１２８ 数据挖掘技术在ＣＲＭ系统中的应用 数据挖掘技术在ＣＲＭ系统中的应用 Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ＣＲＭ Ｓｙｓｔｅｍ 刘淳猛 何利力 李铖瀚（浙江理工大学信．Ｅ－学院，浙江杭州３１００１８） 摘要 随着互联网与信息技术的发展，企业客户数据量呈现了爆炸式的增长，大部分企业的数据都已进入海量的时代，客户 关系管理（ＣＲＭ）日益受到企业的重视。通过对烟草行业的特点进行分析，将数据挖掘技术应用到企业ＣＲＭ管理中，建立 决策分析系统进行理论研究和实际应用，提高企业的竞争力。 关键词：数据挖掘，ＣＲＭ，决策分析 Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｄａｔａ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ｅｘｐｌｏｓｉｖｅ ｇｒｏｗｔｈ， ｍｏｓｔ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｈａｖｅ ｅｎｔｅｒｅｄ ｔｈｅ ｅｒａ ｏｆ ｍａｓｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｉｓ ｐａｙｉｎｇ ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ＣＲＭ ｓｙｓｔｅｍ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｏｂａｃｃｏ ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ａｎｄ ｍａｋｉｎｇ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｐｐｌｙ ｔｏ ＣＲＭ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ．ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｎ ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ，ＣＲＭ。ｄｅｃｉｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ 客户数据是营销决策的基础，是对客户进行分级管理的基 类——协作型ＣＲＭ系统、数据分析型ＣＲＭ系统以及操作型 础，是与客户沟通的基础，也是实现客户满意的基础。数据挖掘 ＣＲＭ系统，结构图如图１所示。 正是ＣＲＭ实现其分析功能的必要手段，也是实现客户分类的 １）操作型ＣＲＭ：操作层的ＣＲＭ是整个ＣＲＭ的基础，它主 有效工具 １＿。 要运用现代技术手段解决“以客户为中心”带来的一系列问题， １ 客户关系管理ＩＣＲＭ） 将销售、市场、服务一体化、规范化和流程化，使企业完成从市 １．１ ＣＲＭ的含义 场、销售到服务的全部业务流程的自动化［３］，进而为分析型的 ＣＲＭ是建立在信息技术和营销思想基础之上的一种先进 ＣＲＭ提供分析数据。 的管理理念。ＣＲＭ系统是以客户数据的管理为核心，利用现代 ２）分析型ＣＲＭ：根据操作层ＣＲＭ提供的数据，提取出有 信息技术、网络技术、电子商务、智能管理、系统集成等多种技 价值的信息，分析理解客户活动，进而为企业经营和决策支持提 术，建立的一个客户信息收集、管理、分析、利用的系统，帮助企 供可靠的量化依据。我们利用各种预测模型和数据挖掘技术，对 业实现以客户为中心的管理模式。ＣＲＭ是为企业提供全方位的 将来的趋势做出必要的预测或寻找某种商业规律。 管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，从而实现客户收益 ３）协作型ＣＲＭ：作为一种综合的解决方案，它基于多媒体 的最大化 。 联系中心，将多渠道的交流方式融为一体，为客户和企业之间的 总之，客户是企业的衣食父母、是企业的命脉、是企业永恒 互动提供多种渠道和联想方式，提高企业与客户的沟通能力。 的宝藏。企业要实现赢利，必须依赖客户。 