¿Cuáles son las aplicaciones de la tecnología de minería de datos en los sistemas CRM?

Actualmente, hay muchos estudios sobre tecnologías y métodos de minería de datos aplicados en aplicaciones CRM de empresas en diferentes industrias y entornos que varían mucho, y las tecnologías y métodos de minería de datos específicos aplicados también serán diferentes. Las tecnologías y métodos de minería de datos surgen infinitamente y es difícil cubrirlos todos aquí. Aunque existen muchas y complejas tecnologías de minería de datos utilizadas en diferentes aplicaciones de CRM, el propósito de la minería de datos en las aplicaciones de CRM se centra principalmente en los siguientes cuatro aspectos: segmentación de clientes, adquisición de nuevos clientes, mejora del valor del cliente y retención de clientes para evitar la deserción. La minería de datos se utiliza principalmente en los siguientes aspectos del CRM minorista. 1. La premisa de la implementación de CRM: segmentación de clientes. La segmentación de clientes es segmentar a los clientes en grupos con diferentes necesidades y hábitos comerciales en función de su género, ingresos, características de comportamiento de transacciones y otros atributos. Los clientes del mismo grupo tienen diferentes necesidades de productos. Existen similitudes en aspectos como la psicología comercial, etc., pero existen grandes diferencias entre los diferentes grupos. La segmentación del grupo de clientes permite a las empresas formular estrategias de marketing correctas en marketing y mejorar la satisfacción del cliente con la empresa y los productos al proporcionar productos y servicios específicos a diferentes categorías de clientes para obtener mayores ganancias. La segmentación de clientes se puede realizar mediante clasificación o agrupación. Por ejemplo, los clientes se pueden dividir en clientes de alto y bajo valor, luego determinar los factores que afectan la clasificación, extraer datos de los clientes con atributos relevantes y seleccionar algoritmos apropiados para procesar los datos y obtener reglas de clasificación. Al utilizar el método de agrupación, no sabía de antemano en cuántas categorías se pueden dividir los clientes. Después de agrupar los datos, los datos resultantes se analizan para resumir las similitudes y similitudes. Cada categoría de clientes tiene atributos similares, y los atributos de diferentes categorías de clientes también son diferentes, para determinar los intereses, hábitos de consumo, tendencias de consumo y necesidades de consumo de un grupo o individuo de consumidores específico, y luego inferir el siguiente paso de el grupo de consumidores correspondiente o el comportamiento del consumidor. La segmentación permite a los usuarios ver los datos de toda la base de datos desde un nivel relativamente alto y también permite a las empresas adoptar diferentes estrategias de marketing para diferentes grupos de clientes y utilizar eficazmente recursos limitados. La segmentación razonable de los clientes es la base para implementar la gestión de las relaciones con los clientes. 2. Adquisición de nuevos clientes: análisis de la respuesta del cliente En la mayoría de los campos comerciales, los principales indicadores del desarrollo empresarial incluyen la capacidad de adquirir nuevos clientes. La adquisición de nuevos clientes incluye identificar clientes que no están familiarizados con sus productos. Pueden ser consumidores potenciales de sus productos o pueden ser clientes que previamente han recibido servicios de sus competidores. Antes de buscar nuevos clientes, las empresas deben determinar qué clientes son posibles clientes potenciales, cuáles son fáciles de obtener y cuáles son difíciles de obtener, de modo que los limitados recursos de marketing de la empresa puedan utilizarse de la manera más razonable. Por lo tanto, predecir cómo responderán los clientes potenciales a las actividades de promoción de ventas corporativas es un requisito previo para la adquisición de clientes. A medida que el número de clientes potenciales aumenta, cómo mejorar la relevancia y eficacia de las actividades de promoción de mercado se ha convertido en una cuestión clave para adquirir nuevos clientes. . La minería de datos puede ayudar a las empresas a identificar grupos de clientes potenciales, mejorar la tasa de respuesta de los clientes a las actividades de marketing y permitir que las empresas estén bien informadas y sean específicas. Con base en una serie de información del cliente y otras entradas proporcionadas por la empresa, las herramientas de minería de datos pueden construir un modelo de predicción de "respuesta del cliente". Este modelo se puede utilizar para calcular los indicadores de respuesta del cliente para una determinada actividad de marketing. la empresa puede averiguarlo Aquellos clientes que estén interesados ​​en los servicios prestados por la empresa pueden lograr el propósito de adquirir clientes. Las funciones de análisis de correlación, agrupamiento y clasificación en la tecnología de minería de datos pueden completar bien este análisis. 