【档案学毕业论文】知识挖掘在客户关系管理中的应用研究.doc

1、1 本科毕业论文 （20 届） 知识挖掘在客户关系管理中的应用研究 所在学院 专业班级 档案学 学生姓名 指导教师 完成日期 2 毕业论文（设计）任务书 论文（设计）题目： 知识挖掘在客户关系管理中的应用研究 一、主要内容及基本要求 在知识经济时代，市场竞争越来越激烈，现代企业利用信息网络技术和现代管理 思想将知识挖掘应用与客户关系管理，实现了客户价值和企业利润的最大化，大大增 强企业核心竞争力。本文将通过探讨客户关系管理和知识挖掘技术两者的关系，分析 实施知识挖掘在客户关系管理中应用的流程，发现影响流程实施的因素，再提出相应 的解决对策，并以宝洁（中国）公司为例探索该应用在消费品行业实施的现

2、实可行性。 关于该论文的选题，要认真收集相关文献、著作与资料，详细阅读，把握服务营 销的基本概念，对档案微博服务营销现状进行详细的分析，并写出开题报告，在此基 础上进行论文写作。 论文的写作严格按照湘潭大学毕业论文写作要求进行。学生要积极主动地与指导 老师联系，就论文写作过程中遇到的问题与指导老师进行交流，听取指导老师的意见， 自行修改直至定稿。 二、重点研究的问题 本文在研究知识挖掘在客户关系管理中的应用基础上，提出当前企业对客户档案 利用存在的问题，并提出相应的对策。 三、进度安排 序号 各阶段完成的内容 完成时间 1 选题 2016 年 3 月上旬 3 2 收集资料、调研 2016 年

3、3 月上旬 3 撰写文献综述 2016 年 3 月中旬 4 拟定提纲 2016 年 3 月下旬 5 初稿 2016 年 4 月下旬 6 第二稿 2016 年 5 月上旬 7 第三稿 2016 年 5 月上旬 8 定稿 2016 年 5 月中旬 9 答辩 2016 年 5 月下旬 四、应收集的资料及主要参考文献 1 杨永恒.客户关系管理价值导向及使能技术M.大连：东北财经大学出版 社,2002:42 2 刘琳. 基于知识挖掘的现代企业客户关系管理应用研究D.东北师范大学, 2006. 3方永恒. 知识管理和知识挖掘在客户关系管理中的应用J. 科技与管理, 2005,01:59-61. 4 李容.

4、 客户档案管理中的知识挖掘研究D.苏州大学,2009. 5 岳琪琳,宜建军. 知识挖掘在客户档案管理中的流程分析J. 兰台世界, 2010,12:20-21. 6 胡文春,陈环. 与 CRM 相结合的动态客户档案管理J. 兰台世界,2010,22:49- 50. 7 张玉林,仲伟俊,梅姝娥,刘靖. 客户档案知识的挖掘方法研究J. 管理工程学 报,2002,03:116-118. 8 张素霞. 基于 CRM 的客户档案动态管理模式研究D.四川大学,2005. 9 Michael J Shaw, Chandrasekar Subramaniam, Gek Woo Tan, Michael E We

5、lge , Knowledge management and data mining for marketing, Decision Support Systems, Volume 31, Issue 1, May 2001:127137. 10 Feng Feng, Research of Customer Relationship Management Solutions Based on Data Mining. Information Engineering and Applications: International Conference on Information Engine

6、ering and Applications, 4 Volume 154, 2011: 670-675 11 Yun Chen, Guozheng Zhang, Customer Segmentation in Customer Relationship Management Based on Data Mining, Knowledge Enterprise: Intelligent Strategies in Product Design, Manufacturing, and Management, Volume 207,2006: 288-293 12 杨路明.客户关系管理理论与实务M

7、.北京:电子工业出版社,2004:16 13 李宁,李秉严. 知识挖掘技术及应用J. 情报杂志,2003,06:34-36. 14 福瑞德纽维尔,忠诚网站M.纽约:McGraw-Hill Professional Book Group,2000:66 15 夏火松.数据仓库与数据挖掘M.北京:科学出版社,2004:106-110 16 李容.客户档案管理中的知识挖掘研究D.苏州大学,2009:30-31 17 何荣勤,CRM 原理设计实践M. 北京:电子工业出版社,2003: 32-33 18 2015 年我国快速消费品行业发展趋势分析 5 毕业论文（设计）评阅表 毕业论文（设计）题目： 知识

