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。