數據挖掘在客戶關系管理(網上審批系統)中的應用

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       隨著經濟全球化進程的加速，企業(yè)面臨的競爭愈來愈激烈，越來越多的企業(yè)認識到，客戶對企業(yè)的忠誠不僅來自于企業(yè)提供的商品，而且來自于服務等非實體性因素。借助先進的信息技術發(fā)現潛在的新客戶以及保持并改善與老客戶的關系已成為企業(yè)的迫切需求。針對每個客戶的不同要求，提供更為個性化的系列服務也已成為企業(yè)生存的根本法則。然而現實中企業(yè)的資源總是有限的，不可能平等細致地研究每一個顧客的所有要求，所以企業(yè)必須通過數據挖掘技術將客戶進行分類，使企業(yè)更加準確地為目標客戶提供全面和優(yōu)質的服務，同時通過改善業(yè)務流程降低企業(yè)運營成本，從而整體上提高企業(yè)的市場競爭力。

　　1 網上審批系統的體系結構

　　網上審批系統即“客戶關系管理”，是以信息技術為手段，以為更多的客戶提供服務為目標，對企業(yè)和客戶之間的交互活動進行管理。

　　1.1 網上審批系統的目標

　　網上審批系統一方面通過提供更快速和周到的優(yōu)質服務吸引并保持更多的客戶;另一方面通過對業(yè)務流程的全面管理來減低企業(yè)的成本。設計完善的網上審批系統解決方案可以幫助企業(yè)在拓展新收入來源的同時，改進與現有客戶的交流方式。據國際網上審批系統論壇的統計，國際上成功的網上審批系統實施，能給相應的企業(yè)每年帶來6%的市場份額增長，提高9%～10%的基本服務收費。

　　1.2 網上審批系統的組成

　　網上審批系統一般由業(yè)務操作子系統，客戶合作子系統和數據分析子系統3個部分組成。

　　(1)業(yè)務操作子系統主要是借助IT技術，通過營銷流程、銷售流程和服務流程等業(yè)務流程的制定與管理，讓企業(yè)在進行銷售、營銷和服務時，采用最佳方法取得最佳效果。最后將經營活動中產生的數據和信息記錄到數據庫中。

　　(2)客戶合作子系統用于對客戶和企業(yè)進行交互方式的管理。它是一種整合的企業(yè)與客戶互動的渠道，企業(yè)與客戶聯系的渠道包括電子郵件、呼叫中心、客服中心、網站和電子社區(qū)等，其目的是提升企業(yè)與客戶的溝通能力，強化服務的質量與時效性。

　　(3)數據分析子系統是網上審批系統中的核心部分，它強調對各種數據的分析，并從中得到有價值的信息。它通過客戶合作子系統和業(yè)務操作子系統等不同渠道收集各種與客戶接觸的資料，經過匯總、整理等數據處理，通過線上分析(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)等智能技術，幫助企業(yè)全面了解客戶的分類、行為、滿意度、需求等信息，以尋找企業(yè)的潛在市場和預測可能的風險，最后將分析結果反饋給業(yè)務操作子系統和客戶合作系統。

　　2 數據挖掘定義和分析方法

　　數據挖掘也稱數據開采，數據采掘等。一種比較公認的定義是W·J·Frawley，G·Piatetsk Shapiro等人提出的：數據挖掘就是從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識。這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用信息，提取的知識表示為概念、規(guī)則、規(guī)律和模式等形式。這個定義把數據挖掘的對象定義為數據庫。目前更廣義的說法是：數據挖掘意味著在一些事實或觀察數據的集合中尋找模式的決策支持過程。數據挖掘的對象不僅是數據庫，也可以是文件系統，或其他任何組織在一起的數據集合。

　　2.1 數據挖掘分析方法

　　數據挖掘分析方法大致包括關聯規(guī)則分析、序列模式分析、聚類分析、分類分析。

　　(1)關聯規(guī)則分析即通過對記錄數據的分析研究產生關聯規(guī)則，繼而利用關聯規(guī)則挖掘隱藏在數據間的相互關系，它能發(fā)現數據庫中譬如“90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時是否購買商品B”之類的知識。

　　(2)序列模式分析基本上與關聯規(guī)則分析相同，但它的側重點在于分析數據間的前后序列關系。它能發(fā)現數據庫中形如“在某一段時間內，顧客購買商品A，接著購買商品B，然后購買商品C，即序列A、B、C出現的頻率”之類的知識。

　　(3)聚類分析是通過分析數據庫中的記錄數據，根據一定的分類規(guī)則，合理地劃分記錄集合，把相似的記錄在一個集合里。它能夠發(fā)現數據庫中譬如“哪些顧客購買了A商品，他們有著什么樣的共性”之類的知識。

　　(4)分類分析即通過分析示例數據庫中的訓練集，建立分類模型和挖掘出分類規(guī)則，然后用這個分類規(guī)則對其他數據庫中的記錄進行分類。它解決的問題基本上與聚類分析相同，但由于有訓練集可供反復驗證，因此結果更加準確可靠。在現實問題中，企業(yè)基本上都有著大量的歷史記錄數據可供使用，而且網上審批系統中普遍存在著客戶分類問題，所以分類分析方法是數據挖掘技術應用于網上審批系統時最經常使用的方法。

