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顧客關(guān)係管理與資料採(cǎi)礦Customer Relationship Management, CRM & Data Mining一、 導(dǎo)論在經(jīng)歷過(guò)電子化衝擊的九年代後,企業(yè)E化程度已逐漸成熟,然而在比較分析E化所帶來(lái)之成本效益與投資報(bào)酬率後,許多企業(yè)仍對(duì)E化所帶來(lái)的成果表示失望,是E化所保證之營(yíng)運(yùn)前景有如海市蜃樓般遙不可及?或是在E化的過(guò)程中忽略某些成功的要素? 企業(yè)間在經(jīng)歷有如革命般歷程之電子化過(guò)程,在承接組織再造、人力資源、營(yíng)運(yùn)模式、資訊科技、商務(wù)環(huán)境變遷等有如大海浪潮般衝襲企業(yè)營(yíng)運(yùn)基礎(chǔ)之力量後,許多企業(yè)已慢慢察覺(jué)無(wú)論何種經(jīng)營(yíng)模式,最重要的是能夠徹底掌握與顧客間之互動(dòng),瞭解顧客之需求;與此方向背道而馳的任何E化努力,不僅不會(huì)為公司帶來(lái)任何E化的成果,相反地在電子化的過(guò)程中,企業(yè)卻可能因?yàn)槭ピ兄虡I(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)而慘遭或?yàn)l臨淘汰的命運(yùn)。 為徹底掌握企業(yè)E化的成果、整合公司的資源、瞭解顧客的需求、調(diào)整經(jīng)營(yíng)模式與行銷策略,部份企業(yè)已紛紛開(kāi)始導(dǎo)入顧客關(guān)係管理之軟體,希望藉此來(lái)改善公司與顧客間之互動(dòng)關(guān)係,掌握顧客之需求。 顧客關(guān)係管理之範(fàn)圍涉及甚廣,包括電子化服務(wù)、電話服務(wù)中心、資料採(cǎi)礦等均屬顧客關(guān)係管理之一環(huán),其中以資料採(cǎi)礦雖最為大眾所熟知,然而對(duì)其應(yīng)用方式也較其他電子商務(wù)軟體來(lái)的陌生。 主要原因?yàn)閷?dǎo)入資料採(cǎi)礦所費(fèi)不貲,許多企業(yè)對(duì)其所能對(duì)企業(yè)營(yíng)運(yùn)產(chǎn)生之正面效果仍持保留態(tài)度;其次,許多公司業(yè)已導(dǎo)入企業(yè)資源規(guī)劃、供應(yīng)鏈管理及部份顧客關(guān)係管理管理等應(yīng)用軟體,其所能提供企業(yè)之報(bào)表及分析報(bào)告,企業(yè)經(jīng)營(yíng)及管理階層業(yè)已耗費(fèi)相當(dāng)大的時(shí)間精力與人力資源來(lái)進(jìn)行消化分析,對(duì)於安裝另外一套新的軟體來(lái)進(jìn)行顧客資料分析之效益存疑;最後,許多企業(yè)對(duì)自身營(yíng)運(yùn)分析相當(dāng)自信,認(rèn)為對(duì)客戶之需求與特性業(yè)已瞭若指掌,並無(wú)藉由其他軟體來(lái)對(duì)客戶群進(jìn)行分析管理之必要。 上述觀點(diǎn)整體而言尚屬正確,畢竟商業(yè)軟體之導(dǎo)入需要大量人力資源與金錢之投資,且過(guò)度的投資往往造成企業(yè)財(cái)務(wù)之困難,應(yīng)謹(jǐn)慎從之,況且無(wú)論何種應(yīng)用軟體,均無(wú)法完全取代傳統(tǒng)企業(yè)與顧客間長(zhǎng)期以來(lái)所建立之商務(wù)關(guān)係。然而由於電子商務(wù)之興起,顧客利用各種不同的管道如電話、傳真、網(wǎng)路等大幅增加與企業(yè)間之互動(dòng)機(jī)會(huì),而這些互動(dòng)關(guān)係則提供了企業(yè)最佳的機(jī)會(huì)來(lái)瞭解顧客之特性。 由於資訊科技發(fā)展迅速,許多企業(yè)在尚未掌握舊有資訊軟體之功能前,新一波的資訊風(fēng)潮卻早已充斥於各大傳播媒體與資訊科技新聞中,如在資料採(cǎi)礦逐漸興起的同時(shí),許多企業(yè)可能會(huì)有疑問(wèn),公司為了提高產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,業(yè)已導(dǎo)入企業(yè)資源規(guī)劃、供應(yīng)鏈管理以及顧客關(guān)係管理等軟體設(shè)備,上述各項(xiàng)軟體業(yè)可產(chǎn)生多項(xiàng)制式報(bào)告,故資料採(cǎi)礦對(duì)其有無(wú)一定之必要性?要回答這個(gè)問(wèn)題,首先我們必須要檢視一下企業(yè)電子化的歷程與其實(shí)質(zhì)內(nèi)涵。 多數(shù)企業(yè)所安裝之ERP、SCM、CRM等軟體僅僅汰換公司舊有的系統(tǒng),改善原先作業(yè)流程,因此對(duì)於企業(yè)所產(chǎn)生之效益固然存在,惟企業(yè)基本運(yùn)作模式仍未有徹底改變,因此所獲得之經(jīng)濟(jì)效益有限。