数据挖掘在CRM中的应用

　　数据挖掘在CRM中的应用

　　(一)利用数据挖掘技术进行客户分析，保有优质老客户客户关系管理的基本理念说明了保持老客户比发展新客户会带给企业更多的效益。保持原有的客户资源，与客户建立一种长期的关系是客户关系管理理论的最终目标之一。随着3G时代的到来，3G客户资源争夺是现阶段各大电信运营商的商业目标。将老客户资源全部由现有网络过渡到3G网，是中国移动现阶段客户管理的主要目标。为保有优质老客户，中国移动利用数据挖掘技术，主要采用以下应用策略：

　　1.利用数据挖掘技术，分析客户实际情况，提升客户忠诚度在CRM系统中，建立客户信息档案，并通过数据挖掘技术对客户的消费情况、产品订购情况以及投诉情况进行记录和分析，获得客户的忠诚度。根据分析结果制定出更合理、更符合用户需求的营销策略，从而全面提升客户的忠诚度。

　　2.利用数据挖掘技术，细分目标客户，实现客户价值管理，提升客户贡献度

　　客户价值管理是CRM的核心，即通过数据挖掘技术对客户的特征、价值取向、购买行为等进行深入分析， 区分不同客户对企业的价值大小，根据客户对中国移动的贡献度的大小，可以将客户区分高价值客户、普通客户和损益客户，针对不同性质客户提供多样的服务，满足不同层次客户的需求，提升客户的贡献度。

　　一般采用ABC(Activity Based Costing)评价法对客户资源价值进行科学的区分和评价。ABC评价法是根据利润额来区分客户，其原理是根据客户对企业利润额的分布规律：“企业80%以上的利润来源于20%的客户，70%的客户提供不足20%的利润，10%的客户会削弱企业的盈利水平”。有了正确的客户资源价值评价方法，企业可以合理的对客户价值进行评价，细化目标客户，建立适用的金字塔型客户结构，企业可以根据客户类型实施精细化运营策略，提升客户贡献度。

　　3.利用数据挖掘技术，分析客户数据，挖掘、获得客户发展潜力

　　客户在刚入网时，不一定就是高利润客户，有的客户目前虽然不是重点客户，但有成为重点客户的潜质，对于这种用户也需要给予足够的关注，所以获得每个客户的发展潜力也是中国移动CRM的一个重要应用目标。

　　4.利用数据挖掘数据，进行数据分析，提升客户预警能力，防止客户流失

　　随着各项服务成本的不断降低，各个电信企业对3G市场客户资源的争夺力度在不断加大，客户将会频繁更换移动运营商。为了最大程度的减少转网客户数量，中国移动利用数据挖掘技术，对客户数据进行有效分析，通过客户消费ARPU值、数据业务流量、网间通话量等异常监控，有效的发现客户流失的前兆，提升CRM系统客户流失预警能力。通过对客户行为的分析，制定面向客户的个性化挽留策略，消除客户的离网倾向，保有老客户。

　　(二)数据挖掘关注潜在用户特征，发展新的客户资源，获取新顾客

　　除了保有老客户，发展新客户也是中国移动在3G时代，客户关系管理的最终目标之一。在4C理论的基础上，利用市场调查、CRM的数据挖掘技术和数据分析能力，得到用户对电信业务的关注点和其他重要数据，最大范围的得知潜在客户资源在哪里，然后制定有效的营销政策，有目的开发相应业务，吸引大量新客户。通过客户认知(Customer Identifying)、客户获取(Customer Acquiring)发现有价值的客户，通过挖掘潜在客户，来实现企业盈利率的最大化。

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