背景知識(shí)，搞清用戶需求，確定挖掘的總體目標(biāo)和方法。

　　2)數(shù)據(jù)選擇：根據(jù)用戶的需求從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與KDD目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，在此過(guò)程中，KDD系統(tǒng)將從備選的源數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)提取。

　　3)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)上一階段中選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)一致性，消除噪聲等。

　　4)數(shù)據(jù)縮減：根據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行再處理，主要是通過(guò)投影或利用數(shù)據(jù)庫(kù)的其他操作減少數(shù)據(jù)量。

　　5)確定KDD目標(biāo)：根據(jù)用戶的要求，確定KDD要發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類(lèi)型。

　　6)選擇算法：根據(jù)上一階段確定的模式，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法。

　　7)數(shù)據(jù)挖掘：運(yùn)用前面選擇的算法，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取用戶感興趣的知識(shí)，并以一定的方式表示出來(lái)。

　　8)模式解釋：對(duì)發(fā)現(xiàn)的模式(知識(shí))進(jìn)行解釋。

　　9)知識(shí)評(píng)價(jià)：將發(fā)現(xiàn)的知識(shí)以用戶能了解的方式呈現(xiàn)給用戶。

　　這種模型主要是根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要而提出的，它主要強(qiáng)調(diào)KDD需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴c。由領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識(shí)指導(dǎo)KDD的各個(gè)階段，并對(duì)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

　　2 零售業(yè)CRM的系統(tǒng)構(gòu)架

　　零售業(yè)CRM中真正耗費(fèi)時(shí)間的環(huán)節(jié)不在客戶信息的采集，而在企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)的處理和分析環(huán)節(jié)。如何科學(xué)地設(shè)計(jì)出企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)對(duì)客戶關(guān)系數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)處理流程，建立起企業(yè)的信息分析數(shù)據(jù)模型，對(duì)加快企業(yè)對(duì)信息的響應(yīng)速度，充分發(fā)揮CRM的功能，具有至關(guān)重要的意義。根據(jù)對(duì)零售業(yè)客戶關(guān)系管理的問(wèn)題及要求的分析，結(jié)合一般的CRM系統(tǒng)架構(gòu)，本文提出符合我國(guó)零售業(yè)特點(diǎn)的CRM架構(gòu)，如圖2所示。

      客戶分析系統(tǒng)主要利用數(shù)據(jù)挖掘、OLAP和商業(yè)智能工具對(duì)顧客數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解顧客行為模式和購(gòu)買(mǎi)規(guī)律，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)提出建議。客戶管理系統(tǒng)則通過(guò)客戶服務(wù)中心、會(huì)員卡管理、網(wǎng)站負(fù)責(zé)與顧客的聯(lián)系與溝通，處理客戶投訴和反饋意見(jiàn)，安排和監(jiān)督客戶服務(wù)工作，保持和發(fā)展忠誠(chéng)客戶。

　　3 基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的零售業(yè)CRM應(yīng)用設(shè)計(jì)研究

　　隨著商品經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，零售業(yè)逐漸走向了成熟和理智，經(jīng)營(yíng)觀念也發(fā)生了根本的改變。一旦一個(gè)人或一個(gè)團(tuán)體成為企業(yè)的客戶，就要竭力使這種客戶關(guān)系趨于完善。在這種情況下，對(duì)顧客信息的跟蹤、分析顧客的特征、對(duì)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，就顯得尤為重要。從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識(shí)，對(duì)隱藏的總體特征進(jìn)行描述，對(duì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這正是KDD所要解決的任務(wù)。

　　首先要了解該領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。如果領(lǐng)域知識(shí)沒(méi)有考慮好，數(shù)據(jù)挖掘的剩余幾個(gè)步驟將會(huì)產(chǎn)生無(wú)關(guān)的或扭曲的知識(shí)，對(duì)商業(yè)活動(dòng)毫無(wú)價(jià)值或產(chǎn)生誤導(dǎo)。在了解該領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)后，再設(shè)置數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)。每一個(gè)CRM應(yīng)用都會(huì)有一個(gè)或多個(gè)商業(yè)目標(biāo)，根據(jù)CRM的具體目標(biāo)來(lái)設(shè)置數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)。企業(yè)定時(shí)或隨時(shí)對(duì)上述的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)操作，挖掘用戶感興趣的模式，即知識(shí)。在零售業(yè)CRM中設(shè)置要挖掘的目標(biāo)是通過(guò)對(duì)交易數(shù)據(jù)庫(kù)的分析，來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些商品被顧客一起購(gòu)買(mǎi)，利用該結(jié)果來(lái)制定相應(yīng)的策略，從而提高商場(chǎng)的銷(xiāo)售收入。在把交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)之前，首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)字典準(zhǔn)備，使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)滿足分析的需求。最后利用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)挖掘出用戶感興趣的知識(shí)，從而采取一定的措施。

　　在我國(guó)的零售業(yè)CRM中建立KDD系統(tǒng)，其處理過(guò)程可以分為以下4個(gè)步驟。

　　1)收集數(shù)據(jù)。需要收集的數(shù)據(jù)包括顧客信息、商品信息、以及顧客的消費(fèi)情況。商品信息的收集比較容易實(shí)現(xiàn)。所需要的域的數(shù)量與知識(shí)發(fā)現(xiàn)任務(wù)的要求緊密相關(guān)，所要發(fā)現(xiàn)的模式越復(fù)雜、種類(lèi)越多，則域的數(shù)量就要越多。最后，還要對(duì)這些顧客的消費(fèi)情況進(jìn)行跟蹤記錄。

　　2)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。這一步驟可能包括對(duì)數(shù)據(jù)的完整性約束、一致性約束的檢查、檢查是否有錯(cuò)誤數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行處理、對(duì)數(shù)據(jù)的表述方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換等，最后得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

　　3)知識(shí)發(fā)現(xiàn)。企業(yè)定時(shí)或隨時(shí)對(duì)上述的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)操作，挖掘用戶感興趣的模式，即知識(shí)。

　　4)產(chǎn)生輸出。輸出結(jié)果的方式可以有很多種，這要根據(jù)用戶的需要而定，它可以只是一個(gè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表，也可以是對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的文字描述、圖線圖表。

　　4 結(jié) 語(yǔ)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)能自動(dòng)地對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)。因此，將數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于我國(guó)的零售業(yè)CRM，將有助于企業(yè)管理者及時(shí)、準(zhǔn)確地把握銷(xiāo)售過(guò)程中各因素(如顧客、商品等)的總體特征和發(fā)展趨勢(shì)，從而改善企業(yè)的運(yùn)行狀況，提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力。