基于数据挖掘的客户关系管理

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3.0 陈辉 2024-11-19 5 4 901.65KB 66 页 15积分
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第一章 绪论
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第一章 绪 论
§1.1 论文研究的背景和意义
随着科学技术的飞速发展和日益激烈的市场竞争，商家越来越强烈地感觉到
客户资源将是企业获胜的重要资源之一。二十世纪九十年代以来，客户关系管理
（Customer Relationship Management，CRM）得到了企业的普遍关注。CRM 不仅
在理论领域成为研究的热点，而且在应用领域也被国内外厂商和企业所高度重视。
可以预见继电子商务、ERP 之后，CRM 即将成为企业信息化的主导方向。这是市
场竞争不断激烈化和信息技术不断发展的必然趋势。
首先，在传统的市场体系下，企业仅关注产品的质量和成本控制，通常通过
改进技术和工艺来降低成本、提高利润。然而，随着市场经济加速发展，企业之
间的竞争越来越激烈，使得许多商品的品质区别越来越小，产品同质化的倾向越
来越强。这种产品同质化的结果使得品质不再是顾客消费选择的主要标准，越来
越多的顾客更加看中的是商家能为其提供何种服务，以及服务的质量和及时程度。
其次，随着我国市场从卖方市场向买方市场的转变，客户需求也从基本的产
品功能需求向多样化、人性化产品需求发展。供求关系的变化导致企业与客户的
关系发生根本的变化。客户需求的变化改变了企业竞争战略的思维方式，大规模
定制、个性化、互动化日益受到关注。客户对企业的生存与发展起着越来越大的
作用。“以产品为中心”的商业模式开始向“以客户为中心”的商业模式转变。在
这种情况下，客户成为企业最为重要的资产，谁能够把握客户的需求，并以最快
的速度做出响应，谁就能不断地吸引新客户、留住老客户，从而在激烈的市场竞
争中立于不败之地。
客户关系管理就是在这种情况下应运而生的。美国著名 IT 公司 Gartner Group
最早提出了 CRM 的概念，其本意是要帮助公司较好地识别客户，通过“在正确的
时间、以正确的方式、合适的价格，把客户所需要的商品或服务以正确的渠道提
供给客户”，从而赢得较高的客户保留度和客户赢利能力，为企业带来长久的竞争
优势[1]。然而，并非所有的客户都能够给企业带来同样的收益。企业必然面临一个
如何选择客户的问题。客户选择问题不仅影响到企业的利润价值，也同时决定着
企业可能实现的客户满意水平。
信息和通信技术的发展使客户关系管理从理论走向实践。1990年前后，许多
美国企业为了满足日益竞争的需要，开始开发销售自动化系统（SFA），随后又着
力发展客户服务系统（CSS）。
1996年后一些公司开始把SFA和CSS两个系统合并起
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来，再加上营销策划（Marketing）和现场服务（Field Service），并集成CTI（计算
机电话集成技术），形成集销售和服务于一体的呼叫中心，这就是CRM的雏形[2]。
后来在1997年，Gartner Group正式提出CRM的概念，加速了CRM的产生和发展。
1998年以后，随着电子商务的兴起，CRM又开始和电子商务结合在一起。近几年
来，欧美国家的很多企业都己经使用了CRM系统，国内企业也开始走向CRM，对
CRM的重视是现代市场营销理念和商业运作方式转变的结果，并具有广泛的市场
价值和研究价值。
实施客户关系管理离不开对客户数据的收集与存储。随着企业业务操作流程
走向自动化，许多企业内产生了数以GB甚至TB计的客户数据，如沃尔玛创建的容
量为43TB的客户数据库中记录了与客户的每一笔交易及业务的收支等情况。然而，
在如此海量的数据面前，传统的分析方法遇到了困难，如果没有强有力的数据分
析工具，无法发现客户数据中隐含的潜在的知识，企业便会陷入“数据丰富，但
信息贫乏”的尴尬境地，大量客户数据中隐藏的有用信息便会被淹没，客户关系
管理的目标难以真正实现。所以，企业希望从庞大的数据库中抽取有效的、未知
的和能理解的信息，根据现有的客户数据有效地预测未来的发展趋势，达到提高
效益的目的。数据挖掘技术的产生和发展为客户信息的处理提供了有效的途径，
成为了客户关系管理发展的推动力量。
数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊
的、随机的数据中，提取潜在有用的信息和知识的相关理论和技术[3]，是人们长期
