数据挖掘经典案例（数据挖掘经典案例 啤酒和尿布）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据挖掘经典案例的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

• 2、如何做用户行为路径分析

• 3、大学生创业大赛要求写“客户关系管理” 有谁知道内容大致是写什么的？

• 4、有哪些关于 R 语言的书值得推荐

一、[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。

2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。

2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。

2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。

2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。

产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。

客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。

客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。

客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。

客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。

用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）

2.logloss

3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）

4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参

2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。

2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。

3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274

precision: 0.8993963783

recall: 0.8357507082

fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

二、如何做用户行为路径分析

如何做用户行为路径分析

用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。

本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较多的用户行为路径分析案例。

一、 路径分析业务场景

用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率，使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景：

用户典型路径识别与用户特征分析

用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。例如对于一款图片制作上传分享的应用，我们可以通过用户的App使用操作数据，来划分出乐于制作上传的创作型用户，乐于点赞评论的互动型用户，默默浏览看图的潜水型用户，以及从不上传只会下载图片的消费型用户。

产品设计的优化与改进

路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。

3、产品运营过程的监控

产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。

二、 路径分析数据获取

互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。这里可以推荐一下诸葛io，一款基于用户洞察的精细化运营分析工具；将诸葛io的SDK集成到App或网站中，便能获得应用内的所有用户行为数据。事实上，诸葛io认为在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。同时，诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务，可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。

三、 漏斗模型与路径分析的关系

以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。

漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。

路径分析与漏斗模型存在不同之处，它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。可以说，漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径，而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。从技术手段上来看，漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率，路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。

四、路径分析常见思路与方法

1、朴素的遍历统计与可视化分析探索

通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。D3.js是当前最流行的数据可视化库之一，我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据，并使用sunburst事件路径图进行分析，可以定位到更深层次的问题。灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。

诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。

2、基于关联分析的序列路径挖掘方法

提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”，这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析（关联分析）的流程以及背后所带来的业务价值。将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮，运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据，即购物篮分析，发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒，且在所有购买了尿布的顾客中，70%的人同时购买了啤酒。于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起，结果明显提升了销售额。

我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”，与上面提到的购物篮不同的是，这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。我们可以通过改进关联规则中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径，不失为一种重要的用户路径分析思路。我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑，也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。

社会网络分析（或链接分析）

早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页，随着90年代中后期互联网网页数量的爆炸式增长，早期的策略不再有效，无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。现今的搜索引擎巨头如Google、百度都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题解决方法之一。网页与网页之间通过超链接结合在一起，如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来，社交网络中有影响力很大的知名权威大V们，互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面，使得搜索的效果更佳。

我们将社交网络中的人看作一个个节点，将互联网中的网页看作一个个节点，甚至可以将我们的App产品中的每一个模块事件看作一个个节点，节点与节点之间通过各自的方式连接组成了一个特定的网络图，以下将基于这些网络结构的分析方法统称为社会网络分析。

社会网络分析中存在一些较为常见的分析方法可以运用到我们的路径分析中来，如节点的中心性分析，节点的影响力建模，社区发现等。通过中心性分析，我们可以去探索哪些模块事件处于中心地位，或者作为枢纽连接了两大类模块事件，或者成为大多数模块事件的最终到达目的地。通过社区发现，我们可以去探索这个社会网络中是否存在一些“小圈子”，即用户总是喜欢去操作的一小部分行为路径，而该部分路径又与其他大部分模块相对独立。

以上是小编为大家分享的关于如何做用户行为路径分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

三、大学生创业大赛要求写“客户关系管理” 有谁知道内容大致是写什么的？

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM),最早发展客户关系管理的国家是美国，这个概念最初由Gartner Group提出来，在1980年初便有所谓的“接触管理”(Contact Management),即专门收集客户与公司联系的所有信息，到1990年则演变成包括电话服务中心支持资料分析的客户关怀（Customer care）。最近开始在企业电子商务中流行。

客户关系管理(CRM)的起源及发展

最早发展客户关系管理的国家是美国，在1980年初便有所谓的“接触管理”(Contact Management),即专门收集客户与公司联系的所有信息；1985年，巴巴拉•本德•杰克逊提出了关系营销的概念，使人们对市场营销理论的研究又迈上了一个新的台阶；到1990年则演变成包括电话服务中心支持资料分析的客户关怀（Customer care）。

