基于数据挖掘技术的客户关系管理

基于数据挖掘技术的客户关系管理（共11篇）

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇1

在以客户为中心的竞争环境中，如何既是能够拥有正确的信息，又能够拥有分析信息的工具，这就是商业智能，商业智能系统通过数据仓库、数据挖掘和高级数据分析为企业提供全方位的客户分析决策支持和客户关系管理，其中最为关键的技术就是数据挖掘技术。数据挖掘技术是从大量数据中提取或挖掘知识，数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，为解决商务决策中“数据丰富，知识贫乏”作出了巨大的贡献。从电话中心变成了联络中心或“互动中心”;市场营销工具可以采用E-mail、IP语音、共享化浏览、文字聊天和多种电子文字交流，以及客户与企业的整体关系成为企业迫切需要解决的问题。CRM通过管理企业与客户间的关系、优化供应链，减少销售环节，降低销售成本，挖掘潜在客户，发现新市场和渠道，提高客户价值、客户满意度、客户利润贡献度和忠诚度，实现企业最终销售管理、营销管理、客户服务与支持等方面的效果的提高。然而CRM失败率也很高，这是由于CRM的实施中会遇到高度集成，企业文化，设计技术如XML基于组件等，个性化服务与自动化矛盾，基础网络设施，可扩展性等问题。CRM起源于20世纪80年代中期，20世纪90年代得到企业广泛重视，进入新世纪人们更加重视吸引和发现潜在的客户和留住最有价值的客户。统计表明，现代企业的销售额是来自12%的重要客户，而其余88%中的大部分客户对企业是微利甚至是微利可图，开发一个新客户的成本是留住一个老客户的5倍，而流失一个老客户的损失，需要争取到10 个新客户才能弥补，因而CRM成为企业研究和应用的热点。如何成功的应用客户关系系统呢?利用数据挖掘技术来分析客户的数据，找出客户的购买模式，不断的满足客户的需求，把客户当作企业最重要的资产进行管理，是成功的应用CRM搞好企业的经营管理工作关键技术。

一、基于数据挖掘技术的客户行为分析与重点客户发现

目前许多企业在为客户的服务过程中积累了大量的数据，通过这些数据可以分析企业的发展历程、竞争态势、发展趋势及客户资源，这些资源是企业普遍关注的重要资源，而对客户的分析是赢利竞争优势的重要方法，从销售自动化中，提供了记录和跟踪在客户的信息，提供了销售人员与潜在客户交流要点，以便有效地管理自己时间，安排与客户交流和沟通，

而在电子商务环境下，接触客户不仅是销售人员，通过Internet把获取客户信息进一步扩展到企业所有部门，与之所有能与客户接触的所有人员，包括各种销售渠道的人员。通过与客户的各种“接触点”对客户360度的认识。美国艾克通过长期以来总结的经验认为CRM应让客户更方便、对客户更亲切、个性化和立即反应，才能更好地维持客户关系。凡成功地企业CRM一定是“以人为本，以客户为中心”去分工，实现企业内部“一对一客户观念”的确认。企业内部与客户相关的部门应该保持不同部门与客户之间作业的连贯;实现各种管理信息与知识的共享，建立较为详细的客户联系库，共同遵守的互动规则。利用客户智能—通过分析来自营销、销售、服务和商务的信息，制定统一的关于客户需求服务的规则，以增加客户的满意程度和减少客户背离程度。数据挖掘成为识别好的客户，完成市场划分以及改进直销活动效果的关键工具。

图1 数据挖掘技术在CRM中的作用

增加市场占有率有两种常用方法：以客户为基础的产品促销活动和交叉销售，数据挖掘技术能够实现哪些客户最有可能购买新产品以及哪些产品能够被一起购买，这样销售人员就能够将更多的精力放在这些重点客户上。Microsoft Commerce Server 是一个基于SQL Server 2000利用数据挖掘技术的快速实现商业智能的通用平台，它通过扩展基于OLE DB技术模式对象与CRM集成。它可以针对注册用户进行数据分析了解不同消费群体的购物行为，对未注册的用户则根据用户停留在该电子商务网站停留的时间、点过的连接、查询过的商品等记录分析出他们的行为模式;还可分析出广告、打折活动等营销方法的效果。

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇2

客户作为企业的核心资源之一, 在竞争日益激烈的商业时代发挥着越来越重要的作用, 拥有和保持更多的客户资源决定着企业今后的命运, 因此客户资源是否能够有效开发利用, 企业与客户之间关系是否能够保持稳定与和谐, 以及是否能够在尽可能满足客户需求的同时做到在最大程度上实现企业的经济社会效益, 已经成为企业界与学术界共同关注的焦点之一。

在当下的经济环境中, 企业客户关系管理是一种以客户为中心的企业管理与营销技术实现。在企业与客户之间创建管理体系, 实现实时、互动的目标, 通过高质量的商品生产、个性化的服务来获得新客户, 与此同时提高客户的忠诚度以及企业赢利能力, 做到为客户创造价值, 最终达到增强企业核心竞争力的目标。由于信息技术发展迅速, 相关技术的应用广泛, 企业面临着内外信息量的快速膨胀, 数据挖掘技术能够帮助企业对庞大的数据进行快速有效的处理分析, 挖掘有价值的知识, 因此可以为企业做出正确的经营决策提供极大的帮助。

2 客户关系管理的概述

2.1 CRM定义

目前, 学术界并没有给出客户关系管理统一定义。Gartnet Group最先提出了客户关系管理 (CRM) 的概念, 提出CRM是从管理视角出发为企业提供全方位的视角, 为达到实现客户收益率最大化的目的, 赋予了企业更为完善的与客户交流的能力。德勤咨询有限公司认为正确地运用客户关系管理可以使客户与企业对彼此都更加具有价值。Hurwitz Group指出, CRM是一套以自动化为焦点的商业流程, 可以看作是原则也可以看作是技术, 它能够做到改善大多数与客户关系相关领域的关系, 缩减相关成本, 最终增加客户价值。

综合各方观点, CRM的含义可以分别从宏观、中观、微观的角度进行理解:宏观上讲, 可以将其看作一种新型的管理理念。客户成为企业最重要的资源, 通过改善针对性的客户分析和客户服务来满足客户需求, 实现客户价值。中观来说, 可以将其看作一种新型管理机制。它要求企业模式的中心由产品转移至用户。微观而言, CRM是指一种管理软件或者说是一门技术。这样一套软件系统将商业的实践与信息技术紧紧结合, 为企业在营销、客户服务等相关领域提供技术支持[1]。

2.2 CRM体系结构

(1) 运作层次的CRM:这一层次的客户关系管理系统主要作用在营销、销售和客户服务三部分。对相关业务流程和管理进行信息化, 主要是实现各部分的自动化, 有利于提高前台的运作效率和精度。

(2) 协作层次的CRM:这一层次的客户关系管理系统偏重于对客户进行沟通所需技术措施 (如呼叫中心等) 进行集成处理。这方面主要体现在语音技术、电子邮件、网上商店上。

(3) 分析层次的CR M:这一层次的客户关系管理系统主要任务是对大量由前两个层次的应用所产生的信息进行分析处理, 为企业决策提供支持。主要系统为数据仓库、客户数据库等。

3 数据挖掘

3.1 数据挖掘的定义

数据挖掘就是利用相关技术将人们感兴趣的信息和知识从大型数据仓库或数据库中提取出来, 这些知识或信息是事先并不知晓但潜在有用的, 是隐含的、提取出来的知识, 用概念、规律、模式等形式表示[2]。数据挖掘是一种数据分析, 挖掘的是深层次的信息和知识。它的使用可以在CRM中大规模筛选客户数据库中看似没有联系的数据, 提取出有价值的客户信息, 进而可以帮助决策者对客户未来的发展趋势和行为进行预测, 以便做出正确的决策。

3.2 数据挖掘流程

数据挖掘流程包括四个阶段:目标定义, 数据预处理, 建立模型和评价模型[3]。

(1) 目标定义:流程的第一个阶段, 首先企业必须对自己的目标有一个明确的定义, 才能发挥数据挖掘的价值。

(2) 数据预处理:本阶段是整个流程的重中之重, 由四个步骤组成:第一, 数据过滤, 过滤数据确保它们符合分析的需要;第二, 数据集成, 将来自各个数据库的大量数据集成, 合并到营销数据库, 同时进行差异协调;第三, 数据分析, 目的是寻找出对预测输出影响最大的数据字段, 主要是对已经处理的数据进行初步分析;第四, 数据准备, 为建模做好确定模型变量, 转换变量, 选择数据形成样本数据库等工作。数据预处理的目的是确保原始数据与输入标准的一致性。

