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电子商务CRM客户管理数据挖掘?

[ CRM行业 ] | 作者:小猪V5CRM | 2019-03-05 19:33:25

数据挖掘是衡量CRM客户管理的重要指标,只有采集到客户的数据才能依靠此进行客户的分析,为销售策略提供依据。本文主要简述在电子商务领域如何进行客户管理数据挖掘。


1.客户价值分析

通过分析客户对企业业务所构成的贡献,并结合投入产出进行分析,计算客户对企业的价值度,然后根据价值度的大小,用分类或聚类的方法来划分客户群,以便对客户实施有差异的服务。


2.产品客户价值分析

分析客户对某种产品业务量的贡献,使用的方法与客户价值分析基本相同。通过对产品客户价值分析,不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务,而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。


3.客户保持

采用聚类(分类)和关联分析技术,可将客户群分为5类:高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。


4.CRM中数据挖掘系统结构

存系统结构中,底层为数据源,包括联系历史、交易历史、客户数据库、产品数据库及其他外部数据。通过ETL工具提取数据形成数据仓库和数据集市,以形成面向全局的数据视图,从而形成整个系统的数据基础;在此基础上,通过OLAPOLAM服务器支持数据分析处理,包括查询/报表、OLAP/EIS分析和数据挖掘分析;将分析结果用于操作型CRM和客户互动渠道以实现企业客户关系管理中的商业智能和决策支持。

由此可以看出,一切销售效率的保障室对客户、市场的熟悉,在CRM系统中,我们一定要重视客户数据的挖掘,没有客户数据的支撑,则无法开展客户关系管理,也无法发挥CRM的作用。


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