현재 CRM 에서 데이터 마이닝 기술 및 방법에 대한 응용 연구가 많이 진행되고 있습니다. 업종, 환경마다 기업의 CRM 애플리케이션은 크게 다르며, 애플리케이션별 데이터 마이닝 기술 및 방법도 다를 수 있습니다. 데이터 마이닝 기술과 방법이 속출하고 있어 모든 기술과 방법을 포괄하기가 어렵다. CRM 애플리케이션마다 데이터 마이닝 기술이 다양하고 복잡하지만 CRM 애플리케이션 데이터 마이닝의 목적은 주로 고객 세분화, 신규 고객 확보, 고객 가치 향상, 고객 손실 방지의 네 가지 측면에 있습니다. 데이터 마이닝은 소매 CRM 에서 주로 다음과 같은 측면에 적용됩니다. 첫째, CRM 구현의 전제 조건-고객 세분화는 고객의 성별, 수익, 거래 행동 특성 등에 따라 고객을 다양한 요구와 거래 습관을 가진 그룹으로 나누는 것입니다. 같은 집단의 고객은 제품 수요와 거래 심리에 유사점이 있지만 그룹마다 큰 차이가 있다. 고객층의 세분화를 통해 기업은 마케팅에서 올바른 마케팅 전략을 세울 수 있으며, 다양한 유형의 고객에게 맞춤형 제품과 서비스를 제공함으로써 기업과 제품에 대한 고객 만족도를 높이고 더 큰 수익을 거둘 수 있습니다. 고객 세분화는 분류하거나 클러스터링할 수 있습니다. 예를 들어 고객을 고부가가치 고객과 저가치 고객으로 나누고 분류에 영향을 미치는 요소를 파악한 다음 관련 속성을 가진 고객 데이터를 추출하고 적절한 알고리즘을 선택하여 데이터를 처리하고 분류 규칙을 얻을 수 있습니다. 클러스터링의 방법으로, 우리는 이전에 얼마나 많은 고객으로 나눌 수 있는지 알지 못했다. 데이터를 클러스터링한 후 결과 데이터를 분석하여 유사성과 유사성에 대한 결론을 내렸습니다. 고객마다 유사한 속성이 있지만 고객마다 다른 속성이 있어 특정 소비집단이나 개인의 관심, 소비 습관, 소비 경향 및 소비 수요를 파악함으로써 해당 소비집단이나 개인의 다음 소비 행동을 추론합니다. 세분화를 통해 사용자는 전체 데이터베이스의 데이터를 더 높은 수준에서 볼 수 있으며, 기업은 고객마다 다른 마케팅 전략을 채택하여 제한된 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 합리적인 고객 세분화는 고객 관계 관리 구현의 기초입니다. 둘째, 신규 고객 확보-고객 대응 분석 대부분의 비즈니스 분야에서 비즈니스 발전의 주요 지표로는 신규 고객을 확보할 수 있는 능력이 포함됩니다. 신규 고객의 취득에는 제품을 모르는 고객을 찾는 것이 포함됩니다. 그들은 당신 제품의 잠재 소비자일 수도 있고, 이전에 당신의 경쟁자의 서비스를 받은 고객일 수도 있습니다. 기업은 새로운 고객을 찾기 전에 어떤 고객이 잠재 고객인지, 어떤 고객이 쉽게 구할 수 있는지, 어떤 고객이 얻기가 어려운지를 파악하여 기업의 제한된 마케팅 자원을 가장 합리적으로 활용해야 합니다. 따라서 잠재 고객의 기업 판촉 활동에 대한 반응을 예측하는 것이 고객이 얻는 전제 조건입니다. 잠재 고객 수가 증가함에 따라 마케팅 캠페인의 목표와 효과를 높이는 방법은 신규 고객을 확보하는 데 중요한 문제가 됩니다. 데이터 마이닝은 기업이 잠재 고객 커뮤니티를 식별하고 고객 마케팅 활동의 대응 비율을 높여 기업 내 수를 세고 목표를 명확하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업에서 제공하는 일련의 고객 데이터 및 기타 입력에 따라 데이터 마이닝 도구는 "고객 반응" 예측 모델을 설정할 수 있습니다. 이 모델을 통해 마케팅 활동에 대한 고객의 반응 지표를 계산할 수 있습니다. 