CRM系統(tǒng)：基于制造業(yè)的C R M 的客戶流失分析

基于制造業(yè)的C R M 的客戶流失分析 Analysis on the Loss of Clients Based on Manufacturing Industry CRM ■中山大學數(shù)學與計算科學學院 陳思行/CHEN Sixing 長沙中聯(lián)重工科技發(fā)展股份有限公司　陳保鋼/CHEN Baogang 摘　要: 客戶流失分析是一種應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的預測性分析。本文試圖從制造業(yè)的客戶關系管理（CRM）的整 體概念和技術(shù)的理解出發(fā),將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中有代表性的系統(tǒng)聚類分析法和決策樹ID3算法思路應用于制造企業(yè)的客戶流 失分析。為基于制造行業(yè)的CRM 的客戶流失分析做一初步的探討。 關鍵詞 : CRM 數(shù)據(jù)挖掘　系統(tǒng)聚類　決策樹ID3　客戶流失 隨著全球經(jīng)濟一體化的浪潮，中國正在成為世界 制造業(yè)的中心, 它為中國的企業(yè)提供了更多機會的同 時，也帶來了更強勁的競爭。隨著全球化競爭的加劇, 制造企業(yè)開始尋求新的戰(zhàn)略競爭點, 整個產(chǎn)業(yè)也逐漸從 產(chǎn)品和價格競爭轉(zhuǎn)向服務競爭。為了提高企業(yè)的競爭 力，目前很多企業(yè)在信息化技術(shù)方面加大了投入。比 如ERP、PDM 和CRM 等信息技術(shù)在企業(yè)的推廣應用等。 E R P 的意思是企業(yè)資源計劃，系統(tǒng)主要包括四大 部分，即財務管理、生產(chǎn)制造管理、分銷與后勤管理 及其他管理模塊。它的重點是在企業(yè)的內(nèi)部生產(chǎn)領域。 它強調(diào)的是以產(chǎn)品為中心,以企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)領域為重點。 P D M 側(cè)重于對產(chǎn)品開發(fā)階段數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品 數(shù)據(jù)的管理，它的體系結(jié)構(gòu)是強調(diào)以文檔為中心的研 發(fā)流程管理， 重點在于建立文檔之間的聯(lián)接。 CRM（Custom Relationship Management）的意思 是客戶關系管理，它強調(diào)把客戶放在核心位置， 其理念 要求企業(yè)完整地認識整個客戶生命周期，圍繞“客戶 接觸點”，提供與客戶溝通的統(tǒng)一、集成的平臺和工具， 涉及企業(yè)一切與客戶有關的信息交互進行處理，提高 員工、客戶接觸的效率和客戶反饋率，為客戶提供整 體的服務! 同時采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對有關信息進行分 析，得到有價值的信息和知識。 如果說現(xiàn)在企業(yè)的競爭是產(chǎn)品的競爭、企業(yè)資源 的競爭；那么，不久的將來它將轉(zhuǎn)向以客戶為中心的 服務上。C R M 系統(tǒng)正是為滿足上述需求應運而生。目 前，在發(fā)達國家，制造業(yè)的服務創(chuàng)新已成為企業(yè)利潤 的增長點。 基于制造業(yè)的C R M 的客戶流失分析 Analysis on the Loss of Clients Based on Manufacturing Industry CRM ■中山大學數(shù)學與計算科學學院 陳思行/CHEN Sixing 長沙中聯(lián)重工科技發(fā)展股份有限公司　陳保鋼/CHEN Baogang 本文針對C R M 客戶關系管理中的客戶流失問題， 結(jié)合制造業(yè)的特點，從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)層面進行思路探 討。試圖得到企業(yè)管理層面和信息技術(shù)層面對CRM 客 戶關系管理中的客戶流失問題予以關注，為企業(yè)未來 贏得新的利潤增長點。 1　問題由來 C R M 對制造商的作用在于了解客戶所有的行為 活動并確保與客戶的關系。