0 引言
隨著現在企業之間的競爭，客戶資源逐漸成為企業關注的方面，怎樣為客戶提供更好產品和服務，制定個性化客戶策略，成為了企業的急切關心的問題，這也促使了CRM(Customer Relationship Management，客戶關系管理)的發展。CRM是一種基于客戶的管理理念，通過對客戶相關資料建立數據庫并加以分析，作為質量升級、產品推廣的依據，從而對相關工作和策略進行轉變改善，提升企業在客戶心目中的地位，進一步發展客戶。
1 CRM中數據挖掘模型的建立
1.1 數據挖掘算法分析
1.1.1 COBWEB算法
概念聚類是進行人工智能分類的一種方法，它通過統計學途徑，利用概率度量對一組未處理的數據進行處理，產生一個分類模式，并且對各個聚類進行特征描述。作為概念聚類算法一種的COBWEB算法通過分類樹的形式來創建層次聚類，其對聚類的數目能夠實現動態調整，以“分類屬性一值”對作為處理對象，利用一個匹配函數來尋找“最佳”匹配分類路徑，將對象構造分類樹形式。
但是COBWEB算法有一定的局限性：①該算法的前提是每個屬性中的概率分布上不相關聯的，但實際中數據交錯聯系，這個前提并不能保證。②算法的時間和空間復雜度受到由聚類的概率分布表示的屬性的數目和每個屬性的值的數目的影響。③由于算法假設的數據時高度平衡的，但是這個假設不是經常成立的。
1.1.2 粗集(Rough Set)
粗集(Rough Set)理論作為一種處理不精確、不確定與不完全數據的數學理論，它能有效的進行數據約簡，提取有用信息，簡化決策規則，提高決策效率。粗集理論使用“下近似”和“上近似”的概念來處理不確定問題，不需要任何關于數據的先驗信息，而是直接從數據中獲取規則知識。
1.1.3 遺傳算法(Genetic Algorithm)
遺傳算法是一種很好的具有學習功能的算法，它不僅可以對規則進行優化和求精，還能從現有的規則中獲取未發現得新知識。即產生使系統更適合于環境的新規則，并能對以前的規則給予新的可信度，而且可以淘汰出不再符合條件的舊規則，從而能對知識庫進行化簡智能處理。
1.2 數據挖掘算法在CRM中建模應用
1.2.1 基于COBWEB算法和粗集的客戶價值聚類分析
CRM系統最重要的功能是能夠通過數據分析，得出客戶的價值分類，從而對不同客戶做出相應的決策。該文提出COBWEB算法與粗集理論結合的客戶價值聚類分析方法，首先利用粗集理論對不平衡、不一致的客戶數據進行約簡處理，而后利用COBWEB算法對處理過的數據沿著一條最佳的分類路徑進行分類，最后得出客戶價值聚類。這種方法既能克服COBWEB算法的局限性，又能得出高效準確的客戶價值分類。
利用以上方法對客戶測試數據表1進行價值聚類分析，分為4類，分別為{1，5}，{3，7}，{2，8，9}，{4，6，10}。
表1 客戶測試數據
1.2.2 基于遺傳算法的客戶的需求挖掘
該文利用遺傳算法對客戶數據進行挖掘，淘汰客戶不再感興趣的產品服務，并且對客戶信息就交叉重組，產生使系統更適合于環境的新規則即客戶未體驗的產品和服務，并能對以前的規則給予新的可信度。
以下為遺傳算法對客戶需求挖掘的實現步驟：
(1)從客戶消費產品表中產生一定數量的初始種群；
(2)對初始種群進行編碼，在此進行二進制編碼，形成染色體；
(3)利用評價函數計算各染色體的適應值；
(4)進行遺傳操作；
(5)如果滿足停機條件。解碼退出；否則，進行種群替換。然后轉(3)。
2 CRM管理系統總體的框架及設計
2.1 CRM體系結構
該文所設計的CRM系統結構總體分為數據庫層、算法層、建立模型層、應用層5部分。系統的最底層是客戶數據庫，在此基礎上分別利用粗集與COBWEB算法結合的分類方法以及遺傳算法，得出客戶價值分類樹和客戶需求預測。提供給用戶進行最終決策。
2.2 CRM詳細設計
CRM客戶管理系統分為3個功能模塊，如圖1所示。
圖1 CRM系統功能結構圖
數據挖掘模塊：該模塊對其他模塊信息數據進行綜合約簡，然后分析挖掘，使得企業更高效地制定發展決策。其中客戶價值分析應用分類樹形式，客戶需求預測對客戶的現階段的消費趨勢進行預測。
客戶管理模塊：其中客戶資料管理是客戶信息的收集和整理，是數據挖掘的基礎；客戶服務管理保證客戶滿意的售后服務；客戶關懷管理即對客戶進行個性化服務。
產品服務管理模塊：產品服務退貨投訴管理和購買管理是對客戶消費預測的基礎，產品服務價格管理是對價格進行合理制定，保證利潤最大化。
3 結語
現在的CRM要融合高效的數據挖掘技術，才能更好地促進其應用，提高企業的產品質量和服務水平，更加準確有效地把握住客戶。文中互補了3種挖掘算法的優缺點，構造并設計了能夠智能分析客戶價值以及預測客戶需求的CRM系統，實現了在大量不平衡的客戶數據情況下得出準確的客戶價值分類和需求預測。由于水平和時間有限，系統細節還有待以后工作中進一步完善。
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本文標題：基于數據挖掘的CRM系統研究
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