数据挖掘在客户关系管理中的应用

摘要：客户资源是企业发展的核心动力。以客户个性化服务为中心，提供个性化服务的理念被越来越多的企业所认可。本文结合企业客户关系管理的现状，探讨了数据挖掘在客户关系管理中的应用，旨在为企业客户关系管理决策提供依据和指导。以A购物广场为例，通过对A购物广场客户关系管理需求的分析，设计了数据挖掘在客户关系管理中的应用流程和算法。具体来说，分别采用SPRINT分类算法和关联规则算法FP-growth对客户关系管理中的客户分类和交叉销售进行数据挖掘，使A购物广场的相关决策更加可信。

关键词：数据挖掘，客户关系管理，应用，算法

一、引言

客户关系管理是企业发展和管理中的重要方面。如今，以“客户为中心”的客户关系管理已成为企业竞争优势提升的重要手段。客户关系管理的目的在于建立优质的客户关系、不断挖掘新的销售机会，帮助企业避免经营风险、获得稳定利润，提高企业的竞争力。激烈的竞争下，客户是企业的根本，企业应该以客户为中心，重新思考客户需要的是什么。那么，企业如何才能为客户提供更好的服务呢？又该怎么了解客户的真正需求呢？数据挖掘技术为这一且提供了可能。

二、数据挖掘在客户关系管理中的应用实践

（一）案例企业简介

本文选取为A购物广场作为分析案例。A购物广场是一家连锁型的大型购物超市，提供人们提倡生活所需的各类商品，满足客户的一站式购物需求。A购物广场具备完善的信息管理系统，商品入库、出库、销售与结算等均实现信息化管理。当前A购物广场在客户关系管理上实行了会员制和积分制，赢得了一些忠诚的客户群，但流失的客户仍不在少数。为了保证客户的忠诚度以及赢得更多非会员客户，A购物广场还需要针对客户的需求以及潜在的客户购物信息，进行更为科学的客户关系管理，为购物广场的销售活动制定、商品的展示和摆放区域位置等的安排提供更为精准细致的参考依据。

（二）数据挖掘算法的设计

针对A购物广场客户关系管理的实际需求，依据上述数据挖掘的基本流程，拟对A购物广场的客户分类采用的是决策树算法进行设计；针对A购物广场的交叉销售采用关联规则算法。以下是详细的算法设计过程与结果。

1.客户分类数据挖掘算法

由于购物广场的客户信息相对简单，因此有诸多适用的算法。决策树算法的选择主要是因为决策树的不同分支对应不同的分类规则，所以通过决策树算法可以绘制出简单易懂的规则集。此外，决策树算法的速度特别快，并且也有很高的准确率。John Shafer等提出的SPRINT算法具有一定的优势，其中用到的哈希表不需要在内存中驻留，这样可以处理更大的训练数据集，对客户进行分类也更加准确。A购物广场的CRM系统中客户信息量较大且数据是简单的结构型。因此选用SPRINT算法。A购物广场根据不同类型的客户制定不同的一对一的营销策略。具体算法过程如下：

SPRINT算法：

Procedure BuildTree(S,A)

{

预处理数据集S，以A中属性为标准建立列表C，创建根结点R，创建结点队列Q。

while(队列Q不为空)

{

从队列Q中取出结点N

if(结点N的属性列表中的记录是同一类别或者很少)

then

{

标记结点N为叶子结点。

continue

}

for N中的每个分裂点K

{

建立类直方图

计算分裂点K的基尼指数选出最佳K’。

}

根据K’将结点N分成两个子结点N1、N2放入队列中。

将K’所在列表划分，并根据该列表的rids创建哈希表，划分其他属性列表。

}

使用MDL算法，对决策树进行修剪。

}

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