零售CRM突破-数据挖掘

　　北京某商场实行会员积分制，CRM系统根据会员积分卡建立。会员在购物时可以凭积分卡享受一定的折扣，并根据消费金额进行积分。同时，他们还可以每年在商场获得商家的折扣券。

　　会员卡收集的信息主要是会员的个人信息，包括性别、联系方式、居住地址等。同时，由于会员在消费时需要刷卡才能获得积分并享受折扣，所有会员的每一个消费信息都包括消费金额、购买时间、购买商品名称、购买商品的促销折扣和总折扣。但商场只利用这些信息作为积分兑现的依据，对长期未到店的用户进行短信推广。事实上，它只使用CRM数据库中的一小部分信息，并没有深入利用大量会员购物细节。

　　在周边商场不断打折促销的压力下，商场采用同样的折扣手段吸引消费者，但效果不佳，商场营业额停滞甚至下降。面对困难，商场决定深入挖掘用户数据，希望对商场会员采取有针对性的促销措施，避免客户流失。

　　CRM是步枪数据挖掘的弹药。

　　针对这种情况，本尼菲咨询数据挖掘高级顾问刘斌认为，传统企业管理的优势通常体现在后台，ERP系统帮助企业优化内部业务流程，提高生产效率。面对前台不可预测的市场，企业往往缺乏真正有效的工具帮助，如：哪些产品最受欢迎，哪些客户喜欢购买哪些产品，原因是什么，有多少回头客，什么类型的客户给企业带来现金流，什么类型的客户给企业带来利润，哪些用户有增长能力，哪些用户有离开的倾向，离开的原因是什么，等等，大多数企业只能依靠经验推测，CRM系统的应用仅限于浅层，许多数据没有转化为帮助客户使用知识，而只是作为一个数据被忽略了。

　　目前，CRM系统为企业提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统，帮助企业充分利用客户管理资源，也为企业在电子商务时代从容面对客户提供了科学的手段和方法。目前，所有企业面临的一个共同问题是，企业数据量非常大，但真正有价值的信息却很少。如何有效利用这些海量信息是大多数企业面临的重大问题。

　　大量的调查和行业分析师明确表示，建立和维护客户关系是获得竞争优势的唯一和最重要的基础，这是网络经济和电子商务改变传统商业模式的直接结果。实现这一目标的有力武器是数据挖掘。

　　数据挖掘和CRM之间的关系类似于枪和子弹之间的关系。CRM是一种步枪，而数据挖掘工具为步枪配备了强大的弹药。这种组合将成为企业赢得市场和市场成功的有效帮助。

　　数据分析形成精细营销的会员分类。

　　那么，如何深入挖掘用户数据呢?我们来看看这个商场是怎么做到的。

　　首先，该购物中心根据用户的消费金额和消费频率对用户进行分类，并定期对消费金额较高的关键客户进行电话回访，以确保高端客户的稳定性。在这一环节中，数据挖掘团队首先平均用户的消费金额和消费频率，然后将每个用户的消费频率和消费金额与平均值进行比较，获得与平均值有显著差异的用户，并通过进一步的电话和短信访问区分高价值客户和低价值客户。然后将高价值用户的消费金额与消费频率交叉，进一步细分高价值用户。其次，分析师根据用户的消费频率和购物习惯对用户进行分类。根据对会员的电话访问结果和消费数据的分析，建立了会员的购物模式分类模型。通过聚类分析，将会员分类到各个细分类别，然后通过与商场一线人员的实际沟通，进一步纠正分类结果。对每个新成员进行判断和分析后直接归入其类型，经过一段时间的观察，可以进行有针对数据的营销推广(如图1所示)。

　　持有会员卡消费一定频率后，模型自动判断商场用户的购物类型和习惯，将会员细分为价格敏感型、超市购物型、品牌忠诚型、附近居住型等不同类型。根据差异分析的结果，商场发现价格变化对价格敏感用户的差异影响达到87.2%，其他类型的用户群体在差异测试中也显著反映了其主要影响因素。

　　这一结果首先应用于有针对性的定制营销。商场有针对性地发送不同的促销信息，包括对价格敏感的用户。在推送内容上，他们主要关注折扣促销信息，并通过短信准确地将他们习惯在商场购买的商品的相关折扣促销信息推送到他们手中。对于品牌忠诚消费者，他们有选择地推送相关品牌的新产品上市、价格推广等信息。同时，通过与用户的频繁接触，定期维护和更新用户的个人信息，使商场有能力通过邮件直接将过去需要消费者到店领取的优惠券发送给消费者(如图2所示)。

　　第二阶段，根据当地消费者和购物中心会员的购物习惯，根据消费者的购物习惯，将当地消费者习惯购买的商品的相关信息推送到共同的促销信息中，以吸引原本在其他地方购买商品的用户在购物中心购买更多相关产品。例如，购买品牌服装的女性消费者通常对化妆品和护肤品有很大的消费需求。过去，由于商场面积大，商场一贯的高端形象，很多消费者在其他商场购买化妆品和护肤品。然而，在挖掘了消费者购物习惯的数据后，商场针对只在商场购买服装的女性消费者，有针对性地根据购物价格推送相关化妆品和护肤品的广告，同时调整了购物渠道的设计，使消费者更容易从服装区到达化妆品区。经过一个月左右的实际测试，商场化妆品和护肤品的销量大幅增加。

　　第三阶段，商场通过前期的努力及分析技术和挖掘技术的初步培训，购物中心加强了自己的用户数据分析团队。在此基础上，购物中心具有初步的数据挖掘模型改进和维护能力，没有大的环境变化。

　　所有会员类别1会员类别2会员类别3会员类别..会员类别n.

　　图1商场根据用户的消费频率和购物习惯对用户进行分类，建立会员购物模式分类模式。

　　有针对性的营销商场数据采集和会员消费分析。

　　图2商场通过对CRM系统数据的收集和分析，对会员进行有针对性的营销。

　　链接

　　如何有效地应用CRM数据?

　　本尼菲数据挖掘分析师建议，RM系统，本尼菲数据挖掘分析师建议：

　　首先，在企业系统建设规划阶段，充分考虑不同部门的近期和长期需求，充分阐述CRM系统实施后可能给企业运营带来的变化，各部门对系统提出自己的期望和要求，统一总结调整后整理为系统建设需求。在此过程中，应充分考虑CRM数据挖掘对企业营销和市场微观环节的影响以及决策支持的重要性。

　　其次，在CRM设计阶段预留足够的升级空间。例如，在设计数据库时，不仅要考虑目前有能力收集的数据，还要为未来可能收集的数据预留足够的空间。

　　同样，系统的设计不仅是收集数据进行统一的提取和分析，考虑未来逐步实现智能数据分析，逐步将真正的商业智能引入系统，需要在数据收集、传输、存储等环节充分考虑这一要求。

　　最后，整个系统的设计应以有效、易用、可扩展性强为基础，充分奠定后台基础。企业CRM系统运行一段时间后，应对CRM运行数据进行全面分析，确保随着商业模式和规模的不断升级，系统可以尽可能无缝地升级——只修改前端应用层面，就可以确保在数据结构没有大变化的情况下，实现对运营管理的有效支持。