对数据库技术进行研究和开发的结果。由于超大规模数据库的出现，例如商业数
据仓库，先进的计算机技术，以及海量数据快速访问和精深的统计计算的能力激
发了数据挖掘的开发、应用和研究的兴趣。数据挖掘技术从一开始就是面向应用
的，为解决实际问题而产生的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，
而且要对数据进行微观或宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求
解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭
新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器的定理证明。所有发现的知识
都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被
用户理解。
目前，我国国有零售企业处于激烈的竞争态势之中，从整体系统来看面临着
来自于消费者和国外零售巨头进入中国市场所带来的压力，大型零售企业如何抓
住时机，明确经营定位，提高核心竞争力，形成一种从现有战略水平向更高标准、
更大规模拓展的战略态势，是摆在企业面前的一个新课题。
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CRM以信息化、知识化为手段，以客户需求为导向，它既是一种先进的管理
理念与模式，又是一套先进的计算机管理系统。应用CRM重构零售企业的管理模
式是企业信息化发展的必然趋势。目前，一些世界级的大型零售企业，如沃尔玛、
麦德隆等，无不把客户关系管理作为企业竞争的利器。然而，由于我国零售业客
户关系管理起步较晚，在实施过程中还存在着许多问题。因此，应依照怎样的系
统开发思路和方法研究基于数据挖掘的客户关系管理系统、建立客户关系管理系
统模型、该系统在零售行业的应用以及根据客户的购买行为模式运用数据挖掘方
法进行客户细分是本文所要关注的内容，具有重要的理论指导意义和实际应用价
值。
§1.2 国内外研究现状
§1.2.1 CRM 研究现状
国内外关于客户关系管理的研究大致可分为三类：基于CRM为管理理念的研
究、基于CRM为管理机制的研究、基于CRM为管理软件和技术的研究。
1. 基于CRM为管理理念的研究
这方面学者往往从组织结构、企业文化、战略管理、核心竞争力等角度来研
究CRM。CRM的核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）
视为最重要的资产，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化
需求，提高客户的满意度和忠诚度，进而保证客户的终生价值和企业利润增长的
实现。最早Gartner Group认为，所谓客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视
角，赋予企业更完善的客户交流能力和最大化的客户收益率；商业战略家和演讲
家弗列德·威尔斯马在《客户联盟》中通过对大量国际上享有盛名企业的调查研
究，全面阐述了被这些企业大量运用并证明是行之有效的新型商业运作模式——
客户联盟。同时对客户关系管理及客户联盟的概念和关系做了深入的阐述；罗
杰·卡特怀特的《掌握顾客关系》中指出，使顾客满意不再是企业终极目标，只
有让顾客感到愉悦才能带来回头客的生意，而这才是最重要的；在品牌创建、发
展和管理方面最杰出的世界顶级专家保罗·唐波拉、马丁·特鲁特在《与客户亲
密接触：通过客户关系管理视线品牌价值最大化》一书中，讨论了品牌建设中的
CRM原理，说明了要想品牌获得成果，必须彻底转向以客户为中心，进行“结构、
思维的变化”建立严格以客户为中心的公司，将所有精力放在客户身上，并给员
工授权为客户提供好的服务。
国外先进管理理念的传入和信息时代的到来，为我国客户关系管理研究奠定
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了理论基础和技术支持。CRM是在关系营销、业务流程重组（BPR）等基础上一
步发展起来的，它综合运用数据库、网络、图形图像、媒体、人工智能等技术，
整合先进的管理思想、业务流程以及信息技术于一体，构筑出现实信息平台的一
种管理系统[4]。陈旭研究了CRM 的内涵和管理思想，分析了CRM 的主要功能，
辨析了CRM与SCM 和ERP的关系，讨论了CRM的发展趋势；成栋、宋远方在研究
当前各种客户关系管理的管理理论的基础上提出了客户关系管理的理论框架体
系，以澄清客户关系管理与其他管理理论的关系；安实等分析了CRM价值创造机