8、挖掘在客户关系管理中应用的研究 评价项目 评 价 内 容 选题 1.是否符合培养目标，体现学科、专业特点和教学计划的基本要求，达 到综合训练的目的； 2.难度、份量是否适当； 3.是否与生产、科研、社会等实际相结合。 能力 1.是否有查阅文献、综合归纳资料的能力； 2.是否有综合运用知识的能力； 3.是否具备研究方案的设计能力、研究方法和手段的运用能力； 4.是否具备一定的外文与计算机应用能力； 5.工科是否有经济分析能力。 论文 （设计） 质量 1.立论是否正确，论述是否充分，结构是否严谨合理；实验是否正确， 设计、计算、分析处理是否科学；技术用语是否准确，符号是否统一， 图表图纸是否完备、

9、整洁、正确，引文是否规范； 2.文字是否通顺，有无观点提炼，综合概括能力如何； 3.有无理论价值或实际应用价值，有无创新之处。 综 合 评 价 评阅人： 年 月 日 6 毕业论文（设计）鉴定意见 毕业论文（设计说明书） 13 页 图 表 1 张 论文（设计）题目：知识挖掘在客户关系管理中的应用研究 内容提要： 本文系统地论述了客户关系管理、知识挖掘技术，以及两者间的关系。认为实施 知 识挖掘在客户关系管理中应用的流程应包括建立客户档案数据仓库、利用知识挖掘技 术 挖掘客户知识和建立客户知识库实现客户知识共享。其中影响流程实施的因素包括企 业 对客档案的重视程度不够、需求导向的影响和技术及人员的

10、配置，针对这些影响因素 提 出了重视客户档案的建立与使用、建立“以客户为中心”的企业文化、进行企业业务 流 程重组以及引进技术和人员的培养的策略。最后以宝洁（中国）公司为例分析了知识 挖 掘在消费品行业客户关系管理应用。 7 指导教师评语 同意其参加答辩，建议成绩评定为 。 指导教师： 2015 年 月 日 答辩简要情况及评语 根据答辩情况，答辩小组同意其成绩评定为 。 答辩小组组长： 2015 年 月 日 年 答辩委员会意见 经答辩委员会讨论，同意该毕业论文（设计）成绩评定为 。 答辩委员会主任： 2015 年 月 日 8 目录 1 引言 .1 1.1 研究背景及意义 .1 1.1.1 研究

11、背景：“以客户为中心”的竞争趋势及企业对客户信息的需求 1 1.1.2 研究意义 2 1.2 国内外的研究现状 .2 1.2.1 国内研究现状 3 1.2.2 国外研究现状 3 1.3 研究方法 .4 1.4 论文创新点 .4 1.5 主要内容 .4 2 客户关系管理和知识挖掘概述 .5 2.1 客户关系管理概述 .5 2.1.1 客户关系管理的定义和内涵 5 2.1.2 客户关系管理的功能和类型 5 2.2 知识挖掘概述 .6 2.2.1 知识挖掘的定义 6 2.2.2 知识挖掘的基本方法 6 2.3 知识挖掘和客户关系管理的关系 .6 3 知识挖掘在客户关系管理中实施的流程 .7 3.1

12、建立客户档案数据仓库 .7 3.2 利用知识挖掘技术挖掘客户知识 .7 3.3 建立客户知识库实现客户知识共享 .9 4 知识挖掘在客户关系管理中应用的影响因素及策略 .9 4.1 影响因素 .9 4.1.1 领导层对客户档案的重视程度 9 4.1.2 客户和企业的实际需求 9 4.1.3 技术及人员的配置 10 4.2 应对策略 10 4.2.1 重视客户档案的建立与使用 10 4.2.2 塑造“以客户为中心”的企业文化 10 4.2.3 企业业务流程重组 10 4.2.4 引进技术与培养人才 11 5 知识挖掘在宝洁（中国）公司客户关系管理中的应用案例 11 5.1 知识挖掘在宝洁（中国）