3. Mejorar el valor para el cliente: venta cruzada La venta cruzada se refiere al proceso de marketing en el que las empresas venden nuevos productos o servicios a los clientes existentes. No sólo es un medio eficaz para aumentar las ganancias ampliando las ventas a los clientes existentes, sino que también mejora la empresa. imagen, una estrategia importante para fidelizar a los clientes y garantizar el desarrollo sostenible de las empresas. La relación comercial entre una empresa y sus clientes es una relación continua y en evolución. Una vez que el cliente y la empresa establecen esta relación comercial bidireccional, hay muchas formas de optimizar esta relación y extender su duración. Mientras mantiene esta relación, aumente el contacto mutuo y esfuércese por obtener más beneficios de cada contacto mutuo. La venta cruzada es esta herramienta, el proceso de proporcionar nuevos productos y servicios a los clientes existentes. En las actividades de venta cruzada, la minería de datos puede ayudar a las empresas a analizar el método óptimo de comparación de ventas. La información del cliente en poder de la empresa, especialmente la información sobre el comportamiento de compra anterior, puede contener el factor clave o incluso decisivo para que este cliente decida su próximo comportamiento de compra. A través de análisis relevantes, la minería de datos puede ayudar a analizar el emparejamiento de ventas óptimo y más razonable. El proceso general es el siguiente: primero, analizar el comportamiento de compra y los datos de hábitos de consumo de los clientes existentes, y luego usar algunos algoritmos de minería de datos para modelar comportamientos individuales bajo diferentes métodos de ventas; en segundo lugar, usar el modelo de predicción establecido para predecir el comportamiento de consumo futuro; de clientes. Realizar análisis predictivos para evaluar cada método de venta; finalmente, utilizar el modelo analítico establecido para analizar los datos de nuevos clientes y determinar qué método de venta cruzada es más apropiado para ofrecer a los clientes. Existen varios métodos de minería de datos que se pueden aplicar a la venta cruzada. El análisis de reglas de asociación puede descubrir qué productos los clientes tienden a comprar en asociación; el análisis de conglomerados puede descubrir grupos de usuarios que están interesados ​​en productos específicos; los métodos como las redes neuronales y la regresión pueden predecir la probabilidad de que los clientes compren el nuevo producto.

Los resultados del análisis de correlación se pueden utilizar en dos aspectos de la venta cruzada: por un lado, para combinaciones de productos con alta frecuencia de compra, encontrar aquellos clientes que hayan comprado la mayoría de los productos en la combinación y promocionarles los productos "faltantes". El primer aspecto es conocer las reglas relevantes que son más aplicables a cada cliente y promocionarles la serie de productos correspondiente. 4. Mantener a los clientes: análisis de la rotación de clientes A medida que la competencia entre empresas se vuelve cada vez más intensa, el costo para las empresas de adquirir nuevos clientes continúa aumentando. Para la mayoría de las empresas, el costo de adquirir un nuevo cliente es mucho mayor que el costo de retener a un cliente existente. El trabajo de retener a los clientes existentes es cada vez más valioso. Esto se ha convertido en el sentido común de la mayoría de las empresas. Cuanto más tiempo retenga a un cliente y cobre la inversión inicial y las tarifas de adquisición que gastó en ese cliente, más ganancias obtendrá de ese cliente. Sin embargo, debido a la incertidumbre de varios factores y al crecimiento continuo del mercado, así como a la existencia de algunos competidores, muchos clientes continúan buscando tarifas más bajas y otros proveedores de servicios que brinden a los nuevos clientes más condiciones preferenciales