理，指出目前对客户关系管理的应用研究忽视了CRM项目的理念基础和人的因素
[5]。
2. 基于CRM为管理机制的研究
CRM也被认为是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。德国杜
塞尔多夫市格弗罗伊及合伙人企业管理顾问公司总裁格弗罗伊（埃德加·K·格弗
罗伊）在《唯一干扰人的是顾客：以顾客关系网络替代营销》中介绍了与顾客建
立关系网络的完整途径，并首次提出将人际关系与电脑网络连接在一起；Schmid
等人认为，管理企业客户的所有接触点都可以归类为营销、销售和服务这三种前
台业务流程的某一种；Ganesh等对客户群进行了研究，指出在满意和忠诚行为方
面因为不满意而变更供应商的客户与其它客户组有着显著的不同；Push探讨了通
过感情传染程序捕捉客户感情的方法；Lemon等提出了动态CRM的概念．采用了
期望的将来使用价值和预期遗憾两个指标，将对将来的考虑与服务保留决策结合
起来；Mentzer等阐述了对九种物流服务质量组成的经验性支持，通过四个客户群
描述了它们的线性、有效性和可靠性；
Homburg等侧重从提供服务的次数、被服务
客户数以及服务被强调的程度三个维度，以及外部环境、内部组织特点资源条件、
客户特性三方面先行条件．研究了面向客户的分销商战略决策。
国内研究CRM较具代表性的机构CRCC，(CRM Research Center of China)对客
户关系管理理念、模式及应用方法进行了整合和创新，结合中国企业实际，率先
创造性地提出了“中国客户关系管理方法论（China CRM Methodology）”，设计出
了适宜中国的CRM生态体系及“全流程先进管理”框架下的“三层制”客户关系
管理架构。提出了中国企业应用CRM的“双e主导”结构，为各企业提供中立、完
整的CRM应用方法，以及清晰准确的CRM主要行业需求、产品方案和应用案例方
面的科学建议；王炳雪研究我国企业在CRM实施过程中，在观念、技术和方法等
方面存在着问题，及这些问题对CRM作用的发挥与CRM推广的影响，进一步提出
正确的实施程序是：在一位高层领导的负责下，进行需求分析，合理规范。从实
际出发选取软件，分步实现，并引入有效的监理机制。路晓伟、张欣欣、蒋馥认
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为客户关系发展具有阶段性和周期性，可以过对客户关系发展的阶段进行定义，
并构造客户在各个阶段状态之间转移的马尔可夫过程模型，应提出运用合理的客
户关系管理手段，尽可能降低从客户关系发展的各个中间阶段转移到破裂期的可
能性，从而保持客户，尽可能减少客户资源的流失。
综合以上研究内容，将CRM视为管理机制得研究主要从以下两方面展开：一
方面，CRM要求以“客户为中心”来搭建新型企业管理系统，追求信息共享，完
善客户需求快速响应机制，优化以客户服务为核心的工作流程；另一方面，贯彻
和落实CRM理念和观念，使企业与客户保持一种卓有成效的“一对一”关系，建
立客户驱动的产品／服务设计和向客户提供更快捷、更周到的优质服务，以吸引
和保持更多的客户资源，因而是一套运行方法体系。
3. 基于CRM为管理软件和技术的研究
另外，许多研究认为CRM也是信息技术、软硬件系统集成的管理办法和解决
方案的总和。这方面研究主要可以划分为两个方面：如何利用数据仓库、数据挖
掘等技术来发现、建立、优化客户关系，强调知识发现；另一方面，如何利用信
息技术构建CRM系统，强调CRM系统首先是一种管理信息系统。由此，CRM系统
同企业现有应用系统（如供应链管理(SCM)、企业资源计划(ERP)）的整合、应用
外包等问题成为人们关注的焦点。
CRM将最佳的商业实践与数据挖掘、工作流程、呼叫中心、企业应用集成等
信息技术紧密结合在一起。为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一
个智能化的解决方案。使企业有一个基于电子商务的面向客户的系统，从而顺利
地实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代化企业模式的转化。Reinllold
Rapp博士指出：CRM是一套管理软件和技术；Winer归纳了CRM 的结构框架，认
为CRM应该至少包括：客户行为数据库、对上述数据库的分析、客户选择、客户
捕捉、关系营销、私人交流和CRM项目成功与否的评判标准等七个组成部分；目
前，在这个领域内比较全面的当属RonaldS·Swift和William·G·Zikmund等人的
观点．他们认为数据仓库和数据挖掘都是CRM 中不可或缺的重要内容。没有二者
的结合应用，CRM系统就不可能发挥其全部功效；著名的管理咨询公司Yankee
