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, la tecnología de Internet y el comercio electrónico, se generará una gran cantidad de datos comerciales dentro de la empresa. ¿Cómo extraer datos de clientes ricos? Extraer información valiosa de los datos y proporcionar una toma de decisiones auxiliar eficaz para los gerentes de negocios 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. Mediante la clasificación de clientes, distinguir la importancia de los clientes y formular planes de marketing especiales y estrategias de gestión de relaciones con los clientes con diferentes niveles de importancia puede ayudar a las empresas a reducir los costos de marketing y mejorar las ganancias y la competitividad corporativas. Los clientes también pueden obtener una experiencia de transacción adecuada a través de programas de marketing especializados y estrategias de gestión de relaciones con los clientes desarrollados para la industria alimentaria. La minería de datos es un medio necesario para que la gestión analítica de las relaciones con los clientes 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. Desempeña un papel importante en. El objetivo de marketing y ventas de la empresa es proporcionar mejores y más rápidos servicios a través de una gestión integral de los procesos comerciales para atraer y retener clientes. Su objetivo es brindar servicios mejores y más rápidos, atraer y retener clientes y reducir los costos de almacenamiento a través de una gestión integral de los procesos comerciales.

En el entorno del comercio electrónico, la gestión de relaciones con los clientes permite a las empresas de sitios web satisfacer mejor las necesidades de los clientes y brindar mejores servicios en todos los aspectos del negocio, lo que permite a las empresas de sitios web operar en este entorno donde no hay tiempo y diferencia de espacio. Retener a los clientes existentes y explorar clientes potenciales en el nuevo entorno empresarial. 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 CRM. Al recordar los nombres de los clientes y sus preferencias, y al proporcionar contenido diferente según los clientes, la posibilidad de que los clientes regresen aumentará considerablemente. La gestión de las relaciones con los clientes puede aumentar la lealtad de los clientes, mejorar los índices de compra, permitir que cada cliente genere más compras, generar demanda durante 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 la toma de decisiones corporativas y obtener ganancias para la empresa, su poderosa herramienta es la minería de datos.

En los sistemas CRM analíticos, la minería de datos es una de las tecnologías centrales. 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 en 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. Entre ellos, 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 la poda de árboles. Hay dos métodos de poda comúnmente utilizados: primera poda y pospoda.

(2) Red neuronal. Una red neuronal es un conjunto de unidades de entrada y salida conectadas, donde cada conexión está conectada a un lado derecho. En la fase de aprendizaje, la red neuronal se aprende ajustando el lado derecho, lo que permite predecir la etiqueta de clase correcta de la. muestra de entrada.

(3) Algoritmo genético. Según el principio de supervivencia del más apto, el algoritmo genético forma una nueva población compuesta por las reglas más adecuadas para la población actual y los descendientes de estas reglas. Los algoritmos genéticos se pueden utilizar para clasificación y otros problemas de optimización.

(4) Método de montaje aproximado.

Los métodos de conjunto aproximado se basan en la creación de clases de equivalencia en los datos de entrenamiento proporcionados. Entiende el conocimiento como la división de datos, y el conjunto de cada división se denomina concepto, y utiliza la base de conocimiento conocida para procesar o resumir conocimientos imprecisos o inciertos. Los conjuntos aproximados se pueden utilizar para la generalización 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 en altos niveles de abstracción.

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

2.2 Métodos de análisis comunes de la minería de datos

(1) Clasificación y predicción. Utilizados principalmente para el procesamiento de segmentación de clientes (subgrupos), 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 clases de datos importantes o predicen tendencias futuras en el número de monjas. La clasificación de datos (extracción de datos) es un proceso de dos pasos. El primer paso es establecer un modelo para describir un conjunto predeterminado de categorías o conceptos de datos. El modelo se construye analizando primitivas de base de datos con descripciones de atributos. En el segundo paso, el modelo se utiliza para la clasificación. Primero se evalúa la precisión de la predicción del modelo y, si se considera que la precisión del modelo es aceptable, se puede utilizar para clasificar datos u objetos cuyas etiquetas de clase se desconocen.

La tecnología de predicción se utiliza principalmente para descubrir el comportamiento futuro de los clientes, como el análisis de la pérdida de clientes, utilizando redes neuronales para aprender varios cambios de comportamiento antes de la pérdida de clientes y luego predecir (alerta temprana) la posible pérdida de datos almacenados. -valorar a los clientes. La predicción es suficiente para construir y utilizar un modelo para evaluar clases de muestra 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 confirmación de reputación, diagnóstico médico, predicción del desempeño y selección de compras. Los algoritmos de clasificación y predicción de uso común incluyen la inducción de árboles de decisión, la clasificación bayesiana, las redes bayesianas, las redes neuronales, la clasificación K más cercana, los algoritmos genéticos y las técnicas de conjuntos aproximados y difusos.