(3) 建立模型:寻求最佳模型, 这个过程并非一蹴而就, 需要多次反复。

(4) 评价模型:数据挖掘质量将在本阶段进行评定。如果模型结果不够理想, 就需要修正原有的模型。

4 数据挖掘技术在CRM中的应用

4.1 CRM中数据挖掘的具体运用

CRM中数据挖掘的具体运用主要有以下五个方面。

(1) 客户细分。将用户分类, 划分出不同的用户群体, 做到产品和服务都具有针对性, 争取做到客户满意度最大化, 最终达到最大程度地挖掘出客户对企业价值的目的。

(2) 客户保持。本阶段一般涉及三个数据挖掘的模型:第一, 分析和预测出客户中潜在的流失者;第二, 识别出这些潜在流失者中的重要客户;第三, 对这些重要客户进行分析以此有针对性地提出措施来保持客户。这三个步骤分别是运用建立模型、数据挖据技术和不同的分析方法来得出相应的结果。

(3) 发现新客户。古语有云, 坐吃山空, 即便企业原有的客户数量再庞大, 资源再丰富, 不断发现具有潜在价值的新客户群体对于企业来讲依然非常重要, 只有不断地开发新客户, 寻找新资源, 企业才能够持续地发展下去, 并且不断地壮大。在这一点上, 企业可以通过调查问卷等分析方法来发现潜在客户。

(4) 客户跟踪服务。客户跟踪服务的重点就在于跟踪两字, 即必须及时了解客户对服务的满意度及其原因。同样可以利用数据挖掘技术来完成。从而帮助企业抓牢现有客户、吸引潜在客户, 帮助企业把握住客户资源这一重大的企业竞争优势。

(5) 客户贡献分析。利用数据挖掘技术分析出客户对于企业的不同贡献程度, 然后企业可以采取一定措施将低利和无利的客户转化为赢利客户, 从而做到变废为宝, 合理利用一切资源, 降低企业能够降低的成本, 最终提高企业能够提高的收益。

4.2 基于数据挖掘技术的CRM系统模型

结合对数据挖掘流程的分析, 以及上文对CRM体系结构的表述, 我们能够建立基于数据挖掘技术的CRM系统模型, 主要包括以下三个阶段:

(1) 客户数据准备阶段。所谓数据准备, 就是对于在搜集数据的基础上再对数据做一些简单的处理, 以方便下一阶段客户数据挖掘时对数据的使用, 一般有目标定义和数据预处理两个步骤。目标定义的主要任务是基于企业现阶段的目标进行项目可行性评价等基础工作的处理, 然后进行客户数据收集。而数据预处理形成适合数据挖掘的数据集合并将数据集合装入数据仓库。方法主要是对收集到的客户数据进行数据过滤、集成、分析、处理和转换。

(2) 客户数据挖掘阶段。这一阶段对应CRM的分析层次, 是整个基于数据挖掘技术的CRM系统的核心, 所谓“工欲善其事, 必先利其器”。针对前一阶段形成的数据集合, 必须选择适合的数据挖掘模型、挖掘技术及相关工具, 对数据仓库中的数据进行挖掘, 才能得到隐藏在数据中的客户模式及知识。当然不能忘记一定要将分析出来的有用模式保存。

(3) 数据挖掘结果应用阶段。此阶段对应于CRM的运作层次。主要利用各种数据库开发工具及可视化工具, 如JAVA、ASP等, 将模式和知识更好地展示给用户, 方便用户使用。并且将处理后形成的有关知识传送至相关部门。当然“时间是检验真理的唯一标准”, 因此在CRM实践中检验相关模式以及知识的使用效果并对原有模型重新修改也很重要。

4.3 数据挖掘在CRM中的实施

要在CRM中成功地实施数据挖掘是一个循序渐进、不断改进的过程。通常来说, 主要包括六个步骤。

(1) 确定分析和预测目标。首先需要明确商业目标, 目标是一切的起点, 没有一个明确的目标, 我们的行动将会困难重重。在确定目标的时候需要将解决的问题转化为可以测量的目标, 这是非常重要的。另外, 还必须考虑很多其他的因素, 如各种可用资源, 如资金、技术、时间和人才等。

(2) 数据选择。在确定目标之后, 要做的就是数据选择, 包括很多内容, 如确定哪些数据字段是必要的等, 这一步骤能够建立基础数据的基本可信度。

(3) 数据准备。为了模型构造能够顺利的进行, 在选择数据之后, 要对数据进行一个预处理和转换, 目的是为了使这些数据更加完整, 更加准确, 更加可信。

(4) 模型构造。这一阶段是数据挖掘的关键阶段, 是主体, 是中心, 是一切准备工作服务的对象, 主要工作包括模型构造以及模型解释。

(5) 模型评估和校验。本阶段的主要目标是找到满意的模型, 使用测试数据对建立的模型进行测试, 计算误差率, 重复相关过程, 直至找到满意的模型。

(6) 部署和应用。当前面的步骤都顺利完成之后, 最后一步就是部署和应用模型。当然在应用的过程中还需要不断地测试来完善模型。

5 结语

数据挖掘技术使得CRM的目标高质量地得到了完成, 为企业高层决策者提供了准确、细致的客户信息, 帮助他们制定企业策略, 因此, 我们可以相信随着数据挖掘技术的不断成熟和深入应用, 学术界以及企业界将对其更加关注, 其在各行业的CRM应用中将有着更加广阔的前景。

摘要：随着经济全球化的迅猛发展以及信息技术水平的不断提升, 企业间的竞争愈加激烈, 客户价值对于企业价值的影响逐渐深入。企业经营理念的中心开始由产品转向了客户, 因此CRM, 一种以客户需求为导向的新理念成为了企业研究的重点。同时数据挖掘技术为决策者将由于信息化所产生的庞大的业务数据转换成有价值的信息与知识提供了强有力的技术支持。因此本文将介绍有关CRM和数据挖掘技术的一些基本概念, 包括将数据挖掘技术应用于CRM所带来的好处, 并指出如何在CRM中实施数据挖掘技术应用。

关键词：客户关系管理,数据挖掘,技术支持

参考文献

[1]宫新军.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究[J].山东广播电视大学学报, 2013 (1) .

[2]郭愈强, 樊玮.数据挖掘技术在民航CRM中的应用[J].计算机工程, 2005 (31) .

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇3

关键词 数据挖掘 客户关系管理 关联算法 粗糙集方法 聚类

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A

对于企业而言，“以客户为中心”的最终目的是企业自身利润的最大化。因此，企业还需进一步对真正的客户的价值进行挖掘。客户的价值挖掘工作要求企业通过数据分析，掌握客户的行为规律，运用于企业决策中。随着数据仓库、数据挖掘技术的发展和成熟，客户的价值挖掘工作得到了必要的技术支持。

1数据挖掘技术

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘常用的分析方法包括分类和预测、聚类分析、关联规则、序列模式、孤立点分析等。本文分别从关联算法、粗糙集方法和聚类等角度阐述数据挖掘技术在客户价值管理中的应用。

2数据挖掘技术在客户价值管理中的应用

2.1发现新客户

2.1.1 数据挖掘应用需求

“以客户为中心”的CVM，客户是企业的生命，不断获取新客户是企业生存和发展的必要条件。发展新客户的目的是将潜在的客户转变成消费企业的产品或服务的现实客户。针对不同的消费者需要采用不同的策略才能有效的获取到需要的新客户。另外，客户也分优劣，选择优质客户进行获取是企业获取新客户的先决条件。采用数据挖掘可以辅助新客户开发活动。

2.1.2 Apriori算法

APr1ori算法是最著名的关联算法。此算法利用一种逐层搜索的迭代方法：k项集用于探索（k+1）项集。具体方法是：首先找出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来挖掘L2，即频繁2-项集；不断循环下去直到无法发现更多的频繁K-项集为止。

Apriori算法利用了两个重要性质。

性质1：k维数据项目集x是频繁项集的必要条件是它的所有k-1维子集均是频繁项集。

性质2：若k维数据项目集x的任一k-1维子集不是频繁项集，则x不是频繁项集。

对于新客户的发展而言，得到了新客户的市场反馈并收集之后，就可以使用Apriori算法对客户数据提取特征。

2.2 客户保留

2.2.1 数据挖掘应用需求

随着市场竞争的日益激烈，大部分市场己趋于饱和状态。获得一个新客户的成本越来越高，因此，保留原有客户的价值也显得越来越重要了。对于客户保留，企业可通过数据挖掘对客户数据库中大量的客户信息作针对性研究，根据分析结果制定使潜在离开者留下来计划和方案，改善客户关系，争取保持客户并提高收益。