13、公司客户关系管理中的应用流程 11 5.1.1 需求分析 .11 5.1.2 确定商业目标 12 9 5.1.3 项目实施及效果 12 5.2 知识挖掘在宝洁（中国）公司客户关系管理中的应用评价 12 6 结语 13 参考文献 1 知识挖掘在客户关系管理中的应用研究 摘要：本文系统地论述了客户关系管理、知识挖掘技术，以及两者间的关系。认为实施知识挖掘 在客户关系管理中应用的流程应包括建立客户档案数据仓库、利用知识挖掘技术挖掘客户知识和建 立客户知识库实现客户知识共享。其中影响流程实施的因素包括领导层对客档案的重视程度、客户 和企业的实际需求和技术及人员的配置，针对这些影响因素提出了重视客户档案

14、的建立与使用、建 立“以客户为中心”的企业文化、进行企业业务流程重组以及引进技术和人员的培养的策略。最后 以宝洁（中国）公司为例分析了知识挖掘在消费品行业客户关系管理应用。 关键词：知识挖掘；客户关系管理；影响因素及策略 Research on the application of knowledge mining in customer relationship management Abstract: This paper systematically discusses the customer relationship management, knowledge mining, and

15、 between the two relations. It is considered that the implementation of knowledge mining in the customer relationship management application process should include the establishment of customer profile data warehouse, using knowledge mining customer knowledge and the establishment of customer knowle

16、dge database to realize customer knowledge sharing. Factors which affect the flow of the implementation of the including enterprise customer files do not pay enough attention to, demand driven and the influence of technology and personnel allocation, aiming at these factors proposed attention to cus

17、tomer archives establishment and use, the establishment of “customer is center“ of the corporate culture, business process reengineering and the introduction of Technology And personnel training strategy. Finally, P customer relationship management; influencing factors and Strategies 1 引言 1.1 研究背景及意

18、义 1.1.1 研究背景：“以客户为中心”的竞争趋势及企业对客户信息的需求 2 现代市场化经济中，市场竞争越来越激烈，当前的市场已经由卖方市场转变为买 方市场。人们生活水平的不断提高和社会经济的发展促使消费者的消费需求趋向多样 化和个性化。随着社会化大生产的发展，产品同质化的趋势日趋明显，企业获利的手 段不再着重依赖于产品价格和质量方面的差异。作为利润直接来源的客户是企业不得 不争取的有限的重要资源。越来越多的企业将商业模式从“以产品为中心”向“以客 户为中心”转移。客户信息是企业非常重要的资产。实现客户信息的有效管理和利用 是企业的核心任务之一。企业必须深入了解客户的各类信息，如习惯、爱好、

19、交易信 用等，从而进一步掌握客户需求。而在与客户交易过程中逐渐积累下来的各种类型和 载体的客户档案正是反映客户需求的宝贵数据。充分挖掘和分析这些数据中所隐含的 客户知识将有利于企业利润和客户价值的最大范围实现。 1.1.2 研究意义 据调查，80%的企业应用 CRM 都是失败的。主要是因为 CRM 虽然强调与客户关系的 重要性，但没有意识到客户知识的重要作用，没有实现与客户真正的互动过程。因此 研究知识挖掘作为客户关系管理的应用具有以下意义： （1）帮助企业提高其核心竞争力 CRM 的实施能帮助企业全面贯彻“以客户为中心”的战略，全面提高服务客户的能 力，并建立一个统一的客户联系渠道为获取和管

20、理客户信息提供帮助。知识挖掘在 CRM 中的应用能够有效挖掘客户资源和客户知识，通过对客户知识的共享为企业提供决策 支持。将知识挖掘应用在 CRM 中有利于企业知识的交流、积累和创新，有效提高企业 的核心竞争力。 （2）实现知识挖掘对客户关系管理的功能支持 知识挖掘对新顾客开发、顾客挽留、交叉销售、顾客细分、关系赢利性识别等客户 关系管理具有功能性支持，实际上就是对顾客价值管理、关系价值管理以及顾客价值 与关系价值之间的互动过程的支持。因此，知识挖掘被视为客户关系管理的主要使能 技术。 1 知识挖掘是企业实施 CRM 的功能和目标的一个重要的环节和技术。因此，基于客 户档案的知识挖掘对深化企业

21、 CRM 实施具有一定的促进作用，对进一步提高我国企业 的经营、管理、决策水平具有重要的现实意义和应用价值。 1.2 国内外的研究现状 总的来说，不论是知识挖掘还是客户关系管理，国外的研究脚步都领先于国内。 关于知识挖掘的研究，国外的研究相对成熟些，在我国还属于一门新兴的学科；关于 3 客户关系管理的研究，国内和国外的接触时间都不算太长，但国内的研究时间相对更 短一些。因此，对于知识挖掘与客户关系管理相结合的研究则是更加有限。 1.2.1 国内研究现状 针对国内研究的部分，笔者以“知识挖掘”+“客户关系管理” 、 “知识挖掘” +“客户档案”和“客户关系管理”+“客户档案”为主题词进行精确检索