其次,多數(shù)公司均於同一時(shí)期前後導(dǎo)入各項(xiàng)軟體,由於企業(yè)導(dǎo)入家數(shù)之增多,相對(duì)的軟體所能對(duì)企業(yè)營(yíng)運(yùn)所產(chǎn)生之競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也逐漸降低。 最後,多數(shù)E化軟體均負(fù)責(zé)處理交易(Transaction)所產(chǎn)生的資料或是過(guò)去的數(shù)據(jù)資料,而缺乏能力預(yù)測(cè)顧客可能之行為模式以及其對(duì)企業(yè)營(yíng)運(yùn)所造成之影響。而資料採(cǎi)礦正可彌補(bǔ)上述幾項(xiàng)資訊軟體之不足,使企業(yè)得以一個(gè)較為寬廣的視野來(lái)審思與檢視自身經(jīng)營(yíng)模式,瞭解顧客特性。 然而要瞭解資料採(cǎi)礦,就必須先瞭解顧客關(guān)係管理的真正意涵,本文將由顧客關(guān)係管理著手,分析顧客關(guān)係管理對(duì)於企業(yè)營(yíng)運(yùn)之重要性,並介紹資料採(cǎi)礦如何協(xié)助企業(yè)進(jìn)行顧客關(guān)係管理及經(jīng)營(yíng)行銷策略之規(guī)劃。二、 顧客關(guān)係管理對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)之重要性什麼是顧客關(guān)係管理?顧客關(guān)係管理是一項(xiàng)經(jīng)營(yíng)管理的概念,要求企業(yè)將焦點(diǎn)放在企業(yè)營(yíng)運(yùn)最重要的核心顧客之上,試著與顧客間建立一種學(xué)習(xí)關(guān)係,從顧客對(duì)企業(yè)所提供產(chǎn)品與服務(wù)之表現(xiàn),來(lái)學(xué)習(xí)如何加強(qiáng)提供更佳的產(chǎn)品與服務(wù)品質(zhì),進(jìn)而以顧客為中心,訂定有效的經(jīng)營(yíng)管理與營(yíng)運(yùn)目標(biāo),以建立企業(yè)與顧客間之關(guān)係。 長(zhǎng)久以來(lái),顧客關(guān)係管理一直是企業(yè)經(jīng)營(yíng)努力的目標(biāo),瞭解顧客需求或創(chuàng)造顧客需求,一直是企業(yè)經(jīng)營(yíng)之核心,此企業(yè)經(jīng)營(yíng)基本原則並未隨著電子商務(wù)時(shí)代來(lái)臨而有所改變。然而隨著資訊軟體功能之提昇,導(dǎo)致企業(yè)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係亦隨之演化,以往企業(yè)與顧客關(guān)係之建立,存在於雙方長(zhǎng)期以來(lái)所建立的互動(dòng)聯(lián)繫,但隨著資訊科技進(jìn)步,愈來(lái)愈多的企業(yè)應(yīng)用資訊軟體來(lái)管理經(jīng)營(yíng)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係。 由於網(wǎng)路與資訊軟體之普遍使用,企業(yè)與顧客間之互動(dòng)亦愈加頻繁,在電子商務(wù)時(shí)代,不同行銷管道與策略,使得企業(yè)與顧客間之關(guān)係愈趨複雜,如何在顧客群中發(fā)掘獲利率高之客戶群,以及如何保持與既有顧客間之良好關(guān)係,均為驅(qū)動(dòng)顧客關(guān)係管理之主要因素。電子商務(wù)時(shí)代所稱之顧客關(guān)係管理主要是藉由資訊軟體之應(yīng)用來(lái)協(xié)助企業(yè)提昇對(duì)於顧客之服務(wù),改善企業(yè)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係。 要充分掌握顧客關(guān)係管理之精髓,除提昇服務(wù)品質(zhì)外,企業(yè)生產(chǎn)之產(chǎn)品與提供之服務(wù)亦必須符合既有顧客及未來(lái)潛在顧客群之期望與要求;換言之,企業(yè)必須掌握顧客整體之生命週期,針對(duì)不同顧客需求提供產(chǎn)品與服務(wù)。目前顧客關(guān)係管理之資訊軟體,均已提供整合方案,協(xié)助企業(yè)瞭解利用顧客於企業(yè)資料庫(kù)之資料,完整呈現(xiàn)顧客群與企業(yè)間之關(guān)係,並將其整合至企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)策略之內(nèi)。 