2.2.2 粗糙集算法

粗糙集是由波兰学者Z.Pawlak在1982年提出的一种研究不精确、不确定性问题的数学工具，其基本思想是，将数据库中的属性划分为条件属性和结论属性，把数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后根据条件属性划分的子集和结论属性划分的子集之间的上下近似关系生成判定规则。其中下近似是指所有对象都一定被包含，上近似是指所有对象可能被包含。

设{X1，X2，X3，…}是基于条件属性的划分，{Y1，Y2，Y3，…}是基于结论属性的划分，则有：

定义1：Yj最小包含（下近似）X，是指等价类X，中的所有元素都包含在Yj中；

定义2：Yj最大包含（上近似）X，是指等价类X，中的所有元素可能包含在Yj中。

2.3 客户分类

聚类已经被广泛地应用于许多领域，聚类分析根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据划分成有意义或有用的簇（也可以称为组）。其目标是，簇内的对象之间是相似的（相关的），而不同簇中的对象是不同的（不相关的）。簇内的相似性（同质性）越大，聚类就越好。

K-均值算法是一种迭代算法，也是一种最古老的、最广泛使用的聚类算法。

利用K-均值聚类算法所得到的组，组内成员间的相似程度很高，同时不同组中成员的相异度也很高。给定组K={t1，t2，…，tm}，则其均值定义为：

M=（t1+t2+…+tm）/m。

其基本算法如下：

（1）选择K个点作为初始均值，K是用户指定的参数，即所期望簇的个数；

（2）repeat；

（3）将每个点指派到最近的均值，形成K个组；

（4）重新计算每个组的均值；

（5）until均值不发生变化。

3结语

客户关系管理是企业保持市场竞争力的重要手段和不可缺少的重要环节。数据挖掘作为一种先进的数据分析的方法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。对于管理人员来说，掌握这方面的知识是必要的，可以为公司管理客户提供有价值的信息。

参考文献

[1] 李蕾.数据挖掘技术在客户关系管理中的运用[J].企业活力，2006.03.

[2] 顾桂芳，何有世.数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[J].江苏商论，2007.07.

[3] 黄洁.基于数据挖掘技术的客户关系管理：以电信企业为例[A].中国企业运筹学学术交流大会论文集[C]，2007.

[4] 庄小将.数据挖掘在客户关系管理中的应用[J].广东财经职业学院学报，2008.02.

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇4

介绍了基于中央数据库维修工程管理系统的.功能、网络结构以及系统性能,针对其存在的时效性问题,结合维修工程管理系统实际的运行环境提出了改善和优化的方案,即采用ORACLE高级复制技术重新设计系统的网络结构、数据库对象同步和异常处理机制以及高级复制环境的配置方法.

作 者：孙春林 刘如尧 张东培  作者单位：孙春林,刘如尧(中国民航大学)

张东培(中国国际航空公司工程技术分公司)

刊 名：航空维修与工程  PKU英文刊名：AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年，卷(期)：2009 “”(1) 分类号：V2 关键词： 

数据库实验客户关系管理 篇5

客户关系管理系统

（1）E-R图向关系模型的转换

将总体概念结构E-R图转化成关系模型。

客户（姓名，性别，账号，联系电话，所在单位名称）主键：姓名

订单（订单名称，订单客户姓名，订单客户联系方式，预订交货日期）主键：订单名称

服务台（用户名，联系方式，产品名称，ID）主键：用户意见

综合管理台(产品销售排名，产品发货量，收发货地点统计，业务员排名，客户文化统计，客户地域人数，客户年龄统计，与目标数的差距比，经销商姓名，市场情况，产品市场占有率，产品销售排名)主键：客户地域人数统计 副键：产品发货量

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇6

随着证券市场的发展,证券类理财产品日益丰富,同时由于网络信息技术的应用,证券营业部面临复杂的市场需求。首先,生活水平的提高使人们在基本花费之外的资金增多,同时投资意识也进一步提高。根据中国证券登记结算有限责任公司提供的信息:截至2007年11月30日,沪深两市共有A股账户达7021.787万户。如此庞大的股民无疑形成了证券营业部增长的需求趋势。其次,由于信息技术的兴起,在家或办公室利用互联网交易证券具有很大的便利性,这在很大程度上减少了证券营业部的需求。最后,证券市场由于其受经济周期影响极为敏感,证券市场繁荣与冷淡的更替使得证券营业部面临不规则需求。

二、证券营业部的营销策略

证券市场面临着三种不同方向的需求力量:上升需求、下降需求以及不规则需求,对于这样复杂的市场需求状况,需要实施创新和合理的营销策略以促进证券营业部的业绩提升。

由于各证券公司经营股票交易的佣金率是全国统一管制,所以很难从改变主要业务的定价等方面进行改善。而为了从较为激烈的市场竞争中获取更多的市场份额,需要提供差异化的“产品”,因此对客户的服务成为非常重要的一个方面。所以对证券营业部现有的客户资料进行分析,制定一套可行的客户关系管理体制是证券营业部创新服务的关键。

目前,各证券营业部的普遍做法是把客户按照投资金额进行细分,对小户提供标准化的服务,如统一的交易大厅、计算机屏幕、和定期提供的投资分析报告等;对大户则提供个性化的服务,如安排专用的房间和计算机,及时提供客户需要的投资报告,以及提供投资建议等;对于中户则提供介于大户和散户之间的一种有限制的个性化服务。

这种细分有利于证券营业部区别不同客户群,减少成本以及提高服务质量。但是只做到这样是不够的。面对网络信息技术的影响,我们需要了解证券营业部的客户的特点以实施针对性的营销,发展新的客户,对原有市场进行市场渗透;同时需要通过对现有客户的深入分析,为老客户提供更为优质的服务;最后,我们也需要开发设计一些新的投资服务项目,以提升利润,并减少熊市业绩下滑的损失,

三、CRISP-DM、决策树技术与模型简介

数据挖掘技术是商业智能中知识发现的重要手段,其中CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)是在各个企业中被广泛采用的数据挖掘的标准流程。按照CRISP-DM的标准,数据挖掘包含6个步骤,分别是商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、结果评估和应用部署。在本篇研究中,我们的商业问题被定义为如下三个问题:

如何挖掘潜在客户?

如何为现有客户提供更好的服务?

根据现有客户的需求,可以设计哪些新的投资服务项目?

这三个问题中的前两个是对原有市场原有产品的研究以达到渗透市场,利用正向需求,化解不利需求因素的目标;第三个问题则是针对原有市场开发新的“产品”,以研发新的服务项目提供差异化的“产品”“应对证券市场牛熊更替造成的不规则需求。因此,本文将利用数据挖掘技术建立两个模型以解决以上问题。第一个模型通过对通过证券营业部进行交易的客户特征进行分析,以识别和预测潜在客户;第二个模型则是将客户按入市资金进行分类,考察大、中、小户这三个客户群各自的特点。对于新服务项目开发的结论将综合两个模型得出。

建模的方法采用决策树技术中的CART。决策树是一种有监督的分类方法,它提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值的规则,它可以为决策制定过程进行图形表示,因为它所做的预测相当准确,而且又比类神经网络容易了解,所以是一种应用广泛的有监督分类方法。有许多不同的方法建构决策树,分类与回归树(Classification And Regression Tree.CART)是其中之一。CART是一个二分式决策树,采用分散度作为分隔变量的衡量标准。

本次建模利用的数据,来自于厦门大学经济学院社会实践活动中对股市投资者进行的问卷调查。有效样本容量为457。由于样本中通过证券营业部交易证券的投资者只占17.71%,为准确分析与证券营业部相关的记录,需要对样本中通过证券营业部交易证券的投资者记录进行过度抽样,经过使用神经网络技术对样本进行多次抽样对比稳定性,最终认为通过证券营业部交易证券的投资者记录占样本55%的比例是合适的。并且为了防止过度拟合,限制树深为4。建模过程使用clemintine1 1.0软件。通过分类矩阵和增益图对模型评估,可以得知本文建立的两个模型是具有比较理想预测效果的。

