Aplicación de la tecnología de minería de datos en la gestión de relaciones con los clientes
Aplicación de la tecnología de minería de datos en la gestión de relaciones con los clientes
Con el desarrollo de la tecnología informática, la tecnología de redes, la tecnología de comunicación y la tecnología de Internet, se generará una gran cantidad de negocios dentro de las empresas en Datos de comercio electrónico, cómo extraer información valiosa de los datos enriquecidos de los clientes y proporcionar una toma de decisiones auxiliar eficaz para los gerentes empresariales es una preocupación real para las empresas. Entre ellos, la clasificación de clientes es una de las funciones importantes de la gestión analítica de las relaciones con los clientes. Al clasificar a los clientes, distinguir su nivel de importancia y formular planes de marketing especiales y estrategias de gestión de relaciones con clientes con diferentes niveles de importancia, podemos ayudar a las empresas a reducir los costos de marketing y mejorar las ganancias y la competitividad corporativa. Los clientes también pueden obtener una experiencia de transacción adecuada a partir de planes de marketing especializados y estrategias de gestión de relaciones con los clientes desarrollados por la industria alimentaria. La minería de datos es un medio necesario para que el CRM analítico realice su función de "análisis" y también es una herramienta eficaz para la clasificación de clientes.
1 Customer Relationship Management (CRM)
CRM (Customer Relation Management) es un nuevo mecanismo de gestión diseñado para mejorar la relación entre una empresa y sus clientes. mercado En los campos de marketing, ventas, servicio y soporte técnico, su objetivo es proporcionar mejores y más rápidos servicios para atraer y retener clientes, y reducir los costos de almacén a través de una gestión integral de los procesos de negocio.
En un entorno de comercio electrónico, CRM permite a las empresas de sitios web satisfacer mejor las necesidades de los clientes y brindar mejores servicios en todos los vínculos comerciales, lo que permite a las empresas de sitios web operar en este nuevo tipo de negocio donde no hay diferencia en tiempo y espacio para retener a los clientes existentes y desarrollar clientes potenciales. para mejorar la competitividad del mercado. Al mismo tiempo, CRM puede proporcionar información importante como las necesidades de los clientes, distribución del mercado, información de retroalimentación, etc., y proporcionar la base para un análisis inteligente de las empresas y las actividades comerciales. Por lo tanto, CRM proporciona a las empresas la base para un comercio electrónico exitoso. implementación.
El servicio personalizado es un arma poderosa para mejorar la competitividad. El CRM está centrado en el cliente y les proporciona los servicios más adecuados. Internet se ha convertido en un canal ideal para implementar aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes. Al recordar los nombres de los clientes y sus preferencias y proporcionar contenido diferente según los diferentes clientes, la posibilidad de que los clientes regresen aumentará considerablemente. CRM puede aumentar la lealtad del cliente, aumentar los índices de compra, generar más necesidades de compra para cada cliente, demanda por un período de tiempo más largo y mejorar la satisfacción del cliente.
2 Tecnología de minería de datos
Cómo analizar y descubrir estos datos masivos, proporcionar información valiosa para las decisiones comerciales y permitir que las empresas obtengan ganancias Una herramienta poderosa es la minería de datos.
En los sistemas CRM analíticos, la minería de datos es la tecnología central. La minería de datos es el proceso de extraer conocimiento, modelos o reglas potenciales y valiosos de grandes cantidades de datos. Para las empresas, la minería de datos puede ayudar a descubrir tendencias de desarrollo empresarial, revelar hechos conocidos, predecir resultados desconocidos y ayudar a las empresas a analizar los factores clave necesarios para completar las tareas, a fin de aumentar los ingresos, reducir los costos y hacer que el propósito de la empresa sea estar en una posición competitiva más favorable.
2.1 Algoritmos comúnmente utilizados para la minería de datos.
(1) Algoritmo de decisión del árbol de decisión. Un árbol de decisión es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo. Cada nodo interno representa una prueba de un atributo, cada rama representa una salida de prueba y cada nodo hoja representa una clase o distribución de clases. El algoritmo del árbol de decisión incluye la construcción y la poda de árboles. Hay dos métodos de poda comúnmente utilizados: la primera poda y la última poda.
(2) Red Neuronal. Una red neuronal es un conjunto de unidades de entrada y salida conectadas, donde cada conexión está conectada a un peso. En la fase de aprendizaje, los pesos de la red neuronal se ajustan para que se pueda predecir la etiqueta de clase correcta de la muestra de entrada.
