數據挖掘：提升電信CRM水平的助推器
中國電信股份有限公司上海研究院 陳金波 2007/01/10
隨著(zhù)我國電信業(yè)的不斷改革以及中國加入WTO后國外電信運營(yíng)商的逐步進(jìn)入，國內電信市場(chǎng)的競爭愈演愈烈。今天的電信市場(chǎng)已經(jīng)從以前的技術(shù)導向轉變?yōu)楫a(chǎn)品導向、客戶(hù)導向。因此，電信企業(yè)利用有效的工具和手段，提升客戶(hù)關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)水平，增強電信企業(yè)的競爭力，已成為電信運營(yíng)企業(yè)的重要競爭戰略。
CRM是企業(yè)的一項商業(yè)策略，它按照客戶(hù)的細分情況有效地組織企業(yè)資源，培養以客戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)行為以及實(shí)施以客戶(hù)為中心的業(yè)務(wù)流程，并以此為手段來(lái)提高企業(yè)的盈利能力、收入以及客戶(hù)滿(mǎn)意度。簡(jiǎn)單地說(shuō)，CRM就是一種倡導以客戶(hù)為中心的管理思想和方法。CRM包括三層含義：CRM是一種管理理念；CRM是一種管理機制；CRM是一種管理軟件和技術(shù)。
CRM是一種旨在改善企業(yè)與客戶(hù)關(guān)系的新型管理機制，它貫穿于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、服務(wù)和技術(shù)支持等與客戶(hù)相關(guān)的領(lǐng)域，通過(guò)向企業(yè)的銷(xiāo)售、市場(chǎng)和客戶(hù)服務(wù)的專(zhuān)業(yè)人員提供全面的、個(gè)性化的客戶(hù)資料，并強化跟蹤服務(wù)、信息分析的能力，使他們能夠協(xié)同建立和維護一系列與客戶(hù)和生意伙伴之間卓有成效的關(guān)系。CRM也表現為一套管理軟件和技術(shù)，它將最佳的商業(yè)實(shí)踐與數據挖掘、數據倉庫、銷(xiāo)售自動(dòng)化以及其它信息技術(shù)緊密結合在一起，收集并提取出與客戶(hù)相關(guān)的有用信息，利用模型及其他技術(shù)方法進(jìn)行決策支持和營(yíng)銷(xiāo)分析，為企業(yè)的銷(xiāo)售、客戶(hù)服務(wù)和決策支持等領(lǐng)域提供了一個(gè)自動(dòng)化的商業(yè)問(wèn)題解決方案。
CRM軟件在整個(gè)客戶(hù)關(guān)系管理體系中具有重要地位。目前有很多公司致力于CRM系統的研究與開(kāi)發(fā)，并已有許多成功的實(shí)施案例。不同公司的CRM產(chǎn)品具有不同的功能和架構，但大致上相同。按照功能層次，美國的Meta Group把CRM系統分為運營(yíng)型CRM(Operational CRM)、協(xié)作型CRM(Collaborative CRM)和分析型CRM(Analytical CRM)。
運營(yíng)型CRM系統應用于企業(yè)中直接面對客戶(hù)的部門(mén)，使這些部門(mén)在日常工作中能夠共享客戶(hù)資源，減少信息流動(dòng)滯留點(diǎn)，形成一個(gè)虛擬的綜合部門(mén)，從而實(shí)現企業(yè)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化和高效率，全面提高企業(yè)同客戶(hù)的交流能力。運營(yíng)型CRM一般由銷(xiāo)售力自動(dòng)化(Sales Force Automation,SFA)、營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化(Marketing Automation,MA)和客戶(hù)服務(wù)與支持(Customer Serviceand Support)三個(gè)基本功能組成，以實(shí)現銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)服務(wù)的自動(dòng)化。
協(xié)作型CRM系統讓企業(yè)客戶(hù)服務(wù)人員與客戶(hù)能夠協(xié)同工作，實(shí)現全方位為客戶(hù)提供交互服務(wù)和收集客戶(hù)信息，實(shí)現多種客戶(hù)交流渠道(如呼叫中心、面對面交流、互聯(lián)網(wǎng)、傳真)的集成，使各種渠道信息相互流通，保證企業(yè)和客戶(hù)都能得到完整、準確、一致的信息。協(xié)作型CRM系統由呼叫中心服務(wù)、傳真/信件服務(wù)、電子郵件服務(wù)、Web站點(diǎn)服務(wù)和現場(chǎng)接觸服務(wù)等幾部分組成，實(shí)現企業(yè)與客戶(hù)、客戶(hù)與客戶(hù)的全面交流。
