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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煙草CRM中的應(yīng)用
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0 引 言
客戶關(guān)系管理系統(tǒng)簡(jiǎn)稱(chēng)CRM,是通過(guò)對(duì)客戶詳細(xì)資料的深入分析,來(lái)提高客戶滿意程度,從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。煙草CRM是基于大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的客戶資料管理系統(tǒng),它運(yùn)用于煙草公司的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、服務(wù)等與客戶有關(guān)的領(lǐng)域,其最終目標(biāo)是提高客戶的滿意度和忠誠(chéng)度,不斷爭(zhēng)取新客戶,為企業(yè)帶來(lái)更多的利潤(rùn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集成和綜合性、查詢支持等方面都和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)有著本質(zhì)的區(qū)別,是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一種新的應(yīng)用,它能夠滿足數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)環(huán)境的要求。我們運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)來(lái)存儲(chǔ)和管理煙草系統(tǒng)中的大量客戶信息。
1 數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析方法和分析工具從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取可信的、有效的、人們感興趣的、能讓別人理解的知識(shí)的處理過(guò)程。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的有用信息,提取的知識(shí)表現(xiàn)為概念、規(guī)則、模式、規(guī)律等形式,以幫助管理者做出正確的決策。數(shù)據(jù)挖掘是煙草信息化的重要組成部分。
數(shù)據(jù)挖掘包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘、結(jié)果分析和知識(shí)運(yùn)用四個(gè)階段。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段完成數(shù)據(jù)的選擇、凈化,消除噪聲數(shù)據(jù)、無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。將處理過(guò)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。挖掘階段是一個(gè)采用相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘算法,分析數(shù)據(jù)并通過(guò)可視化工具表述所獲得的模式或規(guī)則的過(guò)程。最后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià),轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識(shí),并將知識(shí)應(yīng)用到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以采用三層的C/S結(jié)構(gòu),第一層為系統(tǒng)的客戶端;第二層為數(shù)據(jù)挖掘引擎,它是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的核心,位于系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)器端;第三層為數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),位于數(shù)據(jù)服務(wù)器端。
數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)有生物學(xué)方法、信息論方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和可視化技術(shù)等。生物學(xué)方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和遺傳算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進(jìn)化機(jī)制發(fā)展起來(lái)的高度并行、隨機(jī)、自適應(yīng)搜索算法。在數(shù)據(jù)挖掘中,信息論方法中的決策樹(shù)是一種廣泛使用的圖解法決策分析工具。統(tǒng)計(jì)學(xué)可應(yīng)用于預(yù)測(cè)、聚類(lèi)規(guī)則挖掘和時(shí)序數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析等??梢暬瘮?shù)據(jù)分析技術(shù)把由數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式和規(guī)則變成多種圖形,這對(duì)揭示數(shù)據(jù)的狀況、內(nèi)在本質(zhì)及規(guī)律性起到了重要的作用。
2 數(shù)據(jù)挖掘在煙草CRM中的應(yīng)用
2.1 煙草CRM的主要功能
2.1.1 市場(chǎng)分析 搜集和分類(lèi)整理市場(chǎng)信息,并通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研活動(dòng),了解市場(chǎng),把握需求。
2.1.2 建立客戶檔案 搜集和管理與客戶相關(guān)的基本信息,通過(guò)客戶服務(wù)人員進(jìn)行日常的采集和維護(hù)。
2.1.3 客戶分類(lèi)評(píng)價(jià) 通過(guò)獲取的相關(guān)客戶信息和業(yè)務(wù)信息,根據(jù)公司的客戶評(píng)價(jià)分類(lèi)的原則、方法及要求,對(duì)零售客戶進(jìn)行分類(lèi)評(píng)價(jià)。
2.1.4 客戶維護(hù) 客戶經(jīng)理為自己所服務(wù)的客戶進(jìn)行分析,編制產(chǎn)生客戶服務(wù)計(jì)劃,開(kāi)展市場(chǎng)狀況調(diào)查,能夠記錄計(jì)劃的執(zhí)行過(guò)程,進(jìn)行《工作日志》的維護(hù)。
2.1.5 客戶投訴管理 對(duì)客戶的電話投訴信息、服務(wù)人員反饋的投訴信息進(jìn)行獲取和處理。
2.2 分類(lèi)和聚類(lèi)在卷煙零售客戶類(lèi)別分析及卷煙品類(lèi)劃分中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容之一,主要是通過(guò)分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本,產(chǎn)生關(guān)于類(lèi)別的精確描述。首先建立一個(gè)模型,描述給定的數(shù)據(jù)類(lèi)集或概念集(簡(jiǎn)稱(chēng)訓(xùn)練集)。然后使用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)是將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為多個(gè)類(lèi)或簇的過(guò)程,使得在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度,而不同簇中的對(duì)象差別較大。聚類(lèi)與分類(lèi)不同的是,它要?jiǎng)澐值念?lèi)是未知的。
