CRM系统数据挖掘

CRM系统数据挖掘是实现企业CRM系统通过客户管理提升企业销售的核心功能与核心环节。

企业想要通过CRM系统实现对客户资源、市场、商机的全面掌控，所依靠的就是CRM系统数据挖掘的功能，通过对录系统的客户与销售数据进行升入的分析，掌握市场规律、数据之间的规律，掌握客户的习惯和行为方式，更好的、更有针对性的为客户提供服务，满足客户需求，通过提高企业的服务水平，提升客户的价值实现，从而提升企业的经济效益，这是CRM系统数据挖掘的终极目标也是企业实施CRM系统的根本目标。

CRM系统数据挖掘技术结合了商业实践与数据挖掘、数据仓库、OLAP等信息技术，通过对数据之间的潜在规律和关系的掌握，实现对市场与客户需求、销售的预测，为企业提供最佳的客户应对、销售项目、客户服务预案，为企业决策提供支撑，提升企业的投资回报。

一般来说，CRM系统数据挖掘方法主要有几下几种：

分类方法：通过数据统计、决策树、规则归纳以及网络构建等方法，为企业建立其不同的数据类型模型，比如看客户数据、市场数据、行业数据、销售数据等，再通过详细的数据分析和映射方法，实现数据类别之间的相互关联，发现潜在规律。

聚类方法：即将一组数据按照相似性分类，CRM系统通过聚类方法可以实现对客户类别的细分，根据不同的价值或者潜在价值，以及特征属性对客户进行等级分类，根据不同的等级和类别，实行不同的客户营销与跟进策略，制定不同的解决方案，实现更为精确的客户管理。

规则关联方法：即通过数据分析，发现不同的数据类别之间的关联性，即隐藏在数据之之间的规则，运用规则通过计算法则可以掌握未知项数据，可以通过已有的数据挖掘出大量的潜在数据，通过这种潜在数据挖掘，获得促进客户下单，促进销售的有价值的数据信息，帮助企业更好地把握客户，实现销售提升。