(3)Algoritmos genéticos. Según el principio de supervivencia del más apto, el algoritmo genético forma un nuevo grupo compuesto por las reglas más adecuadas del grupo actual y los descendientes de estas reglas. Los algoritmos genéticos se utilizan en clasificación y otros problemas de optimización.
(4) Método de montaje aproximado. Los métodos aproximados se basan en el establecimiento de clases de equivalencia dentro de los datos de entrenamiento dados.
Entiende el conocimiento como la división de datos, y cada conjunto dividido se denomina concepto, utilizando la base de conocimiento conocida para procesar o grabar conocimientos imprecisos o inciertos. Los conjuntos aproximados se utilizan para la reducción de características y el análisis de correlación.
(5) Método de conjunto difuso. Los sistemas de clasificación basados en reglas tienen un inconveniente: tienen límites pronunciados para atributos continuos. La introducción de la lógica difusa permite la definición de límites "difusos" y proporciona la conveniencia de procesar a un alto nivel de abstracción.
Otros métodos incluyen redes bayesianas, tecnología de visualización, métodos de búsqueda por proximidad y descubrimiento de fórmulas.
2.2 Métodos de análisis más utilizados en minería de datos
(1) Clasificación y predicción. Utilizados principalmente para el procesamiento de segmentación (agrupación) de clientes, como la clasificación de grupos de clientes de valor, la clasificación y la predicción son dos formas de análisis de datos que se pueden utilizar para extraer modelos que describen categorías de datos importantes o predicen tendencias futuras de datos. La clasificación de datos (evaluación de datos) es un proceso de dos pasos. En el primer paso, se establece un modelo para describir un conjunto predeterminado de clases o conceptos de datos, y el modelo se construye analizando tuplas de bases de datos con descripciones de atributos. El segundo paso es utilizar el modelo para la clasificación. Primero, evalúe la precisión de la predicción del modelo. Si la precisión del modelo se considera aceptable, se puede utilizar para clasificar datos u objetos con etiquetas de clase desconocidas.
La tecnología de predicción se utiliza principalmente para descubrir el comportamiento futuro de los clientes. Por ejemplo, en el análisis de abandono de clientes, se utilizan métodos de redes neuronales para conocer los cambios de comportamiento antes de que se produzcan varios abandonos de clientes y luego predecir (alerta temprana). Posible existencia. Pérdida de clientes valiosos. La predicción es suficiente para construir y utilizar modelos para evaluar clases de muestras sin etiquetar, o para evaluar valores de atributos o rangos de valores que pueda tener una muestra determinada. La clasificación y la predicción tienen una amplia gama de aplicaciones, como verificación de crédito, diagnóstico médico, predicción del desempeño y selección de compras. Los algoritmos comúnmente utilizados para clasificación y predicción incluyen inducción de árbol de decisión, clasificación bayesiana, red bayesiana, red neuronal, clasificación de K-vecino más cercano, algoritmo genético, tecnología de conjunto aproximado y conjunto difuso.
(2) Análisis de conglomerados. La agrupación consiste en agrupar objetos de datos en varias clases o grupos. Los objetos en el mismo grupo tienen un alto grado de similitud, mientras que los objetos en diferentes grupos son muy diferentes. Como rama de la estadística, el análisis de conglomerados se ha estudiado ampliamente durante muchos años y ahora se centra principalmente en el análisis de conglomerados basado en la distancia, basado en k-medias (k-media), k-medoides (k-punto central). Tiene muchas aplicaciones con otras herramientas de análisis de conglomerados.
(3) Reglas de asociación. Las reglas de asociación generan conexiones interesantes entre elementos de un conjunto de datos determinado. Supongamos que I={i1, i2,...im} es un conjunto de elementos, los datos relacionados con la tarea D son un conjunto de transacciones de la base de datos, donde cada transacción T es un conjunto de elementos, de modo que T está incluido en I. Las reglas de asociación son implicaciones de la forma A=>B, donde A∈I, B∈I y A∩B están vacíos. La extracción de reglas de asociación se divide en dos pasos: ① Buscar todos los conjuntos de elementos frecuentes cuya frecuencia de aparición sea al menos tan alta como el recuento mínimo de soporte predefinido. ② Genere reglas de asociación sólidas a partir de conjuntos de elementos frecuentes. Estas reglas deben satisfacer un apoyo mínimo y una confianza mínima.
(4) Modo secuencia. El análisis de patrones de secuencia es similar al análisis de reglas de asociación. También tiene como objetivo explorar la relación entre elementos de datos. Sin embargo, el análisis de patrones de secuencia es la relación secuencial de elementos de datos en la dimensión temporal. comprar un software.
