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悟空CRM:数据挖掘如何支持分析型CRM

2020-03-12

数据挖掘如何支持分析型CRM

  企业运用CRM系统,日常的营销业务都可以进行流程化,自动化的管理。随着时间的推移,这种积累了大量的客户数据,若能在这些海量的数据中与信息交互中进行分类和处理,就能找出其中的规律和模式。获取客户的知识,帮助企业更好的决策,使得企业获得较高的利润。而分析型CRM能够利用数据挖掘技术,分析大量的数据,在服务客户过程中挖掘其中的价值,从而造成更高的利润。在这大数据下时代,数据整理和分析是必不可少的,只有这种采用数据挖掘技术的CRM系统,才是现在企业高效率,高决策的客户关系管理系统。由于时代背景下,这种数据挖掘本身的特点,在CRM系统中必将发挥越来越重要的作用。

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    CRM中应用数据挖掘技术可以对客户进行明确的分别,从而使企业能对不同的客户进行不同的服务,从而实现企业最大资源利用。数据挖掘技术能对客户进行统计分析,从而采取一定的方法,提高客户的满意度,忠诚度,防止客户的流逝。

  分析型CRM中,在大数据上利用统计分析,建模等进行细分客户,划分好各自的级别,从而进行针对性的促销活动,提供个性化的服务,使企业用最小的投入来获得最大的利润。客户分类,可以按价值进行一部分的分类,然后进行客户价值的聚类进行标记,进行建模,描绘出高端客户的具体表现,以便于以后进行市场活动中及时发现类似的客户,或将低端客户向高端客户转化。

 客户行为分析模块主要是客户满意度,忠诚度,响应度,交叉销售等分析。随着行业的竞争愈来愈烈,加上一个新客户的代价越来越高,客户的流程程度越来越高。维持老用户是势在必行的。CRM然而能回答这样的问题,那些客户有转向竞争对手的倾向,大多都是那些客户流失,建立起客户流失的模型,帮助企业理解客户想法,使企业有充分的时间进行挽留和准备。