对于ＣＲＭ解决方案，不仅要将上述三大块紧密的联系起来， １．２ ＣＲＭ的体系结构 还要和企业的核心业务应用（包括ＥＲＰ）结合起来［４］。企业先上分 ＣＲＭ系统若依照其应用功能的不同，可分为下列三大 析型、还是先上运营型，或者协作型，完全取决于企业的现状。 ２数据挖掘 ｔ！ＲＰ／Ｅ ＩＪ供应链ｌｉ历史信息系统 ２．１数据仓库 数据仓库 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企 业提供决策支持（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｕｐｐｏｒｔ）。数据仓库的基本架构主 圆臣圃匝 客户 客户 产品 要包含的是数据流人流出的过程，可以分为三层——源数据、数 瓦动 数据 数据 数据 集市 集市 据仓库、数据应用，如图２所示。 主 ． 操作层的ｃ删 ． ± 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换 现场服务Ｉ 』移动销售 商业智能／ 营销活 数据挖掘 动管理 和流动都可以认为是ＥＴＬ（抽取Ｅｘｔｒａ，转化Ｔｒａｎｓｆｅｒ，装载 Ｌｏａｄ）的过程，ＥＴＬ是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库 的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库Ｅｌ常 的管理和维护工作的大部分精力就是保持ＥＴＬ的正常和稳定。 ２．２数据挖掘 图１ ＣＲＭ体系结构 数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ，ＤＭ）是通过分析每个数据，从大量 浙江省重大专项——浙江中烟工业公司客户关系维护系统 １３２ １１４转型业务客户管理系统 关于数据库连接的配置文件１ １４ＤＢ．ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ。打开并且定位 到如下文段： ｈｏｓｔ＝ｌＰ地址 ｄｏＡｔＳｔａｒｔ：主应用程序启动时，是否检查未匹配文件的记 录，１表示肯定。 （４）应用程序配置 本应用程序为标准的Ｊ２ＥＥ程序，直接复制到服务器某目 录后，还需要配置到前面准备好的Ｗｅｂ与Ｓｅｒｖｌｅｔ服务上。配置 ｐｏｒｔ＝端口 ｕｓｅｒ＝ｑｚ￣ｐ ｐａｓｓｗｄ＝ｑｚＥｐ２００７０５１ １ ｈｏｓｔＤｉｒ＝ ＃ｌｏｃａｌ ｆｉｌｅ ｄｉｒ ｄｉｒ＝ｓｏｕｎｄ ｔＯｌｅｒａｎｃｅ＝３ 方法简单，在服务器主目录下￥ｔｏｍｃａｔ５．ｘ／ｃｏｎｆ目录下找到配置 文件ｓｅｒｖｅｒ．ｘｍｌ，定位到如下文段： ＜Ｈｏｓｔ ｎａｍｅ＝”Ｉｏｃａｌｈｏｓｔ＂ａｐｐＢａｓｅ＝＂ｗｅｂａｐｐｓ ｕｎｐａｃｋＷＡＲｓ＝＂ｔｒｕｅ”ａｕｔ０ＤｅｐｌＯｙ＝ｒ，ｔｒｕｅ” ｘｍｌＶａｌｉｄａｔｉｏｎ＝＂ｆａｌｓｅ“ｘｍｌＮａｍｅｓｐａｃｅＡｗａｒｅ＝＂ｆａｌｓｅ ＞ ＃ｆｔｐ ｄｏ ｉｎｔｅｒｖａｌ，ｈｏｕｒ ｉｎｔｅｒｖａｌ＝ｌ ０ ＜Ｃｏｎｔｅｘｔ ｐａｔｈ＝＂／ｚｆｗｅｂ ｒｅ１０ａｄａｂＩｅ＝，ｆｔｒｕｅ”＼ ｄｏｃＢａｓｅ＝ Ｄ：＼ｔｅｌｅｃｒｍ＼ＷｅｂＲｏｏｔ＂ ｄｏＡｔＳｔａｒｔ＝１ ｗｏｒｋＤｉｒ＝ＨＤ：＼ｔｅｌｅｃｒｒｎ、 ｅｂＲｏｏｔ＼ｗｏｒｋ ／＞ ＜／ＨＯＳｔ＞ 根据录音平台的服务器情况，分别配置上述参数。各参数作 用如下： 修改配置文件的ｄｏｃＢａｓｅ和ｗｏｒｋＤｉｒ参数。 ３结束语 ｈｏｓｔ：录音平台ＦＴＰ服务器ＩＰ； ｐｏｒｔ：录音平台ＦＴＰ服务端口； 本系统已在浙江省某市行政执法局成功部署上线并已在浙 ｕｓｅｒ：ＦＴＰ服务帐号； ｐａｓｓｗｄ：ＦＴＰ服务密码： 江省其它各地市进行推广，运行将近半年时间，各功能运行正 常，系统稳定。本系统成功地解决了企业不能有效地管理其客户 资源的弊端，能够帮助企业经营者方便地进行经营决策。为中国 电信增量保存做出了很大的贡献，并为中国电信转型业务的开 ｈｏｓｔＤｉｒ：服务器文件目录，相对于说登录帐号的当前目录； ｄｉｒ：录音文件下载后，本地存放的地址； ｔｏｌｅｒａｎｃｅ：录音文件匹配过程中，容许的时间误差； ｉｎｔｅｒｖａｌ：定时检查ＦＴＰ上录音文件的时间间隔，针对未正 常结束的记录而言； 展提供了一种很好的模式。 ［收稿日期：２０１４．７．１１］ 夺。夺・孛・争・争・夺・夺・孛・牵・夺・夺・夺・夺・车・夺・夺・孛・夺・夺・夺・寺・夺・÷・夺・夺・孛・夺・夺・夺・夺・夺・夺・夺・孛・夺・争・幸・牛・夺・幸・夺・夺・夺・夺－÷・夺・夺・ （上接第１２９页） “调整后的错误率”的概念，公式为： ＡＥ（７）＝Ｅ（丁）＋ａｌｅａｆ＿ｃｏｎｕｔ（ｎ 通过对客户数据资料的归纳，将企业潜在的客户划分为不 同的种类，对有价值的客户进行重点宣传促销，对其他客户则可 其中ａ是调整因子系数，该值会随新子树的构建而逐步增 大。当将树一路修剪到根节点时，过程结束。通过此预测模型，对 于符合特点的客户采取有效的宣传措施，对于不满足特点的客 户采取普通的宣传手段或不进行宣传，分离出企业的优质客户、 普通客户和劣质客户。 ４结束语 只进行普通的宣传，这样既可以提高业务的办理量，又可以有效 地降低宣传成本。 （２）数据准备 浙江中烟客户信息具有大量的数据，这些数据中肯定存在 有噪声数据、冗余数据或不完整的数据等，需要对这些数据进行 必要的预处理，提高数据的完整性、准确性和可信度。 （３）建立数据挖掘模型 浙江中烟ＣＲＭ系统核心功能包括日常事务管理、信息服 务、事件跟踪、知识管理、拜访接待等，怎样将这些模块有效的串 联起来，使客户信息数据能贯穿其中，我们需要对此建立数据挖 掘模型进行分析预测。 一本文结合笔者所参与的浙江中烟ＣＲＭ系统项目，分析了 当前烟草企业甚至其他企业需要建立属于自己的ＣＲＭ系统的 必要性，详细介绍了数据挖掘技术在企业ＣＲＭ系统中所起到 的不可替代的作用。ＣＲＭ的本质就在于提高企业的竞争力，数 据挖掘技术正好可以帮助企业更好地分析和处理客户数据，挖 掘出企业的更大价值，提升竞争力。 参考文献 ［１］蒋晨琛，常国峰．数据挖掘技术在ＣＲＭ中的应用研究［Ｊ］．ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ．２０１０，２１：１ 个决策树就是一个分层的规则集，这些规则描述了如何将 一个巨大的记录集划分成连续的较小的记录组。浙江中烟担心自 己的客户流失，我们可以利用决策树划分出客户的信用等级、活 跃度、消费等级等，这样就能有目的去维护我们的客户关系。 我们利用熵（也称为信息增益）来寻找最佳的划分，对于节 点中每一个目标值，将该值记录所占比例乘上该比例以２为底 的对数，最后求和即可。一个二元目标（以三角型和园型表示）变 量，结点熵的计算公式为： 一［２］杨炳儒，王建新．中双库协同机制的研究［Ｊ］中国工程科学，２００２，４ （４）：４１—５１ ［３］吴良刚，刘红霖，赵燕锡Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境下ＥＲＰ与ＣＲＭ的集成［Ｊ］中 国管理科学，２００２，１０（５）：６９—７３ ７ （Ｐ（ｃｉｒｃｌｅ）ｌｏｇ２Ｐ（ｃｉｒｃｌｅ）＋Ｐ（ｔｒｉａｎｇｌｅ）ｌｏｇ２Ｐ（ｔｒｉａｎｇｌｅ）、 ［４］Ａｌｅｘ Ｂｅｒｓｏｎ，Ｓｔｅｐｈｅｎ Ｓｍｉｔｈ，Ｋｅｒｔ Ｔｈｅａｒｌｉｎｇ．Ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｄａｔａ ｍｉ－ ｎｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ＣＲＭ［Ｍ】．Ａｍｅｒｉｃａ：ＭｃＧｒａｗ—Ｈｉｌｌ Ｃｏｍ— ｐａｎｉｅｓ，２０００ （４）解释和评价模型 当决策树节点越来越小时，过拟合危险就越高，需要利用一 个名叫“剪枝”的过程删除叶子节点。ＣＡＲＴ算法是一种非常流 行的决策树算法，它能生成二叉树，并且只要发现能增加纯度的 新划分，它就会继续划分。剪枝的目标就是首先减掉那些为每片 叶子提供的附加预测能力最小的分支，ＣＡＲＴ使用了一个名为 ［５］黎洪生，卓桢雨．数据挖掘技术及其在过程监控中的应用［Ｊ］．计算机 技术与自动化，２００２，２１（４）：９９—１０３ ［６］张兵．基于Ｓｔｒｕｔｓ架构的高校学工管理系统的设计与实现［Ｊ］．计算 机与数字工程，２００８，３６（７）：２００—２０２ 『收稿日期：２０１４．６．２３１
