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摘 要：目前一个企业是否有竞争力已不完全取决于它的产品和生产运作效率，在很大程度上在于是否能建立和保持良好的客户关系。客户关系管理（CRM）是一种用于改善客户与企业关系的管理制度，而数据挖掘技术能够有效提高CRM的工作效率。本文介绍了数据挖掘在CRM应用中的必要性和作用。
关键词：CRM；数据挖掘；应用
1 数据挖掘的概念
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
2 数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用
数据挖掘是一门近些年来迅速发展的面向应用的学科，应用于CRM会显著提高企业的商业智能。营销、客户服务和销售等都可以通过数据挖掘获取决策方法，数据挖掘与CRM的结合会是全方位的。
随着信息技术的广泛应用，每个企业的数据量迅速增多，在这些数据中，隐含着企业运作过程中的大量信息，足以影响到企业的生存发展。如果能对这些庞大的数据和信息进行整理和深入分析，一定会获得平时很难分析和注意到的规律和模式，从而帮助企业进行更好的决策。CRM的广泛理解就是管理企业所有与客户的相互作用。与客户的相互作用过程，主要分四个阶段：获得客户；提升客户价值；保持优质效益客户；防止客户流失。
2.1 获得新客户
企业的发展壮大离不开客户的不断增加。面对不同需求不同态度的新客户，数据挖掘都可以帮助企业辨别这些潜在的客户群，并提高市场响应程度。数据挖掘通过分析企业现有客户的信息和资料，寻找现有客户的共同特征，然后进行分类归纳分析，对现有客户进行群分，制作相应模式，进而对市场上的客户进行分析预测，从而帮助销售人员更快速有针对性地找到潜在客户，达到事半功倍的效果。如果决策树模型经过测试是可靠的，就可以通过这一模型对数据库进行分类预测了。
2.2交叉销售提高现有客户的价值
个人或者公司一旦成为某个企业的客户，绝大多数企业都会尽力保持这份关系，并且不断进行完善。为了维持这份关系，一般会采取几种方法：长时间保持；多次数交易；利润最大化。交叉销售能够帮助企业实现这些。交叉销售是指通过企业与客户的沟通，向现有的客户展示新的产品或服务进而实现销售的过程。既为客户提供了更多的服务，也为企业增加了盈利。
运用数据挖掘技术可以对交叉销售进行更全面的分析。首先通过对现有客户的消费行为和消费习惯进行数据分析，利用数据挖掘技术对不同类型的销售方式进行建模；然后通过建立的预测模型有针对性地对现有客户的将来需求进行预测，做出销售评价；最后通过预测结果决定向客户提供哪些交叉销售更合适。
2.3 已有客户保持
随着市场竞争的难度不断加大，企业获取新客户的难度和成本也在增加，因而，如何维持现有客户对企业来说显得越来越重要，而且往往原有客户能更容易为企业提供更多利润。经权威机构数据统计，企业争取新客户的成本是保留原有客户成本的七到十倍，所以企业在获取新客户的同时，更应该把精力放在留住老客户的服务上。运用数据挖掘技术，可以对大量的客户数据进行分析，从而构建模型，寻找出容易流散的客户群，制定出相应计划，争取最大程度留住原有客户。
2.4 防止客户流失
对企业而言客户流失是常见问题并且难以控制，当然这种现象会带来很多不利影响。数据挖掘技术中的孤立点分析法在这个时候可以发挥作用，它能发现客户的异常行为，并采取相应对策，这样就能避免客户流失。
CRM和数据挖掘是两种技术，CRM偏向管理，数据挖掘偏向数据处理和分析。但后者是前者的运用工具，为其提供数据基础平台和技术支持。数据挖掘通过对大量客户信息的处理，挖掘出先前未知的、隐含的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，从而给CRM提供妥善的帮助，比如客户特征、优等客户、客户关注点以及客户忠诚度等都是很有价值的信息。再者，根据已有的信息数据挖掘能够对未来发生行为做出结果预测，科学确定各种业务的实施方案，提供全方位的管理视角给企业，使企业的客户交流能力得到完善，将客户和企业的收益率最大化。
