0 引言
随着现在企业之间的竞争，客户资源逐渐成为企业关注的方面，怎样为客户提供更好产品和服务，制定个性化客户策略，成为了企业的急切关心的问题，这也促使了CRM(Customer Relationship Management，客户关系管理)的发展。CRM是一种基于客户的管理理念，通过对客户相关资料建立数据库并加以分析，作为质量升级、产品推广的依据，从而对相关工作和策略进行转变改善，提升企业在客户心目中的地位，进一步发展客户。
1 CRM中数据挖掘模型的建立
1.1 数据挖掘算法分析
1.1.1 COBWEB算法
概念聚类是进行人工智能分类的一种方法，它通过统计学途径，利用概率度量对一组未处理的数据进行处理，产生一个分类模式，并且对各个聚类进行特征描述。作为概念聚类算法一种的COBWEB算法通过分类树的形式来创建层次聚类，其对聚类的数目能够实现动态调整，以“分类属性一值”对作为处理对象，利用一个匹配函数来寻找“最佳”匹配分类路径，将对象构造分类树形式。
但是COBWEB算法有一定的局限性：①该算法的前提是每个属性中的概率分布上不相关联的，但实际中数据交错联系，这个前提并不能保证。②算法的时间和空间复杂度受到由聚类的概率分布表示的属性的数目和每个属性的值的数目的影响。③由于算法假设的数据时高度平衡的，但是这个假设不是经常成立的。
1.1.2 粗集(Rough Set)
粗集(Rough Set)理论作为一种处理不精确、不确定与不完全数据的数学理论，它能有效的进行数据约简，提取有用信息，简化决策规则，提高决策效率。粗集理论使用“下近似”和“上近似”的概念来处理不确定问题，不需要任何关于数据的先验信息，而是直接从数据中获取规则知识。
1.1.3 遗传算法(Genetic Algorithm)
遗传算法是一种很好的具有学习功能的算法，它不仅可以对规则进行优化和求精，还能从现有的规则中获取未发现得新知识。即产生使系统更适合于环境的新规则，并能对以前的规则给予新的可信度，而且可以淘汰出不再符合条件的旧规则，从而能对知识库进行化简智能处理。
1.2 数据挖掘算法在CRM中建模应用
1.2.1 基于COBWEB算法和粗集的客户价值聚类分析
CRM系统最重要的功能是能够通过数据分析，得出客户的价值分类，从而对不同客户做出相应的决策。该文提出COBWEB算法与粗集理论结合的客户价值聚类分析方法，首先利用粗集理论对不平衡、不一致的客户数据进行约简处理，而后利用COBWEB算法对处理过的数据沿着一条最佳的分类路径进行分类，最后得出客户价值聚类。这种方法既能克服COBWEB算法的局限性，又能得出高效准确的客户价值分类。
利用以上方法对客户测试数据表1进行价值聚类分析，分为4类，分别为{1，5}，{3，7}，{2，8，9}，{4，6，10}。
表1 客户测试数据
1.2.2 基于遗传算法的客户的需求挖掘
该文利用遗传算法对客户数据进行挖掘，淘汰客户不再感兴趣的产品服务，并且对客户信息就交叉重组，产生使系统更适合于环境的新规则即客户未体验的产品和服务，并能对以前的规则给予新的可信度。
以下为遗传算法对客户需求挖掘的实现步骤：
(1)从客户消费产品表中产生一定数量的初始种群；
(2)对初始种群进行编码，在此进行二进制编码，形成染色体；
(3)利用评价函数计算各染色体的适应值；
(4)进行遗传操作；
(5)如果满足停机条件。解码退出；否则，进行种群替换。然后转(3)。
2 CRM管理系统总体的框架及设计
2.1 CRM体系结构
该文所设计的CRM系统结构总体分为数据库层、算法层、建立模型层、应用层5部分。系统的最底层是客户数据库，在此基础上分别利用粗集与COBWEB算法结合的分类方法以及遗传算法，得出客户价值分类树和客户需求预测。提供给用户进行最终决策。
2.2 CRM详细设计
CRM客户管理系统分为3个功能模块，如图1所示。
图1 CRM系统功能结构图
数据挖掘模块：该模块对其他模块信息数据进行综合约简，然后分析挖掘，使得企业更高效地制定发展决策。其中客户价值分析应用分类树形式，客户需求预测对客户的现阶段的消费趋势进行预测。
客户管理模块：其中客户资料管理是客户信息的收集和整理，是数据挖掘的基础；客户服务管理保证客户满意的售后服务；客户关怀管理即对客户进行个性化服务。
产品服务管理模块：产品服务退货投诉管理和购买管理是对客户消费预测的基础，产品服务价格管理是对价格进行合理制定，保证利润最大化。
3 结语
现在的CRM要融合高效的数据挖掘技术，才能更好地促进其应用，提高企业的产品质量和服务水平，更加准确有效地把握住客户。文中互补了3种挖掘算法的优缺点，构造并设计了能够智能分析客户价值以及预测客户需求的CRM系统，实现了在大量不平衡的客户数据情况下得出准确的客户价值分类和需求预测。由于水平和时间有限，系统细节还有待以后工作中进一步完善。
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本文标题：基于数据挖掘的CRM系统研究
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