四、模型结果解释

第一个模型用于识别潜在客户,它的输入变量包括如下几个方面的选项:入市目的、通常购买的股票类型、投资者基本信息、投资习惯。输出变量为定性变量:是否通过证券营业部进行交易。使用clemintine11.0软件进行建模分析可以得到如下的决策树形图。

从上面的树形图可以看出,是否购买基金是识别潜在客户的重要因素,这一节点应该理解为证券营业部的潜在客户很有可能购买基金;年龄也是一个比较重要的因素,在证券营业部进行交易,需要花费较多的时间,因此我们在证券营业部观察到的客户中有相当一部分为退休人员,年龄比较大,所以在有意愿购买基金的人中35岁以下者就不是我们的潜在客户;在35岁以上的投资者中,购买科技股的投资者有可能是潜在客户;投资科技股并且经常持有的股票个数为2只～3只者,也是潜在的客户;而持有股票数目为其他数目的投资者,若持有PT、ST股票可能是潜在投资者,这与这类股票风险大,需要及时收集上市公司重组信息有关。

第二个模型的输入变量包括如下几个方面的选项:入市的目的,通常购买哪些股票,投资者个人基本信息。输出变量为:入市资金。使用clemintinel 1.0软件进行建模分析可以得到如下的决策树形图。

将5万以内定义为小户,5万～20万定义为中户,20万以上定义为大户,则根据上图可以发现入市年限在四年以下、选择股票不通过亲朋好友的推荐,以及虽然通过亲朋好友推荐获得信息,同时也利用互联网信息,但是没有购买基金,或者持有股票数目较少为2只～3只的投资者为小户;而具有上述特征却持有较多的股票,或者入市年限较久为4年以上,并且以不以获得二级市场差价为投资目标,或者虽以获得二级市场差价为投资目标但是也通过股民的交流但不通过网络信息获取投资信息以及不通过股民的交流但通过广播电视及一般刊物获取投资信息的投资者为中户;入市年限较长为4年以上,以及通过股民的交流和晚上信息,或者不通过股民的交流也不通过广播电视及一般刊物获取信息的投资者为大户。同时注意到年龄、学历以及习惯使用的投资分析方法等变量对客户按入市资金的这种细分并没有显著的影响。

五、客户关系管理和营销策略建议

从上面决策树模型的讨论中,我们可以得到如下的结论:

1.潜在客户通常年龄在35岁以上,具有投资基金、科技股、PT、ST股的偏好等特征。

2.大户特征:入市时间较长,以获得二级市场差价为目的、信息主要来自于网络信息、股民交流。

3.中户特征:入市时间约为3年～6年居多,以获得二级市场差价为目的,持有股票数目在3只～5只居多,信息来自于网上,股民交流、一般媒体报刊。

4.小户特征:投资基金偏好,易受亲朋好友及股民的影响,持有股票个数较少。

根据从挖掘模型中得到的以上知识可以解答前文中提出的三个问题,并将这些知识与证券营业部的实际业务相联系,提出具体的建议。

证券营业部在发展客户时,首先应考虑营业部的选址问题,营业部应当设置在中老年住户较多,住户收入水平中等的社区附近,营业部的装修设计等应适当地考虑中老年的便利问题;证券营业部的广告措施也应重点在中老年住户较多的社区及附近的银行、保险公司等地展开;善于利用已有客户发展新的客户,因为已有客户通常的交际人群具有与之相似的特征,为老客户提供优质服务利用其口碑宣传,或者为老客户发展新客户提供一定的激励措施都是比较有效和成本较低的方案;同时,可以通过证券公司的用户交易资料中寻找符合潜在客户特征的客户,通过短信、电话等形式进行宣传。

在细分客户群,深入了解不同类别客户特征以及提供更优质服务时可以利用模型中关于大、中、小户的特征进行分析。对于大户,可以利用其喜爱通过股民交流获得信息的特点,定期组织一些较高层次的股民沙龙,提供较为规范的交流平台,并且对大户的交易情况及时地了解,提供个性化的投资理财建议;另外大户因为资金充裕,收益机会和避险措施丰富.可以为他们提供新的投资工具的信息。对于中户,应当为其提供更为广泛的信息来源,如在计算机内设置可以便利访问的财经证券门户网站的链接,在证券营业部内设置报刊阅览区,及时更新相关的报刊和杂志,提供一个投资分析报告借阅区,同时也可以举办股民沙龙来提供交流机会。对于小户,可以提供更多关于基金的信息;并且举办针对小户的讲座,加强风险管理意识,投资知识的教育等等。

根据挖掘模型的结果,我们可以考虑利用证券营业部网点多,以及营业部员工对客户了解程度较高的特点,推出一系列个人投资理财咨询的业务。如帮助客户构建各种证券投资组合,选择合适的基金组合,利用证券营业部中老年较多的特点,与保险公司合作推出证券产品与生命健康保险组合的理财业务等。这样不仅可以直接利用现有客户进行营销,并且可以吸引一些因为忙碌没有时间理财的上班族前来咨询,同时可以根据宏观经济运行的状况,推出灵活的个人理财项目,如在股市陷入熊市时,重点考虑债券选购、保险等组合的理财咨询,这样即使宏观经济陷入低谷,证券营业部也可以因其产品的灵活变化而降低证券经纪业绩下滑的不利影响。

摘要：本文通过分析在证券市场积极发展和网络信息技术的兴起的形势下证券营业部所面临的市场需求，提出证券营业部应以优质的客户关系管理促进营销，并使用C5．0决策树的数据挖掘技术对股民调查问卷进行分析，在证券营业部挖掘潜在客户、为老客户提供优质服务，以及开发新的业务提出建议。

关键词：证券营业部,客户关系管理,数据挖掘

参考文献

[1]韩家炜堪博：数据挖掘概念与技术(原书第二版)[M]．北京：机械工业出版社，2007

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇7

摘要：随着经济全球化和竞争的加剧，企业关系作为一种关键资源变得日益复杂，成功的企业关系管理对企业的组织结构和信息结构提出了更高的要求。文章在以狭义企业关系为研究对象，分析了企业关系管理的核心思想及其内涵，构建了企业关系管理的体系结构。将数据挖掘相关技术引入企业关系管理系统，分析了数据挖掘在企业关系管理中应用的几个方面及其应用过程。

关键词：企业关系；数据挖掘；数据仓库；系统

一、引言

信息技术条件下，成功的企业关系管理需要一个合理的组织框架，更需要一个合理的信息结构。数据挖掘作为一种先进的数据分析方法，已经在客户关系管理中得到了广泛的应用。以此为鉴，我们认为数据挖掘也是实现企业关系数据深入分析的有效工具。

二、企业关系管理

1企业关系管理定义。企业关系始于20世纪60年代社会心理学和行为理论研究，由营销学家Levy＆Kofler首次提出，随后随关系营销学的发展而发展。Hakansson提出企业关系就是相互作用的双方于不同水平的投资、组织学习、相互适应、信任与承诺，并初次建立了企业关系的相互作用模型。Anderson＆Nams强调了企业关系概念的互惠性质，认为企业关系是两个组织之间为减少总成本或增加价值收益而形成的广泛的社会、经济、服务及技术联系。Morgan＆Hunt认为企业关系就是企业关系双方基于社会心理的相互作用过程。并研究了企业关系的结构和机理。陈晓峰将企业关系定义为供应商、客户，员工、政府、媒体及其他等众多联系的集合。钱言将企业关系定义为具有主观能动性的企业在行动过程中相互之间产生的一种联系，研究对象仅限于企业与企业之间。从以上观点，我们可以归结为广义和狭义两类定义。广义的企业关系指所有与企业发生直接相互作用的组织和个体。狭义的企业关系单指两个或多个企业组织之间出现的、相对持久的资源交易、资源流动和资源联系。

笔者认为广义的企业关系中个体与组织两类关系对象在关系接触方式、关系价值贡献率、关系稳定性以及控制模式等方面均存在显著差异。同样的道理。政府机构、媒体和社区等组织形式的关系对象与企业组织在结构体制和运作模式上与企业也无可比性。因此，我们在对企业关系管理研究时。不可将其一概而论。基于以上表述，本文的研究选取了狭义的企业关系为研究对象，即企业关系管理就是指对企业自身与其他企业之间的相互作用进行管理和控制过程。

