什么是CRM数据挖掘(CRM Data Mining)？

客户关系管理（CRM）数据挖掘是指在客户关系数据库中搜索并分析收集到的客户行为数据的过程。这些数据有助于营销人员更好地集中精力开展营销活动，客户关系管理（CRM）数据挖掘有助于营销人员更好地集中他们的活动，描述性分析利...

客户关系管理（CRM）数据挖掘是指在客户关系数据库中搜索并分析收集到的客户行为数据的过程。这些数据有助于营销人员更好地集中精力开展营销活动，客户关系管理（CRM）数据挖掘有助于营销人员更好地集中他们的活动，描述性分析利用细分和聚类来更好地分析特定客户群体中的一组行为模式。客户可以根据性别、年龄、种族进行分组，细分市场的主要目标是为市场营销人员提供一组相似的客户，以便更有效地挖掘数据以获得有用的见解。聚类聚合了细分市场群。每个集群都是互斥的，具有一组预先确定的特征。例如，一个集群可以包括在2010年12月最后两周购买了某种指甲油的18至25岁女性。这是一个定性方法CRM数据挖掘的例子。在非排除性细分市场中，另一种形式的描述性分析，一组特定的客户行为会导致一组全新的行为。例如，一组客户可以在水疗服务上花费大量资金，但不会在相关服务（如美发和美发护理）上花费大量资金。这种类型的CRM数据挖掘需要比基本细分更高级的统计分析。预测建模是两种CRM数据挖掘类别中更受欢迎的一种它衡量两个客户行为因素之间的关联程度以及这种相关性的统计可靠性。预测模型是使用数据挖掘应用程序构建的，该应用程序为每个客户分配分数，指示客户将来以相同方式表现的可能性。例如，该模型可以帮助营销人员确定31岁至42岁的已婚男性客户在未来6个月内购买特定品牌割草机的概率。在使用预测模型进行CRM数据挖掘时，特异性非常重要。有几种方法可用于此目的。a单变量模型将单个变量与其他几个变量进行比较，以确定具有最高相关性的关系。卡方自动交互检测分析（CHAID）和分类和回归树（CART）模型显示决策树，其中一个变量导致一个或多个变量的实例多元回归模型对多个变量进行测试，以评估可能的相关性

发表于 2020-08-06 05:25
阅读 ( 875 )
分类：电脑网络

什么是CRM数据挖掘(CRM Data Mining)？

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

作家榜 »

推荐文章