数据挖掘是如何帮助企业开展电子商务环境下的crm的,数据挖掘是如何应用在crm中的?

如何用数据挖掘技术进行客户关系管理

通过客户分类，区分客户的霞要程度，并针对不同霞要级别的客户制定专门的营销方案和客户关系管理策略，可以帮助企业降低营 销成本，提高利润和企业竞争力。客户也可从食业制定的专门的营销方案和客户关系管理策略中获得适合的交易体验。数据挖掘是分析型CRM实现其“分析”功能 的必要手段，也是实现客户分类的有效工具。

一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模；其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价；最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，... 数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。

Apriori+算法改进了事务数据库的存放形式，提高关联规则的效率和交互性，采用新数据预处理和用户导向的关联规则数据挖掘，其效率有明显的提高。

数据挖掘。分析数据是为了建立更有指导意义的战略行动，挖掘更有价值的信息。通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

1、数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。 CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。

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3、保持客户，防止客户流失也是CRM的重要目标。通过建立流失客户模型，识别客户流失的模式，企业可以采取措施挽留有离开倾向的客户，从而保持原有客户群。

4、数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据（主要是指潜在客户反应模式分类）建立起数据挖掘模型。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

客户细分是CRM实施的前提，通过区分客户群体，企业能够实施精准的市场营销策略，提高客户满意度和企业利润。客户细分可以通过分类或聚类方法实现，比如将客户分为高价值和低价值类别，从而确定影响分类的因素，提取相关数据，并应用算法得出分类规则。 获取新客户方面，客户响应分析至关重要。

在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘 可以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，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利 的竞争位置的目的。

管理客户数据市场瞬息万变，拥有客户才能以不变应万变，CRM系统的客户管理，不光可以记录客户信息进行统一管理和共享，这可以有效避免因业务变动或人员流动造成的数据混乱和遗失；同时，CRM系统能够将各个渠道的信息进行汇总，保证信息和完整性和实时性。

CRM系统数据挖掘工作的重要性已经不需要进行过多的解释，CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。

数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。