数据挖掘是如何帮助企业开展电子商务环境下的crm的,数据挖掘是如何应用在crm中的?

零售业怎样充分利用crm系统数据进行分析

CRM系统所做的就是收集这些销售人员直接获得或间接挖掘的客户群体的所有详细资料，帮助销售人员初级建立客户资料数据库。销售人员在拥有了丰富的客户资料数据库后，就可以结合自己产品的特点和优势，仔细分析并筛选出可能有需求的潜在客户。

客户差异化分析 要想成交订单，增长业绩，就要满足客户的需求。因此，一旦确认自己的客户，就应该对客户的种类及需求进行差异化分析。

·数据分析 数据分析主要包含：交易趋势分析、月度统计、 会员分析、会员交易额分析、会员等级分析、新老用户比例、会员来源统计、某商品销量统计等。从统计数据中可以直观地进行数据分析，调整商品的销售策略。

数据挖掘技术 如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。 在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。

电子商务与客户关系管理

客户关系管理作为现在热门客户管理思想，在电子商务时代尤为适用。其核心是通过管理顾客信息资源，分析顾客需求，向顾客提供个性化的满意服务，达到和顾客建立长期、稳定、相互信任的关系的目的。传统商务环境下的客户关系存在的局限性 首先，客户概念过于狭隘。

CRM（Customer Relationship Management），即客户关系管理。

客户信息管理：通过收集、整理和分析客户信息，了解客户需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务。客户互动管理：建立多种渠道的客户沟通和交流机制，例如在线客服、社交媒体、邮件等，及时回应客户反馈和投诉，提升客户满意度。

在电子商务环境下，客户关系管理系统CRM是至关重要的工具，用于维护和管理与客户之间的关系。以下是电子商务环境下对CRM系统的需求：客户数据集成： CRM系统应能够集成多个渠道和平台上的客户数据，包括网站、社交媒体、电子邮件、电话和在线聊天等。这有助于建立全面的客户画像。

电子商务（E-business）和客户关系管理（CRM，CustomerManagement）是业界必须探索的话题。

CRM是客户关系管理，电子商务是网上销售系统，一个是管理系统，一个是业务系统，CRM可以和电子商务进行整合，提取电子商务中的交易信息，对消费者行为进行分析，然后进行有针对性的营销。电子商务以销售端为主，侧重于方便快捷的销售方式，面向的客户群体非常散。

CRM如何进行客户数据挖掘

客户细分是CRM实施的前提，通过区分客户群体，企业能够实施精准的市场营销策略，提高客户满意度和企业利润。客户细分可以通过分类或聚类方法实现，比如将客户分为高价值和低价值类别，从而确定影响分类的因素，提取相关数据，并应用算法得出分类规则。 获取新客户方面，客户响应分析至关重要。

想要进行客户数据挖掘，不可缺少的就是客户数据。首先就是要利用多种多样的渠道去收集客户的数据，无论是线下获取还是线上获取的客户数据都可以利用crm系统进行分析，对不同的客户群体采用不同的营销计划，抓住客户的兴趣。

一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模；其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价；最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。

企业借助CRM快速获取潜在客户并高效管理客户的方法有以下3点：第采集精准数据 信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。