通過數(shù)據挖掘技術在酒店行業(yè)提升客戶關系管理

1、行業(yè)提升客戶關系管理Mirela DANUBIANU, Lecturer Ph. D. Eng, Ec. “Stefan cel Mare” University of SuceavaValentin Cristian HAPENCIUC, Associate Professor, Ph.D. Ec. “Stefan cel Mare” University of Suceava事實上，一個成功的公司不僅把客戶放在第一位，而且把客戶放在組織的中心，因為 客戶行為的變化決定了不可預知的盈利能力和可能的低效的營銷策劃原因。CRM 的主要目的是處理在不同的渠道和功能的客戶互動，為了建立忠誠和可盈利的

2、客 雖然削減成本和競爭力的定價策略可能會吸引來自競爭對手的顧客，在許多服務行業(yè) 的價格優(yōu)勢并不足以成為客戶在供應商之間移動原因。在這些情況下成功的競爭策略包括 開發(fā)與客戶良好的關系并交叉銷售他們的其他服務。數(shù)據挖掘-技術是為了探索和分析大量數(shù)據以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則 - 幫助企業(yè)從看似無關的數(shù)據篩選出有意義的關系，在那里他們可以預見的而不是簡單地對客戶的需求 客戶關系管理(CRM)是一項以客戶為中心的事業(yè)，需要運用不同的技術去了解和影 流程包括兩個客觀要求： 影響與客戶關系相關的所有方面(提升客戶滿意度，加強客戶忠誠或加強購買率。) 確保組織中的員工使用CRM 工具。更多的盈利要求組織更積極

3、推進與客戶的關系。 5在真實的世界中，要求，建立和留住客戶正在成為最高優(yōu)先級。對于許多公司來說， 他們的客戶關系質量提供了相比于其他業(yè)務的競爭優(yōu)勢。此外，客戶的定義已擴大到包括 即時消費者，合作伙伴和經銷商 - 換句話說，所有的參與者，提供信息，或者需要從公司 公司都開始意識到在競爭激烈的市場和全球市場生存需要與客戶更緊密的關系。反過 來，增強客戶關系能夠在三個方面提升盈利能力： 通過吸引更多適合的客戶 通過交叉銷售和向上銷售活動產生利潤 通過留住客戶擴大利潤CRM 可以由四個單元組成的框架來定義：知識，目標，銷售和服務6。它要求企業(yè)認識和了解它的市場和客戶。包括詳細的客戶信息，以便選擇最有利

4、可圖標。 CRM 也需要在提供發(fā)展：哪些產品通過哪個渠道賣給哪些客戶。在銷售過程中，公司利用活動管理來提高營銷部門的有效性。最后，它旨在通過服務，如呼叫中心和服務臺來保留客戶。CRM 是幾部分組成的關聯(lián)。該過程開始之前，該公司必須有客戶的信息。這些信息可 以從內部資源中獲得(匯總表描述客戶，客戶調查或包含行為數(shù)據的交易系統(tǒng)。)或者數(shù)據可以從外部購買的資源中獲得。一個成功的 CRM 戰(zhàn)略的一個重要組成部分，是企業(yè)級數(shù)據倉庫。然后，它必須使用統(tǒng) P數(shù)據挖掘是，通過自動或半自動的手段，從大量數(shù)據中探索和分析，以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則3。所以，數(shù)據挖掘被定義為從從數(shù)據中提取有趣的和先前未知的信息，并且

5、 它被廣泛接受的是作為一個復雜的單相過程，這個過程被稱為數(shù)據庫知識發(fā)現(xiàn) DD)。這一過程由下述步驟組成 12： 在分析最終用戶的目標，并收集到所有必要的知識之后，可以選出一個目標數(shù)據集。這意味著將重點放在變量的子集或數(shù)據樣本上。 對目標數(shù)據進行預處理和清洗，以除去噪聲或離群。人們也必須決定如何處理丟失的數(shù)據字段。有用的功能必須被發(fā)現(xiàn)以展示數(shù)據，這取決于發(fā)現(xiàn)任務的目標。維數(shù)被降 低，例如，一個必須找到有效的正在被考慮的變量數(shù)字，或者不變的代表數(shù)據。 知識發(fā)現(xiàn)過程的主要目標是預測未來有趣的變量價值或尋找人類可解釋的數(shù)據模式值。 根據這個目標的適當?shù)臄?shù)據挖掘算法被選擇和應用。還有的關聯(lián)，分類，聚類，