기업은 이러한 지표를 기반으로 기업이 제공하는 서비스에 관심이 있는 고객을 찾아 고객 확보를 달성할 수 있습니다. 데이터 마이닝 기술의 상관 분석, 클러스터링 및 분류 기능은 이러한 분석을 잘 수행할 수 있습니다. 셋째, 고객 가치 향상-교차 판매는 기존 고객을 대상으로 신제품 또는 서비스를 판매하는 마케팅 프로세스입니다. 기존 고객에게 판매를 확대하여 이윤을 늘리는 효과적인 수단일 뿐만 아니라 기업 이미지를 높이고 고객 충성도를 키우며 기업의 지속 가능한 발전을 보장하는 중요한 전략이기도 합니다. 회사와 고객 간의 업무 관계는 지속적으로 발전하는 관계이다. 고객과 회사가 이러한 양방향 비즈니스 관계를 구축한 후에는 이러한 관계를 최적화하고 시간을 연장할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 이 관계를 유지하는 동안 상호 접촉을 늘리고 매번 상호 접촉할 때마다 더 많은 이윤을 얻기 위해 노력한다. 교차 판매는 기존 고객에게 신제품과 서비스를 제공하는 도구입니다. 교차 판매 활동에서 데이터 마이닝은 기업이 최적의 판매 대응 방법을 분석하는 데 도움이 됩니다. 기업이 파악한 고객 정보, 특히 이전 구매 행위에 대한 정보에는 이 고객이 다음 구매 행동을 결정하는 핵심 요소 또는 결정적인 요소가 포함될 수 있습니다. 관련성 분석을 통해 데이터 마이닝은 가장 우수하고 합리적인 판매 대응을 분석하는 데 도움이 됩니다. 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다. 먼저 기존 고객의 구매 행위 및 소비 습관에 대한 데이터를 분석한 다음 데이터 마이닝의 일부 알고리즘을 사용하여 다양한 판매 방식에 따른 개별 행동을 모델링합니다. 둘째, 설정된 예측 모델을 사용하여 고객의 향후 소비 행동을 예측하고 각 판매 방식을 평가합니다. 마지막으로 설정된 분석 모델을 사용하여 신규 고객 데이터를 분석하여 고객에게 가장 적합한 교차 판매 방법을 결정합니다. 교차 판매에 적용할 수 있는 몇 가지 데이터 마이닝 방법이 있습니다. 상호 관계 규칙 분석을 통해 고객이 상호 관계에서 구매하는 경향이 있는 상품을 파악할 수 있습니다. 클러스터 분석을 통해 특정 제품에 관심이 있는 사용자 커뮤니티를 찾을 수 있습니다. 신경망, 컴백 등의 방법은 고객이 이런 신제품을 구매할 가능성을 예측할 수 있다. 관련성 분석의 결과는 교차 판매의 두 가지 측면에 사용될 수 있습니다. 한편으로는 구매 빈도가 높은 상품 조합에 대해 그룹 대부분의 상품을 구매한 고객을 찾아' 누락' 된 상품을 판매합니다. 반면 각 고객에 대해 적용 가능한 관련 법률을 찾아 해당 제품군을 판매하는 것입니다. 넷째, 고객 유지-고객 손실 분석은 기업 간 경쟁이 치열해지면서 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용이 계속 증가하고 있습니다. 대부분의 기업에서 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용은 기존 고객을 유지하는 데 드는 비용보다 훨씬 더 비싸고, 기존 고객을 유지하는 일은 점점 더 가치가 있습니다. 이는 이미 대부분의 기업에 대한 지식이 되었습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 고객을 오래 유지할수록 이 고객에 대한 초기 투자 및 인수 비용을 회수하는 시간이 길수록 고객으로부터 더 많은 이윤을 얻을 수 있습니다. 그러나 다양한 요인의 불확실성, 시장의 성장, 그리고 일부 경쟁사의 존재로 인해 많은 고객이 더 낮은 비용과 다른 서비스 제공업체를 찾아 신규 고객에게 더 많은 추가 혜택을 제공하고 있습니다. 