1999年，Gartner Group Inc公司提出了CRM概念（Customer Relationship Management 客户关系管理）。Gartner Group Inc在早些提出的ERP概念中，强调对供应链进行整体管理。而客户作为供应链中的一环，为什麼要针对它单独提出一个CRM概念呢？

原因之一在於，在ERP的实际应用中人们发现，由於ERP系统本身功能方面的局限性，也由於IT技术发展阶段的局限性，ERP系统并没有很好地实现对供应链下游（客户端）的管理，针对3C因素中的客户多样性，ERP并没有给出良好的解决办法。另一方面，到90年代末期，互联网的应用越来越普及，CTI、客户信息处理技术（如数据仓库、商业智能、知识发现等技术）得到了长足的发展。结合新经济的需求和新技术的发展，Gartner Group Inc提出了CRM概念。从90年代末期开始，CRM市场一直处於一种爆炸性增长的状态。 2008年，神州云动CloudCC平台型CRM彻底开创第三代企业管理软件的未来趋势。

客户关系管理(CRM)的定义

关於CRM的定义，不同的研究机构有著不同的表述。

最早提出该概念的Gartner Group认为：所谓的客户关系管理就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，最大化客户的收益率。

Hurwitz Group 认为：CRM的焦点是自动化并改善与销售、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。CRM既是一套原则制度，也是一套软体和技术。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。CRM应用软体将最佳的实践具体化并使用了先进的技术来协助各企业实现这些目标。CRM在整个客户生命期中都以客户为中心，这意味著CRM应用软体将客户当作企业运作的核心。CRM应用软体简化协调了各类业务功能（如销售、市场营销、服务和支持）的过程并将其注意力集中於满足客户的需要上。CRM应用还将多种与客户交流的渠道，如面对面、电话接洽以及Web访问协调为一体，这样，企业就可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。

而IBM则认为：客户关系管理包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个商业过程。IBM把客户关系管理分为三类：关系管理、流程管理和接入管理。

从管理科学的角度来考察，客户关系管理（CRM）源於市场营销理论；

从解决方案的角度考察，客户关系管理（CRM）是将市场营销的科学管理理念通过信息技术的手段集成在软体上面，得以在全球大规模的普及和应用。

作为解决方案（Solution）的客户关系管理（CRM），它集合了当今最新的信息技术，它们包括Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智慧、呼叫中心等等。作为一个应用软体的客户关系管理（CRM），凝聚了市场营销的管理理念。市场营销、销售管理、客户关怀、服务和支持构成了CRM软体的基石。

综上，客户关系管理（CRM）有三层含义：

（1）体现为新态企业管理的指导思想和理念；

（2）是创新的企业管理模式和运营机制；

（3）是企业管理中信息技术、软硬体系统集成的管理方法和应用解决方案的总和。

其核心思想就是：客户是企业的一项重要资产，客户关怀是CRM的中心，客户关怀的目的是与所选客户建立长期和有效的业务关系，在与客户的每一个“接触点”上都更加接近客户、瞭解客户，最大限度地增加利润和利润占有率。

25种最流行的管理工具

客户关系管理全面质量管理顾客细分外包核心能力供应链管理战略规划业务流程再造知识管理使命书和企业愿景书平衡记分卡作业基础管理忠诚度管理六西格玛战略联盟基准管理变革管理计划增长战略经济附加值增值分析价格优化模型开放市场创新规模定制情景设定和突发计划海外经营射频识别

CRM的核心是客户价值管理，它将客户价值分为既成价值、潜在价值和模型价值，通过一对一营销原则，满足不同价值客户的个性化需求，提高客户忠诚度和保有率，实现客户价值持续贡献，从而全面提升企业盈利能力。

尽管CRM最初的定义为企业商务战略，但随著IT技术的参与，CRM已经成为管理软体、企业管理信息解决方案的一种类型。

因此另一家著名咨询公司盖洛普(Gallup）将CRM定义为：策略＋管理＋IT。强调了IT技术在CRM管理战略中的地位，同时，也从另一个方面强调了CRM的应用不仅仅是IT系统的应用，和企业战略和管理实践密不可分。