它能把前端辦公和后臺生 產(chǎn)聯(lián)系起來, 是企業(yè)和客戶的交叉點, 能幫助制造商 制造出定制化的產(chǎn)品, 增加銷售并降低營銷開支, 且 使客戶的購買變得更加方便。制造業(yè)CRM 系統(tǒng)主要 包括營銷管理、銷售管理、服務管理、呼叫中心、客 戶信息管理、決策支持等多個模塊。它的關鍵技術(shù)之 一在于能否提供基于聯(lián)機分析處理的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)， 從而具備動態(tài)、整合的客戶數(shù)據(jù)管理和查詢功能，對 客戶購買行為具有參考功能；對客戶流失具有警告功 能。此外，CRM 的客戶分類技術(shù)，讓企業(yè)建立起一對 一的客戶服務體系, 實行差異化客戶管理（如根據(jù)客 戶特點, 可將其分為① 內(nèi)在價值型客戶。② 外在價 值型客戶。③ 戰(zhàn)略型價值客戶）， 為客戶創(chuàng)造非同一 般的價值, 也是企業(yè)從中獲得長久利潤、需要引起關 注的關鍵技術(shù)之一。 工程機械尤其是混凝土機械近年來獲得了迅猛發(fā) 展，與此同時，混凝土機械產(chǎn)品市場又有兩大特點：一 是市場需求發(fā)展大，產(chǎn)品使用周期短，兩三年后的回 頭客相當多；二是隨著社會改革的推進和國家投資方 向的轉(zhuǎn)移，客戶群體會有較大方面的變動。如國有企 業(yè)占主體時，以國企為主要購買力；而隨著商品租賃 業(yè)發(fā)展，個體購買又成為了主力；而大型建設施工購 買又回到了建設施工單位。由于市場的競爭，相同產(chǎn) 品的制造廠家對客戶的爭奪往往相當激烈，有時甚至 到了白熱化的地步。 顯然，我們既要大力發(fā)展新客戶，又要努力保留舊 客戶。保留一個舊客戶要比爭取一個新客戶便宜的多。 為改進保留客戶的一種途徑就是客戶真正流失之前準確 預測并采取行動挽留客戶，而基于客戶關系管理的數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)和方法是解決該問題的途徑。一般說來，針對 C R M 中客戶獲得、客戶保留、客戶忠誠和客戶贏利分 析各個方面，客戶特性及客戶行為信息的分類具有相當 重要的意義。最大程度的預測潛在的客戶流失是我們需 要密切關注的。采用數(shù)據(jù)挖掘的分類思路可以在制造業(yè) 客戶關系管理中起到相當重要的作用。 2　CRM 軟件中常用數(shù)據(jù)挖掘方法 利用數(shù)據(jù)挖掘的分類算法構(gòu)造CRM 的分類器，是 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領域中的重要應用之一。數(shù)據(jù)挖 掘的中的聚類方法和決策樹分類算法是常見的，也是 一種相對準確、有效的分類方法。 C R M 相關技術(shù)的發(fā)展日新月異，它包括運營型 （前臺），分析型（后臺），協(xié)作型（渠道）。這里尤其是 分析型C R M 的技術(shù)發(fā)展得最快，這也是很多C R M 理 想中的功能實現(xiàn)成為可能的關鍵。數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖 掘和呼叫中心是三個其主要的技術(shù)組成。本文主要分 析數(shù)據(jù)挖掘部分。 所謂數(shù)據(jù)挖掘是從大型的數(shù)據(jù)庫中提取隱藏的、 有預測性的信息，它是能幫助企業(yè)從已有數(shù)據(jù)中提取 到最先進和流行的趨勢并為其提供效益。簡言之，數(shù) 據(jù)挖掘是應用數(shù)據(jù)分析和運算法則來探索數(shù)據(jù)模式并 進行科學地描述和預測。 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有如下幾種： 2.1　回歸預測 回歸預測是比較傳統(tǒng)的預測方法，它是根據(jù)歷史 記錄分析得出總體趨勢，并將這種趨勢用某種數(shù)學方 程式來表示。利用這個方程式，就可以輸入未來的一 個或多個變量計算出預測結(jié)果。如果方程式的變量是 一次方的，那么就成為直線性回歸，如果是多次訪問 的，就成為區(qū)線性回歸。典型的客戶流失預測都可以 采取回歸分析的方法。 2.2　決策樹 決策樹是一種類似于枝丫形狀的二分制。數(shù)據(jù)分 析和預測方法，主要適用于對數(shù)據(jù)進行歸類分割和預 測。根據(jù)客戶特征，對客戶大市場進行分割，從而得 到相對較小的客戶群體。 