论文部分内容阅读
随着信息时代的来临和世界经济一体化的发展，企业面临着日益激烈的挑战，如何提高企业竞争力已成为一项重大的课题。许多企业已经实现了以生产为中心到以客户为中心的管理思想的改变，而客户关系管理也受到愈来愈多的关注。从本质上讲，客户关系管理是一种管理理念而不是技术进步的结果，但技术进步确实为它的发展提供了最佳契机。过去由于技术的限制，企业信息系统的开放性不足，造成跨系统之间的整合不容易实现，因此全方位了解顾客，把握客户的特征与需求只能是一种理想。然而在信息技术快速发展的条件下，透过跨平台整合，加上日益成熟的数据仓库和数据挖掘技术，使得企业能更有效地掌握客户的行为及需求。如果企业把利润作为自己的目标，客户关系管理则是达到这个目标的最有用的工具，而数据挖掘则是这个工具的最佳引擎。
数据挖掘是从大量数据中寻找隐藏的信息，如趋势、特征及相关性的过程，也就是从数据中挖掘信息或知识。具体到客户关系管理中，企业通过数据挖掘，可以对企业经营策略、目标定位、操作效能与测量评估等几个方面进行分析，从市场与顾客所搜集积累的大量数据中高效率地挖掘出消费者最关心、最重要的答案，并且以此建立真正由客户需求出发的客户关系管理。同时，完整的数据挖掘还可从系统提供的大量顾客数据中，挖掘到充分的信息来指导管理层的决策，使他们能在适当的时间、地点，为顾客提供合适的产品及服务，大幅提高作业的效率。本文主要从分析数据挖掘技术的商业价值入手，探讨了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用、数据挖掘的方法以及数据挖掘技术的建模流程。同时，通过分析企业实施客户关系管理失败的原因及客户关系管理中应用数据挖掘技术存在的问题，提出了利用数据挖掘技术优化客户关系管理的策略。