客户关系管理与资料探勘(ppt)
客户关系管理与资料探勘
13.1 客户关系管理(CRM)
客户关系管理(CRM)的定义：
Swift
CRM 是企业藉由与顾客充分的互动，来了解及影响顾客的行为，以提升顾客的获取率、顾客的留住率、顾客的忠诚度以及顾客获利率的一种经营模式。
Tiwana
CRM 是企业从各种不同的角度来了解及区别顾客，以发展出适合顾客个别需要的产品/服务的一种企业程序与资讯科技的组合模式。

国内一般学者对客户关系管理的定义
CRM系利用资讯科技技术，将生产、行销、物流、客服等加以整合，以更经确与快速的方式回应顾客的需求；提供顾客量身定做的服务，以提高客户忠诚度和企业营运绩效的一种观念与做法。

客户关系管理的应用：
客户的开发
根据80/20法则，企业百分之八十的业绩来自百分之二十的关键客户。因此，透过客户关系管理可提升客户对公司的印象，增加公司营利。
客户的维持
开发新客户的成本与维持既有客户的成本比约为7:1。因此客户关系必须、也值得努力经营。
客户的放弃
作为客户放弃的依据。

客户关系管理模式：
IVES的顾客消费模式
以顾客消费模式(或称之为Customer Resource Life Model, CRLC)为基础，思考如何在每一阶段中提升顾客方便、快速、安心以及安全的服务
Kolter的顾客价值传递模式

模式：

目标：提高总价值(TCV)并降低成本(TCC)

一. 顾客总价值的提升
(1).产品价值的提升
(2).人员价值的提升
(3).服务价值的提升
(4).形象价值的提升
二. 顾客总成本的降低
(1).货币成本的降低
(2).时间成本的降低
(3).劳力成本的降低
(4).心力成本的降低

以IT为导向的整合性CRM 经营模式
资讯支援工具(图13-1)
客户资料搜集工具：
客户资料储存工具：
客户资料分析工具：
客户资料应用工具：
经营模式(图13-2)
顾客透过电话、传真、电子邮件、网站等管道与「顾客接触中心」(Customer Contact Center)接触。
顾客接触中心执行「服务回应」与「服务记录」两个动作。
13.2 线上分析作业
客户关系管理中资料分析的需求
以地域和人口统计为分析重点来预测客户购买行为的有效性不到5%。若分析公司内部长期累积的客户历史交易记录，则准确性高达40%。
消费者的需求是非常复杂且多变的，对企业而言，要满足客户众多的需求是一项具有挑战性的工作，因此企业要在一个竞争且多变的商业市场中生存，必须具备以下几项能力：
(1).能清楚的知到特定消费族群的消费需求。
(2).要有满足这些需求的能力。
(3).要做得比其他竞争者还好。

商业上可能涉及的资料特性
(1).可加总的(Additive)：
此类型资料可做为数学上的加总与统计分析处理，例如：销售额、销售量...等。
(2).不可加总的(No-additive)：
这类的资料是不可做加总处理的，没有意义。例如：负债占净值比率、存放比...等。

(3).半可加总的(Semi-additive)：
半可加总的的资料在某些维度加总起来是有意义的，但有些维度的加总处理反而会扭取其真义。例如：加总当日各分店的存货量，即为该公司该日之总存货量；但加总各分店一整个月的存货量，却不等于该公司该月之月存货量，而是要取当月之最后一日各分店的存货，才是该月之月存货量。其它类似的资料如：会计余额、存货量...等。

「线上分析作业」(OLAP)的应用
OLAP技术可提供处理多维资料分析与查询的能力；也就是说，它可以很快地做各种维度的纵向或横向的资料汇整处理。
OLAP的三种作业方式：
(1).多维性的线上分析作业(MOLAP)
(2).关联性的线上分析作业(ROLAP)
(3).混合型的线上分析作业(HOLAP)
13.3 资料挖掘
「资料探勘」(Data Mining)的定义
资料探勘是利用自动或半自动的方式，从大量的资料中找出样式(patterns)及规则(rules)的探勘或分析过程。
资料探勘与线上分析作业的差异
OLAP是使用者先有一些分析假设，然后利用OLAP作业工具来验证这些假设是否为真。
Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。