6、基于序列的分析算法，和其他任務。 圖案被解釋和評估，例如使用輔助的可視化工具。每個步驟之后，可以返回到之前任何其他步驟以修正當前步驟。因此，該知識發(fā)現(xiàn)過程中可能含有的任何兩個步驟之間有許多循環(huán)。 為了確保由數(shù)據挖掘算法所提取的信息是有用的，其他活動是必需的，例如結合適當?shù)南闰炛R，和數(shù)據挖掘結果的正確解釋。在 一般情況下， CRM 承諾通過為企業(yè)提升客戶為導向的流程，例如銷售，市場營銷和客戶服 務帶來更高的投資回報。數(shù)據挖掘通過在整個顧客生命周期中識別和預測客戶的需求幫助企業(yè)建立個人和可盈 數(shù)據挖掘技術可以幫助減少信息過載，提高決策能力。這是通過導出，并通過過程與 搜索從組織收集的大量數(shù)據關系

7、和模式，提煉有用的知識實現(xiàn)的過程。所提取的信息被用 于預測，分類模型，并匯總數(shù)據。數(shù)據挖掘技術，如規(guī)則歸納，神經網絡，遺傳算法，模糊邏輯，和粗集，在許多行業(yè)用于分類和模式識別4 10 11。例如，某超市舉辦在消費者的購買模式基礎上的現(xiàn)貨庫存，機票預訂系統(tǒng)使用客戶的 出行模式和趨勢，以增加座位利用率?；蚶镁W頁改變其組織結構或基于請求頁面的個人 信息的可視化外觀。數(shù)據挖掘使用統(tǒng)計和機器學習技術建立客戶的行為模式?；灸康氖菢嬙煲粋€模型， 其中，應答或輸出是已知的，當應答或輸出是被期望的則該模型適用于另一種情況。上述 技術的最好的應用程序被集成數(shù)據倉庫和其它交互式的，靈活的商業(yè)分析工具。因此，數(shù)據

8、挖掘的應用可以幫助企業(yè)識別細分市場包含客戶提供高利潤的潛力，通過 搜索不同變量之間的模式來服務于購買行為并進行有效預測。那么營銷人員可以設計和實施活動，這將增強目標細分市場的購買決策。為了推動這 一活動，營銷人員增強數(shù)據挖掘輸出成系列管理軟件，并專注于定義的細分市場。關于上述三種盈利方式在上述部分中的討論，數(shù)據挖掘技術可以用于如下： 吸引更多適合客戶：數(shù)據挖掘可以幫助企業(yè)了解哪些客戶最有可能購買特定的產品和服務，從而使企業(yè)制定更高的響應率和投資更好的回報有針對性的營銷計劃。 更好的交叉銷售和向上銷售：企業(yè)可以通過提供實際需要的客戶額外的產品和服務，從而提高滿意度，并加強購買習慣增加他們的價值主

9、張。 對于更好的保留：數(shù)據挖掘技術可以識別哪些客戶更容易缺損的原因。一個公司可以使用這些信息來產生想法，使他們能夠保持這些客戶。此外，在還有數(shù)據挖掘中支持CRM 倡議的其他方式。 數(shù)據庫營銷：數(shù)據挖掘幫助數(shù)據庫營銷開發(fā)活動是接近目標的需要，欲望和他們的客戶的態(tài)度。如果那些必要的信息駐留在一個數(shù)據庫中，數(shù)據挖掘可以模擬各種各樣的顧客的活動。主要目標是確定符合當前的業(yè)務問題模式。例如，數(shù)據挖掘可以幫助解 答問題，例如 “哪些客戶最有可能要求確定的服務？”回答這些類型的問題可以提高客戶保留和活動響應率，從而最終提高投資的銷售和回報。表一數(shù)據挖掘技術與CRM業(yè)務之間可能存在的關聯(lián)從客戶的購買歷史信息被

10、用于制定為了后續(xù) 購買的概率規(guī)則從數(shù)據自動構造，這些得到的階梯狀的規(guī)的重要預測 仿照進化生物學的使用程序，以解決預測和 分類問題或開發(fā)組的決策規(guī)則。應用模仿人類大腦的處理;能夠從實例學習 (數(shù)據大訓練集)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的模式。 提供綜合性指標，如數(shù)量，總計和平均值。大多用于確認通過“機器學習”技術建立的 潔，易于理解的有用畫面數(shù)據挖掘技術關聯(lián)規(guī)則樹描述性統(tǒng)計神經網絡查詢工具 客戶收購：企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略在很大程度上取決于獲取新客戶，這可能需要找人誰已經不知道各種產品和服務，誰剛進入特定的產品類別(例如，新的父母和尿布類)的， 或者誰購買競爭對手。雖然有經驗的營銷人員常?？梢赃x擇一組正確的人口標準，處