22、，查找到相 关文献共 195 篇，经过筛选阅读后总结了几篇比较有代表性的关于知识挖掘、客户关 系管理和客户档案的研究，主要包括以下内容： （1）知识挖掘在企业客户关系管理系统中的应用及作用。刘琳在系统介绍知识挖 掘和客户关系管理后，提供了一个基于知识挖掘技术的汽车销售业的客户关系管理系 统 2；方永恒研究了知识管理和知识挖掘在客户关系管理系统中的客户分析、竞争对 手分析、趋势分析、欺诈分析和客户服务知识的形成等方面的应用 3。 （2）客户档案管理实施知识挖掘的方案和流程。李容对客户档案管理中知识挖掘 的基本理论分析并提供了一种基于客户知识挖掘的动态客户档案管理模式，分析了三 种不同类型客户知识

23、的挖掘方案 4；岳琪琳、宜建军认为知识挖掘在客户档案管理中 的流程分析有三个方面：建立动态集成的客户档案数据仓库、利用知识挖掘技术挖掘 客户知识、建立客户知识库共享客户知识 5。 （3）客户关系管理中的客户档案动态管理。胡文春、陈环提出与 CRM 相结合的动 态客户档案管理便是一种以集中、分类、动态为管理原则，动态管理为管理核心，新 型 CRM 系统为辅助工具，集中管理与分类管理并行的档案信息开发与利用系统 6；张 玉林分析了客户档案的内容、挖掘方式、挖掘的作用,提出了在客户关系管理中客户档 案动态集成的处理方案 7；张素霞围绕企业客户关系管理中的客户档案动态管理模式 的构建与实施进行了探讨

24、8。 目前国内关于与客户档案有关的知识挖掘在企业客户关系管理中的应用的相关研 究文献如上。研究还处于一个起步阶段，关于如何对客户档案进行知识挖掘并应用到 企业客户关系管理中等方面还有待完善。随着信息时代的高速发展，信息挖掘技术不 断发展和深化，相信这个领域的研究会越来越多。 1.2.2 国外研究现状 笔者分别在 Science Direct 数据库、Emerald 数据库、SpringerLink 数据库中以 “knowledge mining”+“customer relationship management”为检索词进行关键词 检索，发现国外的研究主要成果集中于基于 Web 知识挖掘的客

25、户关系管理研究、知识 挖掘在预测客户行为的研究、客户关系管理与知识挖掘的市场营销等。其中，Michael J Shaw, Chandrasekar Subramaniam 在Knowledge management and data mining for marketing中研究了数据挖掘技术在知识管理中的应用，并提出 Web 数据挖掘的 4 应用前景。 9Feng Feng 在Research of Customer Relationship Management Solutions Based on Data Mining中提出数据挖掘应用在客户关系管理中的过程包 括：数据样本收集，数据特

26、点的探索、分析和发展，集成化数据和技术的选择，模型 的发展和知识发现，模型与知识的结合及网络化发展。 10 Yun Chen, Guozheng Zhang 在Customer Segmentation in Customer Relationship Management Based on Data Mining提出数据挖掘在客户关系管理中客户分类的应用及优势。 11总的来说， 国外的知识挖掘在客户关系管理中应用研究地相对全面，但在知识挖掘在客户关系管 理中的应用于客户档案结合的领域还比较欠缺相关的研究成果。 1.3 研究方法 第一，文献调研法。在论文写作过程中，笔者查阅了大量的与选题相关的

27、文献资 料，以期刊论文和硕士论文为主，并查阅了“客户关系管理”的相关书籍，力求基本 掌握选题相关知识再进行论文写作。 第二，案例分析法。笔者在阅读“客户关系管理”相关书籍时，发现宝洁（中国） 公司的案例作为本文的研究案例也十分适用。于是又对有关宝洁（中国）公司相关的 文献进行了查阅，并结合案例进行分析，达到了探索知识挖掘在企业客户关系管理中 应用的现实可行性的效果。 1.4 论文创新点 第一，论文提出了客户档案在知识挖掘应用于企业客户关系管理的重要性，提出 企业应充分重视客户档案建立客户数据库的过程中的作用。 第二，论文提出了知识挖掘在客户关系管理中应用的影响因素和策略，从客户隐 私、需求导向

