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, las empresas generarán una gran cantidad de datos comerciales en el comercio electrónico. Cómo extraer información valiosa de los datos enriquecidos de los clientes y brindar asistencia efectiva para la toma de decisiones a 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 categorizar a los clientes, distinguir los niveles de Xia Yao de los clientes y formular planes de marketing especiales y estrategias de gestión de relaciones con los clientes para clientes con diferentes niveles de Xia Yao, puede ayudar a las empresas a reducir los costos de marketing y mejorar las ganancias y la competitividad. Los clientes también pueden obtener una experiencia de transacción adecuada a partir de planes de marketing específicos 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 lograr la clasificación de clientes.

1 Customer Relationship Management (CRM)

CRM (Customer Relationship Management) es un nuevo mecanismo de gestión diseñado para mejorar la relación entre empresas y clientes. Se implementa en los campos de marketing, ventas, servicio, soporte técnico y otros campos de la empresa. Su objetivo es brindar mejores y más rápidos servicios para atraer y retener clientes y reducir el costo de la industria del almacenamiento a través de una gestión integral de los procesos comerciales. .

En el contexto del comercio electrónico, CRM permite a las empresas de sitios web satisfacer mejor las necesidades de los clientes y brindar mejores servicios en diversos vínculos comerciales, lo que permite a las empresas de sitios web operar sin diferencias de tiempo y espacio. Retener a los clientes existentes y explorar. clientes potenciales en el nuevo entorno empresarial. Mejorando así la competitividad del mercado. Al mismo tiempo, CRM puede proporcionar información importante como las necesidades de los clientes, la distribución del mercado, información de retroalimentación, etc., proporcionando una base para el análisis inteligente de empresas y actividades comerciales. Por lo tanto, CRM proporciona la base para que las empresas implementen con éxito el comercio electrónico.

El servicio personalizado es un arma poderosa para mejorar la competitividad, y 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. Recordar los nombres de sus clientes y sus preferencias, y proporcionar contenido diferente basado en diferentes clientes, aumentará en gran medida la probabilidad de que los clientes regresen. CRM puede aumentar la lealtad del cliente, aumentar los índices de compra, permitir que cada cliente tenga más necesidades de compra y necesidades más prolongadas y mejorar la satisfacción del cliente.

2 Tecnología de minería de datos

Cómo analizar estos datos masivos y descubrir que una herramienta poderosa es la minería de datos, que puede proporcionar información valiosa para las decisiones comerciales y permitir a las empresas obtener ganancias.

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, aumentando así los ingresos, reduciendo los costos y colocando a las empresas 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 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 poda de árboles. Hay dos métodos de poda habituales: podar primero y podar después.

(2) Red neuronal. Una red neuronal es un conjunto de unidades de entrada y salida interconectadas, donde cada conexión tiene un peso. En la fase de aprendizaje, al ajustar los pesos de la red neuronal, se puede predecir la etiqueta de categoría correcta de la muestra de entrada para el aprendizaje.

(3) Algoritmo genético. Los algoritmos genéticos forman un nuevo grupo formado por las reglas más adecuadas para el grupo actual y los descendientes de estas reglas basándose en el principio de supervivencia del más apto. Los algoritmos genéticos se utilizan en clasificación y otros problemas de optimización.

(4) Método de montaje aproximado. La base del método de conjunto aproximado es establecer clases de equivalencia en los datos de entrenamiento dados. Entiende el conocimiento como la división de datos, y cada conjunto dividido se denomina concepto, y utiliza la base de conocimiento conocida para procesar o tallar conocimiento inexacto o incierto. 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", lo que facilita el procesamiento a un alto nivel de abstracción.

Otros incluyen redes bayesianas, técnicas de visualización, métodos de búsqueda por proximidad y descubrimiento de fórmulas.

2.2 Métodos de análisis comúnmente utilizados en minería de datos

(1) Predicción de clasificación. Se utiliza 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 importantes de datos o predicen tendencias futuras. La validación de datos es un proceso de dos pasos. En el primer paso, se construye un modelo para describir un conjunto predeterminado de clases de datos o conceptos, 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, se evalúa la precisión de la predicción del modelo de arado. Si la precisión del modelo es aceptable, se puede utilizar para clasificar ancestros de datos u objetos con etiquetas de clase desconocidas.

La tecnología de predicción se utiliza principalmente para descubrir el comportamiento futuro de los clientes, como el análisis de la pérdida de clientes, utilizando métodos de redes neuronales para conocer los cambios de comportamiento de varios tipos de clientes antes de que abandonen y luego predecir ( alerta temprana) el posible comportamiento de clientes valiosos. Los predictores construyen y utilizan modelos para evaluar clases de muestras sin etiquetar, o para evaluar posibles valores de atributos o rangos de valores dada una muestra. La clasificación y la predicción tienen una amplia gama de aplicaciones, como confirmación de crédito, diagnóstico médico, predicción del desempeño y selección de compras. Los algoritmos comúnmente utilizados para la predicción de clasificación incluyen la inducción de árboles de decisión, la clasificación bayesiana, la red bayesiana, la red neuronal, la clasificación K del vecino más cercano, el algoritmo genético, la tecnología de conjunto aproximado y de conjunto difuso.

