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客户管理系统应用到数据挖掘可以发挥的作用
作者:佚名  来源:网络
导语:数据驱动的客户管理系统精准营销引擎将颠覆传统的营销决策模式及营销执行过程,使异常宽泛的"大营销"变得更精简、更高效。如今,获得新生的客户管理系统成为融合海量客户数据和传统客户关系管理的引擎,帮助企业从容拥抱“刺金时代”,愈来愈多的行业领军企业更积极主动地把结合大数据的客户管理系统营销分析运用到实际商业活动中,以提升市场竞争力、销售利润或改善用户体验。客户管理系统应用数据挖掘其主要目的在于以下几个
 
  1、客户管理系统实施的前提——客户细分

  客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体,同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性,而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略,通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务,提高客户对企业和产品的满意度,以获取更大的利润。

  客户细分可以采用分类的方法,也可以采用聚类的方法。比如,可以将客户分为高价值和低价值的客户,然后确定对分类有影响的因素,再将拥有相关属性的客户数据提取出来,选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法,则在之前并不知道客户可以分为几类,在将数据聚类后,再对结果数据进行分析,归纳出相似性和共性。

  公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后,可以有很多种方法来优化这种关系,延长这种关系的时间。在维持这种关系期间,增加互相的接触,努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具,即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。

  2、保持客户——客户流失分析

  随着企业竞争越来越激烈,企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言,获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用,保持原有客户的工作越来越有价值,这已经成为大多数企业的共识。

  为保持优质客户,需要先辨识优质客户。通过前面的客户细分就可以完成这项工作,分析出客户盈利能力,辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时,首先根据已流失客户数据,可以利用决策树、神经网络等进行分析挖掘,发现流失客户特征;然后对现有客户消费行为进行分析,以确定每类客户流失的可能性,其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户,在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前,采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。



【下一篇】服装行业CRM系统数据分析几个重要的特性
    服装企业一方面面临库存居高不下,一方面终端缺货的双重尴尬的根本原因就在于供应链的反应速度太慢,产与销的需求信息对接过程中间阻扰重重。CRM系统能够将整个生产销售的流程置于一个统一的信息平台上……


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