28、、技术及人员三个方面进行分析，最后以非常有代表性的宝洁（中国） 公司为例，探讨了知识挖掘在消费品行业的客户关系管理中应用的有效性。 1.5 主要内容 本文通过介绍客户关系管理和知识挖掘并探讨两者关系，提出了建立客户档案数据 仓库、使用知识挖掘技术挖掘客户知识、建立客户知识库实现客户知识共享的知识挖 掘在客户关系管理中应用的流程，分析了流程实施过程中的影响因素，包括领导层对 客户档案的重视程度、客户和企业的实际需求以及技术和人员的配置欠缺，并针对影 响因素提出了重视客户档案的建立与使用、建立“以客户为中心”的企业文化、实施 5 企业业务流程重组、引进技术和人员的策略。最后以宝洁（中国）公司为例，

29、分析了 消费品行业的知识挖掘在客户关系管理中应用的实际效果。 2 客户关系管理和知识挖掘概述 2.1 客户关系管理概述 2.1.1 客户关系管理的定义和内涵 关于 CRM 的定义，各个领域的从业者和学者从不同的角度对 CRM 进行了探索和研 究。CRM 的定义并没有一个统一的表述。在结合相关经典定义的基础上，可以将 CRM 定 义为：CRM 是现代信息技术、经营理念和管理思想的结合体，它以信息技术为手段，通 过对“以客户为中心”的业务流程的重新组合和设计，形成一个自动化的解决方案， 以提高客户的忠诚度，最终实现业务操作效益的提高和利润的增长。 12 由定义我们得出 CRM 的内涵主要包含三个主

30、要内容：顾客价值、关系价值和信息 技术。客户关系管理的目的就是实现客户价值的最大化和企业收益的最大化之间的平 衡。建立客户关系时必须考虑关系价值即建立和维系特定顾客的关系能够为企业带来 更大的价值。关系价值越高企业创造的利润就会高。信息技术是客户关系管理的关键 因素。正是借助信息技术，企业才可以识别不同关系价值的客户关系，从而实施不同 的策略。总的来说，顾客价值和关系价值之间存在着一种平衡的互动关系，而信息技 术为这种互动提供了技术支持。 2.1.2 客户关系管理的功能和类型 客户关系管理的功能与企业的需求之间的关系密不可分。依据企业需求的不同层 次可以分为三个层次：部门级 CRM、协同级 C

31、RM、企业级 CRM。部门级 CRM 功能主要应 用于销售、营销和客户服务部门，但由于三个部门的工作职能不同，对应的 CRM 功能 需求也不同。协同级 CRM 将三个部门紧密结合在一起，以帮助企业解决信息的及时传 递、销售渠道的优化等问题。企业级 CRM 功能可以集成各种信息来源，充分利用企业 原有的信息系统，支持系统功能的实现。 CRM 真正实现的手段还是 CRM 应用系统，其需要多种技术形式来支持不同级别的 CRM。美国调研机构 Meta Group 把 CRM 分为操作型、分析型和协作型三类。操作型 CRM 能让直接面对客户的部门共享客户资源，减少信息滞留。分析型 CRM 通过一系列的分

32、 析方法或者挖掘工具分析发展趋势或者找出某种商业规律，它是一种企业决策支持工 具。协作型 CRM 使员工和客户一起解决某个问题或完成某种任务，它的特点是能够在 较短的时间内完成任务或解决问题。如果把 CRM 比做一个人，操作型 CRM 就像人的手 6 脚，分析型 CRM 像人的大脑，而协作型 CRM 就像人的感觉器官。虽然这种说法并不完 全准确，但三者相辅相成，缺一不可。 2.2 知识挖掘概述 2.2.1 知识挖掘的定义 知识挖掘是一种信息处理的新技术，也是一门多学科多领域的边缘交叉学科，因 此， “知识挖掘”还有“数据发现” “数据挖掘” “数据开采” “知识发现” “知识抽取” “智能数据

