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数据挖掘客户关系管理（数据挖掘客户关系管理案例）

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术应用广泛，如：在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。

数据挖掘客户关系管理（数据挖掘客户关系管理案例）

1、在CRM系统中，数据挖掘技术的应用涉及多个方面，包括客户细分、获取新客户、提升客户价值和防止客户流失。零售业中，CRM系统的数据挖掘应用主要集中在客户细分上。这种技术可以帮助企业根据客户的性别、收入和交易行为等特征将他们划分为不同的群体，从而实施更有效的市场营销策略。

2、客户细分是CRM实施的前提，通过区分客户群体，企业能够实施精准的市场营销策略，提高客户满意度和企业利润。客户细分可以通过分类或聚类方法实现，比如将客户分为高价值和低价值类别，从而确定影响分类的因素，提取相关数据，并应用算法得出分类规则。获取新客户方面，客户响应分析至关重要。

3、CRM系统既可以协助企业进行管理、提高工作效率、维护客户关系，还可以获取数据并分析，帮助企业管理者进行决策，帮助企业更好地发展。

4、在第三部分，作者重点展示了数据挖掘在CRM中的商业价值和实用功能，包括客户盈利能力的分析、客户获取策略、交叉营销的实践、客户保留策略，以及市场和客户细分的精细操作。这部分内容为读者展示了数据挖掘如何助力提升客户关系管理的实效性。

1、通常是SqlServer数据库。我单位用的全管CRM客户关系管理系统就用的SQL数据库。

2、CRM（Customer Relation Managemen）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等领域，它的目标是提供更优质、更快捷的服务吸引并保持客户，通过业务流程的全面管理降低仓业成本。

3、数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。

4、首先，我们构建了数据挖掘中的概念数据集成模型，通过OLAP集成XML和关系数据，提出了UML星系模式，为多数据源的多主题OLAP分析提供了一种有效方法。接着，我们研究了组合分类方法，利用遗传算法优化分类规则，提升了分类精度和可解释性，尤其在CRM中的客户风险分析和获取策略上展现出显著效果。

1、数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢。

2、CRM系统数据挖掘工作的重要性已经不需要进行过多的解释，CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。

3、CRM系统中记录着客户的各种联系方式，销售人员可以采用多种途径对客户跟进回访，还支持定期对特定的客户发送祝福短信或邮件等，利用CRM对客户数据进行多层次分析，帮助企业更深入地理解客户的其实意图，较大化地开拓客户价值。不仅仅是满足基本需要，还可以提供增值服务。

4、大数据时代，采用大数据营销方式是主导。CRM客户关系管理系统是云时代和大数据时代飞速发展的产物，CRM在企业的普遍应用，说明企业已经将其作为挖掘客户需求的主要应用。

5、CRM系统可以全方位的对客户资料以及信息进行辨别，当客户联系企业销售人员时，可以第一时间知道是哪位客户，还可以避免多个销售人员对同个客户进行跟进，大大提升了企业销售人员的工作效率。

6、大数据广泛应用于各个行业中的今天，每时每刻都在产生着庞大的数据碎片信息，企业则需要收集、分析、总结、分辨出真正的客户，才能发掘有价值的商机，分辨出谁是我们的真正客户。