什么是crm数据挖掘？(crm data mining?)
客户关系管理（CRM）数据挖掘是指通过客户关系数据库进行搜索并分析收集的客户行为数据的过程。这些数据有助于营销人员更好地关注他们的活动，从而提高客户保留率和销售额。CRM数据挖掘也称为数据探索和知识发现。数据挖掘有两大类：描述性分析和预测建模。
描述性分析利用细分和聚类来更好地分析特定客户群体中的一组行为模式。客户可以根据性别、年龄、种族和其他类别进行分组。细分市场的主要目标是为营销人员提供一组类似的客户，以便更有效地挖掘数据以获得有用的见解。
聚类聚合段组。每个簇都是互斥的，并且具有一组预定的特征。例如，一个集群可能包括年龄在18到25岁之间的女性，她们在2010年12月的最后两周购买了某种指甲油。这是定性方法CRM数据挖掘的一个例子。
在另一种描述性分析形式——非排他性细分中，一组特定的客户行为会导致一组全新的行为。例如，一组客户可以在水疗服务上花费大量资金，但不会在头发和沙龙护理等相关服务上花费大量资金。这种类型的CRM数据挖掘需要比基本细分更高级的统计分析。
预测建模是两种CRM数据挖掘类别中比较流行的一种。它测量了两个客户行为因素之间的相关性程度以及相关性的统计可靠性。预测模型是使用数据挖掘应用程序建立的，该应用程序为每个客户分配分数，表明客户将来以相同方式行事的可能性。例如，该模型可以帮助营销人员确定一位年龄在31岁至42岁之间、有孩子的已婚男性客户在未来六个月内购买某一品牌割草机的可能性。
特殊性在使用预测模型的CRM数据挖掘中非常重要。有几种方法可用于此目的。单变量模型将单个变量与其他几个变量进行比较，以确定相关性最高的关系。卡方自动交互检测分析（CHAID）和分类回归树（CART）模型显示决策树，其中一个变量导致一个或多个变量的实例。多元回归模型对几个变量进行相互比较，以评估可能的相关性。
- 发表于 2021-12-13 12:05
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- 分类：互联网
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