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CRM如何进行客户数据挖掘？

客户,数据,企业CRM如何进行客户数据挖掘？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

CRM如何进行客户数据挖掘？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

客户是企业经验的核心，企业通过为客户提供价值获取收益，使得企业可以稳定持续的发展，所以满足客户需求，服务好客户，留住客户是企业持续发展的基础，因此越来越多企业通过CRM客户管理系统辅助管理客户，让客户在产生消费的过程中得到需求上和精神上的满足，从而实现挖掘客户价值、收益最大化的终极目标，那么企业如何运用crm系统来挖掘客户价格呢？

1、客户数据寻找以及数据客户辨别

企业想要进行客户数据挖掘，不可缺少的就是客户数据，首先需要利用多个渠道去收集客户数据，无论通过线下或是线上的方式所收集到客户数据都可以利用CRM系统进行分析，更有针对性的对不同客户群采用相应营销计划，抓住客户的兴趣。

RushCRM客户关系管理系统可以全方位的对客户资料以及信息进行辨别，同时也可以帮助企业进行获客，获取到客户线索，可以根据企业的情况进行分配给相应的业务员，这样，当客户联系业务员时，可以第一时间知道是哪位客户，还可以避免多个业务员对同个客户进行跟进，大大提升了企业业务员的工作效率。




2、进行客户细分化管理，减少中高端客户的流失，同时可以充分利用企业资源。

不同的客户实际为企业创造的价值是不同的，重点维护企业80%的绩效主要是来源于20%的重点客户，这就是优质客户的重要性，对于很多企业来说，如何分析客户的盈利能力，辨识和预测客户的优劣，才能在未来的工作和服务中，挖掘更大的客户价值。

Rushcrm客户管理系统可以帮助企业进行客户分类化管理，企业可以根据自身的客户群体进行客户分类，可以从两个维度入手，一是外在特征，二是内在价值，外在特征，则是一般在外部可显示的，是可衡量的属性，比如：客户年龄、教育经历、职业等；而内在价值则相对隐含，一般不轻易外显，比如：客户购买动机、支付能力、价值观等等，可以帮助企业掌握客户更多动向，从而提供个性化产品服务。




3、维持客户忠诚度

企业维持客户忠诚度包括是需要建立长期的情感联系、售后服务的管理等等，而在建立长期的情感联系时，销售人员可能会因为事情太多等情况而忘记回访客户，导致客户的忠诚度下降。

在RushCRM客户关系管理系统中，可以设定下次回访计划，可以提醒业务员定期回访客户，并且还可以备注客户生日等特殊节日，为客户发送祝福短信、邮件，为客户提供一对一的客户服务，对客户做到个性化的营销方式，不仅能维持客户的忠诚度，还能增加客户的复购率，挖掘出客户的潜力。

综上所述，RuhsCRM客户管理系统是以客户数据管理为核心，提供切合企业管理的信息科学技术，对企业客户市场、销售团队管理的自动化管理模式，并且，可根据企业使用需要，支持移动APP或PC多端登录，满足客户信息收集、管理、分析、调用的需求，实现高效的客户自动化管理模式，为企业赢得更大的市场占有率，提高企业绩效。

回答于 2019-09-11 08:43:50

1.需求分析

任何数据挖掘都要先确定需求目标，了解分析的y是什么之后，才能围绕着这个目标进行后续的数据获取、数据探索与建模分析，甚至可视化。因此，在CRM中需要提前对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。

2.数据获取：建立数据库

在前面的业务需求的基础上，进一步确定数据需求，并进行数据收集、聚合和存储。在CRM中，数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。由于基于这种系统的客户数据挖掘通常是静态数据（更新频率不高，主要是进行离线数据建模与挖掘），通常是将这些数据存储到数仓中。

3.选择合适的数据挖掘工具

将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务，确定问题是哪一类数据分析或挖掘人物：分类，标注，回归，关联规则，聚类乃至常见的描述统计都是有可能的。此外，针对不同的BI分析人物，有的时候也会套用客户价值分析CLV等模型进行相应的数据分析。在这一步骤中，我们需要对目标问题可能涉及到的各类技术或者业务模型了然于胸。

4.建立模型

建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。建立模型之前要做好相关的数据探索和特征工程，不断地改进或尝试新算法以寻找作用最显著的模型，甚至会考虑模型融合或回过头来再次进行特征工程等，是一个循环过程。

此外，这个建立模型的过程中，用到的工具比较多样，简单一点excel,tableau,复杂一点自己编程用SAS、R、Python都可以

5.模型评估

为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。

6.部署和应用、报告

将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。

　　

综上，数据挖掘是CRM的前提和基础，CRM是数据挖掘的延续和创新，通过将两者进行有效的组合，不断促进企业单个客户价值的提升和客户规模的扩大，有效地推动着企业价值和实力的不断攀升。充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律性，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。

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