2企业关系管理内涵。对企业关系管理内涵可作如下归纳：

(1)合理选取关系对象。依照系统论的观点。结构决定功能，那么企业关系的结构组成就是分析企业关系特有功能和价值的基础。关系对位才能创造价值，企业需要结合自身经营战略目标决定与哪些企业形成特定的关系类型，并建立紧密或松散的关系来完成自身目标。因此，企业关系管理的首要步骤就是选取与之相称的关系对象。如果选择的关系对象志不同，道不合，趣不投，关系就不可能长期维持。如果路径选择不同。关系双方则不能形成战略的协同和资源的互补，达不到降低成本，提高收益率的目的：而双方价值观、行为方式与管理风格等文化方面的差异也同样如此。

(2)最大化关系价值。以价值为本的管理模式使得关系价值成为企业关系管理的核心和实施企业关系管理策略的主要依据。企业关系管理的过程就是企业寻求关系价值最大化的过程。其中，关系变量是衡量企业关系价值大小的最主要指标。Wilson基于广泛的B—to—B文献提出了以下数影响企业关系演化中关系价值的关系变量：承诺、信任、合作、共同，分享目标、相互依赖，权力的不平衡、绩效满意度、不同水平的变化、相互适应性、沉没成本、共享技术、组织上的关系和社会性关系等等。企业就是通过对关系双方此类变量信息的获取来评估企业关系绩效、关系收益、关系地位和相互适应性、转换成本等来感知关系价值，从而不断的修正初始的关系状态，以求各自的关系价值最大化。

(3)关系风险防范。处于开放系统中的企业关系本身存在许多不确定性因素，并由此导致企业关系风险，进而致使企业关系非意愿瓦解。企业关系风险主要表现为机会主义行为，即基于追求自我利益最大化而采取的欺骗行为。在企业关系中，机会主义行为主要表现为隐瞒和歪曲信息、躲避或违反关系契约而不完全履行关系承诺或关系义务、窃取关系企业的技术、挖走关系企业的关键人才等。

因此，有效的关系管理要求企业要与关系对象保持良好的沟通，深入分析和准确掌握对方的关系需求，全面、及时跟踪把握企业关系发展状态。形成企业关系双方的良性互动，降低了机会主义发生可能性。

3企业关系管理的体系结构。从体系结构上来看，企业关系管理架构由三个关键的部分组成如图1所示。

(1)关系接触层：企业关系的参与者可能是某一部门或者是多个部门，或者是在多个部门间转换。企业通过关系接触层的关系中心与关系对象进行各种方式的沟通和联系，并对各个部门的接触信息进行集中和处理。

(2)分析层：分析层是将关系接触中心和关系管理决策所产生的信息通过共享数据仓库连接起来。如果一个企业的信息来源相互独立，那么这些信息会有重复、互相冲突并且会过时，这对企业的整体运作效率将产生负面影响。基于统一的企业关系数据和融入所有企业业务应用系统的分析环境，就可以对其进行加工处理，提供即时分析，然后将分析结果反馈给决策层和整个企业内部。这样便增加了信息分析的价值，为企业的战略决策提供支持，企业决策者会权衡这些信息做出更全面及时的商业决策。

(3)决策层：决策层功能是对上面两部分的应用所产生的信息进行加工处理，产生商业智能。为企业的关系管理决策提供支持。并且关系决策层往往要再将关系活动分派到关系接触层的相关执行部门。

三、数据挖掘及其主要技术方法

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它通过选择数据，对数据进行检测，建立挖掘分析模型。挖掘出深层次的信息和知识，用于信息管理、过程控制、科学研究、决策支持等方面。

按照所挖掘的数据模式的不同，可以将数据挖掘的技术方法划分为以下四种!

1偏差分析。偏差分析用来发现数据集中与正常情况不同的异常和变化，并进一步分析种变化的原因。当某个别数据对象不符合大多数数据对象所构成的规律时就会形成孤立点。孤立点可能是事物偶然异常或分析操作失误等造成的，常常被视为噪声被剔除。但是也可能蕴含着重要的信息，比如，企业关系交易中的信用欺诈行为。诸如此类的小概率发生事件往往比经常发生的事件更有挖掘价值。

2预测。预测是指利用从历史数据集中自动推导出的对给定数据的推广描述，预测未知的数据值或变化趋势。

例如根据关系投资、关系企业规模和关系承诺等来预测关系价值。

3序列模式分析。序列模式分析把数据之间的关联性与时间性联系起来，不仅要确定事件是否发生，而且需要确定事件发生的时间。序列模式分析非常适于寻找事物的发生趋势或重复性模式。例如，对某关系在不同时段的关系互动状态行为进行分析，发现和探测稳定关系集。

4聚类分析。聚类分析是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。通过聚类把一个数据集中的个体或对象按照相似性归约成若干类别。其原则是使同一类别中的对象之间具有尽可能大的相似性。而不同类别中的对象之间具有尽可能大的差异性。如按照关系稳定性或关系价值大小对关系对象聚类。

5演变分析：演变分析描述的是随时间变化的行为的规律或趋势，并建立与时间的关系模型。例如。对随时间变化的关系的稳定性分析。

四、企业关系管理中数据挖掘的运用

1企业关系管理的数据仓库。企业关系管理中数据仓库的数据分为源数据、关系型数据和多维数据三类。将所有分散在不同部门、不同业务系统的数据按统一的标准进行提取后形成的数据我们称之为源数据。源数据是数据仓库开发的基础数据。关系型数据是在源数据的基础上，按照不同的业务需求整合形成的数据。关系型数据经过了对源数据的清洗和整理，能够保证数据的标准化，可以支持绝大部分对关系型数据库的分析和查询应用。且是建立多维数据的基础。多维数据是建立在关系型数据的基础上，针对不同的业务需求、从不同的视角产生的，能够提供满足业务需要的数据。

2企业关系管理中数据挖掘应用的几个方面。

(1)关系细分。基于数据挖掘技术的聚类功能可按照不同的标准，比如：企业关系对象的类型、企业规模、关系价值、关系稳定性和满意程度等来划分不同的关系对象群体。以实现对企业关系针对性的差异化关系管理策略，实现关系价值最大化。

(2)关系价值评估。企业若不评价估计企业关系的价值，就很难做出适时的关系管理策略。由于企业关系价值评价指标具有较强模糊性，常常采用数据挖掘的模型综合评价方法来评估关系价值的高低。数据挖掘技术还可以分析和预测不同情况下关系价值的变化，帮助企业制定合适的关系策略。

(3)关系质量、关系满意度评价。关系质量和关系满意度是关系主体根据一定的标准对关系满足各自需求程度的共同认知评价。不断的追求高关系质量和关系满意度是提高关系稳定性和获取最大关系价值的重要手段。已有大量文献表明，数据挖掘的统计回归分析方法是挖掘关系质量影响因素及分析它们之间相互关系的有力工具。

(4)企业关系方信用评估与机会主义风险识别和防范。数据挖掘技术可以为关系风险管理提供一个客观、准确的评估和控制机制。以数据统计分析为基础的数据挖掘技术，通过收集和分析关系对象的行为、信用和背景纪录，从大量历史数据中分析出具体企业关系的机会主义行为倾向及信用等级。另外，还可以通过孤立点分析还可以发现关系对象的一些异常行为，有效防范风险。

(5)企业关系状态预测。把握企业关系动态特征是关系管理的关键。数据挖掘技术通过对实时关系动态数据的采集和整理，将多源数据进行融合、分析和挖掘，提取企业关系状态特征，同时结合历史数据和未来预测数据对关系的发展演化过程进行仿真预测。

3企业关系管理的数据挖掘过程。根据上文对企业关系管理体系结构的描述，建立基于数据挖掘技术的企业关系管理系统模型如图2，它的工作流程主要包括以下三个阶段：

(1)数据准备阶段。它主要包括目标定义和数据预处理两个阶段。目标定义是了解企业经营要达到的目标，在此基础上进行企业关系的数据收集。数据收集主要在关系接触层，包括呼会面、电子邮件、电话、传真等方式。最初搜集的数据是源数据。比较分散且有大量冗余：要再按照不同业务需求过滤和筛选，保留其中的关系型数据：再对关系型数据分析、处理和集成转换，降低数据维数，形成适合数据挖掘的数据集合，最后再将此数据集合装入数据仓库。数据仓库的数据来源还可以是其他系统，如ERP、CPM、SCM系统中的现存数据。

(2)数据挖掘阶段。该阶段对应关系管理体系的分析层次，是整个基于数据挖掘技术的关系管理系统的核心。针对前一阶段处理、整合形成的数据集合。在模型库和知识库的帮助下，根据不同的业务需要，选择适合的数据挖掘模型、挖掘技术及工具，对数据仓库中的数据进行挖掘。并借助有关联系分析处理得到隐藏的企业关系知识及模式，并将分析出来的有用模式保存到模型库和知识库中。