Group指出尽管CRM与ERP通过不同途径去实现客户的价值，但能把企业前台管理
与后台管理完全融合在一起的公司将最终取得成功。
在国内，李显君提出构建客户智能平台、客户交互平台和相关的企业生产平
台；凌云峰、万晓介绍了基于ERP的CRM的基本原理，在此基础上引入三种当前
流行的三层B／S开发模式，并且比较这三种开发模式的利弊，从而提出适合CRM
的开发模式；韩光臣、王军强、孙树栋针对制造企业客户关系管理CRM与企业资
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源计划ERP系统信息集成问题，提出了一种CRM与ERP系统信息集成模型。并利用
XML表述数据，实现了基于XML的CRM与ERP的信息共享，使企业能够充分利用
内部资源与外部资源，实现利润最大化的目的；桂良军、薛恒新、黄作明比较了
BPR、ERP、SCM 与CRM，并进一步提出几者有效集成的方法。在这些研究的基
础上，又有两位学者提出EPM（企业绩效管理）将成为未来企业管理的主要发展
方向[6]。
§1.2.2 CRM 及数据挖掘应用研究现状
数据挖掘又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，简称
KDD），是在1989年8月于美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上正式形
成的。刚开始每两年召开一次国际KDD学术会议，1993年后每一年召开一次国际
KDD学术会议。
1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议，
由于数据库中的数据被形象地比喻为矿床，数据挖掘一词很快流传开来。1995 年
以来，国外在数据挖掘和知识发现方面形成了热门研究方向，其中发表论文比较
集中的期刊如：《Data Mining and Knowledge Discovery》（数据挖掘和知识发现）、
《Artificial Intelligence Review》（人工智能评论）等[7]。
数据挖掘的研究几乎和它的应用同步进行。20世纪90年代以来，许多数据挖
掘软件工具被先后开发出来。这些数据挖掘工具根据其适用的范围可分为两类：
专用数据挖掘工具和通用数据挖掘工具。专用数据挖掘工具针对某个特定领域的
问题提供解决方案，并将之嵌入在应用系统中，在设计算法的时候充分考虑到数
据、需求的特殊性，并作了优化。目前此类解决方案的主要应用有：KDI（主要用
于零售业）、Option & Choice（主要用于保险业）、HNC（欺诈行为侦测）、UnicaModell
（主要用于市场营销）。而通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的
数据挖掘算法，处理常见的数据类型。典型的通用数据挖掘工具有IBM Intelligent
Miner、SPSS的Clementine、SAS的Enterprise Miner、SGI的Mineset、Oracel Darwin
等[8]。
SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘软件工具，它按照“抽样—探索—
转换—建模—评估”（SEMMA）的方法进行数据挖掘。在数据挖掘过程中，该系
统使用的主要技术包括有决策树、多元回归和神经网络等。SAS Enterprise Miner
可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的“端
到端”知识发现。Clementine是SPSS的核心挖掘产品，它提供了一个可视化的快速
建立模型的环境，被誉为第一数据挖掘工具。使用它，企业可以将数据分析和建
模技术与特定的商业问题结合起来，找出其他传统数据挖掘工具可能找不出的答
摘要：

第一章绪论1第一章绪论§1.1论文研究的背景和意义随着科学技术的飞速发展和日益激烈的市场竞争，商家越来越强烈地感觉到客户资源将是企业获胜的重要资源之一。二十世纪九十年代以来，客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）得到了企业的普遍关注。CRM不仅在理论领域成为研究的热点，而且在应用领域也被国内外厂商和企业所高度重视。可以预见继电子商务、ERP之后，CRM即将成为企业信息化的主导方向。这是市场竞争不断激烈化和信息技术不断发展的必然趋势。首先，在传统的市场体系下，企业仅关注产品的质量和成本控制，通常通过改进技术和工艺来降低成本、提高利润。然而，随着市场经...

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