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浅谈数据挖掘在超市客户关系管理应用 　　摘要：随着市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化，如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为各大超市成长和发展的关键，因此在超市实施客户关系管理（CRM）是十分必要的。实施客户关系管理（CRM）的关键在于如何对客户与商场交互过程中的各种数据进行收集、分析，挖掘出隐含在数据中的有用信息，然后用分析所得的知识做出决策，而数据挖掘技术的出现为商场CRM的实施提供了良好的支持。本文主要阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义和功能，并详细论述了数据挖掘在超市CRM中的应用。 　　关键词：数据挖掘（DM）；客户关系管理（CRM）；超市 　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-0118（2013）01-0188-03 　　一、引言 　　随着零售业竞争的不断加剧，以及产品、质量和服务的差异化越来越小，零售市场已由卖方市场变为买方市场。超市作为一种重要的零售购物方式，是目前商家争夺的焦点。客户对于超市来说，变得越来越重要，谁能实施有效的客户关系管理，掌握客户的需求趋势，加强与客户的联系，有效管理和挖掘客户资源，谁就能取得市场竞争优势，在激烈的市场竞争中立于不败之地。要做到这些，企业就必须对客户在与企业交互过程中的各种客户数据进行收集、分析、挖掘出隐含在数据中的有用的信息。只有如此才能实现CRM的目标。既在正确的时间里通过正确的渠道为正确的客户提供恰当的服务。数据挖掘技术就是帮助我们解决同客户在交互过程中遇到的各种问题的最重要的技术之一。 　　二、客户关系管理概述 　　客户关系管理CRM是由美国Gartner　Group在1999年提出的以客户为中心运营的企业管理理念。CRM是企业的一项商业策略，它按照客户的分隔情况有效地组织企业资源，培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力，收入以及客户满意度。CRM的本质是在合适的时间、以合适的价格、将合适的产品或服务提供给合适的客户，以满足他们的需要。如图1所示： 　　三、数据挖掘概述 　　（一）数据挖掘的定义 　　数据挖掘是20世纪末期产生的信息技术，它是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 　　数据挖掘是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果，融合了数理统计、人工智能、可视化技术、数据库技术和计算技术等领域的理论技术。其最终目标是发现有价值的知识，包括概念、规则、模式和模型等，帮助企业做出微观的、中间视野的、甚至是宏观的统计、分析、综合和推理的数据。因此，它可以帮助企业获得竞争力，通过利用现有的数据预测未来。 　　目前，数据挖掘已经成功地用于大型数据仓库的知识挖掘，它被广泛应用于银行业、零售业、制造业、保险业、国家安全部门、电信业等，通过挖掘获取有价值的知识，以此来辅助决策。 　　（二）数据挖掘的流程 　　数据挖掘过程一般是由以下几个步骤组成： 　　数据整理：消除噪声和不一致的数据，组合多种数据源 　　数据选择：从数据库中映射出与分析任务相关的数据 　　数据变换：数据变换成统一的挖掘形式，比如汇总和聚集 　　数据挖掘：使用智能方法提取数据模式 　　模式评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正的模式 　　知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识 　　整个数据挖掘的过程可以用图2表示： 　　四、数据挖掘技术在超市CRM中的应用 　　“以客户为中心”是CRM的原则，调查显示：（1）向新客户销售产品的成本是老客户的8倍；（2）一个典型的不满意客户会把他们的经历告诉8-10个人；（3）客户维持率若每年增加5%，则公司能提高85%的利润；（4）产品销售给新客户的成功机会是15%，产品销售给老客户成功的机会有50%；（5）如果公司能迅速处理服务的混乱状况，抱怨的客户中有70%将再次和公司做生意。因此，留住客户对企业来说是多么重要。企业必须建立内容详尽、功能强大的客户数据库，并充分挖掘现有客户潜力，通过对客户信息的分析，实现对客户活灵活现的了解，因而，从某种意义上说，数据挖掘和数据仓库处于CRM的核心地位。Data　Miners的发起人Gordon　S.Linoff说，“数据挖掘通过整合企业的数据，帮助将正确的信息传到每一个客户，数据挖掘是CRM的必备组件之一”。针对超市客户关系管理方面存在的问题可以通过数据挖掘技术分析及发现和加强客户关系管理，以获得较大的商业价值。 　　有很多成功使用数据挖掘的案例。比如，沃尔玛（Wal-Mart）使用数据挖掘技术，其数据库拥有7000兆字节的数据，主要是关于其销售、存货、运输中的商品、市场统计、顾客统计、财