(3)数据挖掘结果应用阶段。该阶段对应关系管理的决策层，数据挖掘和知识发现的最终目的就是辅助决策者做出决策。决策者可以根据数据挖掘的解释结果，结合实际情况，调整关系管理策略。以便企业更好地进行关系管理工作。并且，企业关系管理实践同时检验数据挖掘知识和模型使用效果，若效果不好则需要重新修改原有的模型，甚至是原有的目标重新定义。

五、结论

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇8

关键词：数据挖掘 数字图书馆 应用前景 检索技术数字图书馆

1.1 概念解析

作为高新技术下的产物，数字图书馆的研究不仅在科学技术领域突飞猛进，而且也为人类的社会事业做出了突出贡献。不同于现实中的图书馆，数字图书馆是虚拟的，它将分散的各种信息资源以数字化的形式存储，以网络化的方式实现互联，以此提供及时的信息，实现资源共享。它是以网络环境为基础的可共享的可扩展的网络知识系统，是一种能方便快捷地为用户提供数字化信息资源的高水平服务机制，也是面向未来互联网发展的信息管理模式。只有深入理解数据挖掘技术，才能不断促进数字图书馆检索技术的发展，从而充分发挥出数字图书馆在图书馆领域的重要作用。

1.2 组成及作用

数字图书馆包括能够服务于广域网的网络设备和通信条件，还有一整套用于信息的管理维护和用户服务的软件系统，这个软件系统可以划分为5个模块：权限管理模块、获取与创建模块、存储与管理模块、访问与查询模块以及动态发布模块。

数字图书馆是在传统图书馆的基础上发展而来，既包含了传统图书馆中的功能，还融合了档案馆、博物馆等中的功能，可以为公众提供综合信息的访问服务，在社会文化、电子政务、大众媒介等公众信息传播中广泛应用。数据挖掘在数字图书馆检索技术中的概念

数据挖掘在具体的数字图书馆检索中的概念指的是，在没有给出明确假设的前提下对图书信息资源进行挖掘，也可以理解为在大量的图书统计数据中对内在规律和特点进行分析，这里的挖掘对象可能是不同类型，不同物理服务器上的数据库。现在市场上已经出现了很多“数据挖掘系统”，但大多数只能称的上是机器学习系统或是实验系统原型，因为这些系统更多地是进行数据检索，并不能真正地处理大量数据，实现数据挖掘。真正的数据挖掘既涉及多种学科技术的集成，又包涵数据库技术、统计学、高性能计算、数据可视化、信息检索、模式识别等领域。借助数据挖掘，数字图书馆用户可以从数据库中及时准确地检索到自己所需的信息资料。所以，数据挖掘技术处在数据库系统的前沿，在信息技术领域里拥有非常光明的发展前途。

随着数据库系统在图书馆领域的广泛应用，系统中的数据，特别是全球存储的数据快速增长。然而，调查结果显示如此海量的数据无法都被有效利用。如果能在数据海洋中抽取出有效的信息，将会大大提高信息的利用率，创造更大的实用价值，而这恰恰是产生数据挖掘技术的原因。

总而言之，数据挖掘就是从大量的、模糊的、不全面的、随机的数据中提取出隐含在其中的、潜在的、有用的信息资源，把数据应用从一般的简单查询提升到挖掘数据知识的高度，提高信息的利用率。数据挖掘在数字图书馆检索技术中的方式和技术

3.1 数据挖掘的主要实现方式

数字图书馆检索技术中的数据挖掘的主要实现方式可以简单地分为两种，即直接数据挖掘和间接数据挖掘。直接数据挖掘是在可用的数据资源的基础上创建一个模型，根据此模型对剩余的数据和数据库中表的属性进行描述。间接数据挖掘是利用所有的变量建立某种关系，而不再是选出具体的变量对其建立模型描述。

3.2 数据挖掘的常用技术

目前，数字图书馆检索技术中的数据挖掘的常用技术可以分为以下几类。

3.2.1 传统统计分析

传统统计分析技术使用了很多分析方法，如相关分析、回归分析等，大多数情况下，这种技术是由系统对数字图书馆用户提出的假设进行验证。

3.2.2 传统主观导向系统

传统主观导向系统技术要有经验模型，在专业领域中的应用较为广泛。它主要是运用从简单的走向分析到以高等数理知识为基础的分析方法。

3.2.3 决策树

决策树相对来说是一种简单的表示方法，这种技术的思路在于根据分类规则将事例层层归类成不同的类别。由于其分类规则易于理解，在数字图书方面较能被用户所接受。

3.2.4 神经元网络技术

神经元网络技术作为计算机领域中的重要方法之一，已经在各个工业部门广泛应用。它是模拟人的脑神经学习的技术，在数字图书馆领域，利用这种技术可以有效解决从模糊数据导出概念和确定走向中出现的复杂问题。

3.2.5 基于事例的推理方法

基于企业文化的员工关系管理 篇9

摘 要：员工关系管理作为管理、协调企业与员工、员工与员工之间相互联系和影响的重要因素。现如今对员工的管理手段多样，企业文化作为一种重要的管理方式，采用柔性手段不断提高绩效及员工满意度。基于此，本文分析企业文化与员工关系管理的联系，并结合华为公司的案列来分析员工关系管理。

关键词：员工关系管理；企业文化；华为

一、引言

在当前经济全球化、管理信息化的社会，企业越来越意识到拥有高素质人才的重要性。员工关系管理作为企业发展必不可少的硬环节，而企业文化作为全体员工的综合价值、信念和应为规范。从企业文化的角度来创新员工关系管理措施，从而也具有现实指导意义。

二、文献综述

Roger Tugene Karnes（2009）认为企业需要加强员工关系管理，不断提高员工满意度，企业才能获得充足的利益回报并得到发展。李建美（2009）认为，企业要想达到利益最大化需要不断协调企业与员工、员工与员工之间的关系并调整其管理机制，以提升职工满意度，即为优化员工关系管理。冯常生（2012）认为，企业与员工之间的权利和义务也是包括在员工关系管理的范围内，虽然它更多的体现为相互的制约与管理，但是除了强制的企业规范制度外，两者还应当以柔性的企业文化为指导达成合作共赢。从作用上看，以人为本的企业文化可以不断提高员工满意度及忠诚度，增加团队凝聚力，让员工不断为了企业的目标发挥自己的价值。基于此，企业文化与员工关系管理，两者是彼此依赖，相互依托。

三、企业文化对员工关系的作用

1.导向作用

企业文化是在企业及员工共同认可和接受的价值理念和规范制度等内容，是企业的无形资产。优秀的企业文化，可以促进员工不断奋进向上、提升员工整体素质，并且让在员工之间形成互帮互助互学的氛围，引导企业成为一个学习型的可持续发展的组织。除了在工作中，优秀的企业文化也会指导员工在生活中以同样的高标准来要求的行为，促进家庭甚至社会的和谐。

2.凝聚作用

现代化的企业管理应调动员工的积极性，把企业打造成一个团结互助的学习型团队，为实现企业的目标不断奋进。同时企业文化注重以人为本，有利于企业产生一种积极团结的氛围，形成一个有战斗力的团队，调动员工的主人翁意识及创新能力，为企业的发展贡献自己的力量。

3.调节作用

由于企业与员工、员工与员工之间在利益分配及沟通等方面存在问题即产生矛盾冲突。而企业常采用利益的重新再分配来缓解企业与员工、员工与员工之间的矛盾。现在，优秀的企业文化即可发挥其协调作用，帮助企业了解员工的需要，增进员工与企业、员工与员工之间的双向沟通及理解，让企业上下形成以集体利益为先，朝着共同的目标努力的环境。

4.规范作用

企业文化包括规范制度等方面的人力资源管理，对员工的行为有明显的规范及约束作用。通过企业文化的管理，利用一种柔性的管理方式，可以有效的避免员工的反感及排斥心理。优秀的企业文化可以把这些硬性的制度规范变成员工对自身的要求并把这种行为变成一种自我规范，并在企业中找到归属感。