卷煙零售客戶直接與消費(fèi)者接觸,在卷煙銷(xiāo)售中占據(jù)重要地位。對(duì)卷煙零售客戶的調(diào)查分析是獲取卷煙市場(chǎng)信息的重要來(lái)源。將客戶劃分為不同類(lèi)別進(jìn)行服務(wù)與管理,體現(xiàn)了客戶群策略和客戶發(fā)展策略。例如,按經(jīng)營(yíng)規(guī)模進(jìn)行聚類(lèi)分析,首先將客戶群分為3類(lèi):A類(lèi)客戶,這類(lèi)客戶的卷煙銷(xiāo)售額高,規(guī)模大,經(jīng)營(yíng)規(guī)范,誠(chéng)信度與合作度高;B類(lèi)客戶,這類(lèi)客戶所占比例很大,是客戶主體,規(guī)模一般,銷(xiāo)售額一般;C類(lèi)客戶,這類(lèi)客戶的經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小,銷(xiāo)售較低,成長(zhǎng)度較差。然后利用分類(lèi)技術(shù),對(duì)客戶特征進(jìn)行建模,描述出客戶群的特征,設(shè)定相應(yīng)的客戶級(jí)別,以便對(duì)不同類(lèi)別的客戶實(shí)施個(gè)性服務(wù)。
卷煙品類(lèi)劃分有利于卷煙企業(yè)對(duì)卷煙品牌體系進(jìn)行整體規(guī)劃和合理布局,使企業(yè)能理性地進(jìn)行貨源調(diào)撥和缺貨應(yīng)急,順利地進(jìn)行卷煙品牌的切換和整合。品類(lèi)劃分首先要進(jìn)行卷煙消費(fèi)者市場(chǎng)調(diào)查,從卷煙的品牌、價(jià)格、包裝、吸味、產(chǎn)地等因素入手,來(lái)研究消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)態(tài)度,采取聚類(lèi)分析方法對(duì)其做定性和定量分析,研究消費(fèi)者認(rèn)為的商品之間的關(guān)聯(lián)替代關(guān)系,從而計(jì)算各卷煙規(guī)格間的相似性系數(shù),相似性系數(shù)越高,表示卷煙消費(fèi)者認(rèn)為這兩個(gè)卷煙規(guī)格越相似,也就越有可能相互替代。一個(gè)品類(lèi)就是所有相互之間的相似性系數(shù)很高,但與群外規(guī)格的相似性系數(shù)很低的規(guī)格的集合。然后對(duì)相似性系數(shù)高的各個(gè)集合進(jìn)行分析,確定品類(lèi)劃分的維度。最后按照已確定的品類(lèi)劃分維度將現(xiàn)有品牌進(jìn)行歸類(lèi)。
2.3 關(guān)聯(lián)分析在卷煙零售客戶經(jīng)營(yíng)情況中的應(yīng)用
關(guān)聯(lián)分析的目的是為了挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,即對(duì)于給定的一組項(xiàng)目和一個(gè)記錄集,通過(guò)對(duì)記錄集的分析,得出項(xiàng)目集中的項(xiàng)目之間的相關(guān)性。項(xiàng)目之間的相關(guān)性用關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)描述,關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了一組數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的密切程度或關(guān)系。
我們對(duì)卷煙零售客戶經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,可以得到更有價(jià)值的信息。從經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模、市場(chǎng)類(lèi)型、守法情況四個(gè)維度,用關(guān)聯(lián)分析法對(duì)卷煙零售客戶經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析。例如,經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)和經(jīng)營(yíng)規(guī)模之間關(guān)聯(lián)分析,礙出關(guān)聯(lián)規(guī)則:如果是食雜店,經(jīng)營(yíng)規(guī)模過(guò)大,那么一般存在批發(fā)問(wèn)題;如果是大型商場(chǎng),規(guī)模過(guò)小,那么可能是卷煙品種過(guò)少或者是經(jīng)營(yíng)能力較差。經(jīng)營(yíng)規(guī)模、經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)和市場(chǎng)類(lèi)型之間關(guān)聯(lián)分析,得出關(guān)聯(lián)規(guī)則:如果是農(nóng)村的卷煙零售客戶,業(yè)態(tài)比較高,規(guī)模比較小,那么說(shuō)明卷煙零售客戶經(jīng)營(yíng)能力有待提高或者人流量太?。蝗绻鞘械木頍熈闶劭蛻簦瑯I(yè)態(tài)比較高,規(guī)模比較小,那么卷煙零售客戶可能從外渠道進(jìn)貨。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)后,便可用來(lái)幫助公司調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。
2.4 描述與可視化技術(shù)的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘描述與可視化技術(shù)可以將數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的每一個(gè)客戶數(shù)據(jù)項(xiàng)作為圖形元素輸出,大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像,如卷煙零售客戶本月與上一個(gè)月的銷(xiāo)售情況對(duì)比圖等。同時(shí)將卷煙零售客戶的相關(guān)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式來(lái)表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),從而對(duì)卷煙零售客戶的銷(xiāo)售行為進(jìn)行更加直觀深入的觀察和分析。利用圖形更好地表達(dá)了數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系和發(fā)展的趨勢(shì),從而掌握卷煙零售客戶潛在的經(jīng)營(yíng)能力和水平,幫助公司了解卷煙零售客戶是否有發(fā)展?jié)摿?。另外,還可根據(jù)卷煙零售客戶的地理環(huán)境、經(jīng)營(yíng)品種、日均購(gòu)煙人次、經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)群體進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析后,再把由數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式和規(guī)則變成多種圖形,可以很好地起到揭示數(shù)據(jù)的狀況、內(nèi)在本質(zhì)及規(guī)律性的作用,從而有效發(fā)現(xiàn)并解決卷煙零售客戶經(jīng)營(yíng)中存在的潛在問(wèn)題,挖掘卷煙零售客戶的潛力,提升其經(jīng)營(yíng)能力。
3 結(jié)束語(yǔ)
基于數(shù)據(jù)挖掘的煙草CRM可以將抽象的管理和服務(wù)理念數(shù)字化、直觀化,從而發(fā)掘潛在的有價(jià)值的信息,幫助企業(yè)尋找新客戶和新商機(jī),制定更符合卷煙銷(xiāo)售市場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)策略,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
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