電子商務CRM中數(shù)據(jù)挖掘的那些應用
存系統(tǒng)結構中，底層為數(shù)據(jù)源，包括聯(lián)系歷史、交易歷史、客戶數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫及其他外部數(shù)據(jù)。通過ETL工具提取數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，以形成面向全局的數(shù)據(jù)視圖，從而形成整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎；在此基礎上，通過OLAP和OLAM服務器支持數(shù)據(jù)分析處理，包括查詢/報表、OLAP/EIS分析和數(shù)據(jù)挖掘分析；將分析結果用于操作型CRM和客戶互動渠道以實現(xiàn)企業(yè)客戶關系管理中的商業(yè)智能和決策支持。
CRM中的數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘理論和技術創(chuàng)建描述和預測客戶行為的模型，優(yōu)化CRM流程，實現(xiàn)企業(yè)有效的客戶關系管理。具體來說，數(shù)據(jù)挖掘在電子商務CRM中的應用主要體現(xiàn)在以下幾方面：
客戶保持。采用聚類（分類）和關聯(lián)分析技術，可將客戶群分為5類：高價值穩(wěn)定的客戶群、高價值易流失的客戶群、低價值穩(wěn)定的客戶群、低價值易流失的客戶群、沒有價值的客戶群。
CRM中數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結構
客戶價值分析。通過分析客戶對企業(yè)業(yè)務所構成的貢獻，并結合投入產(chǎn)出進行分析，計算客戶對企業(yè)的價值度，然后根據(jù)價值度的大小，用分類或聚類的方法來劃分客戶群，以便對客戶實施有差異的服務。
產(chǎn)品客戶價值分析。分析客戶對某種產(chǎn)品業(yè)務量的貢獻，使用的方法與客戶價值分析基本相同。通過對產(chǎn)品客戶價值分析，不僅有利于該產(chǎn)品的經(jīng)營管理者有區(qū)別地做好客戶服務，而且可以為該產(chǎn)品的營銷提供相對準確的目標客戶群。
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