客户关系管理(CRM)出现的原因

需求的拉动

放眼看去，一方面，很多企业在信息化方面已经做了大量工作，收到了很好的经济效益。另一方面，一个普遍的现象是，在很多企业，销售、营销和服务部门的信息化程度越来越不能适应业务发展的需要，越来越多的企业要求提高销售、营销和服务的日常业务的自动化和科学化。这是客户关系管理应运而生的需求基础。

仔细地倾听一下，我们会从顾客、销售、营销和服务人员、企业经理那里听到各种抱怨。

来自销售人员的声音。从市场部提供的客户线索中很难找到真正的顾客，我常在这些线索上花费大量时间。我是不是该自己来找线索？出差在外，要是能看到公司电脑里的客户、产品信息就好了。我这次面对的是一个老客户，应该给他报价才能留住它呢?

来自营销人员的声音。去年在营销上开销了2000万。我怎样才能知道这2000万的回报率？在展览会上，我们一共收集了4700张名片，怎麼利用它们才好？展览会上，我向1000多人发放了公司资料，这些人对我们的产品看法怎样？其中有多少人已经与销售人员接触了？我应该和那些真正的潜在购买者多多接触，但我怎麼能知道谁是真正的潜在购买者？我怎麼才能知道其他部门的同事和客户的联系情况，以防止重覆地给客户发放相同的资料？有越来越多的人访问过我们的站点了。但我怎麼才能知道这些人是谁？我们的产品系列很多，他们究竟想买什麼？

来自服务人员的声音。其实很多客户提出的电脑故障都是自己的误操作引起的，很多情况下都可以自己解决，但回答这种类型的客户电话占去了工程师的很多时间，工作枯燥而无聊；怎麼其它部门的同事都认为我们的售後服务部门只是花钱而挣不来钱？　

来自顾客的声音。我从企业的两个销售人员那里得到了同一产品的不同报价，哪个才是可靠的？我以前买的东西现在出了问题。这些问题还没有解决，怎麼又来上门推销？一个月前，我通过企业的网站发了一封EMAIL，要求销售人员和我联系一下。怎麼到现在还是没人理我？我已经提出不希望再给我发放大量的宣传邮件了，怎麼情况并没有改变？我报名参加企业网站上登出的一场研讨会，但一直没有收到确认信息。研讨会这几天就要开了，我是去还是不去？为什麼我的维修请求提出一个月了，还是没有等到上门服务？

来自经理人员的声音。有个客户半小时以後就要来谈最後的签单事宜，但一直跟单的人最近辞职了，而我作为销售经理，对与这个客户联系的来龙去脉还一无所知，真急人；有三个销售员都和这家客户联系过，我作为销售经理，怎麼知道他们都给客户承诺过什麼;现在手上有个大单子。我作为销售经理，该派哪个销售员我才放心呢？这次的产品维修技术要求很高，我是一个新经理，该派哪一个维修人员呢？

上面的问题可归纳为两个方面的问题。其一，企业的销售、营销和客户服务部门难以获得所需的客户互动信息。其次，来自销售、客户服务、市场、制造、库存等部门的信息分散在企业内，这些零散的信息使得无法对客户有全面的瞭解，各部门难以在统一的信息的基础上面对客户。这需要各部门对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建一个以客户为中心的企业，实现对面向客户的活动的全面管理。

可是，竞争的压力越来越大。在产品质量、供货及时性等方面，很多企业已经没有多少潜力可挖。而上面的问题的改善将大大有利於企业竞争力的提高，有利於企业赢得新客户、保留老客户和提高客户利润贡献度。很多企业，特别是那些已经有了相当的管理基础和信息基础的企业来说，现在，这个时间已经来临了。

