0 引言
据国外媒体报道，截至2011年1月，全球网络用户已经突破了20亿。据《第28次中国互联网网络发展状况统计报告》显示，截至2011年6月底，中国网民也达到近5亿。可见，网络已经渗透到人们生活的各个领域，互联网应用极大地方便了人们的生活。其中，电子商务是一项对人们生活带来深刻影响的重要应用之一。
在电子商务中，客户关系管理是一项非常重要的基础性工作。例如：可根据客户喜好针对性地制订营销策略，可针对性地制订促销策略吸引客户，也可给予老客户优惠政策和良好的售后服务来提高客户的忠诚度。然而，随着电子商务规模的不断扩大，商品的种类和个数快速增长，客户或潜在客户的群体非常庞大，客户需要花费大量的时间才能选购到自己需要的商品，企业也不能有效识别潜在的客户。因此，如何有效管理复杂的客户关系，改善用户购物的体验，进而提高企业收益率，成为当前电子商务企业普遍关注的问题。
针对上述问题，本文将讨论个性化推荐技术在电子商务客户关系管理中的应用，分析个性化推荐技术对改善和提高客户关系管理，提高企业竞争力的重要意义。
1 客户关系管理
1.1 客户关系管理概述
客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)是企业利用信息技术管理与客户之间关系。主要手段是通过有意义的交流来了解客户，进而影响客户，其最终目的是提高客户招揽率、客户保持率、客户忠诚度和客户收益率等。
CRM既是一种崭新的、国际领先的，以客户为中心的企业管理理论、商业理念和商业运作模式，也是一种以信息技术为手段，有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的具体软件和实现方法。CRM通过选择和管理有价值客户及其管理，来获取、保持和增加可获利客户，其最终目标是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，并进而全面提升企业业务流程的管理，降低企业成本。
客户关系管理最早出现在美国，但那时的客户关系管理还仅仅是一个萌芽，即通过“接触管理”的方式收集和整理客户与公司联系的相关信息。20世纪90年代中期以后，随着计算机技术及信息处理技术的发展，真正意义的客户关系管理系统得到迅速推广。国内关于CRM研究起步较晚，但通过自己的研发，使得国产的CRM产品更符合中国客户的思维模式和工作流程。近年来，国内外企业将CRM与ERP相结合，并与互联网技术融合，产生了巨大的影响力，进一步开拓了市场空间。
目前在CRM领域，厂商比较多，国外的领导厂商主要有Seibel、Oracle、SAP、Peoplesoft等，国内的CRM厂商主要有TurboCRM、上海中圣、联成互动和上海创智等。
1.2 客户关系管理的作用
随着我国加入世界贸易组织，各行各业逐步迈入了完全竞争的时代。面对经济一体化、资源国际化、信息网络化的形势，中国企业即将面临日益加剧的、来自国内外的双重竞争。这场竞争不仅是人才、技术、产品、服务、市场的竞争，更是一场管理思想、经营理念的竞争。客户关系管理是目前正在兴起的一种新型管理理念，其目的是健全、改善企业与客户之间关系，以提高客户招揽率、客户保持率、客户忠诚度和客户收益率等。实施客户关系管理对降低企业风险、提高企业竞争力等而言具有很重要的作用，具体说明如下：
(1)降低企业市场营销风险。从根本上讲，客户关系就是企业和客户之间存在的相互信任、相互诚信交流、互相以价值服务和价值追求为回报的商业行为。企业通过客户关系管理，可以不断发展潜在客户群体，降低企业经营风险；此外，还可以根据客户的反馈，及时调整影响策略，使其影响方针得到全面贯彻和实施。
(2)提高企业的盈利能力。客户关系管理可以维护良好的客户关系，提高客户的忠诚度；此外，还可根据客户的具体情况，发现潜在客户，并针对性制订营销策略，进而提高企业的盈利能力。
(3)促进企业形成营销优势。客户关系管理可提升企业形象，为企业制订营销策略提供依据，这有助于帮组企业形成有竞争力的营销策略，从而帮助企业形成独特的优势。
(4)提高企业的竞争力。良好的客户关系可帮助企业凝聚大量潜在客户，提高客户的忠诚度，这是支持企业产品营销的重要力量，可大大提高企业的核心竞争力。此外，有效的客户关系管理可帮助企业制订有市场竞争力的营销策略，可提高企业的市场竞争力。
1.3 电子商务中客户关系管理
相对于传统的客户关系管理，电子商务环境下的客户关系管理是一种利用信息技术所开展的新型客户关系管理。尽管他们的最终目的都是满足客户需要，让客户满意，进而提升企业的竞争力、提高企业盈利能力。但是，电子商务环境中的客户关系管理仍然是机会与挑战共存。首先，电子商务环境下，企业和客户问的交流更加频繁、方便和快捷。企业与客户交流中保留下大量的数据，而这些数据都与客户行为有关，在一定程度上反映了客户行为特征，都可用于建立或改善客户关系。但遗憾的是，这样的海量数据至今尚未得到充分的挖掘和利用。因此，对电子商务企业而言，尽管其有着获取客户关系数据的便利，但也存在如何从海量数据中及时发现有用知识，提高数据利用率的巨大挑战。