　　2.2 數據挖掘在網上審批系統中的應用

　　由于網上審批系統的應用能夠提高企業(yè)效率，提升客戶的忠誠度、節(jié)省運營開支和增加營業(yè)收入，所以越來越多的企業(yè)開始建立網上審批系統。根據International Data Corporation(國際數據公司)2002年的調查結果顯示，全球網上審批系統市場以每年平均18.6%的速度增長，到2008年達到114億美元。然而隨著網上審批系統中數據庫技術的迅速發(fā)展以及業(yè)務操作流程自動化的廣泛應用，企業(yè)積累了越來越多的數據。巨增的數據背后蘊藏著豐富的知識，而目前的數據庫技術雖可以高效地實現數據的查詢、統計等功能，卻無法發(fā)現數據中存在的關系和規(guī)則，無法根據現有的數據來預測未來的發(fā)展趨勢，從而出現了“數據爆炸而知識貧乏”的現象。

　　數據挖掘技術融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術，能夠找出過去數據之間的潛在聯系，從而對將來的趨勢和行為進行預測和指導，進而很好地支持人們的決策。此外根據“馬特萊法則”：給一個公司帶來80%利潤的是20%的客戶。按照這個原則，如果能把這20%的客戶找出來，提供更好的服務，對于公司的發(fā)展和業(yè)績的增長無疑是最大的幫助。

　　根據2008年第四季度全球PC廠商市場份額報告，誕生于1984年的戴爾計算機公司全球名列第二。短短20多年的時間，就獲得如此巨大的成功，這與戴爾公司自成立開始便采用的區(qū)分客戶群中的不同客戶、尋找出有較高的企業(yè)價值的客戶的思想是密不可分的。戴爾公司通過對每個客戶的平均收益、較高利潤產品或服務的使用百分比、銷售或訂單的趨勢(升或降)以及客戶支持或服務的成本等方式來評估客戶的長期價值。根據客戶對企業(yè)的價值的不同將其分在不同類別的組內，同一組內的客戶對企業(yè)有相同或相似的價值。將客戶由高到低依次劃分為白金客戶、簽約客戶、注冊客戶和普通客戶四類。對不同的客戶提供不同級別的服務，客戶的級別越高，將獲得越為完善和個性化的服務。

　　在當前迅速變化的商業(yè)環(huán)境下，企業(yè)經營者們都認為，誰能掌握客戶的需求趨勢、加強與客戶的關系、有效分析挖掘客戶數據和正確預測客戶服務發(fā)展方向，誰就能獲得市場競爭優(yōu)勢，在激烈的競爭中立于不敗之地。由此可見，在網上審批系統中應用數據挖掘技術是非常必要的。 2.3 數據挖掘在網上審批系統中的實施

　　數據挖掘技術在網上審批系統中的實施是一個循序漸進、循環(huán)反復和不斷調整的動態(tài)過程，主要包括如下4個步驟。

　　(1)確定業(yè)務對象

　　要想使數據挖掘技術在網上審批系統中起作用，企業(yè)首先要清楚地定義出業(yè)務中存在的現實問題。只有清晰地定義這些問題，企業(yè)才能夠確定在網上審批系統中應用數據挖掘技術的業(yè)務對象和所期望的商業(yè)目標，然后在此基礎上開展數據的收集和預處理工作，形成對數據的初步認識，了解數據的分布狀況，為建立預測模型打下基礎。

　　(2)進行數據準備

　　數據準備是數據挖掘過程中非常重要的一步，數據的好壞直接影響到最后挖掘的結果。數據準備按以下步驟進行。①數據的收集：根據業(yè)務問題收集所有與業(yè)務對象有關的數據，企業(yè)需通過制定嚴格的業(yè)務操作流程和協調好各個相關部門來完成數據的收集工作，要能夠及時和完整地從多種異構數據源中獲得目標數據。②數據預處理：對客戶數據進行清理，對所收集到的數據要驗證其規(guī)范性、完整性、真實性和有效性，數據預處理是為進一步挖掘做好準備。③數據轉換：將數據轉換成元數據模型，該模型是針對數據的數據挖掘算法建立的，一個真正適合挖掘算法的元數據模型是數據挖掘成功的關鍵。

　　(3)建立數據挖掘模型

　　根據所要解決的業(yè)務問題和所收集的數據的屬性確定要建立的模型類型。這一步是一個反復比較的過程，要綜合考慮多方面的因素，在多種建模方案中做出選擇，以求所建立的模型能夠實現商業(yè)目標，解決業(yè)務問題。

　　(4)解釋和評價模型

　　本階段是將數據挖掘的結果用更為容易理解和執(zhí)行的方式進行表述并對數據挖掘的質量進行評定。一般用兩個指標進行評估，一個是支持度，用來驗證結果的實用性;一個是可信度，用來驗證結果的準確性。如果評估的結果不好則可能需要重新整合數據或重新修正原有的模型。

　　以上步驟是不斷循環(huán)持續(xù)的動態(tài)過程，隨著系統的不斷擴展，客戶數據的不斷積累，先前建立的數據挖掘模型很可能不再有效，因此需要重新建立數據挖掘模型。同時，隨著企業(yè)業(yè)務需求的變化，可能又會有新的數據挖掘應用，因此基于數據挖掘的網上審批系統的實施應用不是一成不變的，而是隨著數據和業(yè)務需求的發(fā)展而改變的。