|陈思行 陈保钢|2009-09-14

随着全球经济一体化的加速，中国已逐渐成为世界制造业的中心。这一变革为中国企业带来了前所未有的机遇，同时也伴随着激烈的竞争。为提升竞争力，众多企业开始加大在信息化技术方面的投入，例如ERP、PDM和CRM等信息技术的推广应用。

ERP，即企业资源计划，其核心在于企业内部的生产领域，强调以产品为中心。PDM则侧重于产品开发阶段的数据管理，重点在于建立文档间的联接。而CRM，即客户关系管理，它把客户置于核心地位，致力于提供统一、集成的客户沟通平台和工具。

在制造业中，CRM的作用日益凸显。它不仅能了解客户需求，确保与客户的紧密关系，还能帮助企业制造出定制化的产品，提升销售并降低成本。其中，客户流失问题尤为关键。通过数据挖掘技术，CRM能够预测客户购买行为，并对客户流失发出警告。

在工程机械领域，尤其是混凝土机械，市场需求大且产品使用周期短。因此，保留旧客户和开发新客户同样重要。数据挖掘技术在此发挥关键作用，能够准确预测潜在的客户流失，并采取措施挽留客户。

数据挖掘中的聚类方法和决策树分类算法是准确、有效的分类方法。在CRM中，这些方法有助于分析客户特性及行为信息，从而预测客户流失。例如，决策树ID3算法通过信息增益来确定分类节点，构建决策树，进而形成一组规则来预测客户行为。

本文探讨了将数据挖掘技术应用于制造企业客户流失分析的可行性。通过系统聚类分析法和决策树ID3算法，为制造企业提供了一个针对客户群体提供个性化服务的分析思路。这不仅有助于企业更好地了解客户需求，也为企业在激烈的竞争中脱颖而出创造了条件。

责编：admin