(2) Análisis de conglomerados. La agrupación es la clasificación de objetos de datos en múltiples clases o grupos. Los mismos objetos en el mismo grupo son muy similares, mientras que los objetos en grupos separados son muy diferentes. Como rama de la estadística, el análisis de conglomerados se ha estudiado ampliamente durante muchos años. En la actualidad, se centra principalmente en el análisis de conglomerados basado en la distancia y se basa en algunos métodos de agrupación como k-media (k-media) y k-medoides (k). -punto central). Las herramientas de análisis de clases también tienen muchas aplicaciones.

(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 y datos relacionados con la tarea D es un conjunto de transacciones de base de datos, donde cada transacción T es un conjunto de elementos tales que T está contenido en I. Las reglas de la asociación minera se dividen en dos pasos: ① Buscar todos los conjuntos de elementos que ocurren con frecuencia, cuya frecuencia de aparición alcanza al menos el número mínimo de soporte predefinido. (ii) 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 explora la conexión 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 un producto financiero seis meses después de comprar un. software de análisis.

(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. El ruido de una persona puede ser la señal de otra en algún momento. Los puntos aislados pueden resultar muy útiles. La minería de valores atípicos se puede describir de la siguiente manera: dada una colección de n puntos de datos u objetos y k valores atípicos esperados, encuentre los k objetos principales que sean significativamente diferentes o inconsistentes en comparación con el resto de los datos. 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 Aplicación del método

3.1 Comprensión del negocio

La etapa inicial consiste principalmente en comprender las características del negocio y restablecerlas en las condiciones y parámetros requeridos para análisis de datos.

Por ejemplo, en la industria minorista, primero debemos comprender la frecuencia de compra del cliente y si existe una correlación significativa entre la frecuencia de compra y el monto gastado por visita.

3.2 Analizar datos

En esta etapa se normalizarán los datos existentes. Descubrimos que, en muchas industrias, existe una discrepancia entre los datos que se pueden analizar y los objetivos analíticos presentados anteriormente. Por ejemplo, el nivel de ingresos mensual de un consumidor puede estar relacionado con muchos comportamientos de compra, pero estos datos no están necesariamente presentes en el conjunto 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, descubrimos que el nivel de ingresos mensuales de los clientes que compran una gran cantidad de papel higiénico a la vez se concentra entre 1.000 y 3.000 yuanes. Si esta conclusión es básicamente cierta, podemos hacer inferencias a partir de los hábitos de consumo. . Podemos inferir de los hábitos de consumo de los clientes existentes qué proporción de clientes tienen un ingreso mensual de este nivel; además, también podemos hacer inferencias basadas en métodos de muestreo; A partir de la encuesta por cuestionario se deduce la curva del nivel de ingresos de toda la población de la muestra.

3.3 Preparación de datos

Esta etapa se trata principalmente de convertir, limpiar e importar datos. Los datos pueden provenir de múltiples fuentes de datos y fusionarse para formar un cubo de datos. Una de las cuestiones que se deben abordar en esta etapa es si la pequeña cantidad de datos faltantes se completa con la media, se ignora o se distribuye según las muestras existentes.

3.4 Modelado

Hay varios métodos de modelado para elegir. Encontrar la mejor manera de resolver el problema principal en el que queremos centrarnos. Ésta es la tarea principal en esta etapa. Por ejemplo, si el método de regresión debe utilizarse para la previsión de beneficios y cuál es la base para la previsión son cuestiones que requieren consulta y análisis por parte de expertos de la industria y expertos en análisis de datos.

3.5 Evaluación y Aplicación

Un buen método de evaluación es utilizar diferentes períodos de tiempo, dejar que el sistema prediga el consumo que se ha producido y luego comparar los resultados previstos con la situación real. para que el modelo pueda evaluarse fácilmente. Después de completar estos pasos, la mayoría de las herramientas de análisis permiten guardar y volver a aplicar el modelo creado. Es más, los analistas de mercado o tomadores de decisiones del cliente ya deben comprender los métodos y conocimientos del análisis de datos, y nosotros no solo proporcionamos los resultados finales, sino también los métodos para obtener esos resultados. "Esta es la diferencia entre los servicios de consultoría de TurboCRM y los proveedores de software.

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

4 Conclusión

La minería de datos puede dividir una gran cantidad de clientes en diferentes categorías. Los atributos de los clientes en cada categoría son similares, mientras que los atributos de los clientes en diferentes. Las categorías son diferentes. Proporcionar servicios completamente diferentes a diferentes 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.