分析型CRM系統的設計主要利用數據倉庫、在線(xiàn)分析處理(OLAP)和數據挖掘等計算機技術(shù)，將交易操作所累計的大量數據過(guò)濾并抽取到數據倉庫中，基于統一的客戶(hù)數據視圖，再利用在線(xiàn)分析處理和數據挖掘技術(shù)，建立各種分析模型，最后通過(guò)可視化的方式展示出來(lái)，提供既定量又定性的即時(shí)分析，然后將分析結果反饋給管理層和其他相關(guān)部門(mén)，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供支持。
近年來(lái)我國電信企業(yè)加大了對IT系統的投入，逐步建立和完善了運營(yíng)數據存儲（ODS）、企業(yè)數據倉庫（EDW）、CRM系統和MBOSS系統等，電信企業(yè)獲取、存儲和集成應用數據的能力不斷增強，這些海量數據為電信企業(yè)面向分析型CRM的數據挖掘奠定了基礎；同時(shí)，基于現代統計學(xué)、人工智能和機器學(xué)習等現代計算技術(shù)的數據挖掘(Data Mining,DM)方法和工具的發(fā)展應用，為提升CRM水平提供了新的方法和手段。因此，以電信企業(yè)IT系統集成為前提、以數據挖掘技術(shù)為手段，分析型CRM在電信企業(yè)將實(shí)現普及。國外一些知名的電信企業(yè)如BT、Verizon等已將數據挖掘技術(shù)應用于客戶(hù)行為的分析、研究與預測，并以此作為提升CRM水平的重要手段。我國電信企業(yè)如中國電信、中國移動(dòng)等近年來(lái)利用數據挖掘技術(shù)，對客戶(hù)細分和客戶(hù)流失等商業(yè)問(wèn)題進(jìn)行了研究，為提升客戶(hù)關(guān)系管理和企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策水平進(jìn)行了有益的嘗試。
數據挖掘是從海量的數據庫中選擇、探索、識別出有效的、新穎的、具有潛在效用的乃至最終可理解的模式以獲取商業(yè)利益的非平凡的過(guò)程。簡(jiǎn)單地說(shuō)，數據挖掘就是從海量數據中提取或“挖掘”知識的過(guò)程，這些知識必須是隱含的、事先未知的，并且潛在有用的信息。數據挖掘技術(shù)的深入應用，產(chǎn)生了大量經(jīng)典的數據挖掘算法，如K-means聚類(lèi)算法、C5.0決策樹(shù)算法、Apriori算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法、遺傳算法、粗糙集、支持向量機等，還有一些與數據挖掘密切相關(guān)的統計模型，如概率分布、相關(guān)分析、回歸分析、判別分析等。基于十多年來(lái)發(fā)展日趨成熟的數據挖掘算法，其功能主要有：聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析（預測）、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序模式、異常檢測等。
由于數據挖掘技術(shù)具有商用價(jià)值，許多企業(yè)投入了大量人力物力進(jìn)行數據挖掘系統的開(kāi)發(fā)工作，較有影響的商業(yè)數據挖掘系統有：SPSS公司的Clementine、SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SGI公司的Mineset、Sybase公司的Warehouse Studio、Oracle公司的Darwin等。近年來(lái)我國也開(kāi)發(fā)了一些具有自主知識產(chǎn)權的數據挖掘工具，如天律公司的馬克威(Markway)數據挖掘工具、復旦德門(mén)(DMiner)數據挖掘工具等。
數據挖掘方法論是數據挖掘項目的一個(gè)具體操作流程。其代表的方法論有：SAS公司的SEMMA，即采樣(Sample)、探索(Explore)、修正(Modify)、建模(Model)、評估(Assess)；以SPSS、NCR等公司為代表的CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行業(yè)數據挖掘標準流程），強調以業(yè)務(wù)理解（Businessunderstanding）、數據理解（Dataunderstanding）、數據準備（Datapreparation）、建模（Modeling）、評價(jià)（Evaluation）、發(fā)布（Deployment）為核心環(huán)節，將數據挖掘目標和商務(wù)目標有機地聯(lián)系在一起。
