原创《数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用》：这篇客户关系管理论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：伴随电子商务的不断发展,产生于电子商务平台的客户信息量不断增大,如何深入挖掘并有效应用这些客户信息,做好客户关系管理,以为电子商务企业的重要决策提供数据支持,是当下电子商务进一步发展的关键.本文简单阐述了数据挖掘与电子商务客户关系管理的基本概念,分析了电子商务客户关系管理当中的数据挖掘模式,并就电子商务客户关系管理中数据挖掘的实际运用进行了探讨.
关键词：数据挖掘 电子商务 客户关系
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）06（b）-0121-02
进入信息社会,数据呈爆炸式增长.面对海量数据,决策者迫切需从大数据当中提取出有价值的信息,以为其决策提供可靠支持.客户关系管理是电子商务活动的重要组成部分,为维护老客户,同时挖掘新的、潜在的客户,就需运用到数据挖掘技术,通过挖掘有效数据及信息,以为企业的个性化服务与针对性电子商务活动提供可靠依据,以增强企业的市场竞争力.
1 数据挖掘与电子商务客户关系管理概述
1.1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘,又叫数据库存知识发现.简单来说,数据挖掘即是自数据库或是数据仓库当中将一些隐含的、具潜在应用价值的信息或模式进行提取的操作.数据挖掘融合了多个领域的理论与技术,包括数据库、人工智能、统计学、模式识别、数据可视化、信息检索等,目的在于挖掘隐藏于海量数据背后的有价值的信息[1].
1.2 电子商务客户关系管理的概念
客户关系管理,简单CRM,是指通过对客户资源进行整合、系统化地研究客户数据,以为吸引客户,并客户提供更优质、更具针对性的服务,从而实现企业“以客户为中心”的市场战略的管理手段.电子商务平台通过电子商务活动积累了大量的客户数据,若能充分、深入挖掘这些客户数据,不仅可为现有客户提供个性化的服務,而且还可通过分析客户了解市场导向,以吸引并发现新客户.
2 电子商务客户关系管理中数据挖掘的模式
2.1 分类模式
分类模式,即指将海量数据当中依某个给定的类进行数据集中映射,以实现数据预测,属数据分类器.数据挖掘的分类模式包括统计法、决策树法、粗糙集法等方法.分类模式就如同一棵分类树,其依数据值自树根开始搜索,沿数据满足给定类的分支柱上进行查找,待找到树叶后即将其进行归类.将分类模式应用于电子商务的CRM当中,通常是要将客户信息数据进行分类,以应用于数据预测.
2.2 聚类模式
聚类模式是依某些特定的属性将数据进行分组划分,组与组之间的差别是非常大的,但组内数据的差别非常小.相比于分类模式,聚类模式在实施聚类以前是未设置好相应组别的,即将要划分入组的类别与个数也是未知数.将聚类模式应用于电子商务CRM当中,主要是用于对客户群进行细分.
2.3 关联模式
关联模式是指不同数据项之间的关联规则,关联规则主要用于对不同事物同时出现的规律与知识模式进行描述.采取关联模式实施数据挖掘时,应特别注意要深入了解数据,明确分析目标,并做好数据的准备工作,选择适宜的支持度与可信度,并全面掌握关联规则.电子商务的CRM当中广泛使用关联模式,其中最主要的是通过利用关联规则来对客户的购买行为进行分析,以探询客户的购买行为模式.
2.4 序列模式
序列模式类似于关联模式,其是将不同数据的关联性与时间相互联系.在采取序列模式进行数据挖掘时,首先应了解事件发生与否,其次还要确定事件的发生时间.电子商务CRM当中也广泛使用序列模式,如目录销售公司可利用序列模式获取不同数据之间的关联性,依客户本次的购买情况对客户下次购买商品的目录进行预测.
3 数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用
3.1 获取新客户
以往电子商务获取新客户的方法主要是通过投放媒体广告、发传单等方式实现,此方式虽具一定效果,但其覆盖面有限,且无法做到有的放矢,在很大程度上加大了企业的营销成本[2].而数据挖掘可从电子商务现有的客户数据当中挖掘出有效数据,建立数据模型,并利用分类模式来寻找潜在客户.电子商务企业首先可对现有客户数据进行分类,然后对客户共性进行分析,再分析客户类型与老客户共性之间的关系.在遇到新客户时,首先可依所了解的信息对新客户进行分类,并将其与老客户的共性进行对比,然后确定新客户的分类,并判断此客户是否为潜在客户,若为潜在客户,即可依老客户共性向其推送个性化的服务,做到有的放矢,有效提高了客户关系管理的效率与效果.
3.2 客户细分
客户细分是指将庞大的消费群体依一定相似性进行小个的群体细分操作,在进行细分后,同一小群体的消费者具较大相似性,且有别于其他小群体.如依年龄不同将消费者进行小群体划分即为客户细分的一种.客户细分有利对数据进行高层次观察,针对不同小群的客户可采取不同的服务方法.数据挖掘中的分类模式、聚类模式是应用于电子商务客户关系管理当中客户细分的主要模式.通过分类与聚类,企业可将其所拥有的客户以类别、年龄、职业、地址、喜好等属性进行划分,以为客户提供一对一的服务.
3.3 保持老客户
多年的市场实践证明,开发一个新客户的成本要比维护一个老客户的成本高出许多,且老客户的消费行为具一定固定性,有利维持企业经济效益,这也是当下企业努力保持老客户的主要原因.为能有效保持老客户,就有必要对老客户相关信息进行深入挖掘.利用数据挖掘中的聚类模式,可深入挖掘电子商务企业现有客户的各种信息,如个人资料、消费行为、消费信用等,通过分析现有客户的购买习惯与访问内容,并对现有客户进行聚类,主动为现有客户提供一些具针对性的产品与服务,使老客户能迅速找到自身所需的产品或服务,这既体现了对老客户的关心,同时也是推出新产品或服务的一种重要方式,有利提高老客户忠诚度,有效保持老客户,避免客户流失.
3.4 提高客户价值
从企业客户来看,企业的大部分利润多数是源于小部分客户的,为能提高企业效益,就必须确定客户的赢利能力[3].企业在长期的经营活动当中积累了大量的客户数据,这些数据之间有着某种联系,若企业能掌握并利用这些联系,其不仅可提高销售量,而且还可加强客户的满意度和忠诚度.利用数据挖掘中的关联与序列模式,可通过了解客户购买商品的时间与类型,来分析出客户的购买行为模式,从而预测客户的再次消费行为.
4 结语
总而言之,客户资源是企业发展的关键,在很大程度上体现了企业的市场竞争力.就当前社会及市场发展而言,电子商务企业要想于激烈的市场竞争当中取做到优势地位,就必须做好企业的客户关系管理.利用数据挖掘技术可充分、深入挖掘由电子商务活动所产生的客户信息,在进行必要分析之后,即可为客户提供更加优质、具名地对性的服务,以实现企业竞争力的提高.
参考文献
[1]汪莹,王光岐.数据挖掘在电商企业CRM中的应用[J].石家庄经济学院学报,2014,37（5）：101-104.
[2]廉祥丽.数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用分析[J].电子技术与软件工程,2016（1）：179-180.
[3]李静.基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究[J].现代电子技术,2015,38（11）：126-128.
客户关系管理论文参考资料：
结论：数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用为大学硕士与本科客户关系管理毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写客户关系管理方面论文范文。