实际上，正如所有的“新”管理理论一样，客户关系管理绝不是什麼新概念。它只是在新形势下获得了新内涵。你家门口的小吃店的老板会努力记住你喜欢吃辣这种信息，当你要一份炒面时，他会徵询你的意见，要不要加辣椒。但如果你到一个大型的快餐店（譬如，这家店有300个座位）时，就不会得到这种待遇了，即使你每天都去一次。为什麼呢？最重要的原因是，如果要识别每个客户，快餐店要搜集和处理的客户信息量是小吃店的n倍，超出了企业的信息搜集和处理能力。而信息技术的发展使得这种信息应用成为可能。

企业的客户可通过电话、传真、网路等访问企业，进行业务往来。

任何与客户打交道的员工都能全面瞭解客户关系、根据客户需求进行交易、瞭解如何对客户进行纵向和横向销售、记录自己获得的客户信息。

能够对市场活动进行规划、评估，对整个活动进行360度的透视。

能够对各种销售活动进行追踪。

系统用户可不受地域限制，随时访问企业的业务处理系统，获得客户信息。

拥有对市场活动、销售活动的分析能力。

能够从不同角度提供成本、利润、生产率、风险率等信息，并对客户、产品、职能部门、地理区域等进行多维分析。

上面的所有功能都是围绕客户展开的。与“客户是上帝”这种可操作性不强的口号相比，这些功能把对客户的尊重落到了实处。客户关系管理的重要性就在於它把客户地单独列了出来，围绕著客户做文章。

技术的推动

电脑、通讯技术、网路应用的飞速发展使得上面的想法不再停留在梦想阶段。

办公自动化程度、员工电脑应用能力、企业信息化水平、企业管理水平的提高都有利於客户关系管理的实现。我们很难想象，在一个管理水平低下、员工意识落後、信息化水平很低的企业从技术上实现客户关系管理。有一种说法很有道理：客户关系管理的作用是锦上添花。现在，信息化、网路化的理念在我国很多企业已经深入人心，很多企业有了相当的信息化基础。

电子商务在全球范围内正开展的如火如荼，正在改变著企业做生意的方式。通过Internet，可开展营销活动，向客户销售产品，提供售後服，收集客户信息。重要的是，这一切的成本是那麼低。

客户信息是客户关系管理的基础。数据仓库、商业智能、知识发现等技术的发展，使得收集、整理、加工和利用客户信息的质量大大提高。在这方面，我们可看一个经典的案例。一个美国最大的超市：沃尔玛，在对顾客的购买清单信息的分析表明，啤酒和尿布经常同时出现在顾客的购买清单上。原来，美国很多男士在为自己小孩买尿布的时候，还要为自己的带上几瓶啤酒。而在这个超市的货架上，这两种商品离得很远，因此，沃尔玛超市就重新分布货架，即把啤酒和尿布放得很近，使得购买尿布的男人很容易地看到啤酒，最终使得啤酒的销量大增。这就是著名的“啤酒与尿布”的数据挖掘案例。

在可以预期的将来，我国企业的通讯成本将会降低。这将推动互联网、电话的发展，进而推动呼叫中心的发展。网路和电话的结合，使得企业以统一的平台面对客户。

管理理念的更新

经过二十多年的发展，市场经济的观念已经深入人心。当前，一些先进企业的重点正在经历著从以产品为中心向以客户为中心的转移。有人提出了客户联盟的概念，也就是与客户建立共同获胜的关系，达到双赢的结果，而不是千方百计地从客户身上谋取自身的利益。

现在是一个变革的时代、创新的时代。比竞争对手领先一步，而且仅仅一步，就可能意味著成功。业务流程的重新设计为企业的管理创新提供了一个工具。在引入客户关系管理的理念和技术时，不可避免地要对企业原来的管理方式进行改变，变革、创新的思想将有利於企业员工接受变革，而业务流程重组则提供了具体的思路和方法。

在互联网时代，仅凭传统的管理思想已经不够了。互联网带来的不仅是一种手段，它触发了企业组织架构、工作流程的重组以及整个社会管理思想的变革

四、有哪些关于 R 语言的书值得推荐

统计方面：

统计建模与R软件，薛毅著。

R语言与统计分析，汤银才著。这两本书适合入门。

数据挖掘方面：

数据挖掘：R语言实战，黄文，王正林著。

R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例，Yanchang Zhao 著；陈建，黄琰译

以上就是关于数据挖掘经典案例相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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