33、分析” “信息收获” “探索式数据分析” “数据考古”等提法和不同的定义 13。 一般认为，知识挖掘是“数据挖掘”更广义的一种说法，但是知识挖掘对挖掘技术以 及挖掘结果比数据挖掘要求更高。从本文的角度来说，知识挖掘的定义是：根据企业 既定的商业目标，对客户数据进行分析和处理，揭示其隐藏的、未知的规律性，进一 步使之模型化的先进有效的处理办法。 2.2.2 知识挖掘的基本方法 为了从海量客户数据中挖掘出有实际应用价值的客户知识，知识挖掘从统计学、 人工智能、数据库等领域借助了它们的基础研究成果和相关工具，主要的集中挖掘方 法有：统计分析法、决策树、人工神经网络、基因算法、粗糙集、聚类分析、联机分

34、 析处理技术（OLAP）等。这些挖掘方法可以大大提高系统挖掘的深度的速度，将信息 模式、数据的关联或趋势呈献给决策者，使客户能交互式地分析数据关系，对于数据 转化为知识非常有用。 2.3 知识挖掘和客户关系管理的关系 正如上文所说，如果把 CRM 比做一个人，那么客户信息就是血液，知识挖掘就是 遍布全身的血管。意思就是，知识挖掘是贯穿于整个 CRM 系统中的，而不是属于某一 个类型的 CRM。很多存在于其他类型的 CRM 中的隐性知识如果不通过知识挖掘来转化 为显性知识，那么它们的作用就永远无法实现。很多收集了大量客户数据的企业面临 的问题就是如何使数据充分利用。通过记录与客户相关的业务会使得

35、企业获得大量的 客户数据，数据输入数据仓库，数据仓库就会变为部分数据的数据坟墓(data tomb)。 当企业想要进行客户资源分析时，他们发现相当一部分的数据是不完整、过时、无意 义的，需要新一轮的数据“清洗” ，这通常会降低企业的效率甚至带来亏损。 因此，把知识挖掘应用到客户关系管理系统中符合企业的经营规律与发展方向。 正如福瑞德纽维尔所说：“我们能挖掘详细客户的客户档案，以提供他们可能估价 7 的建议。没有数据及其分析来开发关于现实世界正在发生的信息和知识。我们所有的 都只是观点。我们交谈的每个专家都给出相同答案：数据挖掘是知识发现。 ”14由此， 知识挖掘不仅是技术，它还是商业过程。如美

36、国 Firstar 银行使用 Marksman 数据挖掘 工具，根据客户的消费模式预测何时为客户提供何种产品。Wells Fargo 银行、美国银 行和 Fleet 银行扥都发表了许多有关数据挖掘经验和客户建模方面的文章 15。知识挖 掘技术在银行领域应用广泛，原因在于金融事务需要搜集和处理大量的数据，并对这 些数据进行分析，发现其模式和特征，可以发现某个客户、消费群体或组织的兴趣。 3 知识挖掘在客户关系管理中实施的流程 3.1 建立客户档案数据仓库 真实、动态、集成的客户档案是建立成熟的客户档案数据仓库的前提。客户档案 是在企业与客户进行的业务交互中形成的，它是企业与客户交往过程的真实记录

37、，在 收集客户信息时要确保其真实可靠性并且全面。客户档案的质量直接影响企业的决策 的质量，这一点绝对不可轻视。客户档案现实实用性要求充分发挥它们的现行效用， 要根据客户信息的变化及时对客户档案补充和完善，因此必须建立多渠道的客户数据 收集平台，动态地对客户档案进行管理。由于客户档案来自于不同组织及部门，为了 实现客户档案的共享，集成的客户档案必须是一致的，以便向企业各部门提供统一的 客户视图。因此，客户档案数据仓库应是一个动态、整合的数据管理和查询系统。在 每次交易完成后自动补充新的客户信息，并将其与其他资源向整合，将数据转化为知 识，通过知识共享提高企业竞争优势。 3.2 利用知识挖掘技术挖

38、掘客户知识 知识挖掘能帮助企业从数据的汪洋大海中筛选出最有价值的信息，通过统计分析 和预测找到最合适的企业经营方式。常用的客户知识挖掘的类型有：依赖分析、类分 析、偏差检测、和趋势分析等。通过挖掘出相关的客户知识，可以帮助企业识别目标 客户的目标市场，为企业维持原有客户、捕获新的客户群、扩展市场。知识挖掘的具 体步骤如图 3 所示： 8 图 3 知识挖掘的基本步骤 第一， 确定分析的预测目标。首先要明确的就是企业想通过知识挖掘解决什么样 的问题，达到什么样的目的即确定企业的业务目标。这可以帮助知识挖掘沥青思路， 实现其最大功效。因此，为了确定知识挖掘项目的总体框架，必须制定一个明确的计 划和可