電信企業(yè)在實(shí)施數據挖掘時(shí)首先要明確商業(yè)問(wèn)題，即要研究和解決的主題。在電信CRM中，數據挖掘的商業(yè)問(wèn)題要基于動(dòng)態(tài)的客戶(hù)全生命周期(Customer Life Time,CLT)管理中的CRM目標。CRM的三大目標是：獲取新客戶(hù)、提升客戶(hù)價(jià)值和保持老客戶(hù)。客戶(hù)生命周期可分為客戶(hù)識別期、客戶(hù)發(fā)展期、客戶(hù)穩定期和客戶(hù)衰退期四個(gè)階段，在不同的時(shí)期有不同的CRM目標，也就是說(shuō)有不同的挖掘主題。
在客戶(hù)識別期，如何高效地識別和獲取新客戶(hù)是主要任務(wù)。因此，數據挖掘的主題是建立響應率分析模型。分析客戶(hù)對某種電信新服務(wù)或者新產(chǎn)品的感興趣程度，預測哪些客戶(hù)能夠響應以及響應的可能性是多少，找到最合適的響應客戶(hù)，能夠有效地降低市場(chǎng)推廣的費用，同時(shí)能夠更加有針對性地面對目標市場(chǎng)，達到以最小的投入獲得最佳效果的目的。建立客戶(hù)響應率模型的方法主要是分類(lèi)分析（預測）技術(shù)，如決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
在客戶(hù)發(fā)展期，CRM的目標是獲取客戶(hù)和提升客戶(hù)價(jià)值。數據挖掘的任務(wù)是依據客戶(hù)的自然屬性、行為屬性和價(jià)值屬性，建立客戶(hù)細分模型。針對不同的客戶(hù)群，研究客戶(hù)的消費水平、消費行為、消費傾向，對不同的客戶(hù)群進(jìn)行特征刻畫(huà)，設計出針對不同客戶(hù)群的營(yíng)銷(xiāo)策略，提高服務(wù)水平，提升客戶(hù)價(jià)值，擴大市場(chǎng)占有率，為開(kāi)展精確化營(yíng)銷(xiāo)提供決策支持。建立客戶(hù)細分模型的方法主要是聚用分析技術(shù)，如K-mean聚類(lèi)方法等。
在客戶(hù)穩定期，CRM的目標主要是引導客戶(hù)使用電信產(chǎn)品，在提升客戶(hù)價(jià)值的同時(shí)提升企業(yè)價(jià)值。數據挖掘的主題是建立交叉銷(xiāo)售模型。交叉銷(xiāo)售模型是利用數據挖掘技術(shù)，找出那些曾經(jīng)購買(mǎi)某種電信產(chǎn)品的客戶(hù)更容易購買(mǎi)其他相關(guān)產(chǎn)品的規則，利用該規則發(fā)現不同產(chǎn)品之間的潛在關(guān)系，向客戶(hù)提供捆綁組合產(chǎn)品，實(shí)現交叉銷(xiāo)售，在為客戶(hù)提供更多產(chǎn)品和服務(wù)的同時(shí)實(shí)現企業(yè)收益的增長(cháng)。建立交叉銷(xiāo)售模型的方法是關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，如Apriori算法等。
在客戶(hù)衰退期，CRM的目標是延長(cháng)客戶(hù)生命周期，保持老客戶(hù)。數據挖掘的主題是建立客戶(hù)流失預測模型。客戶(hù)流失預測模型主要通過(guò)對客戶(hù)數據庫中的大量數據進(jìn)行分析和處理，挖掘出客戶(hù)流失的潛在規則和模式，并建立一個(gè)流失預測模型，用以識別和預測客戶(hù)的流失傾向，分析客戶(hù)流失原因，為制訂客戶(hù)挽留策略提供依據。建立流失預測模型的主要方法是分類(lèi)分析技術(shù)，如決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
在電信CRM中，除了解決上述主要商業(yè)問(wèn)題外，數據挖掘技術(shù)在電信CRM中挖掘的主題還包括：客戶(hù)價(jià)值評價(jià)模型、客戶(hù)忠誠度模型、客戶(hù)信譽(yù)度模型、客戶(hù)欺詐預警模型等。隨著(zhù)數據挖掘技術(shù)在電信CRM中的廣泛應用，其必將成為提升電信CRM水平的助推器。
中國信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)(www.cnii.com.cn)
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