顧客關(guān)係管理的精髓在於藉由資訊軟體之輔助,企業(yè)得以對(duì)於客戶所做的每一個(gè)互動(dòng)加以記錄,而增加企業(yè)位於客戶需求之學(xué)習(xí)效果,使企業(yè)更加瞭解掌握特定顧客之需求,因此企業(yè)未來(lái)在傳達(dá)行銷訊息予顧客時(shí),得以更加精確地掌握不同顧客之特質(zhì),進(jìn)而降低行銷成本與提高行銷效率,亦可藉此作為市場(chǎng)區(qū)隔之工具,拉大與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者之差距,以保持企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 三、 顧客關(guān)係管理與資料採(cǎi)礦顧客關(guān)係管理不僅可提昇企業(yè)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係,同時(shí)也藉由互動(dòng)關(guān)係來(lái)蒐集顧客資料。一般而言,顧客關(guān)係管理蒐集之顧客資料包括行銷活動(dòng)的顧客反應(yīng)度、運(yùn)銷和產(chǎn)品供應(yīng)之相關(guān)數(shù)據(jù)資料、銷售與購(gòu)買之資料、客戶資料、客戶網(wǎng)站註冊(cè)資料、相關(guān)服務(wù)之?dāng)?shù)據(jù)、產(chǎn)品市場(chǎng)資料及網(wǎng)路銷售數(shù)據(jù)等。由於各項(xiàng)資料均為顧客與企業(yè)間之互動(dòng)而產(chǎn)生,因此藉由分析顧客之各項(xiàng)資料,得以有效掌握顧客特性,而分析資料的主要工具之一即為資料採(cǎi)礦。 顧客關(guān)係管理對(duì)企業(yè)而言乃是將顧客關(guān)係放在企業(yè)經(jīng)營(yíng)之核心,以滿足顧客需求之行銷理念;而資料採(cǎi)礦則為顧客關(guān)係管理之工具之一,如前述由於顧客關(guān)係管理涉及多種層面,因此資料採(cǎi)礦並非顧客關(guān)係管理之唯一模式,然而由於其資料分析之特質(zhì),使其成為顧客關(guān)係管理上之必要之工具。 要有效應(yīng)用資料採(cǎi)礦,首先必須整合資料採(cǎi)礦、顧客關(guān)係管理與公司整體策略。顧客關(guān)係管理從較大的範(fàn)疇而言,為管理企業(yè)所有顧客群與企業(yè)間之互動(dòng)。在實(shí)務(wù)上,則牽涉到如何應(yīng)用顧客資料,更加有效地提昇企業(yè)對(duì)顧客之服務(wù),與增進(jìn)企業(yè)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係。 基本上,企業(yè)在進(jìn)行顧客關(guān)係管理上存在著許多不同層次與相互關(guān)連之策略考量,主要包括顧客之獲取、增加顧客對(duì)於企業(yè)之價(jià)值,以及顧客之留存。而顧客之資料採(cǎi)礦可有效地在各項(xiàng)不同層面增加公司收益,協(xié)助達(dá)成企業(yè)營(yíng)運(yùn)之整體策略目標(biāo)。資料採(cǎi)礦應(yīng)用於顧客關(guān)係管理之具體實(shí)例可概分為下列幾種層次: (一) 顧客獲利率(Customer Profitability):瞭解企業(yè)對(duì)於不同客戶群之獲利率,為企業(yè)利用資料採(cǎi)礦之方式來(lái)進(jìn)行顧客關(guān)係管理的第一步。倘若企業(yè)對(duì)於不同客戶群之獲利程度無(wú)法清楚掌握,就無(wú)法妥善規(guī)劃未來(lái)企業(yè)的行銷及營(yíng)運(yùn)方向,也因此可能導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)誤的投資及行銷現(xiàn)象策略。許多企業(yè)往往認(rèn)為客戶永遠(yuǎn)是對(duì)的,因此無(wú)論客戶的要求為何,均應(yīng)努力達(dá)成。此種論點(diǎn)在某些層面而言應(yīng)屬正確;然從實(shí)務(wù)層面來(lái)看,企業(yè)針對(duì)不同的客戶需求而改善自身營(yíng)運(yùn)流程與成本,由於不同的客戶群對(duì)商品與服務(wù)需求程度之不同,企業(yè)所採(cǎi)行之定價(jià)與獲利程度亦有所不同。倘若部門流程間未盡完善,往往導(dǎo)致部份獲利程度較低之客戶有過(guò)度服務(wù),而獲利程度較高之客戶反而產(chǎn)生服務(wù)不足之情形。因此,瞭解不同顧客群對(duì)於企業(yè)獲利之貢獻(xiàn)程度,可以使企業(yè)類似站在一個(gè)置高點(diǎn)上,對(duì)顧客關(guān)係管理可得到一個(gè)較為清晰之全貌,作為調(diào)整營(yíng)運(yùn)模式與行銷策略之依據(jù),再?gòu)募扔兄A(chǔ)上,提高企業(yè)對(duì)於客戶群之獲利程度,增加企業(yè)之營(yíng)收。(二) 顧客之獲?。–ustomer Acquisition):企業(yè)傳統(tǒng)贏取顧客的方式多透過(guò)整體行銷策略之規(guī)劃,輔以強(qiáng)勢(shì)之廣告宣傳訴求,來(lái)贏取顧客對(duì)於產(chǎn)品與服務(wù)之青睞。