39、测量的目标。 第二， 了解数据。在确定了要分析的预测目标之后，必须深入了解知识挖掘的基 础数据，即这些数据是从哪里来的、是否可靠、如何描述这些数据、数据的格式等。 企业可以通过一些简单的工具检验这些数据的质量，验证其可用性、适用性及可信度。 第三， 数据准备。数据准备是知识挖掘的核心。这一过程是对已经确定了的数据 进行转换、填补、清理以及合并。因为并不是所有的数据都值得挖掘，如果数据噪音 大，就会影响结果的可信度，并会浪费大量的时间、资源和精力。 第四， 模型构造。首先要选择适用的挖掘技术，每一种挖掘技术都有其适用性； 其次建立培训数据和测试数据，两者的作用是不一样的所以必须区分；接下来是利用

40、 培训数据采用相应算法建立模型。 第五， 模型评估和检验。建立模型后使用测试数据对模型进行测试，计算模型的 误差率，确定模型的可信度，如果结果没有达到预设的误差率就要重新回到了解数据 阶段，直到误差率合格，才能算建模成功。 第六， 部署和应用，如果经过上述所有过程建立了达到目标且令人满意的模型， 9 便可以在企业内部实施和应用这个模型。在使用过程中，需将新数据不断输入进行检 测，反复试验成功的模型也会为企业的决策提供支持。 3.3 建立客户知识库实现客户知识共享 客户知识挖掘的结果就是建立客户知识库，将客户知识以容易获取的形式进行利 用和共享。客户知识库是一个能够持续提供客户知识并对客户知识进

41、行分析处理的知 识库，它应包括所有的与客户交流的渠道，如电话、传真、电子邮件、语音信箱等， 将客户的提问、抱怨、需求、评价中隐性客户信息转化为显示可见的数字信息，再进 行系统地分析整合成有用的客户知识存储于客户知识库中。客户知识库的价值就在于 客户知识被各部门灵活使用，各部门可以及时更新知识库中的客户知识。随着信息技 术的发展，网络信息技术有助于客户知识库的构建和管理。客户知识库的建立必须要 有企业决策层的参与和支持，因为决策层才是系统本身的最终用户，只有的到企业决 策层的支持才能创建出符合企业自身需要的系统。 4 知识挖掘在客户关系管理中应用的影响因素及策略 4.1 影响因素 知识挖掘在客户

42、关系管理中的应用流程是对客户数据的采集、分析、处理的一个 互动、循环的过程。它的成功与否对企业能否有效地创造客户价值起着至关重要的影 响。因此，将从以下几个方面对影响流程实施的因素进行阐述。 4.1.1 领导层对客户档案的重视程度 多数企业仅仅把客户档案作为一种存储和记录客户信息的方式，而没有真正实现 客户档案应有的价值。大多数企业只重视客户档案啊的静态信息，并没有根据自身的 情况对客户档案进行科学有效地管理和利用。很多客户档案建立了，但是资料不全、 过时仍无法提供利用。其次，正是因为客户档案的管理不善导致各部门之间的客户信 息不能共享，客户信息资源分散在各个部门，因此人员的流动十分容易导致客

43、户资源 的流失。 4.1.2 客户和企业的实际需求 这里提到的需求导向包括两个方面：一方面是客户的需求导向；另一方面是企业 10 自身的需求导向。企业业务流程的持续改进和重组的宗旨就是以客户需求为导向。 16 从客户需求为导向来看，要求深入挖掘客户知识，实现客户知识资源的有效管理。从 企业的需求导向来看，并非所有的企业都能执行相似的 CRM 策略和知识挖掘。同一公 司的不同部门也有不同的商务需要；规模方面，大企业与中小企业相比也有很大的区 别。因此针对不同的企业要有针对性地建立不同的 CRM 系统，用不同的知识挖掘技术 处理和分析客户数据。 4.1.3 技术及人员的配置 技术是实现客户关系管理