(2) Análisis de conglomerados. La agrupación en clústeres es la separación de objetos de datos en múltiples clases o clústeres. Los objetos en el mismo grupo tienen una gran similitud, pero los objetos dentro de los grupos son muy diferentes. El análisis de conglomerados, como rama de la estadística, se ha estudiado ampliamente durante muchos años y ahora se centra principalmente en el análisis de conglomerados basado en la distancia. Las herramientas de análisis de conglomerados, como K-means y K-medoids, también tienen muchas aplicaciones.

(3) Reglas de asociación. Las reglas de asociación generan relaciones interesantes entre elementos de un conjunto de datos determinado. Sea I = {i1, i2,...im} un conjunto de elementos, los datos relacionados con la tarea D sean un conjunto de transacciones de base de datos, donde cada transacción T es un conjunto de elementos, de modo que T está incluido en I. La forma de la regla de asociación es La implicación de A = & gtB, donde A∈I, B∈I y A∩B están vacíos. Las reglas de la asociación minera se dividen en dos pasos: ① Buscar todos los conjuntos de elementos frecuentes cuya frecuencia sea al menos la misma que el número 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, pero el análisis de patrones de secuencia es la relación secuencial de elementos de datos en la dimensión temporal. Por ejemplo, un cliente puede comprar software de análisis financiero seis meses después de comprar una computadora.

(5) Análisis de puntos aislados. Los valores atípicos son el resultado de errores de medición o variabilidad inherente de los datos. Muchos algoritmos de minería de datos intentan minimizar el impacto de los valores atípicos o eliminarlos. En algunos casos, 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 como: dado un conjunto de n puntos de datos u objetos, y un k número deseado de valores atípicos, encontrar los k objetos principales que sean significativamente diferentes o inconsistentes 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 Comprender el Negocio

En la etapa inicial, nos enfocamos en comprender las características del negocio y simplificarlas en condiciones y parámetros para el análisis de datos. . Por ejemplo, en la industria minorista, nuestro primer paso es comprender la frecuencia de compra del cliente y si existe una correlación clara entre la frecuencia de compra y el monto de cada compra.

3.2 Análisis de datos

El enfoque de esta etapa es estandarizar los datos existentes. Descubrimos que en muchas industrias los datos que se pueden analizar no coinciden con los objetivos de análisis mencionados anteriormente. Por ejemplo, el nivel de ingresos mensuales de los consumidores puede estar relacionado con muchos comportamientos de compra, pero es posible que la acumulación de datos original no necesariamente tenga estos datos de mantis. La forma de resolver este problema es razonar a partir de otros datos relevantes. Por ejemplo, a través de una encuesta por muestreo, descubrimos que el nivel de ingresos mensuales de los clientes que compran una gran cantidad de papel higiénico a la vez se concentra en el nivel de 1.000 a 3.000 yuanes. Si esta conclusión es básicamente cierta. Podemos inferir de los hábitos de consumo qué proporción de clientes tienen este nivel de ingresos mensuales además, con base en el método de encuesta por muestreo; Sobre la base de la encuesta por cuestionario, se derivó la curva del nivel de ingresos de toda la población de la muestra.

3.3 Preparación de datos

El enfoque de esta etapa es transformar, limpiar e importar datos, que pueden extraerse de múltiples fuentes de datos y luego combinarse para formar un cubo de datos. Para una pequeña cantidad de datos faltantes, una de las cuestiones que deben abordarse en esta etapa es completarlos con el valor medio, ignorarlos o distribuirlos en función de las muestras existentes.

3.4 Modelado

Ahora hay disponibles una variedad de métodos de modelado. Dejemos que la mejor se aplique a la cuestión principal que debería preocuparnos. Ésta es la tarea principal en esta etapa. Por ejemplo, si se debe utilizar el método de regresión para la previsión de beneficios, cuál es la base de la previsión, etc. , estos temas requieren la consulta de expertos de la industria y expertos en análisis de datos.

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 la evaluación del modelo sea fácil. Después de completar los pasos anteriores, la mayoría de las herramientas de análisis permiten guardar y reutilizar el modelo establecido. Más importante aún, durante este proceso, los analistas de mercado o los tomadores de decisiones del cliente ya deben comprender los métodos y conocimientos de análisis de datos. No sólo proporcionamos el resultado final, sino también los métodos para lograr ese resultado. "Pinchar con la aguja de oro a las personas" es la diferencia entre los servicios de consultoría de TurboCRM y los proveedores de software puro.

Finalmente, en términos de arquitectura de software, la base de datos de análisis y la base de datos de operación deben separarse para evitar afectar la velocidad de respuesta en tiempo real de la base de datos de operación.

4Conclusión

La minería de datos puede clasificar una gran cantidad de clientes en diferentes categorías. Los atributos del cliente son similares para cada categoría, pero diferentes para las distintas categorías. Puede proporcionar servicios completamente diferentes a estos dos tipos de clientes y mejorar la satisfacción del cliente. La clasificación detallada y práctica de los clientes es de gran beneficio para la estrategia comercial de la empresa.