醫(yī)藥企業(yè)CRM的構(gòu)建及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究

1、    醫(yī)藥企業(yè)crm的構(gòu)建及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究    鄭杰 徐明 朱嘉新 施金金【摘 要】客戶資源是企業(yè)的重要資料，而對于客戶資源的合理管理，關(guān)乎著企業(yè)的生存與發(fā)展。客戶關(guān)系管理系統(tǒng)簡稱crm的引入，就是改善這一問題的重要措施。crm作為管理企業(yè)和客戶關(guān)系的主要平臺，不僅可以對客戶的關(guān)系進行管理，還可以記錄企業(yè)同客戶間的業(yè)務(wù)往來。挖掘數(shù)據(jù)從大量的數(shù)據(jù)中“挖掘出”有利于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的信息，其涉及的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)藥等行業(yè)中的熱點問題目前大家比較關(guān)注，怎么樣管理企業(yè)與客戶關(guān)系、分析銷售數(shù)據(jù)、服務(wù)客戶等問題。本文描述了醫(yī)藥企業(yè)應(yīng)該如何構(gòu)建crm以及數(shù)據(jù)挖掘的

2、一些基本算法?！娟P(guān)鍵詞】管理；客戶；關(guān)系；醫(yī)藥；數(shù)據(jù)挖掘一、引言21世紀以來，大數(shù)據(jù)發(fā)掘在中國醫(yī)藥行業(yè)有了很大的提高。在醫(yī)藥和醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域，形成了一套不再欠缺的醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)和銷售體系。規(guī)模龐大。互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，然而整個醫(yī)藥行業(yè)在信息建設(shè)方面的發(fā)展滯后的問題仍然存在。目前，醫(yī)藥企業(yè)信息化領(lǐng)域遍及廣，其內(nèi)容龐雜。從行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈來說，包含藥品研發(fā)、制作、運輸?shù)雀鱾€環(huán)節(jié)。每一個環(huán)節(jié)都有信息化需求的不同。概要描述：操持客戶關(guān)系機制，為了達到企業(yè)與客戶之間的關(guān)系的完善，將最重要的數(shù)據(jù)資源視為該企業(yè)的終端客戶、合伙人、分銷商。以制藥企業(yè)為核心理念，經(jīng)過提高客戶服務(wù)的完善度和深入的客戶分析來滿足客戶的需求，以此

3、實現(xiàn)客戶終身的價值，提高客戶對企業(yè)的回報率和客戶滿意度，從而創(chuàng)新管理理念。二、醫(yī)藥企業(yè)crm系統(tǒng)框架及功能2.1醫(yī)藥企業(yè)crm系統(tǒng)設(shè)計目標目前的醫(yī)藥企業(yè)，所有的業(yè)務(wù)都抱著“市場導(dǎo)向，以客戶為中心”的宗旨在客戶與營銷之間展開的。人民的日常生活基本離不開醫(yī)藥企業(yè)，需求大，但是顧客和企業(yè)關(guān)系可能依然存在一些矛盾。正確的客戶關(guān)系能夠有效的避免一些矛盾，crm旨在體現(xiàn)對醫(yī)藥行業(yè)對客戶關(guān)系管理的重視。2.2技術(shù)組成crm系統(tǒng)涉及技術(shù)領(lǐng)域廣，主要包括數(shù)據(jù)庫、java以及企業(yè)一體化管理。為了滿足數(shù)據(jù)龐大的特點，一般地，采用大型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)放到crm系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫建設(shè)中去，這樣可以提高數(shù)據(jù)存儲的安全性，并采用并發(fā)

4、技術(shù)提高用戶體驗。系統(tǒng)架構(gòu)可以選擇mysql等輕量級數(shù)據(jù)庫。crm的設(shè)計模式分為控制層，服務(wù)層和視圖層。首先，在數(shù)據(jù)層中使用mysql，并將它部署到云端，可以滿足客戶隨時隨地訪問的需求，實用高效可擴展。其次，在視圖層運用相關(guān)技術(shù)，界面友好、功能強大。保證了crm系統(tǒng)能夠完全滿足不同用戶的需求。在crm的建設(shè)中，采用了jsp+servlet，包括網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)庫等。session，token技術(shù)旨在提高數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全。2.3系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)我們在數(shù)據(jù)挖掘之后，會先對本用戶的賬號信息進行收集保存到數(shù)據(jù)庫。然后在去對本用戶瀏覽的信息進行歸類保存在通過數(shù)據(jù)挖掘獲得有價值的。下面是一段數(shù)據(jù)挖掘代碼：pr

5、ivate string getmostclass（priorityqueue pq） map classcount = new hashmap（）；for （int i = 0； i < pq.size（）； i+） knnnode node = pq.remove（）；string c = node.getc（）；if （classcount.containskey（c） classcount.put（c， classcount.get（c） + 1）； else classcount.put（c， 1）；int maxindex = -1；int maxcount = 0；obje

6、ct classes = classcount.keyset（）.toarray（）；for （int i = 0； i < classes.length； i+） if （classcount.get（classesi） > maxcount） maxindex = i；maxcount = classcount.get（classesi）；return classesmaxindex.tostring（）；三、數(shù)據(jù)挖掘的算法基本原理（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）的在很早時候就已經(jīng)提出，今天“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”已經(jīng)是一個相當大的、多科學交叉的學科領(lǐng)域。神經(jīng)元模

7、型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的部分。誤差逆?zhèn)鬟f（簡稱bp）算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用廣泛，在使用中很成功。bp算法常用于實際任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候。其他常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有rbf網(wǎng)絡(luò)、som網(wǎng)絡(luò)等。（二）決策樹算法：機器學習方法有很多種，其中一種是決策樹。通常情況，決策樹是基于根節(jié)點，多個內(nèi)部節(jié)點，多個葉節(jié)點進行決策的；葉節(jié)點等同于決策結(jié)果，而其他節(jié)點等同于一個屬性測試；每個節(jié)點擁有依照結(jié)果o劃分為子節(jié)點的樣本集。f屬性測試；根節(jié)點包含完整的樣本集。決策測試序列的定義是從根節(jié)點到每個葉節(jié)點的途徑。四、結(jié)束語市場調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)設(shè)計，代碼編寫和信息錄入，已經(jīng)有了不錯的現(xiàn)狀。不久的將來，將進行進一步完善本系統(tǒng)，從而盡可能滿足三方不同企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的各自需求【參考文獻】1周志華.機器學習 m.北京：清華大學出版社，2016；2 peter harrington