惟此種方式多以企業(yè)對(duì)於其商品之特定客戶群所內(nèi)含之特質(zhì)而量身訂作而成。其與顧客關(guān)係管理之差別即在於,傳統(tǒng)之廣告行銷方式係由企業(yè)針對(duì)自身對(duì)客戶之認(rèn)知所發(fā)起;而顧客關(guān)係管理則為有系統(tǒng)地記錄特定顧客群對(duì)於商品之反應(yīng)與特性,再針對(duì)其特點(diǎn)擬定廣告行銷訴求,如此可有效提高行銷之有效率,以吸引更多客戶消費(fèi)企業(yè)商品。(三) 交叉銷售(Cross-Selling):如何提高既有客戶增加購(gòu)買公司其他不同產(chǎn)品一直是企業(yè)努力的目標(biāo)。交叉銷售不僅可提高既有客戶對(duì)不同產(chǎn)品之購(gòu)買,顧客對(duì)於不同產(chǎn)品購(gòu)買量之增加亦可大幅提昇客戶對(duì)於企業(yè)之忠誠(chéng)度,減少客戶轉(zhuǎn)移至競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之可能性。然而從實(shí)務(wù)上而言,多數(shù)企業(yè)對(duì)交叉銷售多以企業(yè)整體客戶群為基礎(chǔ),由於不同客戶群對(duì)於商品喜好與服務(wù)程度不一,舊有資訊系統(tǒng)並無(wú)法提供有效的資料分析與行銷工具,因此在交叉銷售上往往並無(wú)效率,部份商品甚至引起客戶反感而產(chǎn)生反效果。藉由數(shù)位採(cǎi)礦之功能,企業(yè)可由不同客戶群間產(chǎn)品購(gòu)買的歷史、信用額度等資料,來(lái)判斷顧客要求進(jìn)而提供符合客戶要求之商品或服務(wù)。(四) 顧客之掌握(Customer Retention):從傳統(tǒng)行銷的觀點(diǎn)而言,取得一個(gè)新客戶所花費(fèi)的成本較約維持一個(gè)既有的客戶高出六倍之多。激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng),導(dǎo)致客戶有更多的選擇;因此如何掌握既有客戶群,避免其移轉(zhuǎn)至競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,一直是企業(yè)努力的目標(biāo)之一。藉由資料採(cǎi)礦之應(yīng)用,企業(yè)可以瞭解客戶移轉(zhuǎn)之主要原因及其具有之特性,進(jìn)而使企業(yè)有能力提供不同的方案與誘因,吸引顧客繼續(xù)與企業(yè)維持良好的商務(wù)關(guān)係。(五) 顧客之區(qū)分(Customer Segmentation):不同之客戶群必然存在著不同的特質(zhì),將顧客群有系統(tǒng)地分類,可以協(xié)助企業(yè)從一個(gè)較為寬廣的視野來(lái)審思與檢驗(yàn)公司既有的營(yíng)運(yùn)策略,針對(duì)不同的客戶特性來(lái)設(shè)計(jì)商品與服務(wù),擬定不同的行銷策略與廣告模式,以取代舊式以企業(yè)觀點(diǎn)出發(fā)之行銷模式。資料採(cǎi)礦除了可以應(yīng)用在顧客關(guān)係管理外,亦可應(yīng)用在不同企業(yè)管理之領(lǐng)域;藉由資料採(cǎi)礦之使用,可使企業(yè)瞭解企業(yè)運(yùn)作現(xiàn)況外,並可以藉由整合顧客與產(chǎn)品之資料數(shù)據(jù),找出顧客對(duì)於企業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)之滿意度或不滿意之部分。資料採(cǎi)礦同時(shí)可以增進(jìn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)效率,創(chuàng)造企業(yè)知識(shí)之附加價(jià)值。 資料採(cǎi)礦可運(yùn)用在弊端之偵測(cè)、產(chǎn)品於市場(chǎng)之定位、企業(yè)利潤(rùn)中心之發(fā)掘以及公司物產(chǎn)管理等。對(duì)於零售業(yè)者而言,資料採(cǎi)礦可以協(xié)助業(yè)者瞭解顧客依據(jù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)之分類所產(chǎn)生之消費(fèi)特性,發(fā)掘消費(fèi)者採(cǎi)購(gòu)模式,以及改善直接郵寄之廣告宣傳效益。 對(duì)於銀行業(yè)者而言,資料採(cǎi)礦可以協(xié)助銀行瞭解客戶信用卡發(fā)放與使用所可以產(chǎn)生之弊端,協(xié)助找出對(duì)銀行而言最有利潤(rùn)以及忠誠(chéng)度最佳之顧客群。電信業(yè)者則可利用資料採(cǎi)礦之資料分析瞭解顧客拒絕續(xù)約之原因,並藉以提供消費(fèi)誘因以留住消費(fèi)者。