资料探勘工具
类神经网路(Neural Network)(图13-3)
基因演算法(Genetic Algorithm)(图13-4)
决策树演算法(Decision Tree Algorithm)(图13-5)
分类法(Classification)
推估法(Estimation)
预测法(Prediction)
群集法(Clustering)
关联规则法(Association Rules)
其它统计分析技术
13.4 建置资料探勘的成功案例
一.客户关系管理
美西电信(US West)在进行一项定名为凤凰城增线模拟的「资料探勘」计划时，发现客户不仅要求更低的收费，更要电话公司能提供免费的资讯服务，或是免费试用新式服务一个月，此举可望减少业者在提供新服务时近45％的损失。于是该公司自通话记录、服务经销处，甚至于资讯顾问公司等各方汇集资料，并建立自己的资料仓储来管理资料，再依此设定控制变因，如家庭大小、中年龄层等，以求取最贴进趋势和客户需求的值， 结果达成留住客户的目标。

二. 犯罪侦防
美国纽约市警局建立了一个全市犯罪资料仓储，并运用资料探勘技术来挖掘出该州新的犯罪趋势，做为警力布署的依据，将警力做最有效运用。
荷兰Hague警政局建构一个犯罪资料整合仓储系统，使警务人员利用挖掘技术精确地分析各种犯罪资料，找出犯罪趋势，并据以规划或组织警力的布署，有效打击犯罪。
台湾的「刑案知识库」系统，透过「资料探勘」人工智慧技术，在第一时间过滤犯罪网路。
为信用卡公司或保险公司分析出诈欺行为者的特征， 降低这些公司因诈欺理赔所带来的损失。

三. 市场区隔
挪威PostBanken 银行一直以来都将贷款行销活动锁定在年龄低于30岁的顾客，而效果却都不如预期，后来银行改以「资料探勘」分析资料仓储内的贷款者资料，透过分析贷款者信用的变数关系，如年龄、性别、曾经使用金额产品数目与收入等，发现主要的潜在贷款申请人的年龄介于41到45岁。藉由使用从资料仓储得到的资讯，PostBanken改变了行销活动的对象，结果在6个月中整个经营绩效增加360％。

四. 市场研究
全美第十一大银行KeyCorp从300多万的家庭与700多万的客户中，利用资料探勘的技术不仅找出不具获利的客户，作为客户放弃的依据。资料探勘技术也协助它找出客户的类型，让KeyCorp可以进行交叉销售，借以提高顾客忠诚度，并与客户保持互动。

五. 行销设计
经由记录客户的消费与采购路线，再根据资料探勘出来的特别资讯，超级市场可以设计出更吸引顾客购买的环境。根据研究指出：美国妇女的视线高度是150公分左右，男性是163公分左右，而最舒适的视线角度是视线高度以下15度左右，所以最好的货品陈列位置是在130至135公分之间，因此现在超级市场的厨房用品，是按照女性的视线高度来摆放。

六. 网路上的探勘
(1).网页内容探勘（Web Content Mining）应用：
主要目的在于加强搜寻引擎能力或找出一些隐藏的资讯。
(2).网页使用探勘（Web Usage Mining）之应用：
网页使用探勘技术可以分析进站参观的访客或进站购物者的浏览行为，以发现有用资讯，或依据访客人数、访客来源分析、访客触击分析等，以改善网站架构与内容，吸引访客。

导入资料探勘的进行步骤：
(1).目标设定
(2).模式发展
(3).资料建立
(4).模式测试
(5).实际资料挖掘工作
(6).解释与使用资料



图13-3 错误回溯学习法
图13-4基因演算法流程图
图13-5 一个决策树的例子

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