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• ¿Cómo se utiliza la minería de big data en el CRM empresarial? En la actualidad, existe mucha investigación sobre la aplicación de tecnología y métodos de minería de datos en CRM. Las aplicaciones de CRM de empresas de diferentes industrias y entornos varían mucho, y las tecnologías y métodos de extracción de datos específicos utilizados también variarán. Las tecnologías y métodos de minería de datos surgen infinitamente y es difícil cubrirlos todos aquí. Aunque las tecnologías de minería de datos de diferentes aplicaciones CRM son muchas y complejas, el propósito de la minería de datos en aplicaciones CRM radica principalmente en los siguientes cuatro aspectos: segmentación de clientes, adquisición de nuevos clientes, mejora del valor para el cliente y retención de clientes para evitar la deserción. La minería de datos se utiliza principalmente en los siguientes aspectos del CRM minorista. 1. Requisitos previos para la implementación de CRM: segmentación de clientes La segmentación de clientes consiste en subdividir a los clientes en grupos con diferentes necesidades y hábitos de transacción según su género, ingresos, características de comportamiento de transacción y otros atributos. Los clientes del mismo grupo tienen similitudes en las necesidades de productos y la psicología de las transacciones, pero existen grandes diferencias entre los diferentes grupos. La segmentación de grupos de clientes permite a las empresas formular estrategias de marketing correctas en marketing, mejorar la satisfacción del cliente con la empresa y los productos y obtener mayores ganancias al proporcionar productos y servicios específicos a diferentes tipos de clientes. Los segmentos de clientes se pueden clasificar o agrupar. Por ejemplo, los clientes se pueden dividir en clientes de alto valor y clientes de bajo valor, y luego determinar los factores que afectan la clasificación, luego extraer datos de los clientes con atributos relevantes, seleccionar algoritmos apropiados para procesar los datos y obtener reglas de clasificación. Usando el método de agrupación, antes no sabíamos en cuántos clientes podíamos dividirnos. Después de agrupar los datos, analizamos los datos resultantes y sacamos conclusiones sobre similitudes y similitudes. Cada tipo de cliente tiene atributos similares, pero diferentes tipos de clientes tienen atributos diferentes, para determinar los intereses, hábitos de consumo, tendencias de consumo y necesidades de consumo de un grupo o individuo de consumidores específico, y luego inferir el próximo consumo del consumidor correspondiente. Comportamiento grupal o individual. La segmentación permite a los usuarios ver los datos de toda la base de datos desde un nivel superior y también permite a las empresas adoptar diferentes estrategias de marketing para diferentes grupos de clientes y utilizar de forma eficaz recursos limitados. La segmentación razonable de clientes es la base para implementar la gestión de relaciones con los clientes. 2. Adquirir nuevos clientes: análisis de la respuesta del cliente En la mayoría de los campos comerciales, los principales indicadores del desarrollo empresarial incluyen la capacidad de adquirir nuevos clientes. La adquisición de nuevos clientes implica encontrar clientes que no conocen su producto. Pueden ser consumidores potenciales de su producto o pueden ser clientes que han recibido servicios de sus competidores anteriormente. Antes de que una empresa busque nuevos clientes, debe determinar qué clientes son posibles clientes potenciales, cuáles son fáciles de obtener y cuáles son difíciles de obtener, para hacer el uso más razonable de los limitados recursos de marketing de la empresa. Por lo tanto, predecir las reacciones de los clientes potenciales a las actividades promocionales corporativas es un requisito previo para la adquisición de clientes. A medida que aumenta el número de clientes potenciales, cómo mejorar la orientación y la eficacia de las actividades de promoción de marketing se ha convertido en una cuestión clave a la hora de adquirir nuevos clientes. La minería de datos puede ayudar a las empresas a identificar grupos de clientes potenciales y mejorar la tasa de respuesta de las actividades de marketing de los clientes, de modo que las empresas tengan una idea clara y objetivos claros. Sobre la base de una serie de datos de clientes y otras entradas proporcionadas por la empresa, las herramientas de minería de datos pueden construir un modelo de predicción de "respuesta del cliente". Este modelo se puede utilizar para calcular los indicadores de respuesta del cliente a una determinada actividad de marketing. Indicadores para conocer quiénes están interesados ​​en la actividad de marketing. Las empresas brindan servicios que interesan a los clientes, logrando así el propósito de adquirir clientes. Las funciones de análisis de correlación, agrupamiento y clasificación en la tecnología de minería de datos pueden completar bien este análisis. 3. Mejorar el valor para el cliente: venta cruzada La venta cruzada es el proceso de marketing de vender nuevos productos o servicios a clientes existentes. No es sólo un medio eficaz para aumentar las ganancias ampliando las ventas a los clientes existentes, sino también una estrategia importante para mejorar la imagen corporativa, cultivar la lealtad de los clientes y garantizar el desarrollo sostenible de la empresa. La relación comercial entre la empresa y sus clientes es una relación continua. Una vez que los clientes y las empresas han establecido esta relación comercial bidireccional, hay muchas maneras de optimizarla y extender su duración. A lo largo de la relación, aumente el contacto mutuo y esfuércese por obtener más beneficios de cada contacto mutuo. La venta cruzada es una de esas herramientas, el proceso de ofrecer nuevos productos y servicios a los clientes existentes. En las actividades de venta cruzada, la minería de datos puede ayudar a las empresas a analizar el método óptimo de comparación de ventas. La información del cliente en poder de la empresa, especialmente la información sobre el comportamiento de compra anterior, puede contener factores clave o incluso decisivos para que este cliente decida su próximo comportamiento de compra. A través del análisis de correlación, la minería de datos puede ayudar a analizar las mejores y más razonables coincidencias de ventas. El proceso general es el siguiente: primero, analizar los datos sobre el comportamiento de compra y los hábitos de consumo de los clientes existentes, y luego usar algunos algoritmos de minería de datos para modelar comportamientos individuales bajo diferentes métodos de ventas; en segundo lugar, usar el modelo de predicción establecido para predecir el futuro; comportamiento de los clientes. Se realiza un análisis predictivo del comportamiento del consumidor para evaluar cada método de venta; finalmente, el modelo de análisis establecido se utiliza para analizar datos de nuevos clientes para determinar qué método de venta cruzada es más adecuado para el cliente. Existen varios métodos de minería de datos que se pueden aplicar a la venta cruzada. El análisis de reglas de asociación puede descubrir qué productos los clientes tienden a comprar en asociaciones; el análisis de conglomerados puede descubrir grupos de usuarios que están interesados ​​en productos específicos, la regresión y otros métodos pueden predecir la probabilidad de que los clientes compren este nuevo producto. Los resultados del análisis de correlación se pueden utilizar en dos aspectos de la venta cruzada: por un lado, para combinaciones de productos con alta frecuencia de compra, encontrar los clientes que han comprado la mayoría de los productos en la combinación y vender los productos "faltantes" a El aspecto es conocer las leyes pertinentes aplicables para cada cliente y venderles la gama de productos correspondiente.
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