客户档案动态集成的处理方案

者可根据每天的玩具购买量预见高档书包等商品的购买趋势,修正促销邮件的产品目录,促进另类商品的销售,抓住商机;⑤发现异常并采取恰当措施:统计出巨量数据中某客户或某类客户的异常变化,可以采取有针对性的措施促销商品。如系统检测到某类客户的交易量突然普遍减少,可以进一步查明造成这种差异的原因,如果是由于客户所在的行业效益整体滑坡,就有必要调整安排的促销资源,减少商品积压,同时更新此类客户的信息。在巨量数据的情况下,传统的方法对这些异常往往很难及时检测,从而错过决策良机;⑥跟踪关键成功因子:应用基于人工神经网络方法和遗传算法[4],通过适当的案例学习,可以帮助高层营销经理把握营销的大势。 <BR>    此外,客户档案数据库中存贮的数据,比较全面准确地反映营销计划生产的效果。因此利用这些信息反过来可以评估营销计划的准确性,测量各种运营参数等;可以从中发现变化趋势、产品的成本和利润、有价值的细分市场等。 <BR><IMG src="/eWebEditor_new/uploadfile/20101020085041402.jpg" border=0> <BR><BR>    3　客户档案集成方法 <BR><BR>    客户档案是客户关系管理的基础,也是客户的具体模型,它是一个集成的动态系统。图2是利用数据挖掘技术生成客户档案的集成方法。其功能概要如下。 <BR>    1)客户基本数据库包括客户的联系资料、信用等级、家庭结构、业余爱好、收入情况、从事的职业、生日情况等信息;交易数据库包括交易的详细记录、订货情况、合同完成情况等,依据交易数据库的交易量,挖掘出的产品间销售关系,可以进行销售预测;产品数据库即企业现有的或能够提供的产品或服务的数据库。它们是系统的基础,可从现有业务系统中获得这些数据。 <BR>    2)通过客户基本数据库与交易数据库的对