专利名称：一种基于数据挖掘的客户关系管理方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及电子商务行业的基于数据挖掘的客户关系管理领域，尤其是一种基于数据挖掘的客户关系管理方法和系统。
背景技术：
数据挖掘(Data Mining,DM)又称数据库中的知识发现(Knowledge Discover inDatabase, KDD)，是目前人工智能、机器学习与数据库技术等多种学科相结合的产物，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从海量数据挖掘出潜在的、隐含的、有价值的知识，通过客户分群、客户流失预测、产品关联分析等，开展对客户的针对性营销活动。客户关系管理(CustomerRelationship Management, CRM)是指企业为了建立、维护并发展顾客关系而进行的各项服务工作的总称，其目标是建立并提高顾客的满意度和忠诚度、最大限度地开发利用顾客。客户关系管理是一个过程，是在合适的时间、合适的场合，以合适的价格、合适的方式向合适的客户提供合适的产品和服务，使客户合适的需求得到满足，价值得到提升的活动过程。随着客户信息量的增加，客户与企业的关系变得越来越复杂，单纯操作性CRM已难以满足用户的需要。目前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实时应用的功能，没有将数据挖掘结果直接使用在每个客户交易行为的过程中，在一定程度上限制了它的推广作用。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种基于数据挖掘的客户关系管理方法和系统，实现根据客户动态变化的实时信息数据进行客户关系管理。基于上述目的本发明提供的一种基于数据挖掘的客户关系管理方法，包括:A、从不同数据源中抽取客户信息数据，客户信息数据包含以下内容之一或其任意组合:客户交易信息数据、客户基本信息数据、客户服务信息数据、客户营销活动记录信息数据、客户浏览信息数据、商品信息数据。B、根据客户关系管理主题对从不同数据源中抽取的数据，制定数据标准，进行数据清洗和整合形成不同主题的数据集市。C、根据客户关系管理主题从数据集市抽取相应的数据进行数据准备，在数据准备的过程中进行基于客户关系管理主题的数据初步探索分析和数据处理，生成符合数据挖掘主题需要的数据。D、数据准备完成后，根据客户关系管理主题选择数据挖掘模型工具和算法，建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型。所述的数据挖掘模型在一定周期内根据收集的客户信息数据的变化需要重新建立新的数据挖掘模型。所述的一定周期在O天至365天之间。E、对所述的数据挖掘模型进行客户关系管理主题的评估，是数据挖掘模型符合客户关系管理主题。F、数据挖掘模型评估完成后，将数据挖掘模型结合于客户关系管理系统，客户的实时信息数据到客户关系管理系统后，根据数据挖掘模型对客户的实时信息数据和已经存储的客户信息数据进行实时信息数据模型评分，形成基于客户的客户关系管理信息；将所述的客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理，进行客户关系管理方法是给客户优惠信息。所述的客户关系管理信息是客户的实时信息数据和已经存储的信息数据利用数据挖掘模型评分生成的，每个客户的客户关系管理信息是独立的。所述的优惠信息包含以下内容之一或其任意组合:I)客户在未来周期内购买指定商品能够享受优惠；2)客户在未来周期内购物能够享受优惠；3)客户在未来周期内能够享受某些服务；4)客户在未来周期内推荐用户购物能够享受优惠；5)客户在未来周期内将优惠信息分享给其他客户，其他客户能够享受优惠，客户本人也能够享受优惠。
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所述周期在O天至365天之间。所述的客户优惠信息传递方法包含以下内容之一或其任意组合:I)客户在购买商品订单下单完成后，在纸质的购物清单中显示客户购买的商品清单和根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息，将购物清单和商品一起送给客户；2)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过电子邮件发送给客户；3)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过短信发送给客户；4)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过移动应用发送给客户；5)客户在网站购物的过程中浏览商品或搜索商品时，根据客户关系管理信息将优惠信息通过弹窗发送给客户。所述特定的时间在O天至365天之间。G、所述优惠信息生成验证信息对客户的反馈信息进行验证和客户关系管理，优惠信息验证的方法:当客户根据优惠信息回来享受优惠时，如果客户提供的优惠信息和验证信息匹配，客户则享受优惠；如果客户提供的优惠信息和验证信息不匹配，客户则不能享受优惠。基于上述目的本发明提供的一种基于数据挖掘的客户关系管理系统，包括:数据抽取模块、数据集市模块、数据准备模块、数据挖掘模块、数据评估模块、数据挖掘应用模块及应用验证模块。