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[摘 要] 先进的CRM管理理念需要适当的信息技术作为支撑才能得以落实。本文旨在利用数据挖掘等技术构建面向电信企业的分析型CRM系统,并力求使分类与预测等功能准确、灵活、实用,从电信企业业务数据中挖掘有意义的决策支持信息,使企业获得更大的收益。
[关键词] 数据挖掘;CRM;电信行业
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 03 . 034
[中图分类号]F270.7;TP39 [文献标识码]A [文章编号]1673 - 0194(2010)03 - 0083 - 02
0引言
随着市场营销模式由传统的4P转向4C,企业的战略目标也由以“产品为中心”转变到“以客户为中心”,使CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)变得越来越重要。CRM的管理理念已经非常成熟,落到实处却还需要一个艰难的过程。比如认可2/8原则,却不知20%的客户如何来识别;意欲提高客户忠诚度和满意度,却难以动态把握好客户需求;想有针对性地营销,却无法找出真正高盈利客户的喜好与潜在需求等。
对于电信企业情况也是如此。电信企业的产品和服务受众面非常广,如何更好地进行客户管理变得尤为重要。针对这种情况,本文旨在研究一种面向电信企业的分析型客户关系管理系统模型,充分利用电信企业的海量运营数据,从中挖掘有价值的信息,使企业迅速获得管理、决策所需的关键信息,使企业能够将先进的客户关系管理理念应用于实际管理,以及时掌握企业内外发展状况,更好地应对突发事件,帮助企业管理者作出正确、及时的管理决策。
1系统模型设计
根据电信企业的业务需求和管理需求,设计面向电信企业的分析性CRM系统模型(如图1所示)。系统分为业务处理、异构数据导入和深层数据分析3部分。
业务处理部分对客户的基本信息、产品和服务进行维护,提供日常业务处理功能用于处理电信企业的日常业务,同时产生的业务数据及月结信息留作进一步的深层数据分析之用。提供FAQ(Frequently Ask Question)应答功能,解析客户用自然语言表达的问题,并在数据库中搜索相匹配的答案。
4总结
数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,数据挖掘使企业能够从过去的业务数据中找出对未来有用的信息。本文通过数据挖掘技术为电信企业构建分析型的客户关系管理系统,使企业通过对客户的更好了解来改善其市场、销售和客户支持。研究目标在于数据分析的准确性和管理分析的灵活性,以更好地满足企业的不同管理需求,更好地为管理者提供决策支持。
主要参考文献
[1] 董金祥,等.客户关系管理[M].杭州:浙江大学出版社,2004.
[2] 栾世武.数据挖掘给企业应用带来什么[J]. 微电脑世界,2000(23).
[3] [加]韩家炜,坎伯.数据挖掘概念与技术[M].范明,等,译. 北京:机械工业出版社,2001.
[4] 苏新宇,等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.
[5] [美]Pang-Ning Tan.数据挖掘导论[M].范明,等,译. 北京:人民邮电出版社,2006.
[6] [美]Michael JABerry,Gordon SLinoff. 数据挖掘技术[M].北京:机械工业出版社,2006.
[关键词] 数据挖掘;CRM;电信行业
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 03 . 034
[中图分类号]F270.7;TP39 [文献标识码]A [文章编号]1673 - 0194(2010)03 - 0083 - 02
0引言
随着市场营销模式由传统的4P转向4C,企业的战略目标也由以“产品为中心”转变到“以客户为中心”,使CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)变得越来越重要。CRM的管理理念已经非常成熟,落到实处却还需要一个艰难的过程。比如认可2/8原则,却不知20%的客户如何来识别;意欲提高客户忠诚度和满意度,却难以动态把握好客户需求;想有针对性地营销,却无法找出真正高盈利客户的喜好与潜在需求等。
对于电信企业情况也是如此。电信企业的产品和服务受众面非常广,如何更好地进行客户管理变得尤为重要。针对这种情况,本文旨在研究一种面向电信企业的分析型客户关系管理系统模型,充分利用电信企业的海量运营数据,从中挖掘有价值的信息,使企业迅速获得管理、决策所需的关键信息,使企业能够将先进的客户关系管理理念应用于实际管理,以及时掌握企业内外发展状况,更好地应对突发事件,帮助企业管理者作出正确、及时的管理决策。
1系统模型设计
根据电信企业的业务需求和管理需求,设计面向电信企业的分析性CRM系统模型(如图1所示)。系统分为业务处理、异构数据导入和深层数据分析3部分。
业务处理部分对客户的基本信息、产品和服务进行维护,提供日常业务处理功能用于处理电信企业的日常业务,同时产生的业务数据及月结信息留作进一步的深层数据分析之用。提供FAQ(Frequently Ask Question)应答功能,解析客户用自然语言表达的问题,并在数据库中搜索相匹配的答案。
4总结
数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,数据挖掘使企业能够从过去的业务数据中找出对未来有用的信息。本文通过数据挖掘技术为电信企业构建分析型的客户关系管理系统,使企业通过对客户的更好了解来改善其市场、销售和客户支持。研究目标在于数据分析的准确性和管理分析的灵活性,以更好地满足企业的不同管理需求,更好地为管理者提供决策支持。
主要参考文献
[1] 董金祥,等.客户关系管理[M].杭州:浙江大学出版社,2004.
[2] 栾世武.数据挖掘给企业应用带来什么[J]. 微电脑世界,2000(23).
[3] [加]韩家炜,坎伯.数据挖掘概念与技术[M].范明,等,译. 北京:机械工业出版社,2001.
[4] 苏新宇,等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.
[5] [美]Pang-Ning Tan.数据挖掘导论[M].范明,等,译. 北京:人民邮电出版社,2006.
[6] [美]Michael JABerry,Gordon SLinoff. 数据挖掘技术[M].北京:机械工业出版社,2006.