数据挖掘是如何帮助企业开展电子商务环境下的crm的,数据挖掘对crm的影响并举例说明

电子商务客户关系管理

客户关系管理作为现在热门客户管理思想，在电子商务时代尤为适用。其核心是通过管理顾客信息资源，分析顾客需求，向顾客提供个性化的满意服务，达到和顾客建立长期、稳定、相互信任的关系的目的。传统商务环境下的客户关系存在的局限性 首先，客户概念过于狭隘。

电子商务企业开展网络客户关系管理（CRM）工作的主要目的是为了建立和维护与客户的长期、稳定且互利的关系，从而提高客户满意度和忠诚度，最终实现企业的持续盈利和增长。详细来说，首先，网络客户关系管理有助于电子商务企业更好地了解客户需求和行为。

在电子商务环境下，客户关系管理系统CRM是至关重要的工具，用于维护和管理与客户之间的关系。以下是电子商务环境下对CRM系统的需求：客户数据集成： CRM系统应能够集成多个渠道和平台上的客户数据，包括网站、社交媒体、电子邮件、电话和在线聊天等。这有助于建立全面的客户画像。

综上所述，客户关系管理是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它要求企业更了解现存和潜在客户，并有效实施客户关系管理。

客户信息管理：通过收集、整理和分析客户信息，了解客户需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务。客户互动管理：建立多种渠道的客户沟通和交流机制，例如在线客服、社交媒体、邮件等，及时回应客户反馈和投诉，提升客户满意度。

构建面向CRM的数据挖掘应用序言介绍

本书旨在深入探讨数据仓库、数据挖掘和客户关系管理（CRM）在电子商务中的应用，为那些对数据库市场、数据挖掘、CRM感兴趣的人提供实用指导。无论你是技术人员还是商务人员，都能在书中找到关于数据仓库体系结构、网络信息传递、数据挖掘技术以及CRM工具的详细内容，从而提升在客户关系管理中的实践能力。

①数据清理；②数据集成；③数据选择；④数据变换；⑤数据挖掘；⑥模式评估；⑦知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。

利用CRM将客户数据集中管理 客户无疑是企业发展的根本，企业需要建立自己的客户数据库。CRM系统拥有强大的客户信息管理的能力，可以详细记录客户信息，对客户的信息进行集中管理和共享，从而综合评估客户价值：客户今后的贡献度，客户将来的贡献度、客户忠诚度、客户信用度和客户成长潜力等。

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。

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。

CRM如何进行客户数据挖掘?

1、利用CRM将客户数据集中管理 客户无疑是企业发展的根本，企业需要建立自己的客户数据库。CRM系统拥有强大的客户信息管理的能力，可以详细记录客户信息，对客户的信息进行集中管理和共享，从而综合评估客户价值：客户今后的贡献度，客户将来的贡献度、客户忠诚度、客户信用度和客户成长潜力等。

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、一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模；其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价；最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。

CRM如何进行客户数据挖掘

数据挖掘技术：客户价值分析 使用RFM方法（最近购买日Recency， 各期购买频率Frequency， 各期平均单次购买金额Monetary）能够科学地预测老客户（有交易客户）今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。

CRM运用一段时间后，系统内就会积累大量的用户信息数据。用成交客户模型挖掘潜在客户 对于成交客户，可用CRM挖掘出他们的共性特征，由此来指导对潜在客户的行为。在初始使用销帮帮CRM时，客户可自定义用户的标签，比如地域、所处阶段、来源等等。

进入熟悉应用阶段，用户开始使用数据挖掘分析工具对客户细分和业务现象进行深入探究。这包括理解客户行为模式、市场规律和未被报表揭示的商机。此时，用户开始关注如何优化营销策略以适应客户细分和市场变化。

进行数据分析，哪些产品的销量较多，哪些销量较低，哪些产品就有季节性，哪些产品搭配在一起比较好销售，零售商可以根据CRM的数据分析得出结论并科学决策。举个例子：关于CRM数据挖掘提供的最有趣的例子就是沃尔玛啤酒加尿布的故事。一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。

细分模型」会根据一定的“推理规则”给客户打上不同的“标签”，通过“标签”可以对客户进行差异性分类。前面已经提到细分模型需要的是尽可能多的用户数据，那数据从哪儿来？数据怎么存储？数据怎么展示才能最好的发挥数据的价值并且便于继续深入挖掘？这也是CRM系统设计中的一个大命题，此处暂且点到为止。