保險(xiǎn)業(yè)者則利用資料採(cǎi)礦來(lái)分析保戶通常要求理賠之模式,除了可以調(diào)整作業(yè)流程外,並可加強(qiáng)稽核,以防止詐財(cái)之可能性發(fā)生。製造業(yè)者則可針對(duì)不同標(biāo)的作成本分析,瞭解產(chǎn)業(yè)及產(chǎn)品之特性,以提高獲益率。 四、 資料倉(cāng)儲(chǔ)(Data Warehouse)與資料採(cǎi)礦要進(jìn)行資料採(cǎi)礦前,企業(yè)必須先行建置資料倉(cāng)儲(chǔ)。資料倉(cāng)儲(chǔ)乃是儲(chǔ)存大量資料之資料庫(kù),其與資料庫(kù)最大的不同之處則在於,資料庫(kù)中所儲(chǔ)存之資料通常為與營(yíng)運(yùn)(Operation)相關(guān)之資料,而這些資料在累積一段時(shí)間後,除儲(chǔ)存?zhèn)浞萃?,亦可加以整理後移轉(zhuǎn)至另一資料系統(tǒng)供作資料分析之用,稱之為資料倉(cāng)儲(chǔ)。 由於將資料庫(kù)中之資料移轉(zhuǎn)至資料倉(cāng)儲(chǔ)必須先行經(jīng)過(guò)資料萃取及重新整理之過(guò)程,因此資料分析師可藉由相關(guān)分析工具如線上分析處理(On-Line Analytical Processing, OLAP)之工具、統(tǒng)計(jì)分析以及其他如資料採(cǎi)礦之分析工具來(lái)進(jìn)行資料分析。 (資料來(lái)源:Information Discovery INC.)不同的分析工具針對(duì)相同的資料數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生各種簡(jiǎn)單與複雜的分析結(jié)果。一般而言,資料庫(kù)均有類似如詢問(wèn)(Query)與報(bào)告(Reporting)等分析工具,藉由系統(tǒng)所設(shè)定之參數(shù),產(chǎn)生不同之分析報(bào)告。 此類分析報(bào)告多屬制式性質(zhì),通常由部門中技術(shù)類型之經(jīng)理(Functional Manager)來(lái)負(fù)責(zé),一般分析的標(biāo)的為不同時(shí)期之銷售量、成本等資料;而線上分析進(jìn)行之工具以及多層次(Multi-Dimensional)分析工具則多屬企業(yè)內(nèi)部商業(yè)分析人士專屬使用,這些分析工具使得分析人士有能力得以對(duì)於原始資料加以剖析(Drill)以瞭解資料所呈現(xiàn)出之不同面向,或是瞭解不同參數(shù)間之相關(guān)性;資料採(cǎi)礦亦具有上述之特性,惟其與上述各項(xiàng)分析工具主要之區(qū)分在於資料採(cǎi)礦可以針對(duì)相當(dāng)大量之資料加以分析,找出資料中的隱性模式(Hidden Patterns)。 資料採(cǎi)礦本質(zhì)上與統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)及線上分析技術(shù)有所不同。統(tǒng)計(jì)技術(shù)分析僅能針對(duì)較少量之資料,就資料之關(guān)聯(lián)性或統(tǒng)計(jì)學(xué)上不同之標(biāo)的加以分析;而線上分析處理技術(shù),則為一般資料倉(cāng)儲(chǔ)所採(cǎi)用之分析報(bào)告,可以針對(duì)制式化以及關(guān)聯(lián)性較低的數(shù)據(jù)資料加以分析。例如線上分析處理可以提供零售業(yè)者瞭解不同產(chǎn)品、區(qū)域以及其對(duì)於成本及銷售收入之影響,但是並無(wú)法提供顧客之購(gòu)買行為模式,如顧客在購(gòu)買零食後通常會(huì)購(gòu)買飲料等顧客購(gòu)買相關(guān)產(chǎn)品間之關(guān)連性。 以下的例子可以簡(jiǎn)單的說(shuō)明線上分析處理與資料採(cǎi)礦對(duì)於資料分析的不同點(diǎn): 五、 資料採(cǎi)礦之步驟與技術(shù)分類網(wǎng)路或資訊軟體之應(yīng)用並未改變資料採(cǎi)礦之流程,但是新資訊科技加速了資料採(cǎi)礦的流程並擴(kuò)充了應(yīng)用層面。在實(shí)體商品世界中,直效行銷(Direct Marketing)可能要耗費(fèi)數(shù)週甚至數(shù)月來(lái)籌備,在資訊世界的領(lǐng)域中,直效行銷往往只是彈指之間即可完成。 雖然資料採(cǎi)礦涉及資訊軟體與統(tǒng)計(jì)分析,範(fàn)圍相當(dāng)廣泛,然而由於資訊科技的進(jìn)步,一般企業(yè)使用者幾乎不需要過(guò)分瞭解軟體背後所涵蓋之專業(yè)知識(shí)。最重要的是,資料採(cǎi)礦之重點(diǎn)在於能夠瞭解資料背後所寓含之意義,以及資料分析對(duì)於商務(wù)營(yíng)運(yùn)所可能產(chǎn)生之功效,倘若公司無(wú)法或錯(cuò)誤解讀資料,資料採(cǎi)礦也就完全失去了意義,甚至可能對(duì)公司營(yíng)運(yùn)產(chǎn)生負(fù)面效果。 