客户关系管理数据分析
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
1理论研究
1.1客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
1.2客户细分
客户细分由美国学者温德尔•史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
1.2.1客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的`变化进行动态调整，
减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
1.2.2受众多因素影响
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
1.2.3客户细分有不同的分类标准
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
1.3数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
2.1逻辑模型
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
2.2客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
2.3客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客户外在属性
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
2.3.2内在属性
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
2.3.3消费行为
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
2.4数据挖掘算法
2.4.1聚类算法
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
2.4.2客户分析预测
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
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