所述数据抽取模块用于存储从不同数据源中抽取客户信息数据，客户信息数据包含以下内容之一或其任意组合:客户交易信息数据、客户基本信息数据、客户服务信息数据、客户营销活动记录信息数据、客户浏览信息数据、商品信息数据；所述数据集市模块用于存储根据客户关系管理主题对从不同数据源中抽取的数据，根据数据标准进行数据清洗和整合形成不同主题的数据集市；所述数据准备模块用于存储根据客户关系管理主题从数据集市从抽取相应的数据并进行数据处理是其生成符合数据挖掘需要的数据；所述数据挖掘模块根据客户关系管理主题选择数据挖掘模型工具和算法，利用所述数据准备模块中的数据建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型；所述数据评估模块对所述数据挖掘模块生成的数据挖掘模型进行基于客户关系管理主题的评估；所述数据挖掘应用模块将接收到客户的实时数据信息，根据客户关系管理主题和所述数据评估模块评估后的数据挖掘模型对客户的实时信息数据和已经存储的客户信息数据进行实时信息数据模型评分，形成基于客户的客户关系管理信息；将所述的客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理，进行客户关系管理方法是给客户优惠信息。所述的优惠信息包含以下内容之一或其任意组合:I)客户在未来周期内购买指定商品能够享受优惠；2)客户在未来周期内购物能够享受优惠；3)客户在未来周期内能够享受某些服务；
4)客户在未来周期内推荐用户购物能够享受优惠；5)客户在未来周期内将优惠信息分享给其他客户，其他客户能够享受优惠，客户本人也能够享受优惠。所述周期在O天至365天之间。所述的客户优惠信息传递方法包含以下内容之一或其任意组合:I)客户在购买商品订单下单完成后，在纸质的购物清单中显示客户购买的商品清单和根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息，将购物清单和商品一起送给客户；2)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息在特定的时间通过电子邮件发送给客户；3)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过短信发送给客户；4)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过移动应用发送给客户；5)客户在网站购物的过程中浏览商品或搜索商品时，根据客户关系管理信息将优惠信息通过弹窗发送给客户。所述特定的时间在O天至365天之间。所述应用验证模块利用数据挖掘应用模块的优惠信息生成验证信息对客户的反馈信息进行验证和客户关系管理，当客户根据优惠信息回来享受优惠时，如果客户提供的优惠信息和验证信息匹配，客户则享受优惠；如果客户提供的优惠信息和验证信息不匹配，客户则不能享受优惠。
与现有技术相比，本发明提出的基于数据挖掘的客户关系管理方法和系统，将客户动态变化的实时数据和客户关系管理主题相结合，根据客户的实时行为信息对客户实时的进行管理，通过合适的方式向客户提供合适的产品和服务，即满足了客户的需求，并对客户的管理更加精准和人性化。
图1为本发明实施例基于数据挖掘的客户关系管理方法流程示意图；图2为本发明实施例基于数据挖掘的客户关系管理系统流程示意图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。本发明实施例 中的基于数据挖掘的客户关系管理方法，从不同数据源中抽取收集的客户信息数据；根据客户关系管理主题对从不同数据源中抽取的数据，进行处理形成不同主题的数据集市；从数据集市根据客户关系管理主题抽取相应的数据进行数据准备，在数据准备的过程中进行数据处理；数据准备完成后，根据客户关系管理主题选择数据挖掘模型工具和算法，建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型；数据挖掘模型建立后进行基于客户关系管理主题的评估；数据挖掘模型评估完成后，将数据挖掘模型结合于客户关系管理系统，部署形成基于客户的客户关系管理信息进行商业应用。图1为本发明实施例基于数据挖掘的客户关系管理方法流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的方法流程包括以下步骤:步骤s I:获取客户信息数据。本步骤中从不同数据源中抽取客户信息数据，包括客户交易信息数据、客户基本信息数据、客户服务信息数据、客户营销活动记录信息数据和客户浏览信息数据。步骤s2:对客户信息数据进行处理建立数据集市。本步骤中根据客户关系管理主题对从不同数据源中抽取的数据，制定数据标准，进行数据清洗和整合形成不同主题的数据集市，数据清洗和整合过程包括异常值处理、空值的处理、根据数据标准把数据进行转换方法等。步骤s3:根据客户关系管理主题，进行数据准备。本步骤中根据客户关系管理主题从数据集市从抽取相应的数据进行数据准备，同时利用从数据集市中抽取的数据进行基于客户关系管理主题的数据初步探索分析和数据处理，数据处理的过程中运用多种数学、统计的算法生成新的相关衍生变量，如其中一种算法是统计商品名称，把数据中的所有商品名称进行分拆统计常出现的字或词组，这些高频字或词组和数据中相关的变量相结合，产生与变量相关的新的衍生变量。