(5) Análisis de puntos aislados. Los valores atípicos son el resultado de errores de medición o de la variabilidad inherente de los datos. Muchos algoritmos de minería de datos intentan minimizar el impacto de los valores atípicos o excluirlos. A veces, el ruido de una persona puede ser la señal de otra. Los puntos aislados son muy útiles. La minería de valores atípicos se puede describir de la siguiente manera: dado un conjunto de n puntos de datos u objetos y el número esperado de valores atípicos k, encuentre los primeros k objetos que sean significativamente diferentes o inconsistentes en comparación con los datos restantes. Los métodos de detección de valores atípicos se pueden dividir en tres categorías: métodos estadísticos, métodos basados en la distancia y métodos basados en la compensación.
3 Métodos de aplicación
3.1 Entender el negocio
La etapa inicial se centra en comprender las características del negocio y reducirlas a condiciones y parámetros para el análisis de datos. Por ejemplo: en la industria minorista, nuestro primer paso es comprender la frecuencia de las compras de los clientes y si existe una correlación obvia entre la frecuencia de las compras y la cantidad gastada cada vez.
3.2 Analizar datos
Esta etapa se centra en organizar los datos existentes. Descubrimos que en muchas industrias los datos analizables no coinciden con los objetivos de análisis propuestos anteriormente. Por ejemplo, el nivel de ingresos mensual de un consumidor puede estar relacionado con muchos comportamientos de compra, pero es posible que estos datos no necesariamente estén incluidos en la acumulación de datos original. La solución a este problema es hacer inferencias a partir de otros datos relevantes. Por ejemplo, a través de una encuesta por muestreo, encontramos que el nivel de ingresos mensuales de los clientes que compran una gran cantidad de papel higiénico a la vez se concentra en el rango de 1000-3000 RMB. Si esta conclusión está básicamente establecida. Podemos inferir de los hábitos de consumo qué porcentaje de clientes existentes tienen niveles de ingresos mensuales en este rango; además, podemos utilizar el método de encuesta por muestreo; Infiera la curva del nivel de ingresos de toda la población de la muestra con base en la encuesta por cuestionario.
3.3 Preparación de datos
El enfoque de esta etapa es convertir, limpiar e importar datos, que pueden extraerse de múltiples fuentes de datos y combinarse para formar un cubo de datos. Para la pequeña cantidad de datos faltantes, una de las cuestiones que deben abordarse en esta etapa es utilizar la media para completarlos, ignorarlos o distribuirlos de acuerdo con las muestras existentes.
3.4 Modelado
Ahora hay disponibles una variedad de métodos de modelado. Dejemos que la mejor se aplique al problema principal que nos ocupa. es la tarea principal de esta etapa. Por ejemplo, si la previsión de beneficios debe pronosticarse utilizando métodos de regresión, cuál es la base para la previsión, etc. Estas cuestiones requieren que los expertos de la industria y los expertos en análisis de datos negocien y lleguen a un consenso.
3.5 Evaluación y Aplicación
Un excelente método de evaluación es utilizar diferentes períodos de tiempo para permitir que el sistema prediga el consumo que se ha producido y luego comparar los resultados de la predicción con la situación real. para que el modelo La evaluación sea fácil de realizar. Después de completar los pasos anteriores, la mayoría de las herramientas de análisis permiten guardar y volver a aplicar el modelo establecido. Más importante aún, en este proceso, los analistas de mercado o los tomadores de decisiones del lado del cliente deberían haber comprendido los métodos y el conocimiento del análisis de datos. Lo que proporcionamos no es solo el resultado final, sino también la forma de obtener este resultado. método. "Llegar a la gente con una aguja de oro" es lo que distingue a los servicios de consultoría de TurboCRM de los simples proveedores de software.
Finalmente, en términos de arquitectura de software, la base de datos de análisis y la base de datos operativa deben separarse para evitar afectar la velocidad de respuesta en tiempo real de la base de datos operativa en operación.
4 Conclusión
La minería de datos puede dividir una gran cantidad de clientes en diferentes categorías. Los clientes de cada categoría tienen atributos similares, mientras que los clientes de diferentes categorías también pueden proporcionar atributos diferentes. Servicios completamente diferentes para estos dos tipos de clientes para mejorar la satisfacción del cliente. La clasificación detallada y práctica de los clientes es de gran beneficio para la estrategia comercial de la empresa.