[摘要] 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，主要是对商业数据库中的大量业务数据，进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能，进而提出在客户关系管理系统运作过程中，实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。
[关键词] 数据挖掘 客户关系管理 数据库
客户关系管理系统中的商业数据，不但来源于企业的内部，更多的来自于企业的外部。这些数据与企业的客户关系密切，可以帮助企业更加清晰地分辨潜在客户、进行更有效的交叉销售，更容易地扩展客户关系。但关于企业客户数据的质量，就象齿轮中的沙子，它不会完全阻挡前进的步伐，但会让企业越走越慢，不断消耗掉企业努力的成果。所以，企业的客户关系管理系统能否有效运行、实现预期目标，很大程度上取决于企业是否进行了有效的数据挖掘，从而获得了可靠、有意义的商业数据。
一、数据挖掘的内涵
数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式的过程。数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据(仓)库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
从客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM)系统所搜集的数据，是最能帮助企业了解客户的。数据挖掘技术正是为完成这一使命而诞生的。它能够根据现有数据对将来的发展趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。同时，数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题，因为它们能够快速地浏览整个数据库，找出一些专家们不易察觉的极有用的信息。因此可以说，客户关系管理的成功主要在于它成功进行了数据挖掘、数据仓库等技术的有效运用。
二、数据挖掘在企业客户关系管理中的作用与功能
数据挖掘技术是客户关系管理深层次应用的核心技术，在客户关系管理中具有非常重要的商业价值。其作用与功能主要体现在:
1.数据挖掘有助于提高企业决策质量。对客户数据所做的挖掘与分析，其目的不单单是为了研究的需要，站在企业层面上，更是为获得并加工有利于商业运作、提高竞争力的信息，为商业决策提供真正有价值的参考和依据，进而获得利润的过程。
2.数据挖掘有助于企业对客户生命周期进行分阶段的管理。它能够帮助企业明确：处于不同生命周期阶段的客户需求和特点。使企业能够为客户提供更有针对性的服务，包括更好地服务新客户、让已有客户获取更多服务并创造更多利润、进一步保持和提升客户价值等。
3.数据挖掘有助于企业预测业务发展的趋势。数据挖掘是从大量数据中，抽取出潜在的、有价值知识、模型或规则的过程。对于企业而言，通过数据挖掘可以揭示已知事实与未知的结果间的关系，实现有效的预测，并帮助企业分析完成任务所需的关键因素，实现增加收入、降低成本、使企业处于更有利竞争地位的目的。
4.数据挖掘有助于企业对客户进行有效的市场细分。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类别，并确保在每个类别中的客户都拥有相似的属性,而不同类别中的客户属性不同,从而实现市场细分有效。企业进而可以为这几类不同的客户,提供不同的、特定的服务,以提高服务的针对性和客户的满意度。通过数据挖掘对客户进行细致而切实可行的分类,对企业的经营决策有大有益处。
三、在客户关系管理中应用数据挖掘技术的策略要求
1.需确立合理的数据挖掘目标。为保证数据挖掘能够正常、有效地开展和进行，其实施过程中必须有明确的远景规划和近期实现目标。管理者制定规划和目标时，既要考虑企业内部的现状和实际技术水平，同时也要看到外部市场对企业的要求与挑战。企业必须将已经形成并得到企业内部认同的、明确的数据挖掘项目远景规划和近期实现目标落实成文字，明确任务目标、进度和预期作用等内容。
2.需寻求高层管理者的理解与支持。高层管理者对客户关系管理中数据挖掘的支持、理解和承诺，是数据挖掘成功的关键因素之一。缺乏管理者支持与承诺，会对数据挖掘的实施带来很大的负面影响，甚至可以使项目在启动时就已经举步维艰。要得到管理者的支持与承诺，既可要求管理者对项目有相当的参与程度，进而能够对项目实施有一定理解；也可将实施过程中所影响到的部门的高层领导，设为数据挖掘项目的发起人或发起的主要参与者。
3.需全面掌握客户的数据。在接通客户关系管理系统并将原始数据导入新系统之前，数据挖掘人员要全面考察数据来源，获取数据的内容、质量和可靠性等情况信息。当采用适当的数据挖掘工具，执行这些枯燥而易出错的程序时，可使数据挖掘工作所花费的时间减少到相当于初次手工作业所需时间的10%左右，并可及早发现和纠正数据问题，大大降低成本和失败的风险。
4.要建立数据标准。进行数据挖掘和分析时，需将客户姓名、联系地址、识别方法和产品信息等客户数据标准化，以确保一致性并将记录与统计逻辑相匹配，从而减少查看客户全景视图的数据重复。同时，要建立保证数据质量的相关流程和程序，以确保数据的适用性和质量。
5.要明确相关的奖惩制度。数据挖掘实施过程中也会发生人员流动、工作人员的效率不高、情绪不积极等情况。针对上述情况，要求在建立实施小组和人员定位时，一定要在企业内部达成共识，防止在实施其间对人员的随意抽调。同时，还必须对实施小组成员的职责分工有明确定义，将每项任务落实到人，明确对个人的考核目标，对优秀人员予以奖励，不能完成任务的予以处罚。
参考文献:
[1]李琪:《客户关系管理》,重庆大学出版社,2004
[2]王广宇:《客户关系管理方法论》,清华大学出版社,2004
[3]MBA职业经理人论坛网
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。