数据挖掘订单分析系统在烟草行业CRM中的运用

摘 要 随着信息技术、互联网技术的不断发展与应用，在大多数企业中，大都实现了电子化的办公。在这种情况下，客户数据量的增长速度较快，使得很多企业进入了海量数据时代。对此，企业要想更好地理顺和掌握客户资料，就需要建立和应用CRM，也就是客户关系管理。在烟草行业中，客户关系管理具有十分重要的作用，而为了更好地发挥其作用，应用了数据挖掘订单分析系统，从而推动了烟草企业的发展与进步。

关键词 数据挖掘订单分析系统 烟草行业 客户关系管理

一、前言

在烟草企业当中，制定营销决策和开展营销活动最为重要的基础性条件，就是掌握真实详细的客户数据。同时，它也为客户的有效沟通提供了依据，对于提升客户满意度来说，具有非常重要的意义。因此，随着社会的不断发展，在烟草行业客户关系管理当中应用了数据挖掘订单分析系统，实现了对客户更为有效的整理和区分，从而推动了烟草行业的更大发展。

二、CRM的概述

（1）基本含义。CRM指的是客户关系管理，它是一种较为先进的管理理念，其建立基础是营销思想和信息技术。在客户关系管理当中，核心内容是客户数据的管理，通过对现代化信息技术、电子商务、系统集成、智能管理、网络技术等的高效利用，实现了分析、收集、管理、利用客户信息的系统的建立，从而帮助企业以客户为中心，建立了更为有效的管理模式。[1]对于企业管理来说，客户关系管理能够提供更加全面的视角，提升企业与客户进行沟通与交流的能力，从而实现最大化的客户收益。对于企业的经营发展来说，客户是最为重要的，所以，企业要想取得更大的效益，就必须对客户给予充分的重视。

（2）体系结构。根据不同客户关系管理的功能及作用，可以将其划分为几个不同的类型，主要包括分析型、协作型、操作型等。其中，分析型主要是对客户关系管理当中提供的数据加以利用，对其中有价值的信息进行提取，从而实现对客户互动的理解与分析，为企业的经营决策提供可靠的依据和参考。通过对数据挖掘技术及相关预测模型的应用，寻找相关的商业规律，预测未来的发展趋势。协作型主要是一种综合性的解决方案，其应用基础一般是多媒体联系中心，融合了多渠道的沟通方式。[2]在企业与客户之间，扩展了联系方式和互动渠道，从而使沟通能力得到了提升。在操作型客户关系管理当中，最为重要的基础是操作层的客户关系管理。对于以客户为中心的相关问题，可利用现代化的技术手段进行处理，从而实现服务、市场、销售的流程化、规范化、一体化。这样，企业能够自动对销售、市场、服务等业务历程进行分析，从而为客户关系管理分析提供数据。

三、数据挖掘技术

（1）数据仓库。数据仓库具有十分重要的意义，其主要的任务是对面向分析的集成化数据环境进行构建，从而提供企业决策的支持和参考。在数据仓库当中，其基本架构中主要具有数据流入和数据流出的过程，具体包括了数据仓库、元数据、数据应用等。数据源会为数据仓库提供不同的数据，并且数据的流动、转换等在数据仓库当中完成，可以将其看作是一种ETL过程，即抽取、转化、装载的过程。在数据仓库当中，该过程是流水线。对于数据仓库当中数据的更新和维护来说，该过程具有十分重要的作用和意义。在数据仓库的日常运行当中，主要的维护和管理工作，基本上都是为了确保ETL流程稳定、正常的运行。[3]

（2）数据挖掘。数据挖掘指的是对每一个数据进行分析，从而在大量随机的、模糊的、有噪声的、不完全的实际应用数据当中，对其中隐含的潜在知识或信息进行提取。对这一过程中所提取的知识作为模式、规律、规则、概念等不同形式。在数据挖掘当中，主要包含了两种不同的功能，分别为描述和预测。其中，描述性分析可以分为孤立点分析、聚类分析、关联分析等。而在预测性分析当中，则主要包含很多常用的数学模型，如神经元网络、规则推理、决策树等。

四、数据挖掘订单系统的应用

（1）客户生命周期。在管理客户生命周期的过程中，会对数据挖掘订单分析系统进行应用。在客户生命周期当中，主要包括新客户获取、客户价值提升、客户维持等不同阶段。在新客户的获取阶段，主要是对潜在客户进行吸引，使其能够转化为实际客户。在该阶段当中，主要利用针对性营销活动、口碑、广告宣传等方式实现。在这一过程中，数据挖掘订单分析系统能够发挥是十分重要的作用。在客户价值的提升阶段，由于客户价值提升与烟草企业效益有着密切的联系，因此，采用了一对一营销、关系营销等方式，对客户的价值进行提升。[4]其中，一对一营销主要是指对个别客户的相关信息进行充分的了解和掌握，结合其个性化的需求，有针对性地开展营销活动。关系营销则是指在双赢的基础上，通过联系和服务紧密客户，提高服务承诺，建立良好的合作关系，使之成为永久性客户。在客户的维持阶段，需要为企业留住可能流失的客户。在这一过程中，通过数据挖掘订单分析系统对客户消费行为进行分析，从而找出客户流失的原因，有针对性地进行解决。

（2）应用实施过程。在数据挖掘订单分析系统的实际应用当中，首先需要对分析目标和业务对象进行确定。在烟草行业客户关系管理当中，客户处于中心地位，通过集中式流程化的模式，对客户的拜访情况、基本信息、知识、接待、日程安排、营销方案等进行管理。[5]其次需要进行的是数据准备工作。对于大量的客户信息数据，需要进行预处理，除去其中的不完整、冗余、有噪声的数据，从而提高数据的可信度、准确性、完整性。然后需要建立数据挖掘模型，根据烟草行业客户关系管理中的拜访接待、知识管理、时间跟踪、信息服务以及一些日常事务的管理，建立相应的模型进行分析和预测。对于一个分层规则集，采用一个决策树进行表示，从而将巨大的记录集进行划分，使之成为连续的、较小的记录组。最后需要对模型进行解释和评价。如果决策树具有越小的节点，就具有越高的过拟合危险，因此需要将一些叶子节点删除。在修剪到根节点的时候，该过程即完结。通过这一预测模型，能够通过不同的手段对不同的客户关系进行管理，同时对客户质量进行划分。

五、结论

烟草行业是我国一个十分重要的行业，随着国家相关政策的实行，在烟草市场中，烟草企业面临的市场竞争越来越激烈。对此，为了取得更为良好的发展，需要提高客户关系管理的作用的效果。在这一过程中，对数据挖掘订单分析系统的运用，能够极大地提升烟草行业客户关系管理的效果，从而推动烟草行业的良好发展。

参考文献

[1] 吕斐斐，王瑞军.探析数据挖掘技术在烟草行业中的应用[J].科技创新与应用， 2015（02）：68-69.

[2] 邓基刚，郑成德，刘景燕，黄胜茂，王无瑕.基于RFM模型的烟草客户聚类分析研究[J].价值工程，2015（06）：20-22.

[3] 刘淳猛，何利力，李铖瀚.数据挖掘技术在CRM系统中的应用[J].工业控制计算机，2014（10）：128-129+132.

[4] 白嘉，白永秀，张会新.烟草行业会员制营销模式研究[J].未来与发展，2010 （08）：56-60+47.

[5] 付依良，张喜，曹伟，谭秋声.烟草商业企业构建“1434”精益物流体系研究[J].中外企业家，2012（15）：174-179.