資料採(cǎi)礦係一種利用分析與行為模組(Modeling)之技術(shù),可瞭解顧客行為模式同時(shí)預(yù)測(cè)顧客未來(lái)可能行為模式之資訊軟體應(yīng)用。而進(jìn)行資料採(cǎi)礦有三個(gè)基本步驟:資料之描述、預(yù)測(cè)模組之建立以及測(cè)試模組之可信度。 首先,業(yè)者必須針對(duì)需進(jìn)行資料採(cǎi)礦之資料進(jìn)行整理,瞭解資料分析對(duì)於企業(yè)運(yùn)作所可能產(chǎn)生之效益與優(yōu)點(diǎn),再針對(duì)資料庫(kù)中之資料加以分析,擷取最符合經(jīng)濟(jì)效益之資料內(nèi)容。其次,企業(yè)必須就歷史資料庫(kù)中之資料建立一個(gè)可供分析使用之模式(Model),並針對(duì)所設(shè)計(jì)之模式整合編修較不完整或遺失之資料,再?gòu)乃O(shè)計(jì)之模式中找尋可資利用之資料行為模式。最後,則必須針對(duì)所建立之模組進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試之進(jìn)行可從資料庫(kù)中透過(guò)取樣之方式,以測(cè)試所建立模組結(jié)果之真?zhèn)?,然後再?gòu)臏y(cè)試結(jié)果瞭解模組之可信度。 由於不同之產(chǎn)業(yè)與顧客群特性,企業(yè)有時(shí)必須針對(duì)不同之模組設(shè)計(jì)來(lái)進(jìn)行抽樣研究,再?gòu)闹姓覍ぷ詈线m之模組與應(yīng)用方式。錯(cuò)誤之模組設(shè)計(jì)往往將導(dǎo)論出不同之結(jié)論,由於資料採(cǎi)礦之結(jié)果通常為行銷策略之重要指標(biāo),因此錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)不僅會(huì)使企業(yè)的行銷計(jì)畫(huà)不如預(yù)期,甚至可能會(huì)使公司營(yíng)運(yùn)遭到嚴(yán)重打擊。 資料採(cǎi)礦雖與傳統(tǒng)所用之統(tǒng)計(jì)分析有所不同,然二者之本質(zhì)內(nèi)容仍屬類似。簡(jiǎn)單的資料採(cǎi)礦仍普遍應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中之資料分析方式,分析資料之?dāng)?shù)學(xué)特性如平均值、中位數(shù)等,以及瞭解數(shù)據(jù)資料間之關(guān)連性如線性迴歸等分析方式,來(lái)作為資料預(yù)測(cè)之依據(jù)。而常見(jiàn)之資料採(cǎi)礦分析類別可概分為下列數(shù)種: (一) 線性迴歸(Linear Regression): 線性迴歸分析方式乃是藉由二個(gè)或二個(gè)以上之變數(shù),瞭解彼此間之關(guān)係。如廣告預(yù)算可能對(duì)銷售收入所造成之影響,即可藉由廣告預(yù)算與銷售收入二者之歷史數(shù)據(jù),利用線性迴歸分析來(lái)瞭解數(shù)據(jù)間之關(guān)連性,進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)廣告收入之增減可能對(duì)銷售收入所產(chǎn)生之影響。 (二) 最鄰近者(Nearest Neighbor): 此種分析方式性質(zhì)上與之後介紹的叢集分析方式近似。此種分析方式可算是所有分析技術(shù)中最簡(jiǎn)易也最常為使用者使用之方式。 使用者可以利用過(guò)去的數(shù)據(jù)資料,訓(xùn)練應(yīng)用軟體瞭解不同數(shù)據(jù)間之關(guān)連性。例如使用過(guò)去十個(gè)時(shí)期的股票價(jià)格,其中前九次為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(predictor value),第十次則為預(yù)測(cè)決定數(shù)據(jù)(prediction value);重複依循不同次序輸入十項(xiàng)不同股票價(jià)格可以產(chǎn)生十種不同之訓(xùn)練模組,然後再由其推斷可信度較高之?dāng)?shù)據(jù)。 (三) 叢集(Clustering): 叢集就是將不同的資料數(shù)據(jù)加以分類,然後提供使用者一個(gè)較佳的資料觀察點(diǎn)來(lái)分析資料。一般來(lái)說(shuō),叢集分析法可以提供使用者,尤其是行銷部門,瞭解產(chǎn)品及顧客之特性,進(jìn)而制訂出有效之行銷策略。叢集分類的方式可依照策略之需要來(lái)制訂相關(guān)資料變數(shù),並無(wú)特定的方式或最佳之方式,由於叢級(jí)與最鄰近者分析方法類似,因此二者經(jīng)常配合使用。 (四) 決策樹(shù)(Decision Tree): 決策樹(shù)之分析方式是一種十分適合使用者進(jìn)行資料分析之工具。