四、华为的员工关系管理研究

1.华为员工关系管理的现状分析

华为作为全球领先的信息与通信解决方案供应商，经过了20多年的努力，已经从一家民营企业发展成为世界500强公司。根据华为2016年4月发布的2015年年报显示，华为全年实现销售收入人民币3950亿元，同比增长37%，净利润达到了369亿人民币。到目前，华为也建成了一支适合公司业务的多元化的员工队伍，公司员工来自于全球的162个国家和地区，仅在中国，就有来自36个民族的员工。在这由不同国籍、不同种族、不同民族的17万名员工共同组成的华为多元化的大家族中。对于如此多元化的团队，华为要怎样让员工有归属感并充满活力，最终成为华为保持竞争力的重要力量呢？

2.华为的员工关系管理实践

华为在为员工提供健康安全的工作环境的前提下，重视员工福利建设，在员工为企业创造价值的同时进行物质及精神的双重激励政策。在企业持续成长的同时，华为也关注员工的职业发展，为多样化的员工提供多种价值实现通道，帮助员工实现个人价值。

（1）有竞争力的员工薪酬制度

华为的人力资源管理部长期与知名顾问公司合作并定期开展薪酬调查数据，根据调查结果、公司业绩、员工个人绩效对员工的薪酬进行及时调整，员工的薪酬标准不因性别而有任何的差异。华为正是通过长期激励机制将公司的长远发展和个人的贡献结合起来，形成了一个长期的共同奋斗、分享机制，与全球员工共同分享公司的收益和成长。

（2）关注员工的成长与发展

员工是企业的基石，员工的提升能力不仅是员工个人的成长，更是推动企业发展华为为员工提供充分、平等的学习、培训和晋升机会，帮助员工成长和实现自我价值。华为公司为员工提供通用的学习发展项目及跨部门的专业能力发展项目，提高员工知识水平和专业能力。优秀的员工会依据公司的规定和需要得到及时晋升，助力员工实现个人职业梦想。

（3）创建高效、轻松工作氛围

华为提倡“高效工作、快乐生活”，为员工创造高效、轻松和关爱的工作氛围，提升员工的幸福感，促进员工工作和生活的平衡。每年都会定期组织一系列的关爱员工活动如“家庭日”、“3+1”等，鼓励员工积极参与其中，旨在唤醒各级员工对身心健康的关注，拥有阳光心态，营造高效工作、快乐生活的工作氛围。

（4）健康及保障

为员工提供健康安全和人性化的办公环境，关爱员工身体健康，一直是华为的关注重点。华为一直注重改善室内空气和饮用水质量及就餐环境，建设休闲健身场所；推行园区施工安全管理标准化，对设施系统进行全面风险评估并对发现问题彻底整治。同时，华为也与客户紧密交流与合作，向客户展示华为在文化建设、能力建设和资源投入等方面开展EHS管理实践。

3.从华为案例中获得的启示

（1）坚持“以人为本”的战略思想，凝聚员工

华为的企业文化建立在优优秀的民族传统文化基础之上，兼具开放性及包容性，同时还粘合了员工团体合作的精神。在华为的企业文化中，员工要有责任心，自我批判的精神，善于合作，有群体奋斗精神。因此在员工与员工之间、部门与部门之间在达成共识的基础上，相互提携与援助，以奋斗为本，激励员工发挥特长并实现个人价值。

（2）尊重员工，保障员工的基本权益

华为在尊重员工个人信仰自由的权利，保护员工的个人隐私的前提下，尊重所有员工沟通与参与的权利，并致力于消除歧视，促进机会平等。同对于华为这个走出国门的民营企业而言，取得如今世界500强称号的一个重要原因，正是在于对于多元化员工的充分尊重。特别是面对全球化的员工群体，尊重所有员工的生活方式及风俗习惯，鼓励不同地区、不同部门按照自己的特点进行灵活的交流和沟通。这些都是想要走出国门的企业所应该学习和借鉴的经验。

（3）注重员工整体素质，实现共同发展

注重人才的培养，包括员工的培训等方面，帮助员工尽快熟悉工作与生活环境，从德与能双方面来引导员工做人及做事，不断提升员工的整体素质，逐步让员工认同企业文化。员工在企业中的工作的累积，以及对公司规章制度等规范的认同，将企业文化的内在精髓逐步深入所有员工的心中，把公司的理念与愿景当成自己的职业奋斗目标，最终让企业与员工成为一个拥有独特魅力的团队，员工与企业共同成长与发展。

参考文献：

[1]Roger Eugene Karnes.A Change in Business Ethics： The Impact on employer Employee Relations[J].Journal of Business Ethics，2009，87：189-197

[2]Beenjamin Scheider.Organizational climate and culture[M].John Wiley & Sons Inc，2009.32-35

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇10

关键词 数据库技术；物业管理；信息

在物业管理中涉及到的数据较多。如为了更好地服务于业主及使用人，需了解业主及使用人的基本信息；为了保障建筑物及设施设备能够正常发挥其功能，需了解建筑物及设施设备的施工安装信息等。这些数据较复杂，除一般的结构化数据外，还有大量非结构化的数据，如图形、模型等，這给数据的有效管理带来了麻烦。在物业管理信息系统中引入数据库技术，解决了这一难题，使得数据的应用与存储独立，保证了数据存取的一致性。

一、数据库技术的历史和发展

数据管理是数据库的核心任务，内容包括对数据的分类、组织、编码、储存、检索和维护。从数据管理的角度看，数据管理到目前共经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。

1.人工管理阶段

人工管理阶段是指计算机诞生的初期（即二十世纪50年代后期之前）。这个时期的计算机主要用于科学计算，从硬件看，没有磁盘等直接存取的存储设备；从软件看，没有操作系统和管理数据的软件。数据处理方式是批处理。

2.文件系统阶段

文件系统阶段是指计算机不仅用于科学计算，而且还大量用于管理数据的阶段（从50年代后期到60年代中期）。在硬件方面，外存储器有了磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备，在软件方面，操作系统中已经有了专门管理数据的软件，称为文件系统，在处理方式上，不仅有了文件批处理，而且能够联机实时处理。

3.数据库系统阶段

数据库系统阶段是60年代后期开始的。在这一阶段中，数据库中的数据不再是面向某个应用或某个程序，而是面向整个企业（组织）或整个应用的。数据库系统解决了人工管理和文件系统的弊端，它把数据的定义和描述从应用程序中分离出去，程序对数据的存取全部由数据库管理系统（DBMS）统一管理。从而保证了数据和程序的逻辑独立性，这样，数据就可以供各种用户共享且具有最小的冗余度，若建立了一个良好的数据库管理系统软件，就可以为多种程序并发使用数据库提供了及时有效的处理，并保证数据的安全性和完整性。

二、物业管理信息系统总体设计

物业管理信息系统软件开发环境用Windows XP作为操作系统，以保证软件研究和开发后有好的交互性；用Access 2003作为后数据库操作语言，可用于各种平台的关系数据库系统，它具有功能强、使用简单、管理方便、运行速度快等优点，很适合于物业管理中的数据库系统；前端开发工具选用Delphi语言，实现有关界面和代码设计，作为当前最流行的基于Windows功能环境、面向对象的可视化应用软件开发工具，在数据库方面的优势尤为突出，Delphi连接数据库的数据引擎为主要有 BDE、ADO、dbExpress和InterBase。其中利用ADO技术可以访问本地或远程数据库，并且它具有速度快、占用内存少、直接使用API函数、支持Web应用开发、支持RDS（Remote Data Service）等优点。

三、物业管理信息系统数据库设计

1.数据库需求分析

根据系统要求和程序功能，系统需要以下数据：（1）业主和住户的信息。业主和住户的信息包括业主和住户的姓名、楼号、门栋、楼层、房号、面积、入住时间、联系方式等。（2）物业的信息。物业的信息包括两个方面：一是由建设单位或业主委员会在接管验收时移交的物业资料，如竣工总平面图，单体建筑、结构、设备竣工图，配套设施、竣工验收资料；设施设备的安装、使用和维护保养等技术资料；二是物业服务企业在物业维修保养过程中积累的资料，如维修计划、维修保养记录等。（3）物业管理方面的信息。物业管理方面的信息包括三个方面：一是管理基础资料，如物业服务合同、业主公约、与专业分包公司签订的专业分包合同、物业管理年度工作计划以及物业服务企业各项报告的批复等；二是管理标准、规章制度、管理服务实施细则等；三是有关员工的资料，如员工的基本情况、工作岗位变动及奖惩情况等；四是物业管理收费资料，如收费项目、欠费标准、交费情况、欠费记录等。

2.数据模块设计

利用Delphi中提供的数据模块窗体，可以避免通过向每个窗体中添加数据访问组件来访问数据库中的数据，在其他窗体需要访问数据库时，只需在其单元文件中引用数据模块的单元文件就可以直接访问到数据集中的数据了。

