数据挖掘及其在客户关系管理中的应用,数据挖掘通常与什么有关系

为什么在客户关系管理中,要特别注重“客户研究”和“客户挖掘”?

改进客户支持：通过客户识别，企业可以更迅速地回应客户的问题和需求。这提高了客户支持的效率，加强了客户满意度。客户忠诚度：个性化的关怀和服务通常导致客户更加忠诚于品牌。了解客户并与他们建立关系，可以降低客户流失率，减少市场份额的损失。

留住优质客户：市场定位能够帮助企业筛选出更加符合自身发展目标的优质客户，重点关注这些客户，建立起稳定而长久的客户关系。 提高市场占有率：市场定位能够帮助企业针对性地开发和满足目标客户的需求，增强企业的市场竞争力，提高市场占有率和收益水平。

挖掘客户的潜在价值。每一个企业都有一定数量的客户群，如果能对客户的伸层次需求进行研究，则可带来更多的商业机会。客户关系管理过程中产生了大量有用的客户数据，只要加以深入利用即可发现很多客户的潜在需求。

提高客户满意度：客户关系管理的核心是关注客户需求，提供优质服务。通过深入了解客户，企业可以提供满足他们需求的产品或服务，从而提高客户满意度。满意的客户更有可能成为忠诚客户，愿意为企业提供正面口碑，进而帮助企业吸引更多的潜在客户。

客户关系管理能力是把企业内部活动和客户联结在一起的能力，它对企业的发展有很大影响.主要从 信息技术 信息技术主要指CRM系统，在CRM软件系统的最上层是接触层，CRM的管理思想要求企业真正以客户为导向满足客户多样化和个性化的需求。

拓展更多商机 随时随地录入销售线索，拓展商业机会，并高效管理从各个渠道而来的线索信息，实现客户信息的沉淀，让销售资源信息企业化，并分配给合适的销售人员，从而产生更多订单。降低运营成本 CRM系统可以建立、查询客户线索。

数据挖掘的方法有哪些?

1、逻辑回归（logistic regression）逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法（L0，L1，L2），而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型（使用在线梯度下降算法online gradient descent）。

2、③回归分析技术 回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

3、统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

4、聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。预测建模：利用历史数据的模式寻找未来的趋势和预测，例如基于回归分析、时间序列分析等。

5、直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。

6、数据挖掘的方法及实施 作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。