如何运用数据挖掘技术扩大通用crm系统服务领域？.pdf

如何如何如何运用数据挖掘技术扩大通用如何运用数据挖掘技术扩大通用CRM系统服务务领域系统服务务领域？？？？来源：CIO时代责任编辑：多歌营销[导读导读导读]随着我国市场经济的快速发展知识经济管理时代的来临项目管理越来越被更多的企业所重视。通过项目管理系统(PMS)与ERP系统进行有机结合来阐述以建设单位为中心设计、施工、监理、财务务、营销、采购等相关单位或部门共同参与的全方位固定资产投资项目管理系统的实现从而更好的实现固定资产投资项目管理过程中的工程质量、工程进度、工程成本三大目标的控制制。1引引引言言言随着客户信息量的增加加客户与公司的关系变得越来越复杂单纯操作性的客户关系管理CRM(CustomerRelationshipManagement)已难以满足用户的需要。在CRM中引入数据挖掘技术增强系统对相关海量客户管理信息的有效整理、识别、归类等功功能使CRM系统在一定程度上具有智能特点已经成为当前前的研究热点。传统基于数据挖掘的CRM系统集中在对客户数据本身的挖掘上缺乏进一步对这些数据的分析处理和和优化化决策的功功能在一定程度上限制制了它的推广作用。本文在充分分析当前前CRM的应用现状的基础上提出了一种新的基于数据挖掘技术的通用商业CRM系统框架针对典型行业的商业应用特点建立客户分类准则和和响响应方式即客户商业应用模型。系统通过集成数据挖掘、联机数据分析(OLAP)技术以及知识库技术形成支持基于客户商业模型的客户响响应该框架不仅能够加加强用户对具体商业应用的处理效率、处理质量而且框架的开放式体系使其具有可扩展性和和灵活性。2CRM系统框架2.1系统体系框架该系统体系框架可以根据行业需求进行定制制构建基于客户只能分析的数据挖掘解决方案。数据挖掘应用平台层次结构。整个CRM系统分六个层次。(1)用户层对客户关系管理有需求的不同行业提供专用用户接口开发工具包包括功功能定制制、界面设计、程序交互等功功能接口函数从而实现不同行业客户的客户管理定制制界面设计。(2)应用工具层是给用户层提供解决方案的基本支撑。根据不同行业需求并考虑到到传统客户关系管理的功功能抽取具有共性的面向客户关系管理的功功能单元模块。功功能单元模块开发应用面向对象技术封装提供基于模板的功功能属性修改功功能。(3)决策分析层作为系统的核心模块提供一种组合辅助助决策功功能。从机制制上又分为两个相互关联的组件即决策分析组件与商业应用模型库。决策分析模块既可以通过OLAP实现多维数据分析运用数据挖掘分析处理海量的客户数据发现有价值的知识并预测客户行为。(4)算法层是数据挖掘应用平台的核心。现实问题千差万别一个通用的数据挖掘工具集难以解决不同行业的问题。因此算法层提供几类当前前应用较为广泛且已证明行之有效的数据挖掘算法如：关联规则、序列模式、决策树、神经元网络、聚集、异常检测等。(5)网络层系统与其它软件的集成通过客户/服务务器模式实现这种方式支持灵活的系统扩展模式为面向分布式的用户应用提供方便。(6)数据层随着信息技术的发展企业中出现大量的、不同的包包含企业客户信息的数据源如ERP、电子商务务、数据库等。因此在数据仓