11、 理增加的困難與卷的客戶數(shù)據，圖案的復雜性，以及粒度。強調客戶細分的挑戰(zhàn)，導 致了消費者數(shù)據庫的爆炸性增長。數(shù)據挖掘提供了多種解決方案，細分，可以提高響 應速度為客戶收購活動。營銷人員需要使用創(chuàng)造力和經驗來調整新的和有趣的報價， 通過數(shù)據挖掘作業(yè)識別客戶。 運動優(yōu)化：許多營銷組織有多種方法與現(xiàn)有和潛在客戶進行互動。優(yōu)化營銷活動的過程中確立提供的組織機構設置和一組給定的客戶滿足運動的特征和約束條件，確定了 營銷渠道中使用之間的映射，并指定相關的時間參數(shù)。數(shù)據挖掘可以通過客戶的特定 通道的反應建模提供營銷活動提升優(yōu)化流程的有效性。不同的數(shù)據挖掘技術可以與CRM 任務相關聯(lián)。表 1 給出了一些這些聯(lián)

12、系。4、數(shù)據挖掘在酒店行業(yè)中的應用信息技術最初是由酒店業(yè)視為一個后臺辦公功能，支持金融和會計領域。在過去的十 年中行業(yè)的發(fā)展遠遠超越了這一觀點。HRA1998 年發(fā)起的兩會上，酒店業(yè)領袖沉吟技術的作用。其中得出的結論是：“展望未來，科 技將成為最有競爭力的武器，對任何的酒店管理公司?！比绻徒M織要在競爭中取勝，就必須使用技術來推動價值客戶和對公司這樣做的。 7在酒店業(yè)知道客人 - 他們來自哪里，他們花了多少錢，而當和他們度過它 - 可以幫助 企業(yè)制定營銷策略和實現(xiàn)利潤最大化。由于技術發(fā)展的酒店企業(yè)已經積累了大量的客戶數(shù)據，這可以組織并集成在可使用規(guī)定來指導營銷決策數(shù)據庫。由于識別重要的變量，

13、位于這些消費信息系統(tǒng)的關系可以是一個艱巨的任務，一些酒 店企業(yè)都試圖利用數(shù)據挖掘技術，對消費者利用這些數(shù)據提高信息的力量。這樣的數(shù)據挖掘技術，可以讓酒店公司預測消費者行為的發(fā)展趨勢，這是市場營銷的 應用可能有用。例如，最佳西方營銷人員可以運行報告和分析存儲在所有公司性質結合客 戶和交易信息的數(shù)據倉庫和客戶數(shù)據的占用。這些信息顯示在那里住誰訪問特定酒店的客戶。如果數(shù)據表明，最佳西方inGura 洛伊 在四月份經歷了從雅西游客豐富，比如，酒店營銷人員可以提高雅西促銷力度在晚冬月。相關酒店業(yè)通過數(shù)據挖掘所執(zhí)行的任務可被分成以下五類。 分類整理客戶到預先定義的段，允許大小和要監(jiān)視市場組的結構。此外，預

14、測性模型可以建立分類活動。分類使用載于集預測器的信息變量，如人口和生活方式數(shù)據，為 基于領域知識和數(shù)據庫集群的客戶群體，但不依賴于預定的組定義。此功能是有益的，因為它有助于誰是他們的客戶在酒店業(yè)的認識。例如，聚類可以揭示的預定段與可以 有效地通過特定的廣告活動的范圍，該子組的成員將增加他們的數(shù)目來靶向均勻的購 買行為(假日購物者的瞬時分段內的子組)內的一個亞組撐桿或變得更加忠誠。另一 方面，聚類可以指示先前確定的段是不簡約和應合并以增加廣告的效率。信息，例如 人口特征，生活方式描述符，和實際產品的購買通常用于聚類。 偏差檢測揭示數(shù)據異常，如在突然增加購買由客戶。這種類型的信息可以，如果酒店公司

15、要感謝客人對她或他最近增加支出或提供促銷在欣賞證明是有用的。營銷經理也可能嘗試繪制浪涌之間的相關性的偏差與未在數(shù)據庫中代表不可控的經營環(huán)境因素。 連接即是指檢測記錄之間的連接，由協(xié)會和順序檢測驅動。例如，一種可能的檢測到的關聯(lián)可以是逗留增加特定后的特定段的平均長度廣告攻勢。另一個關聯(lián)的任務，可 以在其他地方使用的，以努力確定為什么特定促銷成功在一個市場，但是效果不佳。 以客戶購買歷史的具體信息是要制定有關后續(xù)購買概率規(guī)則。 預測預測連續(xù)變量的基礎上，數(shù)據中的模式和趨勢的未來價值。例如，該預測函數(shù)可以用來預測細分市場的未來大小。與預測人們也可以使用數(shù)據趨勢項目，該項目的酒 店設施也日益重視和消費