2.3　聚類和鄰點預測 聚類和鄰點預測對于客戶關系管理來說是有類似 的分析目的的。聚類是指如何將一批數(shù)據(jù)按照相似特 性歸類，使我們能對他們有一個形象的概括性理解；鄰 點預測是在歸類的基礎上對未來數(shù)據(jù)進行預測。 2.4　規(guī)則導引 規(guī)則導引是從一個樣本數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)并歸納出數(shù) 據(jù)行為模式，即用“如果A,那么B,否則就是C”，這樣 的判斷語句來描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉庫中的規(guī)律。數(shù) 據(jù)挖掘技術(shù)中的規(guī)則導引就是要從大量的客戶數(shù)據(jù)中 發(fā)掘出這些規(guī)則。 3　制造企業(yè)CRM 數(shù)據(jù)挖掘綜述 在CRM 系統(tǒng)中，最重要最有挑戰(zhàn)性的則是對流失 客戶的預測。制造企業(yè)營銷和市場部門，根據(jù)購買產(chǎn) 品的客戶信息資料，通過數(shù)據(jù)挖掘方法，往往可以預 測潛在的流失客戶。 客戶流失分析就是應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，預測哪些 是潛在流失客戶，同時評估出最有效的客戶保持方法。 本文提出一套基于制造業(yè)CRM 系統(tǒng)中預測客戶流失的 方法的基本思路。 該方法一般分為三個步驟：第一，應用軟件對數(shù) 據(jù)進行挖掘測試，其中包括統(tǒng)一的客戶資料，客戶屬 性，購買信息，模型參數(shù)，模型等等。第二，應用數(shù) 據(jù)分析方法和所討論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶流失前的 行為分析進行簡化的知識發(fā)現(xiàn)。第三，應用系統(tǒng)聚類 和決策樹ID3 的方法對模型應用的實驗結(jié)果進行過程 分析。 常見的數(shù)據(jù)挖掘主要分為兩種：即探索性的數(shù)據(jù) 挖掘和驗證性的數(shù)據(jù)挖掘。其中探索性的數(shù)據(jù)挖掘中 最常使用的就是聚類，而驗證性數(shù)據(jù)挖掘的代表就是 分類。聚類分析法是一種無監(jiān)督的自下而上的學習過 程，主要目的是把沒有“標記”的數(shù)據(jù)分為有意義的 強力推薦： 天柏客戶關系管理系統(tǒng) 天柏客戶關系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專業(yè)性、實用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶為中心的協(xié)同管理思想和營銷理念，圍繞客戶生命周期的整個過程，針對不同價值的客戶實施以客戶滿意為目標的營銷策略，通過企業(yè)級協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達到留住客戶、提高銷售，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化的目的。通過對客戶進行7P的深入分析，即客戶概況分析(Profiling)、客戶忠誠度分析(Persistency)、客戶利潤分析(Profitability)、客戶性能分析(Performance)、客戶未來分析(Prospecting)、客戶產(chǎn)品分析(Product)、客戶促銷分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷售、營銷、客戶服務和支持等與客戶關系有關的業(yè)務流程并提高各個環(huán)節(jié)的自動化程度，從而幫助企業(yè)達到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場份額、尋求新的市場機會和銷售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力，使得企業(yè)在當前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。 關鍵詞：CRM,CRM系統(tǒng),CRM軟件,客戶關系管理,客戶管理軟件,客戶管理系統(tǒng),客戶關系管理軟件,客戶關系管理系統(tǒng)