基于客户画像的数据挖掘技术在CRM中的应用

伴随着中国逐渐成为世界经济的热点地区，发展中的本土企业逐渐转变经营管理方式，以客户为中心制定企业核心产品体系、服务体系和价值管理体系。经营管理方式的转变使企业日益聚焦CRM领域，以制定合理的目标战略进而提高企业的核心竞争力。本文通过客户画像建立聚类分析与关联规则模型，结合企业生产实际，解释并应用了分析挖掘过程得出的相关结论，为CRM系统中客户分群方案以及个性化服务与推荐提供良好的依据。 本文着重研究了基于SQL Server DQS的数据质量控制，并且依据香港某饼家的生产实际建立了客户画像指标体系，设计了客户画像的更新维护方案，通过优化的k-means算法即二分k-means算法实现客户分群，通过优化的Apriori算法即Apriori-B算法实现购物篮分析，最终根据分析挖掘结果设计个性化服务与推荐方案。本文的创新点主要在于关注了数据质量对最终实验结果的影响，并且设计了历史环境与当下环境相结合的客户画像更新方案，使企业能更加直观、全面的认识客户，从而为数据挖掘和商业决策提供更加详实、可靠的依据。