步骤s4:建立数据挖掘模型。本步骤中利用数据准备完成后的数据，根据客户关系管理主题选择数据挖掘模型工具和算法，建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型，其中数据挖掘算法如逻辑回归算法、神经网络算法、决策树算法、Apriori算法和K-means算法。步骤s5:数据挖掘模型评估。本步骤中对利用所建立的数据挖掘模型进行客户关系管理主题的评估，是数据挖掘模型符合客户关系管理主题；如果评估结合不符合预期需求，是数据挖掘模型的问题，返回到步骤s4重新建立数据挖掘模型；是数据的问题，返回到步骤s2重新建立数据集市。步骤S6:客户关系管理应用。本步骤中根据数据挖掘模型评估结果，将数据挖掘模型结合于客户关系管理系统，客户的实时信息数据传输到客户关系管理系统后，根据客户关系管理主题和数据挖掘模型对客户的实时信息数据和已经存储的客户信息数据进行实时信息数据模型评分，形成基于客户的客户关系管理信息，每个客户的客户关系管理信息是独立的，是根据每个客户的实时信息数据生成的；利用生成的客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理，进行客户关系管理方法是给客户优惠信息。优惠信息包含以下内容:I)客户在未来90天内购物能够享受优惠；2)客户在未来15天内能够享受免费送货上门和享受购物积分加倍计划；3)客户在未来30天内推荐用户购物能够享受优惠；4)客户在未来60天内将优惠信息分享给其他客户，其他客户能够享受优惠，客户本人也能够享受优惠。其中客户关系管理方法的优惠信息应用包含以下内容:I)客户 所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息当天通过电子邮件发送给客户；2)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在第7天将优惠信息通过短信发送给客户；3)客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在第15天将优惠信息通过移动应用发送给客户。步骤s7:应用验证。本步骤中利用客户关系管理应用中的优惠信息生成相应的验证信息，当客户根据优惠信息回来享受优惠时，如果客户提供的优惠信息和验证信息匹配，客户则享受优惠；如果客户提供的优惠信息和验证信息不匹配，客户则不能享受优惠。 图2为本发明实施例基于数据挖掘的客户关系管理系统流程示意图。如图2所示，该系统包括:数据抽取模块10、数据集市模块20、数据准备模块30、数据挖掘模块40、数据评估模块50、数据挖掘应用模块60及应用验证模块70。其中，数据抽取模块10用于存储从不同数据源中抽取的客户交易信息数据、客户基本信息数据、客户服务信息数据、客户营销活动记录信息数据、客户浏览信息数据和商品信息数据。数据集市模块20用于存储根据客户关系管理主题对从不同数据源中抽取的数据，根据数据标准进行清洗和整合形成不同主题的数据集市数据，数据清洗和整合过程包括异常值处理、空值的处理、根据数据标准把数据进行转换等步骤。数据准备模块30用于存储根据客户关系管理主题从数据集市从抽取相应的数据，在抽取的过程中进行数据处理形成符合数据挖掘模型需要的数据。数据挖掘模块40利用数据准备模块中的数据根据客户关系管理主题选择数据挖掘模型工具和算法，建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型。数据评估模块50利用数据挖掘模块生成的数据挖掘模型进行基于客户关系管理主题的评估。数据挖掘应用模块60将接收到客户的实时信息数据和客户关系管理系统中已经的存在客户信息数据结合利用数据评估模块中生成的数据挖掘模型进行实时信息数据评分，形成基于客户的客户关系管理信息；将客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理应用，进行客户关系管理应用是给客户优惠信息的编码为kt689 ；应用的方式包含一下内容:I)客户在购买商品订单下单完成后，在纸质的购物清单中显示客户购买的商品清单和根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息，将购物清单和商品一起送给客户，优惠信息内容是编码为kt689,在30天内前来购买电脑a,优惠价格为b ；2)客户在网站购物的过程中搜索食品时，根据客户关系管理信息将优惠信息通过弹窗发送给客 户，优惠信息内容是购买食品c和d的组合，能够享受优惠5元，订单结算时输入编码kt689。应用验证模块70利用数据挖掘应用模块生成优惠信息的编码kt689生成验证信息编码689kt对客户的反馈信息进行验证和客户关系管理，当客户提供优惠信息回来享受优惠时，如果客户提供的优惠信息编码kt689和系统验证信息编码689kt匹配，客户则享受优惠；如果客户提供的优惠信息编码是kt688则和系统验证信息编码689kt是不匹配的，客户不能享受优惠。以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.