（1）给数据库建立连接

首先在窗体上添加TADOConnection组件，TADOConnection用于与一个物理数据库连接，它的CS属性用来制定数据提供者或服务提供者打开数据源连接所需要的信息，是多个字符串的集合。

（2）选择数据访问组件

在窗体上添加数据访问组件：TADOTable、TADOQuery等，用于访问磁盘上的实际数据库表或检索操作由一个合法的SQL语句生成的数据集。

（3）选择数据控制组件

利用TDataSourse控件来建立与数据访问组件的连接，它用于显示和编缉数据库中的数据。

数据库的应用在物业管理信息系统中起着重要的作用，它实现了系统中不同模块之间的数据信息共享。随着技术的进步，物业管理信息系统、业主终端系统、BAS系统、设备监控系统、保安消防系统、门禁考勤系统、一卡通消费系统、三表远传等将朝着共同集成的方向发展，这样数据库技术在物业管理信息系统中的应用将更为广泛。

基于数据挖掘技术的客户关系管理 篇11

一、概述

1. 数据挖掘技术

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的过程。它可以帮助决策者对历史数据和当前数据进行分析, 并从中发现其中隐藏的关系和模式, 进而对可能发生的行为进行预测。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程, 它是一门涉及面很广的交叉性学科, 涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新型的商业信息处理技术, 其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理, 从中提取辅助商业决策的关键性数据。简言之, 数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为:按企业制定的业务目标, 对大量的企业数据进行探索和分析, 揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性, 并进一步将其模型化的先进有效的方法。

数据挖掘已经涉及到社会的各行各业, 在移动、银行、电信、保险、零售等商业管理, 工程开发, 科学研究等诸多领域取得了较好的发展, 本文主要研究数据挖掘在商业领域特别是客户关系管理中的应用。激烈的同行竞争, 使得越来越多的企业意识到客户是企业竞争力的重要来源。随着管理理念的更新, 客户关系管理正逐渐成为企业的焦点。其主要特点是对商业数据库中大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理, 从中提取辅助商业决策的关键性数据。

2. 客户关系管理

目前, 对于客户关系管理还没有一个统一的定义。许多研究机构、学者和行业组织从不同的角度阐述了自己对客户关系管理的理解。

最早提出客户关系管理 (CRM) 概念的Gartnet Group认为, 所谓的客户关系管理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, 从而实现客户收益率的最大化。

Hurwitz Group认为, 客户关系管理的焦点是自动化, 同时也是改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程;客户关系管理既是一套原则制度, 也是一套软件和技术。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。

综合各种观点, 客户关系管理的含义还可以从以下三方面进行理解:

CRM首先是一种管理理念。它起源于西方的市场营销理论, 产生于美国, 并得到了迅速发展。理念的核心是将企业的客户 (包括最终客户、分销商和合作伙伴) 作为最重要的企业资源, 通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求, 保证客户终生价值的实现。

客户关系管理又是一种新型管理机制。它要求企业从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。也就是说, 企业关注的焦点应从内部运作转向客户关系, 企业的业务流程和组织流程重点应从“产品”转向“客户”。

客户关系管理也是一种管理软件和技术。它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起, 为企业的营销、销售、客户服务和决策支持等领域提供一个业务自动化的解决方案, 使企业拥有一个基于电子商务的、面对客户的前沿, 从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。

二、客户关系管理中常用的数据挖掘方法

常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等等。

1. 分类

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。分类的目的是通过统计方法、机器学习方法 (包括决策树法和规则归纳法) 、神经网络方法等构造一个分类模型, 然后把数据库中的数据映射到给定类别中的某一个。

2. 聚类

聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别, 即“物以类聚”。它的目的是使同一类别之内的相似性尽可能大, 而类别之间的相似性尽可能小。这种方法可以用来对客户进行细分, 根据客户的特征和属性把客户分成不同客户群, 根据其不同需求, 制订针对不同客户群的营销策略。

3. 关联规则

它是描述数据库中数据项之间存在关联的规则, 即根据一个事物中某些项的出现可导出另一项在同一事物中也出现, 即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中, 通过对企业客户数据库里大量数据进行挖掘, 可以从中发现有趣的关联关系,

4. 回归分析

回归分析反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征, 主要用于预测, 即利用历史数据自动推出对给定数据的推广描述, 从而对未来数据进行预测。它可应用于商品销售趋势预测、客户赢利能力分析和预测等。

5. 偏差分析

偏差分析侧重于发现不规则和异常变化, 即与通常不同的事件。在相类似的客户中, 对客户的异常变化要给予密切关注。例如某客户购买行为发生较大变化, 购买量较以前大大减少, 就要对客户的这种原因进行调查, 避免客户流失。

三、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用

在目前激烈的竞争环境下, 为了获得生存与发展, 企业必须以客户为中心, 推进客户关系管理, 提升服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识, 增加客户满意度和忠诚度, 最大限度地延长客户平均生命周期。数据挖掘正逐渐成为客户关系管理中最核心的部分。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势, 揭示已知的事实, 预测未知的结果, 并帮助分析出完成任务所需的关键因素, 以达到增加收人、降低成本的目的。具体地说, 数据挖掘技术可以帮助企业管理客户生命周期的各个阶段, 包括争取客户、交叉销售、客户忠诚度分析和检测客户是否欺诈等。

1. 争取客户

传统获得客户的途径一般包括各种广告、电话行销等。这种针对业网站、拨打免费电话、填写申请表的响应者进行挖掘, 从而把市场活动重点锁定在以上某些人身上。数据挖掘还可以寻找出和高价值的客户类似的潜在客户。在采用了数据挖掘后, 为客户提供的直邮广告的有效性和回应率会得到大幅度的提高。

2. 交叉销售

企业和客户之间的关系是经常变动的, 一旦一个人或者一个公司成为你的客户, 你就要尽力使这种客户关系趋于完美。一般来说可以通过三种方法:最长时间地保持这种关系。最多次数地和你的客户交易。最大数量地保证每次交易的利润。

因此我们就需要对我们己有的客户进行交叉销售。交叉销售足指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。交叉销售的好处在于, 对于原有客户, 企业可以比较容易地得到关于这个客户较为丰富的信息, 大量的数据对于数据挖掘的准确性来说有很大帮助。在企业所掌握的客户信息, 尤其是以前购买行为的信息中, 可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键因素甚至是决定因素, 这个时候数据挖掘就可以帮助企业寻找到这些影响他购买行为的因素。

3. 客户忠诚度分析

客户关系管理需要培养和选择忠诚客户, 使之与企业保持长期关系, 但不是所有客户都愿意与企业保持联系, 一些客户的购买决策只受价格、方便等因素的影响。也有一些顾客更关心商业所带来的利润是巨大的, 数据挖掘技术可以通过对数据库中的大量数据进行分析, 以确定消费者的购买习惯、购买数量和购买频率, 分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性、变动情况等, 以确定忠诚客户, 并为他们提供”一对一”的个性化服务, 增强客户的忠诚度, 最大限度地挖掘客户对企业的终生价值, 为企业创造更大的利润。

4. 客户欺诈行为预测

总结归纳出以往客户的各种欺诈行为的内在规律, 建立一套欺诈行为规则库, 从而可以及时预誓各种骗费、欠费, 尽量减少企业损失。首先将多个数据库的信息集成起来, 然后可以采用多种数据分析工具来找出异常模式, 包括数据可视化工具, 链接分析工具, 分类工具, 聚类分析工具, 孤立点分析工具, 序列模式分析工具等。这些工具都可以识别出一些重要的活动和模式, 有助于聚焦可疑线索。

四、总结与展望

在充满竞争的市场经济中, 客户资源的争夺变得更加激烈。数据挖掘和知识发现技术的应用将成为客户关系管理策略的必要补充, 并将给企业带来更大的利润。市场对数据挖掘的需求将随着对客户关系管理的需求的增加而进一步加剧。目前, 数据挖掘在客户关系管理的应用还处于研究和初级应用阶段, 数据挖掘广泛地应用于客户关系管理并为企业创造大量利润, 还有大量的课题需要研究。随着越来越多的企业从以产品为中心的传统模式向以客户为中心的现代模式的转变, 数据挖掘应用于客户关系管理的意义将显得更加突出。

摘要：数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法, 是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现, 是帮助企业实现既定目标的最佳途径。在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等。

关键词：数据挖掘,客户关系管理,挖掘方法

参考文献

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