数据挖掘在客户关系管理中的应用

　　数据挖掘对于客户关系管理系统来说有着巨大的基础辅助作用，它可以应用于获取新用户，保持优质客户和提升客户价值等几个方面。也正是有了这一技术的支持，才使得客户管理的目标得以实现，那么数据挖掘技术主要应用在客户管理系统中的哪些方面呢?

　　数据挖掘在客户关系管理中主要应用于以下方面：

　　(1)客户细分。

　　这是一个将消费群体划分为一个个细分群的过程，同属于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者被视为差异十分明显。采用数据挖掘的方法进行客户细分，数据数据驱动的客户细分。客户细分需要进行客户特征分析，即用数据来描述或给出客户或潜在客户特征的分析过程。

　　(2)客户获取。

　　在客户关系管理中，业务发展的主要指标里包括新客户的获取能力。数据挖掘技术可以用于对潜在客户群进行筛选，并把得出的潜在客户名单和这些客户感兴趣的优惠措施系统地结合起来，以增加市场推广活动产生的反馈率。为了有效实施客户获取策略，需要对客户反应行为模式进行分析。

　　(3)客户保持。　

　　行业竞争越来越激烈，对于企业来说，获得一个新客户的开支愈来愈大，而保持客户比获取新客户要节约成本，所以保持原有客户的工作也愈来愈有价值。客户流失或客户转移是许多行业都会出现的问题。保留客户的一种途径就是在客户真正的流失之前，就采取行动，这也就是流失模型价值所在。流失模型能预测账号在被激活后减少或停止使用一种产品或服务的行为。由于客户流失对公司利润有重大的影响，很多公司都把流失模型作为客户忠诚度计划的主要关注点。

　　(4)交叉营销。

　　公司与客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的关系，在双方建立这种关系之后，可以有很多中方法来优化这种关系：延长这种关系的时间;在维持这样的关系期间增加互相的接触;在每一次互相接触中获得更多的利润等。使用挖掘技术进行交叉营销一般都是从分析客户的公麦行为数据开始的。首先要得到关于现有客户消费习惯的数据。其中的关键在于要对所有的客户提供最合适的产品和服务。这样客户所接受的这些服务才能同时给卖方和买方带来最大的获益。

　　(5)客户风险分析。

　　数据挖掘方法可以为风险分析建立分类定位模型。

　　(6)欺诈风险。

　　欺诈检测模型通过了解客户的典型消费行为帮助公司减少损失。如果客户的消费习惯变化极大，则风险处理就采取措施停止或监控直到这种情况可评估为止。

　　客户关系管理是企业保持市场竞争力的重要手段，而数据挖掘技术是实现客户数据进入深入分析的有效工具。这一技术的使用高质量的实现了客户关系管理的目标，充分发挥了客户关系管理的作用，提升企业竞争优势。