一种基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于，该方法包括: 从不同数据源中抽取客户信息数据； 对客户信息数据处理形成不同客户关系管理主题的数据集市； 根据客户关系管理主题从数据集市中抽取相应的数据进行预处理，生成符合数据挖掘主题需要的数据； 利用数据准备过程中的数据建立基于客户关系管理主题的数据挖掘模型； 利用所述的数据挖掘模型进行客户关系管理主题的评估； 利用所述的数据挖掘模型对客户的实时信息数据和已存储的客户信息数据进行实时信息数据评分，形成基于客户的客户关系管理信息； 利用所述的客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理，进行客户关系管理方法是给客户优惠信息； 利用所述优惠信息生成验证信息对客户的反馈信息进行验证和客户关系管理。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的优惠信息包含以下内容之一或其任意组合: 客户在未来周期内购买指定商品能够享受优惠； 客户在未来周期内购物能够享受优惠； 客户在未来周期内能够享受某些服务；· 客户在未来周期内推荐用户购物能够享受优惠； 客户在未来周期内将优惠信息分享给其他客户享受此优惠，客户本人也能够享受优惠O
3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的优惠信息传递给客户的方法包含以下内容之一或其任意组合: 客户在购买商品订单下单完成后，在纸质的购物清单中显示客户购买的商品清单和根据客户关系管理信息生成给客户的优惠信息，将购物清单和商品一起送给客户； 客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过电子邮件发送给客户； 客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过短信发送给客户； 客户所购买的商品签收完成后，根据客户关系管理信息在特定的时间将优惠信息通过移动应用发送给客户； 客户在网站购物的过程中浏览商品或搜索商品时，根据客户关系管理信息将优惠信息通过弹窗发送给客户。
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的验证方法包括:当客户根据优惠信息回来享受优惠时，如果客户提供的优惠信息和验证信息匹配，客户则享受优惠；如果客户提供的优惠信息和验证信息不匹配，客户则不能享受优惠。
5.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的客户关系管理信息是客户的实时数据信息传输到客户关系管理系统后，根据客户关系管理主题和数据挖掘模型对客户的实时数据和已经存储的客户信息数据进行实时数据模型评分，生成的客户关系管理信息。
6.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的客户信息数据包含以下内容之一或其任意组合:客户交易信息数据、客户基本信息数据、客户服务信息数据、客户营销活动记录信息数据、客户浏览信息数据、商品信息数据。
7.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述的数据挖掘模型在一定周期内根据收集的客户信息数据的变化需要重新建立新的数据挖掘模型。
8.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述周期在O天至365天之间。
9.根据权利要求3所述的基于数据挖掘的客户关系管理方法，其特征在于所述特定的时间是O天至365天之间。
10.一种基于数据挖掘的客户关系管理系统，其特征在于，该系统包括:数据抽取模块、数据集市模块、数据准备模块、数据挖掘模块、数据评估模块、数据挖掘应用模块及应用验证模块； 所述数据抽取模块用于从不同数据源中抽取客户信息数据； 所述数据集市模块用于形成不同主题的数据集市； 所述数据准备模块用于保存进行数据挖掘模型需要的数据； 所述数据挖掘模块用于对所述数据准备模块中的数据进行建立数据挖掘模型； 所述数据评估模块用于对所述数据挖掘模块生成的数据挖掘模型进行评估； 所述数据挖掘应用模块用于所述数据挖掘模型对客户的实时信息数据和已存储的客户信息数据进行实时信息数据评分，形成基于客户的客户关系管理信息；利用所述的客户关系管理信息与相应的客户关系管理主题匹配后进行客户关系管理，进行客户关系管理方法是给客户优惠信息； 所述应用验证模块用于对所述数据挖掘应用模块的优惠信息生成验证信息对客户的反馈信息进行验证和客户关系管理。
全文摘要
本发明公开了一种基于数据挖掘的客户关系管理方法，从不同数据源中抽取客户数据，建立不同主题的数据集市；利用不同的数据建立数据挖掘模型，数据挖掘模型评估后进行应用部署，收到客户的实时数据后进行数据模型评分，形成客户关系管理信息，应用客户关系管理信息对客户的管理更加精准和人性化。本发明还公开了一种基于数据挖掘的客户关系管理系统。使用本发明通过将客户动态变化的实时数据和客户关系管理主题相结合，根据客户的行为信息对客户实时的进行管理，通过合适的方式向客户提供合适的产品和服务。
文档编号G06Q30/02GK103246991SQ201310204340
公开日2013年8月14日 申请日期2013年5月28日 优先权日2013年5月28日
发明者吴昱, 陈利轲 申请人:运筹信息科技(上海)有限公司