电子商务与CRM的

万通商务网讯：近年来、随着越来越多的企业踏网和实施信息化改造、客户关系管理(CRM)成为一个老名词、电子商务对于企业成为踏踏实实的行动、而面对电子商务内部与外部的海量数据、许多企业却步不前 . 对信息化虽有继续投入的热情但缺乏更深入的目标、如何深入挖掘海量的数据找出对于企业发展最有用的信息、为决策提供科学的支持、成了许多企业的最重要任务 . 许多的科研机构和企业在此方面做出了许多成功的实验、这就是数据挖掘(Data Mining)、通过数据挖掘可以有效掘金企业数据 .

　　从CRM到数据挖掘

　　国内厂商信息化过程中、大部分要经历从CRM到数据挖掘的历程、这也是信息化与信息化后对信息的深入分析处理过程、前一部的CRM是基础、是对企业内外部数据的积累过程、后一步数据挖掘是前一步的深入、亦即应对海量数据的冲击、从中找出最有价值的东西 .

　　提到CRM对于广大厂商并不陌生、其本质是对"以客户为中心"商业模式的信息化支撑、是一种改善企业与客户之间关系的新型管理机制 . CRM归根结底是一种企业管理机制的转变、通过在市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关等领域的实施、实现企业从"以产品为中心"的模式转向"以客户为中心"的模式 .

　　CRM的有两个目标：一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户;另一方面通过对业务流程的全面管理降低企业的成本、这种转变的效果也是显而易见的、在帮助企业在拓展新收入来源的同时也改进与现有客户的交流方式 . 随着企业信息化的深入、CRM也需要深入、以适应电子商务的要求、以便于更好地利用CRM的成果、数据挖掘浮出水面 .

　　数据挖掘概念被麻省理工学院专家提出已有十数年时间、近年来得到越来越多研究机构和厂商诸如IBM、微软等的支持与认可 . 它又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery In Database、KDD)、从学术角度指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式 .

　　它的应用价值也正在于利用目前数据有效预测未来、为企业决策服务、它是数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像于信息处理和空间数据分析等多个领域的理论和技术的融合 . 而从商业角度来看、数据挖掘是一种新的商业信息处理技术、其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理、从中提取辅助商业决策的关键性数据 .

　　CRM的实施和电子商务的发展使得数据挖掘越来越重要、一定程度上反映了客户CRM应用和信息化的水平 . 因为信息化水平提高使得客户的信息数据越来越多、而现行的客户管理系统远远不能满足现在企业的需要、需要从客户资料的注重整合和汇总、也就是注重对历史数据的总结这一模式中走出、进而实现对未来情况的预测、亦即对企业发展决策的支持 .

　　事实上在和客户的交易过程中企业会积累越来越多的客户数据、而在电子商务模式下数据达到海量、如果不能对这些数据很好地分析、首先是这些数据的浪费、当然企业也不能很好地了解顾客、并对客户的保持和新客户的发掘起到指导作用 . 因此、如何有效地处理海量客户信息、从中挖掘判断出客户的消费趋向、实施精确营销成为摆在电子商务企业面前的一大问题 .

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