adicionales que usted. vaya a otro proveedor de servicios aquí. Llamamos transferencia de cliente al comportamiento de los clientes que cambian de un proveedor de servicios a otro. Para analizar los principales factores que conducen a la transferencia de clientes y retener de manera específica a aquellos clientes que están dispuestos a irse, podemos utilizar herramientas de minería de datos para modelar los clientes perdidos, identificar los patrones que conducen a su transferencia y luego utilice estos Descubra los clientes que pueden perderse entre los clientes actuales, de modo que la empresa pueda tomar las medidas correspondientes para evitar la pérdida de clientes de acuerdo con las necesidades de los clientes, logrando así el propósito de retener a los clientes originales. Para resolver el problema de la pérdida de clientes, primero debe aclarar qué tipo de clientes está perdiendo. Si se pierden clientes de baja calidad, la empresa estará desesperada por conseguirlos; si se pierden clientes de alta calidad, la empresa sufrirá enormes pérdidas. Cuanto más largo sea el período estable de los clientes de alta calidad de una empresa, menor será el costo para la empresa de mantener una relación con ellos y mayores serán los beneficios que obtenga. Por lo tanto, para retener clientes de calidad, primero es necesario identificarlos. Esto se puede hacer a través de la segmentación previa de clientes, analizando la rentabilidad de los clientes, identificando y prediciendo los pros y contras de los clientes. Cuando se pueden identificar las ventajas y desventajas de los clientes, primero, basándose en los datos de los clientes perdidos, se pueden utilizar árboles de decisión, redes neuronales, etc. para realizar análisis y minería para descubrir las características de los clientes perdidos, luego, el comportamiento de consumo; de clientes existentes se puede analizar para determinar las características de cada tipo. La posibilidad de rotación de clientes, que se centra en identificar clientes con altas posibilidades de transferencia de riesgo y alto valor comercial, y tomar las medidas de actividad empresarial correspondientes para retener a estos clientes antes de que sean transferidos. otros proveedores de servicios en la misma industria valoran a los clientes. A este proceso lo llamamos retención de clientes o retención de clientes. Al elegir una herramienta de minería de datos, si desea poder segmentar a los clientes y tener una comprensión más clara de los motivos de la pérdida de clientes, entonces las herramientas de árbol de decisiones son una mejor opción. Aunque algunas otras técnicas de extracción de datos, como las redes neuronales, también pueden producir buenos modelos predictivos, estos modelos son difíciles de entender. Cuando se utilizan estos modelos para el análisis predictivo, es difícil tener una comprensión profunda de las razones de la pérdida de clientes, y mucho menos de alguna pista para lidiar con la pérdida de clientes. En este caso, también se pueden utilizar técnicas de segmentación y agrupamiento para obtener información, pero generar modelos predictivos utilizando estas técnicas es mucho más complejo. En términos generales, en la retención de clientes, los árboles de decisión de regresión de clasificación se utilizan principalmente para generar modelos predictivos. En resumen, la minería de datos se utiliza ampliamente en CRM. Desde cierta perspectiva, se puede decir que es el alma de CRM. Al utilizar tecnologías relacionadas con la minería de datos, podemos descubrir las relaciones y reglas que existen en los datos y proporcionar a los gerentes referencias importantes para la toma de decisiones para formular estrategias de mercado precisas. Además, nos comunicamos con los clientes a través de los departamentos de ventas y servicio para esforzarnos por satisfacer de manera óptima las necesidades de los clientes, mejorar la lealtad y satisfacción del cliente, mejorar el valor para el cliente, aumentar las ganancias corporativas y lograr una situación beneficiosa para todos entre la empresa y los clientes. Esto es lo que hace que CRM sea un gran éxito. Actualmente, existen muchos estudios sobre tecnologías y métodos de minería de datos aplicados en aplicaciones CRM de empresas en diferentes industrias y entornos que varían mucho, y las tecnologías y métodos de minería de datos específicos aplicados también serán diferentes. Las tecnologías y métodos de minería de datos surgen infinitamente y es difícil cubrirlos todos aquí.