为了有效利用电子商务环境中海量客户关系原始数据，帮助企业获取有价值的潜在客户、提高企业竞争力和盈利能力，本文将采用基于个性化推荐的数据挖掘技术来处理客户关系原始数据，进而获取有价值的商业信息。
2 个性化推荐技术
2.1 个性化推荐概述
个性化推荐就是一种个性化的信息过滤技术。它包括两方面的工作：第一，对用户是否对某种资源感兴趣的程度进行预测，第二，根据用户兴趣与爱好，向其推荐最感兴趣的资源。在电子商务环境中，个性化推荐就是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
2.2 常用个性化推荐技术
自从上个世纪90年代，国内外学者就开始研究资源推荐技术，并根据一些具体的应用需要开发了一些资源推荐系统。经过二十来年的发展，产生了一系列的个性化推荐技术，其中比较常用的推荐技术有：
(1)基于规则的推荐技术
基于规则的推荐技术是根据用户统计数据、静态特征文件或会话历史，指定若干规则。系统根据这些规则为特定的用户提供特定的资源。一个规则本质上是一个If-Then语句，规定了在不同的情况下如何提供不同的资源。规则可以由用户定制，也可以利用基于关联规则的挖掘技术来发现。基于规则的推荐过程可描述为：根据当前用户浏览过的感兴趣的内容和预先定制的规则，确定用户未阅读但可能感兴趣的内容，然后根据规则的支持度(或重要程度)，将这些内容排序并展现给用户。
(2)基于内容的推荐技术
基于内容的推荐技术根据用户浏览的历史资源建立用户兴趣模型，然后对推荐资源的内容进行分析，并通过将资源内容和用户兴趣信息进行比较的基础上作出推荐。在该方法中，通常使用资源的关键词等特征对资源进行表征，并根据用户对这些关键词的兴趣或喜好来预测用户对新资源的喜好程度，进而作出相关推荐。
(3)协作推荐技术
协作推荐技术的原理是利用用户访问行为的相似性来相互推荐用户可能感兴趣的资源。该方法的基本思路是发现具有相同兴趣的用户兴趣小组，并使用用户评价表来维护不同用户对各种资源作出的评价，并据此作出推荐。具体方法是，首先根据用户的历史访问记录和特定的相似度函数，计算与其访问行为最为相近的邻居用户。然后，将其邻居用户访问过但该用户未访问过的资源作为候选推荐资源集，预测该用户对这些候选资源感兴趣的程度，并挑选其中最可能为该用户所喜好的资源作为推荐资源集并推荐给该用户。
3 个性化推荐在电子商务CRM中的应用
在电子商务环境中的客户关系管理中，个性化推荐技术具有无法比拟的优势。首先，个性化推荐技术可帮助识别客户购买行为、发现客户购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的客户保持力和满意度。更为重要的是，个性化推荐技术可以运用数据挖掘的技术手段发现用户的兴趣及其变化，能够在最合适的场景与时机，通过最合适的渠道，把合适的产品推荐给合适的用户。显然，个性化推荐技术对改善电子商务客户关系管理中具有重要的意义和应用价值。具体应用主要体现在以下几个方面：
3.1 识别潜在客户群
在传统的营销模式下，企业往往通过市场调研和调查问卷等形式来发现潜在的客户群体。然而，由于客户通常不愿意主动透露自己的兴趣爱好等隐私信息，所以在参与市场调查时，所表达的信息可能不准确，从而造成一种假象。另外，市场调研和调查的对象未必具有代表性，可能不能正确地反映市场信息。因此，发现和识别客户比较困难。个性化推荐技术是建立在对客户与电子商务企业交流的历史数据进行挖掘与分析的基础上。由于这些历史数据是对客户历史行为的记录，最能反映客户真实的兴趣和爱好。据此，电子商务企业可以准确地发现潜在的客户群。
3.2 帮助制订灵活的营销策略
通过分析客户的兴趣爱好，可以对客户群进行分类管理，并根据不同的定位针对性地制订营销策略，使得不同的客户均能找到最适合自己的营销模式。此外，个性化推荐技术还能发现客户不断变化的兴趣，并根据兴趣变化的趋势对客户的未来兴趣进行预测。因此，个性化推荐技术可以把握未来市场的先机，有助于制订具有前瞻性的营销策略，提高企业把握市场、适应市场的能力以及市场竞争力。
3.3 提高企业盈利能力
个性化推荐技术的最根本任务是在最佳时机将最合适的资源推荐给最合适的用户。显然，在电子商务环境下，应用个性化推荐技术可以帮助客户选择其最可能购买的产品，同时也大大缩短客户选择商品的时间，提高了用户购物的便利性，给用户带来了全新的体验。另外，个性化推荐也为客户推荐了其可能购买的产品，在很大程度上刺激了客户的购买欲望，进而提高了企业的销售额，提高企业的盈利能力。
3.4 提高客户忠诚度，维护稳定的客户群
个性化推荐技术能够帮助客户寻找自己最希望购买的产品，缩短了查询的时间，这给客户带来了便利。其次，个性化推荐技术能帮助企业对客户进行分类，并制订与之相适应的营销策略，这使每个客户都能享受到自己所希望的服务。这些便利和服务将是提高客户忠诚度的最佳动力，有助于维护相对稳定的老客户群，同时还可吸引更多的新客户。
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本文标题：个性化推荐技术在电子商务CRM中的应用
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