数据挖掘在CRM中的应用
1.客户价值分析:通过分析客户对企业的贡献,结合投入和产出分析,计算客户对
企业的价值,然后根据企业规模的价值,通过分类或聚合的方式规划客户群,实现对客户的不同
服务。数据挖掘在客户关系管理中的应用。
2.分析产品的客户价值,分析客户对产品业务量
的贡献,通过对产品客户价值的分析,不仅是产品的有益经理人做出不同的良好客户服务,而且为产品的营销提供一个比较准确的
目标客户群。
3.客户保留:采用集群分类和相关分析技术
,将客户群分为五类:高价值稳定客户群、高价值易损客户群、低价值稳定客户群、低价值易损客户群和非价值客户群。
4.客户满意度分析:CRM中的数据挖掘可以从分布式客户反馈信息
中分析客户对企业产品和服务的满意度,有助于企业改善客户营销,提高客户忠诚度。
5.客
户信用分析:通过客户信用分析,可以对不同信用水平的客户实施不同的营销方案。
6.查明异常情况
:在许多商业领域,异常情况具有重大商业价值。如客户损失、银行信用卡欺诈、手机费等拖欠电信费。
通过对CRM数据挖掘中的误差进行分析,可以快速准确地发现这些异常事件,帮助企
业制定相应的营销策略。由于信息科学和技术的便利,信息获取是非常透明的。过去,关注产品
价格或质量的方式已不再是顾客消费的唯一考虑。当今大多数企业追求客户价值,如何计算客户价值并将其应用于营销策略。
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