由於決策樹(shù)係將資料依據(jù)不同的變數(shù)循序來(lái)產(chǎn)生分析結(jié)果,因此使用者幾乎不需要擁有任何統(tǒng)計(jì)分析之知識(shí),即可藉由決策樹(shù)之分析方式來(lái)分析顧客或消費(fèi)者之特質(zhì)與異同點(diǎn)。 與上述各項(xiàng)分析方法不同的是,決策樹(shù)分析法係由使用者之意旨來(lái)將資料依據(jù)其特性加以分類,使用者並可利用決策樹(shù)之各項(xiàng)不同變數(shù)來(lái)判斷及預(yù)測(cè)可能之結(jié)果。然而,決策樹(shù)並非毫無(wú)缺點(diǎn),倘決策過(guò)程中選擇之問(wèn)題錯(cuò)誤,將導(dǎo)致整體分析出現(xiàn)明顯之偏差,影響分析品質(zhì)。 (五) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network): 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)係指藉由不同之變數(shù)設(shè)定,來(lái)訓(xùn)練軟體做出較佳之決策分析與預(yù)測(cè),其原理與人腦神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作之原理類似,因此稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)於資料分析與預(yù)測(cè)十分有效率,且其導(dǎo)入與使用十分簡(jiǎn)易,然而其軟體內(nèi)部隱含之模組(Model)十分複雜,即便統(tǒng)計(jì)學(xué)專家有時(shí)亦無(wú)法完全掌握其中的精要。其原理則為藉由不同資料變數(shù)之連結(jié)來(lái)推論出可能之結(jié)果。變數(shù)越多,產(chǎn)生之結(jié)果正確率越高,或藉由對(duì)於變數(shù)加權(quán)值之運(yùn)作,可獲得更佳之分析結(jié)果。 (六) 規(guī)則演繹(Rule Induction): 規(guī)則演繹為資料採(cǎi)礦中最直接也最為一般使用者所瞭解之分析方式。藉由分析模組之設(shè)計(jì),可以瞭解龐大資料庫(kù)中資料之特性規(guī)律,稱之為規(guī)則(Rule)。 例如零售業(yè)者可以瞭解百分之七十的顧客於購(gòu)買真皮牛仔褲後,均購(gòu)買塑膠皮帶,因此這二者間有其一定之關(guān)連性,可稱之為規(guī)則。瞭解規(guī)則之存在,有助於知道顧客與產(chǎn)品之特質(zhì),然而並非每一項(xiàng)規(guī)則均有其實(shí)用價(jià)值,資料之實(shí)用性與否仍須視企業(yè)性質(zhì)而定。六、 資料採(cǎi)礦於網(wǎng)路上之應(yīng)用資料採(cǎi)礦在網(wǎng)路上之應(yīng)用與一般利用資料庫(kù)中客戶資料所作的分析有所不同。目前的顧客關(guān)係管理軟體多利用網(wǎng)路來(lái)增加企業(yè)與顧客間之互動(dòng),當(dāng)顧客或潛在的客戶到訪企業(yè)網(wǎng)址時(shí),往往能藉由顧客關(guān)係管理之資訊軟體來(lái)進(jìn)行資料蒐集,進(jìn)而以資料採(cǎi)礦之分析工具來(lái)進(jìn)行資料分析。 當(dāng)顧客到訪網(wǎng)站時(shí),顧客其實(shí)即已提供了許多寶貴的顧客資料,企業(yè)即可藉由這些資訊分析來(lái)瞭解顧客的行為模式。如顧客所提供的個(gè)人資料、顧客點(diǎn)選的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、於不同網(wǎng)頁(yè)所停留的時(shí)間長(zhǎng)短、利用搜尋引擎時(shí)所經(jīng)常使用的關(guān)鍵字,以及顧客到訪網(wǎng)站的時(shí)間點(diǎn)等,藉由資料庫(kù)的設(shè)置可以將這些資料儲(chǔ)存起來(lái)供日後分析之用,藉以瞭解顧客網(wǎng)站乃至於公司所提供之產(chǎn)品與服務(wù)性質(zhì)的滿意度。 大部份的網(wǎng)站或相關(guān)軟體均有上述的功能,惟其在實(shí)務(wù)應(yīng)用上之困難存在於企業(yè)本身缺乏對(duì)資料進(jìn)行分析之意願(yuàn),以及缺乏對(duì)於資料分析解讀之人力資源。 要利用資料採(cǎi)礦的技術(shù)來(lái)分析顧客於網(wǎng)站上之行為模式,首先企業(yè)必須建構(gòu)一套可以記錄顧客對(duì)於網(wǎng)站產(chǎn)品及服務(wù)的機(jī)制,並先確認(rèn)進(jìn)行網(wǎng)路資料採(cǎi)礦之目標(biāo),配合整體營(yíng)運(yùn)策略來(lái)完整蒐集顧客資料。 