隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，市場(chǎng)的不斷成熟，世界經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了電子商務(wù)時(shí)代，產(chǎn)品和服務(wù)的差異越來(lái)越小。以生產(chǎn)為中心、以銷(xiāo)售產(chǎn)品為目的的市場(chǎng)戰(zhàn)略逐漸被以客戶(hù)為中心、以服務(wù)為目的的市場(chǎng)戰(zhàn)略所取代。誰(shuí)能掌握客戶(hù)的需求趨勢(shì)，加強(qiáng)與客戶(hù)的關(guān)系，有效發(fā)掘和管理客戶(hù)資源，誰(shuí)就能獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。以“客戶(hù)為中心”的客戶(hù)關(guān)系管理(Customer Relationship Management，簡(jiǎn)稱(chēng)CRM)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界應(yīng)用和研究的焦點(diǎn)。

　　1 客戶(hù)價(jià)值的定義

　　客戶(hù)價(jià)值的定義可以從兩個(gè)方面來(lái)理解：即客戶(hù)方面的價(jià)值和企業(yè)方面的價(jià)值。客戶(hù)方面的價(jià)值主要是指客戶(hù)從企業(yè)的服務(wù)中得到的滿(mǎn)足。也可以理解為客戶(hù)從某種服務(wù)中獲得的總利益和購(gòu)買(mǎi)時(shí)付出的總代價(jià)之比，它是企業(yè)進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分的重要標(biāo)準(zhǔn)。企業(yè)方面的價(jià)值主要是指企業(yè)從客戶(hù)消費(fèi)中所獲得的企業(yè)利潤(rùn)或收益。具體的說(shuō)，它是企業(yè)從與長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系的并愿意為企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)承擔(dān)合適價(jià)格的客戶(hù)中獲得的利潤(rùn)，長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系也就是指客戶(hù)的生命周期。偶爾關(guān)系的客戶(hù)和長(zhǎng)期與企業(yè)接觸的客戶(hù)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)價(jià)值是不一樣的�？蛻�(hù)價(jià)值是開(kāi)展客戶(hù)價(jià)值評(píng)估和客戶(hù)細(xì)分的重要依據(jù)，是建立價(jià)格模型、流失率模型和測(cè)算客戶(hù)忠誠(chéng)度的基礎(chǔ)。

　　2 客戶(hù)細(xì)分

　　客戶(hù)細(xì)分就是把大量的客戶(hù)按照客戶(hù)的行為、需求、偏好以及價(jià)值等因素對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)。其理論依據(jù)在于顧客需求的異質(zhì)性和企業(yè)需要在有限資源的基礎(chǔ)上進(jìn)行有效地市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。企業(yè)可以根據(jù)不同類(lèi)型的客戶(hù)，提供有針對(duì)性的產(chǎn)品服務(wù)和銷(xiāo)售模式�？蛻�(hù)細(xì)分的目的可以從兩個(gè)方面來(lái)理解。首先從客戶(hù)需求的角度來(lái)看，客戶(hù)對(duì)企業(yè)的需求是不一樣的，要使所有客戶(hù)對(duì)企業(yè)的服務(wù)都滿(mǎn)意。那么就要求企業(yè)有針對(duì)性的為客戶(hù)提供相應(yīng)的服務(wù)。為了滿(mǎn)足多樣化的需求，就必須首先對(duì)客戶(hù)進(jìn)行不同標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)分。其次從客戶(hù)的價(jià)值方面來(lái)看，不同的客戶(hù)為企業(yè)帶來(lái)的收益的不同的，短期的客戶(hù)帶來(lái)的收益就小，長(zhǎng)期穩(wěn)定的客戶(hù)帶來(lái)的收益就更多。

　　所以，企業(yè)就要知道哪些是價(jià)值更多的客戶(hù)，哪些是企業(yè)的忠實(shí)客戶(hù)，哪些是企業(yè)的潛在客戶(hù)等。這樣才能更好的為客戶(hù)提供相應(yīng)的服務(wù)，節(jié)省了營(yíng)銷(xiāo)成本，提高了營(yíng)銷(xiāo)效果。

　　3 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)價(jià)值細(xì)分

　　數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，簡(jiǎn)稱(chēng)DM)是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的有用信息的一種新技術(shù)，是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的領(lǐng)域。下面我們將利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)價(jià)值細(xì)分。

　　3.1 數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)

　　數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要有三個(gè)層次，即表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)層。其中表現(xiàn)層主要包括動(dòng)態(tài)HTML和應(yīng)用客戶(hù);業(yè)務(wù)邏輯層主要包括DM功能配置、DM控制引擎以及DM建模與重構(gòu)。數(shù)據(jù)層主要有數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

　　數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識(shí)，人們可通過(guò)此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，做出前攝的、基于知識(shí)的決策。它的主要功能有：自動(dòng)化預(yù)測(cè)趨勢(shì)行為的功能、關(guān)聯(lián)分析的功能、聚類(lèi)的功能、概念描述的功能以及偏差檢測(cè)的功能等。

　　3.2 數(shù)據(jù)挖掘客戶(hù)細(xì)分的實(shí)施

　　3.2.1 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)細(xì)分模型

　　基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)細(xì)分模型如圖2所示，該模型中的客戶(hù)細(xì)分過(guò)程主要包括學(xué)習(xí)、應(yīng)用和分析三個(gè)主要步驟。

　　3.2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘客戶(hù)細(xì)分流程

　　在進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分前，首先必須對(duì)客戶(hù)的消費(fèi)行為和需求進(jìn)行分析，建立符合特征描述。接下來(lái)對(duì)客戶(hù)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值進(jìn)行分析，對(duì)其進(jìn)行有效的價(jià)值定位。然后對(duì)客戶(hù)進(jìn)一步的了解，完善并實(shí)施市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略。具體實(shí)施步驟主要包括：選擇主題與模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集、算法設(shè)計(jì)、預(yù)處理、客戶(hù)細(xì)分以及結(jié)果評(píng)估。通過(guò)對(duì)用戶(hù)人口信息、用戶(hù)行為和價(jià)值進(jìn)行基于聚類(lèi)分析的數(shù)據(jù)挖掘，得出客戶(hù)人口信息、用戶(hù)行為和價(jià)值基于聚類(lèi)分析的數(shù)據(jù)挖掘，得出客戶(hù)分群和基本特征，并使用數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，確定了客戶(hù)細(xì)分模型的有效性。

　　4 總結(jié)

　　客戶(hù)細(xì)分是客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)的核心功能之一，可以對(duì)客戶(hù)獲取、客戶(hù)保持及客戶(hù)增值等客戶(hù)關(guān)系管理過(guò)程提供全面支持，提升客戶(hù)滿(mǎn)意和客戶(hù)忠誠(chéng)。所以，如何更好的實(shí)現(xiàn)客戶(hù)價(jià)值細(xì)分加工是企業(yè)管理者們?nèi)パ芯亢吞剿鞯闹匾�課題。

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