四、数据挖掘技术在知识型客户关系管理中的应用
在知识型客户关系管理过程中，客户生命周期对企业来说非常重要，因为它直接关系到企业的客户收益和客户利润，它不仅提供了客户信息来源，也使得企业明确了为满足客户需求应注重的方面。客户生命周期为数据挖掘在客户关系管理中的应用提供了基础，数据挖掘是建立在数据仓库之上的，通过各种先进的信息技术和数理统计方法挖掘数据仓库中的潜在的、有价值的客户信息，通过运用数据挖掘，企业能把大量的客户记录变成系统的客户信息，提供给决策者，这样不仅解决了企业进行决策时遇到的信息匮乏问题，也充分发挥了企业实施KCRM的效用。
1．客户分析
CRM系统主要是面向客户，因此对客户数据的分析是极为重要的，通过对客户数据的分析，发现客户需求，调整企业战略并实施相应的措施。客户分析主要有几个方面：购买频率，通过对客户购买频率的分析，企业实施相应的营销活动，可以利用促销等手段来刺激消费者的消费欲望；近期消费，通过对客户最近消费时间的分析，可以及时发现客户流失的原因，从而采取相应的措施；客户忠诚度分析，通过对客户交易资料的记录和分析，可以采用序列模式来预测消费者的忠诚度，并据此来调整企业的生产和提供的服务，提高客户的忠诚度并吸引新客户；客户分类，不同的消费者对产品和服务的要求不同，也为企业创造不同的收益，企业根据数据挖掘技术的信息处理分析，对客户采用聚类的方法进行分类，挖掘客户群的需求特征和需求趋势，并发现最有价值和最有盈利潜力的客户群，对这些客户实施“一对一”的市场营销，取得最大的收益；客户购买相关性分析，通过销售记录的信息挖掘，可以发现客户购买相关性，这也是发现客户消费偏好、消费特点的重要方法，据此企业可以积极采用各种手段帮助消费者选择商品，增加企业的收益；营销合理化分析，通过分析营销活动的有效性，有助于改善营销效率，多维分析可以实现这方面分析的要求。
2．异常偏离分析
企业在对客户数据进行分析时，有可能发现异常数据或者无法解释的现象发生，企业应对此高度关注，一般的做法是通过使用数据挖掘的各种先进技术来及时分析这些异常情况，使企业能做出快速的反应，并针对处理的结果及时调整企业的营销决策。
3．趋势分析和预测
数据挖掘的工具为客户需求趋势预测提供了有效的手段，常用的工具是时间序列分析、系统力学和神经网络。这些工具能为企业提供科学、有效的趋势分析，并用于企业的生产和营销决策。具体内容包括：评价产品销售状况，企业通过分析客户数据库中记录的每一位消费者的交易信息，可以针对不同的产品、不同的区域采取不同的销售策略，实现盈利最大化；预测销售状况，通过准确的预测，发现隐藏的信息，把握市场动向，满足客户需求，调整生产结构和营销方法，从而使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
4．客户服务支持
客户服务是CRM中的重要组成部分，包括客户信息和服务信息，这些数据既有结构化的也有非结构化的，结构化的数据比较容易分析和整理。对结构化数据挖掘的主要过程是：根据相应数据的特点来选择规则模板，对数据进行选取和转换，并应用归纳学习法、决策树、最邻近法等来进行数据挖掘，挖掘得到的结果可以存人数据库，帮助企业决策。非结构化数据由于存在的形式和性质难以进行标准化分析，但是非结构化所隐藏的价值可以通过两种途径来进行挖掘：一是建立全新的数据挖掘算法，直接对非结构化数据进行挖掘，但是由于非结构化的自身特点，使得这样的全新数据挖掘非常复杂，而且难以评估数据挖掘结果的可靠性；二是通过将非结构化数据结构化，而后采用结构化的数据挖掘技术对其进行挖掘，这就需要建立非结构化数据转换技术，而且也是非常复杂。总的来说，结构化数据挖掘技术已经成熟，但是非结构化的数据挖掘尚需要进一步发展。
5．销售管理
销售管理自动化是客户关系管理成长最快的部分，销售人员与潜在客户的互动行为、将潜在的客户发展成真正客户并提高其忠诚度是使企业盈利的核心因素。在此环节中，数据挖掘可以对多种市场活动的有效性进行实时跟踪和分析，数据挖掘不仅使销售人员及时把握销售机遇，提高工作效率，而且企业管理层也可以随时掌握市场动态。
6．数据挖掘和客户隐私
数据挖掘技术能帮助企业比以往更好地发现客户信息中的隐性知识，但是这也增加了客户隐私被企业侵犯的风险。一方面客户信息挖掘有助于客户与企业之间建立起亲密的关系，另一方面客户信息如果被企业不正当地利用，则会给客户本身带来不利影响。客户隐私按其本质来说，更是一个道德问题而非技术问题，关键是处理好企业数据挖掘与客户个人信息保护之间的平衡问题。总之，企业在实施客户关系管理的同时，必须注重对客户隐私的保护，这样才能给消费者以安全的感觉，才会让客户真正地与企业进行交流，才能充分发挥数据挖掘在客户关系管理中的作用。
五、结 论
数据挖掘技术本质上是提供一种商务运作更先进的途径，本身并没有判断待处理信息的质量与价值高低，因此企业要对所收集的信息进行筛选，选择有价值的信息进行分析和处理；仅仅依靠数据挖掘技术就想一劳永逸，不仅不现实而且会给企业的经营运作带来致命的打击，因此数据挖掘技术要和企业的业务流程、企业“以客户为核心”的经营理念相结合进行运作，只有这样数据挖掘才不会变成无源之水；数据挖掘技术多种多样，每一种方法应对不同的市场信息环境，而且对客户信息的处理也会受到各种因素的影响而失真，因此要综合使用各种方法来进行数据处理和分析。