随着CRM在我国的进一步发展，数据挖掘部分在CRM中的被重视程度也会越来越高。因此数据挖掘技术在CRM方面的应用研究得以加强，将有利于促进企业CRM应用水平的提高。
3 在CRM中应用数据挖掘技术的要求
3.1 确立数据挖掘目标
數据挖掘在实施过程中必须有明确的远景规划和近期实现目标，这是为了保证数据挖掘能够正常、有效地开展和进行。管理者制定规划和目标时，不仅要看到外部市场对企业的需求，还要考虑企业内部的现状和实际技术水平，明确企业的方向、实际进度和预期效果等工作。
3.2掌握客户数据
数据挖掘工作者要对数据来源进行全面考察，明确所获取数据的可靠性及质量安全等情况后，再与客户关系管理系统相联通，并将原始数据导入新系统。单一的程序是复杂枯燥的，很容易出现差错，而运用数据挖掘工具可以及时发现数据程序错误并惊醒数据修改，大大降低了风险几率，节约了成本，也缩短了工作时间。
3.3 建立数据标准
在进行数据挖掘和分析的过程中，为建立数据标准，要将客户的姓名、地址和购买产品等基本信息分别记录，形成标准模式，避免查看客户信息时混乱重复繁杂的现象出现。同时，还要保证所记录的数据的质量和实用性，减少无用冗余信息。
3.4 寻求高层支持
在企业中，如果高层管理者能对数据挖掘有所了解，并给予足够的支持和理解，这对于数据挖掘的成功起到关键的作用。缺少高层管理者的支持与承诺，数据挖掘在具体实施过程中会收到很多负面干扰。想要得到高层管理者的支持理解，不仅可以要求管理者对项目有相当的参与程度，进而能够对项目的实施有一定理解；而且在囊括数据挖掘项目的发起人或发起的主要参与者时，可将实施过程中所涉及到的部门中的高层领导考虑在内。
参考文献
[1] 张清桃.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].商业，2015（37）.
[2] 刘斌.数据挖掘在证券公司CRM中的应用研究[J].信息技术与信息化，2015（07）.
[3] 李静.基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究[J].现代电子技术，2015（11）.
[4] 胡水晶.大数据挖掘的隐私风险及应对策略[J].科技管理研究，2015（09）.
[5] 张莉.数据挖掘研究现状及发展趋势[J].赤峰学院学报，2014（18）.
[6] 曾安，陈云.面向领域的数据挖掘云平台研究[J].微电子学与计算机，2014（08）.
关键词：CRM；数据挖掘；应用
1 数据挖掘的概念
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
2 数据挖掘在CRM中应用的必要性和作用
数据挖掘是一门近些年来迅速发展的面向应用的学科，应用于CRM会显著提高企业的商业智能。营销、客户服务和销售等都可以通过数据挖掘获取决策方法，数据挖掘与CRM的结合会是全方位的。
随着信息技术的广泛应用，每个企业的数据量迅速增多，在这些数据中，隐含着企业运作过程中的大量信息，足以影响到企业的生存发展。如果能对这些庞大的数据和信息进行整理和深入分析，一定会获得平时很难分析和注意到的规律和模式，从而帮助企业进行更好的决策。CRM的广泛理解就是管理企业所有与客户的相互作用。与客户的相互作用过程，主要分四个阶段：获得客户；提升客户价值；保持优质效益客户；防止客户流失。
2.1 获得新客户
企业的发展壮大离不开客户的不断增加。面对不同需求不同态度的新客户，数据挖掘都可以帮助企业辨别这些潜在的客户群，并提高市场响应程度。数据挖掘通过分析企业现有客户的信息和资料，寻找现有客户的共同特征，然后进行分类归纳分析，对现有客户进行群分，制作相应模式，进而对市场上的客户进行分析预测，从而帮助销售人员更快速有针对性地找到潜在客户，达到事半功倍的效果。如果决策树模型经过测试是可靠的，就可以通过这一模型对数据库进行分类预测了。
2.2交叉销售提高现有客户的价值
个人或者公司一旦成为某个企业的客户，绝大多数企业都会尽力保持这份关系，并且不断进行完善。为了维持这份关系，一般会采取几种方法：长时间保持；多次数交易；利润最大化。交叉销售能够帮助企业实现这些。交叉销售是指通过企业与客户的沟通，向现有的客户展示新的产品或服务进而实现销售的过程。既为客户提供了更多的服务，也为企业增加了盈利。