一般而言,可用來(lái)區(qū)分及利用網(wǎng)站訪客的特質(zhì)包括地理區(qū)隔、人格特質(zhì)及訪客使用之資訊設(shè)備等方面。地理區(qū)隔包括訪客地址、收入、購(gòu)買能力等;人格特質(zhì)則包括訪客之購(gòu)買特性,如是否為衝動(dòng)性或精打細(xì)算型消費(fèi)者;而訪客所使用之資訊設(shè)備則包括訪客使用之網(wǎng)路頻寬、操作系統(tǒng)、瀏覽器或伺服器等。 而訪客於網(wǎng)頁(yè)中的點(diǎn)選順序與落點(diǎn)可以將顧客群依照產(chǎn)品來(lái)加以分類,以瞭解產(chǎn)品與服務(wù)對(duì)於顧客所提供之吸引力。 上述各項(xiàng)特質(zhì)均可利用不同的軟體與網(wǎng)站內(nèi)容促使訪客提供相關(guān)資料。當(dāng)網(wǎng)站訪客與網(wǎng)站產(chǎn)生互動(dòng)時(shí),即有機(jī)會(huì)產(chǎn)生資料,而這些資料的累積可以針對(duì)企業(yè)銷售及整體策略加以分析。如顧客之購(gòu)買歷史、點(diǎn)選廣告之次數(shù)、網(wǎng)站上所提供之資訊以及網(wǎng)頁(yè)點(diǎn)選之落點(diǎn)與頻率以及訪客於網(wǎng)站停留時(shí)間等,均為極為珍貴之顧客資料。 在採(cǎi)取網(wǎng)路資料採(cǎi)礦之前,由於可供擷取之資料過(guò)多,考量成本效益後,企業(yè)必須界定採(cǎi)取網(wǎng)路資料採(cǎi)礦之目標(biāo),以作為整體策略之準(zhǔn)則。多數(shù)企業(yè)採(cǎi)取網(wǎng)路資料採(cǎi)礦多為支援公司整體行銷策略,亦有部份企業(yè)僅將網(wǎng)路作為其行銷管道之一,並將其與傳統(tǒng)行銷管道區(qū)隔。 然而顧客愈加有效利用網(wǎng)站資源,表示網(wǎng)站的設(shè)立有助於企業(yè)整體行銷策略之推展,因此在規(guī)劃網(wǎng)路資料採(cǎi)礦整體策略前,最好能夠有一個(gè)十分明確的目標(biāo)。如:增加顧客平均瀏覽網(wǎng)頁(yè)之頁(yè)數(shù)、增加顧客於網(wǎng)路購(gòu)買之?dāng)?shù)量與銷售金額、減少產(chǎn)品退回、增加品牌知名度、增加顧客到訪網(wǎng)站之頻率,或減少顧客購(gòu)買產(chǎn)品之流程等,均可為企業(yè)提昇營(yíng)運(yùn)效率之目標(biāo),並將方案內(nèi)容整合企業(yè)整體營(yíng)運(yùn)計(jì)畫(huà)之內(nèi)。 除了確認(rèn)計(jì)畫(huà)目標(biāo)外,企業(yè)尚須瞭解自身問(wèn)題之所在。以網(wǎng)路行銷(Web Marketing)為例,網(wǎng)路行銷者通常面對(duì)的問(wèn)題有,如何強(qiáng)化廣告訴求、如何創(chuàng)造訪客個(gè)人化網(wǎng)頁(yè)、如何將關(guān)聯(lián)性較高的產(chǎn)品置於同一網(wǎng)頁(yè)上、如何將相關(guān)文章(以資訊為主)加以分類條列、區(qū)分不同特質(zhì)的訪客、統(tǒng)計(jì)忽略之資料,以及預(yù)測(cè)顧客未來(lái)之行為模式等等。不同部門間有其不同的業(yè)務(wù)與資料需求,因此在資料蒐集與分析後,不同部門間即可針對(duì)原先設(shè)定之計(jì)畫(huà)方向調(diào)整各項(xiàng)行銷策略。 七、 顧客關(guān)係管理與資料採(cǎi)礦應(yīng)注意事項(xiàng)部份企業(yè)仍視電子商務(wù)為資訊科技,由資訊部門專責(zé)管理,然而企業(yè)往往發(fā)現(xiàn),完善的技術(shù)管理並無(wú)法使資訊科技產(chǎn)生最大的效能,如何將資訊科技完備地應(yīng)用在商業(yè)營(yíng)運(yùn)上,才是公司導(dǎo)入資訊軟體的主要目的。 資料採(cǎi)礦之實(shí)施也同樣具備上述特性,多數(shù)公司仍由資訊部門來(lái)專責(zé)管理,然而由於資料採(cǎi)礦因?yàn)樯婕邦櫩唾Y料之判讀以及資料分析後在商業(yè)上之應(yīng)用,因此企業(yè)在導(dǎo)入資料採(cǎi)礦時(shí)最好能夠籌組一個(gè)包括資訊部門與商業(yè)部門人士之導(dǎo)入團(tuán)隊(duì),方能使資料採(cǎi)礦獲得最大的功效。 顧客關(guān)係管理並非資訊科技,因此企業(yè)主應(yīng)該瞭解在尋找合宜的顧客關(guān)係管理軟體上,應(yīng)該著重於既有顧客關(guān)係管理層面之考量,而非尋找顧客關(guān)係管理之解決方案,因?yàn)槿魏我环N顧客關(guān)係管理之軟體絕對(duì)無(wú)法徹底解決企業(yè)與顧客間關(guān)係之維繫與建立。 企業(yè)必須瞭解任何一種顧客關(guān)係管理或資料採(cǎi)礦之軟體係由資訊科

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