16、者的將是消費者的價值感知未來的關鍵驅動因素。數(shù)據挖掘應用的CRM 的重要任務是建立適當?shù)募毞趾皖A測模型。為了獲得良好的結果 必需要有廣泛的的酒店業(yè)務知識。 8有人提出了客戶細分的方法。這指的是像人口統(tǒng)計 方面：年齡，生命周期階段，性別，收入，或者消費心理方面的，如：社會階層，生活方式，個性，行為，用戶狀態(tài)(潛在的，之前的，第一次的)或忠誠度的狀態(tài)。不同的種類(瞬時酒店，會議酒店長住酒店)顧客細分是不同的。此外，客人細分是 與眾不同的大多數(shù)酒店物業(yè)。舉例來說，最佳西方或假日酒店物業(yè)管理系統(tǒng)領域和代碼市 場在物業(yè)水平，因為每個位置都有自己特定的領域。一個給定的屬性可能成為一組客戶， 一組為政府客戶

17、和社會客戶(婚禮或聚會。)上面討論的段的類別可以被鏈接至一大組的組合。此外，客人可能適合幾類，這是對 當前的數(shù)據挖掘技術的挑戰(zhàn)一旦一個數(shù)據挖掘模型建成，它必須進行測試，以評估其預測精度。例如，旨在預測 誰將會為響應促銷活動的模式，應根據事先提供其所知道是誰做了或沒有回應。后的模型 構造，從以前的促銷樣品基可以被分析以驗證可靠性。如果樣品的預測不復制過去推動的 結果，那么模型可能不顯著的預測。為了進一步提高精度，分數(shù)可被分配給基于所述樣品 組和整個組之間的協(xié)議層次模型。準確的數(shù)據收集是成功的數(shù)據挖掘的關鍵。數(shù)據的問題導致的任何數(shù)據倉庫中的值的 降低，除了降低提出的模型的價值。第一個可能的問題涉及

18、缺失或不準確的數(shù)據。例如，當職業(yè)信息可用于一組數(shù)據的 T0，則難以創(chuàng)造的顧客的職業(yè)的輪廓。然后再次，這是一個問題，如果該數(shù)據文件包含 職業(yè)信息為 90的人口，但這些信息的準確性較差。酒店公司可以通過詢問客人他們目前 的職業(yè)以減少這種誤差。第二個問題是不良的編碼數(shù)據。數(shù)據庫必須有標準數(shù)據格式，文本案例，和冗余代碼。當數(shù)據輸入源被在延長的時間加入，并且沒有一個已確保進入倉庫中的數(shù)據具有正確的格 式時可能會出現(xiàn)問題。如果安裝了原始數(shù)據挖掘技術的時候，這種情況會發(fā)生，預測作了 基于訂票系統(tǒng)和物業(yè)管理系統(tǒng)，但隨后作出從客戶滿意度調查的輸入數(shù)據的決定。當額外 數(shù)據輸入不規(guī)范或不正確編碼時會出現(xiàn)問題。例如，

19、一些模型需要連續(xù)和有序數(shù)據，而另 一些需要分類數(shù)據字段或二進制構建體?；谶@樣的事實，許多分析工具可以用于將數(shù)據轉換為有用的信息是非常重要的，選 擇用于分析和預測的適當?shù)墓ぞ?。每種方法都有自己的長處和短處，每個都適用于特定的 很明顯，技術必須服務于管理者的目的，而不是規(guī)定的進程。沿著這條線，數(shù)據挖掘 無法捕捉到所有與驅動消費行為相關的信息。數(shù)據挖掘是其中一種簡單的研究方法，幫助 預測旅客的需求趨勢。因此，數(shù)據挖掘技術應該與其他預測和研究技術一起使用。數(shù)據挖掘是一個有用的工具，但管理者應該注意以下事項 數(shù)據挖掘分析只能從現(xiàn)有客戶收集的數(shù)據。數(shù)據挖掘軟件通過分析從公司的預約，物業(yè)管理，評價和忠誠度計劃系統(tǒng)獲得的數(shù)據模式產生的信息。因此，檢測可以幫助預 測現(xiàn)有客戶在這些制度和措施具有相似的需求和欲望的行動。但數(shù)據挖掘技術不提供 在該公司的數(shù)據庫中沒有找到的有關細分市場信息。此外，一個細分市場中當前小但 上經歷大幅增長的極限可能不被數(shù)據挖掘檢測。 在挖掘過程中使用的數(shù)據庫通常酒