우리는 고객을 한 서비스 업체에서 다른 서비스 업체로 바꾸는 행위를 고객 이전이라고 합니다. 고객 이전을 초래한 주요 요인을 분석하고 유실 성향을 가진 고객을 유지하기 위해 데이터 마이닝 도구를 사용하여 유실된 고객을 모델링하고, 이를 통해 이전 패턴을 파악한 다음, 현재 고객 중 유실될 수 있는 고객을 찾아낼 수 있습니다. 기업이 고객의 요구에 따라 적절한 조치를 취해 고객의 손실을 방지하고 기존 고객을 유지 관리할 수 있도록 합니다. 고객 손실 문제를 해결하기 위해서는 먼저 어떤 고객이 대량 생산되는지 알아야 합니다. 만약 품질이 나쁜 고객을 잃는다면, 기업은 환영한다. 만약 양질의 고객을 잃는다면 기업은 큰 손실을 입게 될 것이다. 양질의 고객의 안정기간이 길수록 기업과 관계를 유지하는 비용이 낮을수록 수익이 커진다. 따라서 양질의 고객을 유지하려면 우선 양질의 고객을 식별해야 한다. 이를 통해 이전 고객 세분화를 통해 고객의 수익성을 분석하고 고객의 강점과 약점을 파악하고 예측할 수 있습니다. 고객의 장단점을 식별할 수 있을 때 먼저 고객 데이터 손실에 따라 의사 결정 트리와 신경망을 사용하여 분석을 수행하여 유실된 고객의 특징을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 기존 고객의 소비 행동을 분석하여 위험 이전 가능성이 높고 상업적 가치가 높은 고객을 찾는 데 중점을 두고 각 유형의 고객 손실 가능성을 파악합니다. 이러한 고객은 업계 다른 서비스 업체로 이전하기 전에 해당 비즈니스 활동 조치를 취하여 이러한 가치 있는 고객을 유지합니다. 우리는이 프로세스를 고객 예약 또는 고객 예약이라고 부릅니다. 데이터 마이닝 도구를 선택할 때 고객을 세분화하고 고객의 손실 원인에 대한 명확한 이해를 갖고 싶다면 의사 결정 트리 도구가 더 좋은 선택입니다. 신경 네트워크와 같은 다른 데이터 마이닝 기술도 좋은 예측 모델을 만들 수 있지만 이러한 모델은 이해하기 어렵습니다. 이러한 모델을 사용하여 예측 및 분석을 수행할 경우 고객 손실의 원인에 대한 심층적인 이해가 어렵고 고객 손실에 대한 어떠한 단서도 얻을 수 없습니다. 이 경우 세분화 기술 및 클러스터링 기술을 사용하여 더 깊이 이해할 수도 있지만 이러한 기술을 사용하여 예측 모델을 생성하는 것은 훨씬 더 복잡합니다. 일반적으로 고객 유지 관리에서 분류 회귀 결정 트리는 대부분 예측 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 요약하자면, 데이터 마이닝은 CRM 에서 매우 광범위하게 사용되며, 어떤 면에서는 CRM 의 영혼이라고 할 수 있다. 데이터 마이닝의 관련 기술을 활용하여 데이터에 존재하는 관계와 법칙을 발견하고 관리자에게 정확한 시장 전략을 개발하기 위한 중요한 의사 결정 참조를 제공합니다. 또한 영업 및 서비스 부서를 통해 고객과의 커뮤니케이션을 통해 고객 요구 사항을 최적으로 충족하고, 고객 충성도와 만족도를 높이고, 고객 가치를 높이고, 기업 수익을 높이고, 기업과 고객 간의' 윈윈' 을 실현하기 위해 노력합니다. 바로 이 점이 CRM 을 크게 성공시켰다. 현재 CRM 에서 데이터 마이닝 기술 및 방법에 대한 응용 연구가 많이 진행되고 있습니다. 업종, 환경마다 기업의 CRM 애플리케이션은 크게 다르며, 애플리케이션별 데이터 마이닝 기술 및 방법도 다를 수 있습니다. 데이터 마이닝 기술과 방법이 속출하고 있어 모든 기술과 방법을 포괄하기가 어렵다.