44、的硬件环境基础。知识挖掘的技术问题可能涉及到的有： 原始数据的收集、挖掘模型的建立、挖掘工具的使用、信息环境的创建等。这里的人 员主要是指技术人员即知识挖掘人员。想要做好知识挖掘，技术只是一方面，同时需 要知识挖掘技术人员对企业业务有深入的理解，总结数据分析的经验，并能与其他部 门协同工作。如果管理者没有这方面的意识，那么知识挖掘就很难在客户关系管理中 发挥其应有的作用。 4.2 应对策略 4.2.1 重视客户档案的建立与使用 客户档案是知识挖掘的土壤，因此必须重视客户档案的建立与使用。在知识经济 时代，客户成为各个企业争夺的有限资源，有效地挖掘和管理客户信息，能帮助企业 正在激烈的市场竞争中

45、获得巨大的优势。客户档案必须包括客户描述性信息、市场促 销性信息和客户交易型信息。完善的客户档案既要为客户和企业提供历史的信息，也 要能提供实时的信息，要注重超前性、预测性的客户信息的收集和利用。同时，现代 客户档案管理也要借助先进的信息技术，将客户信息转变为客户知识，实现客户信息 的实时共享。 4.2.2 塑造“以客户为中心”的企业文化 企业必须倡导“以客户为中心”的发展理念，并使之成为其企业文化，将其贯彻 到每一位员工的头脑中。企业必须重视客户满意度、忠诚度和客户保持。关注客户的 个性需求，深入挖掘客户信息，将其转化为客户知识，利用知识挖掘技术改变客户生 命周期，延长“客户寿命” 。只有重

46、视客户信息资源，并将其视为企业最最要的资产， 充分发挥其价值，才能更有效地提升企业核心竞争力。 4.2.3 企业业务流程重组 11 企业业务流程是指企业输入各种资源，以客户需求为起点，到企业创造出客户满 意的产品和服务、实现价值为终点的一系列活动。企业业务流程是企业的生命线，决 定其运行效率。企业将从以客户利益为中心、以员工为中心、以效率和效益为中心为 业务流程的核心转到以客户为中心。各部门不再是孤立的，而是以向客户提供满意的 服务和产品为目标，相互协作，减少信息阻塞，实现客户知识共享。通过对客户数据 的知识挖掘，可以进行市场预测，形成各种分析报告与决策方案，最终发送到各部门 以提供利用。通过

47、知识型的客户关系管理，客户与企业之间不再是单一的买卖关系， 更多的是携手共进、互利共赢的关系。 4.2.4 引进技术与培养人才 可以实现知识挖掘的方法和工具多种多样，最重要的是，任何一种方法和工具 都不是万能的。不同的企业规模、不同的商业问题、不同的部门都有适用于自己的方 法和技术。在有多种挖掘方法的技术都适用时，需要评估哪一种最好或者结合起来使 用。 在进行知识挖掘之前，充足的数据准备是必要的，因为它对挖掘结果是否有经济 效益、是否成功起着重要作用。目前很多技术人员往往把精力投入在已有算法和探索 新算法上，对于数据准备的研究往往不足。同时，有必要培养一些知识挖掘、数据挖 掘方面的专家，他们必

48、须具有全局眼光，专门从事企业的数据分析和知识挖掘工作， 将挖掘出来的结果提供给决策者，最终将知识实现企业内部共享。 5 知识挖掘在宝洁（中国）公司客户关系管理中的应用案例 5.1 知识挖掘在宝洁（中国）公司客户关系管理中的应用流程 5.1.1 需求分析 （1）外因 新时代消费者的购买行为有七大准则：快速、容易、便宜、个性化、方便、熟悉、 安全。 17消费者对品牌的忠诚度日渐低落，再加上消费日用品的市场属于产销体系， 客户通常是到零售店购买，企业与客户之间的接触大多是靠广告和售后服务，而无法 做到一对一的接触。有关调查显示，价格并不是消费者选购商品的第一考虑因素，消 费者对企业的信任才是最重要的。消费者的价值观已经进入了感情消费阶段。网络技 术使得客户的选择权空前加大。但由于无法直接掌握消费者的爱好，如何凸显企业品 牌独特性一直都是消费日用品公司的最大挑战。 （2）内因 12 美国 P&G 公司自 1988 年在中国建立中国宝洁有限公司以来，已经在中国建立了十 几家洗发、护肤、洗涤、纸品的合资和独资企业，其中飘柔、海飞丝、潘婷、沙宣、 舒肤佳、玉兰油等品牌在国内市场家喻户晓。宝洁（中国）公