現在的資料探勘專案多數都是游擊戰，這邊挖一挖那邊挖一挖，挖到最後還是一場空，還落了個「忽悠」綽號；回想資料探勘的乙個標準流程，那只是乙個資料探勘類專案的標桿而已，那對商業問題有沒有標桿可言呢？
商業問題的產生多數是源於需求，需求源於客戶or消費者，換句話說多數都是在圍繞「如何讓上帝更上帝」展開的，所以我感覺如果資料探勘類的專案如果能和crm結合的話，效果會更好；
crm中資料探勘的應用
階段a、客戶的獲取
把客戶根據其性別、收入、交易行為特徵等屬性細分為具有不同需求和交易習慣的群體,同一群體中的客戶對產品的需求以及交易心理等方面具有相似性,而不同群體間差異較大。那麼這就有助於企業在營銷中更加貼近顧客需求。分類和聚類等挖掘方法可以把大量的客戶分成不同的類(群體),適合於用來進行客戶細分。通過群體細分,crm使用者可以更好地理解客戶,發現群體客戶的行為規律。在行為分組完成後,還要進行客戶理解、客戶行為規律發現和客戶組之間的交叉分析。
階段b、重點客戶發現
就是找出對企業具有重要意義的客戶,重點客戶發現主要包括:發現有價值的潛在客戶;發現有更多的消費需求的同一客戶;發現更多使用的同一種產品或服務;保持客戶的忠誠度。根據80/20(即20%的客戶貢獻80%的銷售額)以及開發新客戶的費用是保留老客戶費用的5倍等營銷原則,重點客戶發現在crm中具有舉足輕重的作用。
階段c、交叉營銷
商家與其客戶之間的商業關係是一種持續的不斷發展的關係,通過不斷地相互是接觸和交流,客戶得到了更好更貼切的服務質量,商家則因為增加了銷售量而獲利。交叉營銷指向已購買商品的客戶推薦其它產品和服務。這種策略成功的關鍵是要確保推銷的產品是使用者所感興趣的,有幾種挖掘方法都可以應用於此問題,關聯規則分析能夠發現顧客傾向於關聯購買哪些商品。聚類分析能夠發現對特定產品感興趣的使用者群,神經網路、回歸等方法能夠**顧客購買該新產品的可能性。
階段d、客戶流失分析
分類等技術能夠判斷具備哪些特性的客戶群體最容易流失,建立客戶流失**模型。從而幫助企業對有流失風險的顧客提前採取相應營銷措施。利用資料探勘技術,可以通過挖掘大量的客戶資訊來構建**模型,較準確地找出易流失客戶群,並制定相應的方案,最大程度地保持住老客戶。通過研究,認為資料探勘技術中的決策樹技術(decision tree)能夠較好地應用在這一方面。
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