运用数据挖掘技术可以对交叉销售进行更全面的分析。首先通过对现有客户的消费行为和消费习惯进行数据分析，利用数据挖掘技术对不同类型的销售方式进行建模；然后通过建立的预测模型有针对性地对现有客户的将来需求进行预测，做出销售评价；最后通过预测结果决定向客户提供哪些交叉销售更合适。
2.3 已有客户保持
随着市场竞争的难度不断加大，企业获取新客户的难度和成本也在增加，因而，如何维持现有客户对企业来说显得越来越重要，而且往往原有客户能更容易为企业提供更多利润。经权威机构数据统计，企业争取新客户的成本是保留原有客户成本的七到十倍，所以企业在获取新客户的同时，更应该把精力放在留住老客户的服务上。运用数据挖掘技术，可以对大量的客户数据进行分析，从而构建模型，寻找出容易流散的客户群，制定出相应计划，争取最大程度留住原有客户。
2.4 防止客户流失
对企业而言客户流失是常见问题并且难以控制，当然这种现象会带来很多不利影响。数据挖掘技术中的孤立点分析法在这个时候可以发挥作用，它能发现客户的异常行为，并采取相应对策，这样就能避免客户流失。
CRM和数据挖掘是两种技术，CRM偏向管理，数据挖掘偏向数据处理和分析。但后者是前者的运用工具，为其提供数据基础平台和技术支持。数据挖掘通过对大量客户信息的处理，挖掘出先前未知的、隐含的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，从而给CRM提供妥善的帮助，比如客户特征、优等客户、客户关注点以及客户忠诚度等都是很有价值的信息。再者，根据已有的信息数据挖掘能够对未来发生行为做出结果预测，科学确定各种业务的实施方案，提供全方位的管理视角给企业，使企业的客户交流能力得到完善，将客户和企业的收益率最大化。
随着CRM在我国的进一步发展，数据挖掘部分在CRM中的被重视程度也会越来越高。因此数据挖掘技术在CRM方面的应用研究得以加强，将有利于促进企业CRM应用水平的提高。
3 在CRM中应用数据挖掘技术的要求
3.1 确立数据挖掘目标
數据挖掘在实施过程中必须有明确的远景规划和近期实现目标，这是为了保证数据挖掘能够正常、有效地开展和进行。管理者制定规划和目标时，不仅要看到外部市场对企业的需求，还要考虑企业内部的现状和实际技术水平，明确企业的方向、实际进度和预期效果等工作。
3.2掌握客户数据
数据挖掘工作者要对数据来源进行全面考察，明确所获取数据的可靠性及质量安全等情况后，再与客户关系管理系统相联通，并将原始数据导入新系统。单一的程序是复杂枯燥的，很容易出现差错，而运用数据挖掘工具可以及时发现数据程序错误并惊醒数据修改，大大降低了风险几率，节约了成本，也缩短了工作时间。
3.3 建立数据标准
在进行数据挖掘和分析的过程中，为建立数据标准，要将客户的姓名、地址和购买产品等基本信息分别记录，形成标准模式，避免查看客户信息时混乱重复繁杂的现象出现。同时，还要保证所记录的数据的质量和实用性，减少无用冗余信息。
3.4 寻求高层支持
在企业中，如果高层管理者能对数据挖掘有所了解，并给予足够的支持和理解，这对于数据挖掘的成功起到关键的作用。缺少高层管理者的支持与承诺，数据挖掘在具体实施过程中会收到很多负面干扰。想要得到高层管理者的支持理解，不仅可以要求管理者对项目有相当的参与程度，进而能够对项目的实施有一定理解；而且在囊括数据挖掘项目的发起人或发起的主要参与者时，可将实施过程中所涉及到的部门中的高层领导考虑在内。
参考文献
[1] 张清桃.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].商业，2015（37）.
[2] 刘斌.数据挖掘在证券公司CRM中的应用研究[J].信息技术与信息化，2015（07）.
[3] 李静.基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究[J].现代电子技术，2015（11）.
[4] 胡水晶.大数据挖掘的隐私风险及应对策略[J].科技管理研究，2015（09）.
[5] 张莉.数据挖掘研究现状及发展趋势[J].赤峰学院学报，2014（18）.
[6] 曾安，陈云.面向领域的数据挖掘云平台研究[J].微电子学与计算机，2014（08）.