||2008-12-01

在客户为核心的市场环境中，商业智能，尤其是数据挖掘技术，显得至关重要。这种技术能够从海量数据中提炼有价值的信息，为企业决策提供支持。

商业智能系统结合数据仓库、数据挖掘及高级数据分析，为企业提供360度的客户视图和决策辅助。其中，数据挖掘技术的作用不可忽视，它能发现数据中的隐藏模式，解决商务决策中的信息匮乏问题。

随着市场营销工具从传统的电话中心演变为联络中心或互动中心，E-mail、IP语音、共享浏览等多种交流方式被广泛应用，企业与客户的整体关系管理变得尤为重要。

CRM通过优化供应链、降低销售成本、挖掘潜在客户等方式，提高企业客户管理的效率和效果。然而，CRM的实施也面临高度集成、企业文化差异、设计技术难题等挑战，导致CRM的失败率较高。

一、基于数据挖掘的客户行为分析

企业积累的大量客户数据是宝贵的资源，可用于分析客户购买模式，满足客户需求。数据挖掘技术在识别优质客户、市场细分及提升销售活动效果方面发挥着关键作用。

通过客户360度的认识，企业可以更好地维持客户关系，实现“以人为本，以客户为中心”的经营理念。

二、基于数据挖掘的CRM系统结构

(一) 数据挖掘技术涉及数据库、数据仓库、知识库等多个部分，共同完成数据的清理、集成和模式评估，最终挖掘出有价值的知识。

(二) 客户数据挖掘旨在识别客户购买行为，发现购买模式和趋势，以改进服务并设计更高效的商品配送和分销策略。

(三) 营销管理与内部信息管理关注营销策略、计划以及内部考核与激励。

(四) 销售管理旨在提高销售过程的自动化和效果，包括销售记录、预测管理等方面。

(五) 知识管理利用数据挖掘技术获取企业知识，实现信息分析与共享。

(六) 客户支持管理涉及客户服务、合同关怀以及呼叫中心等，确保客户满意度。

(七) 建立知识共享基础设施是CRM成功实施的重要基础，包括网络基础、信息交换标准等。

三、结论

数据挖掘技术在识别客户购买行为、发现购买模式和趋势方面具有显著效果，有助于提升客户服务质量和忠诚度。通过数据挖掘建立的客户关系管理系统将极大提升企业的竞争优势和营销水平。

责编：bjxadb01