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2.1.5客户关系管理发展趋势XII
2.2数据挖掘技术概述XIII
2.2.1数据挖掘的概念XIII
2.2.2数据挖掘的过程XIV
2.2.3常用的数据挖掘算法XV
2.2.4数据挖掘与数据仓库及联机分析处理（OLAP）的关系XVII
2.2.5数据挖掘的发展趋势XIX
第3章天鹏进出口公司CRM系统分析XX
3.1项目背景介绍XX
3.2天鹏进出口公司实施CRM的可行性分析XXI
3.3天鹏进出口公司实施数据挖掘的可行性分析XXII
3.3.1天鹏进出口公司CRM系统中数据挖掘的可行性XXII
3.3.2数据挖掘在客户关系管理中应用的必要性XXIV
3.4天鹏进出口公司CRM系统需求分析XXVI
3.4.1主要业务分析XXVI
3.4.2用例图分析XXVIII
第1章绪论
本章简要介绍了课题提出的背景，本文研究的主要工作和意义，并对本文研究的主要内容、论文结构和关键问题进行说明。
1.1研究背景
客户关系管理（CRM——CustomerRelationshipManagement）自1999年初进入中国，并迅速得到国内软件业的关注，同时CRM理念也开始被广泛传播。
最近几年，客户关系管理的概念已经渗透到了各个领域，各个角落。
实施客户关系管理的好处就是可以提高客户满意度、维持较高的客户保留，对客户收益和潜在收益产生积极的影响，这些利益对企业来说都有很大的诱惑力。
然而，许多实施了CRM系统的企业发现他们并没有达到预料的结果，还有更多企业的CRM彻底的失败了。
如何成功地实施一个CRM项目，关键在于如何对客户在与企业交互过程中的各种数据进行收集、分析，挖掘出隐含在数据中的有用信息，然后用分析所得的知识做出决策。
为此人们提出了数据挖掘技术[4][5]，即从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的，但又是潜在的有用信息和知识的非平凡过程。
数据挖掘技术的引入可以帮助企业实现CRM目标。
本论文来源于保定市天鹏进出口集团，旨在解决当前实施CRM项目中的各种问题，建立起实用、高效的客户关系管理系统。
1.1.1客户关系管理在外贸行业的应用现状
1997年GartnerGroup[1][6]提出了客户关系管理的概念，此后，许多研究者纷纷撰文进行客户关系管理的理论研究探讨，并逐步应用于实践。
目前，国外企业对客户关系管理研究的主要议题集中在基于Web的客户关系管理研究、数据挖掘在客户关系管理中的应用、客户声音管理的研究、客户关系管理的ROI定量化研究、客户关系管理的安全与数据隐私问题等。
国内对CRM的研究正式开始于2000年底，它在我国的发展历经了两个阶段。
第一阶段是客户关系管理概念的引入阶段，主要是引进和介绍国外CRM的理论和实践；
第二阶段是客户关系管理的应用阶段，主要是开发一些CRM系统，并应用于企业中。
但就目前国内外贸行业而言，大多还仅仅依靠Outlook管理个人的邮件，联系人和客户，日程和任务，利用CRM形成企业级的数据统一管理和共享的案例还非常少。
根据WTO协定的市场开放进程，外贸行业面临着全球化竞争的严峻考验。
一贯处于观念领先地位的外贸行业对业务管理软件的需求日趋迫切，它们不再满足于早期的以外贸单证制作为主的数据收集和整理，而是需要更加完善的管理企业市场销售服务的客户关系管理方案。
“开源甚于节流”，从以产品为中心转向以客户为中心的企业战略，重点是对客户资源的保持和争夺。
由此可见进行高效的客户关系管理是当今外贸企业的迫切需求。
外贸行业有着跟其他行业不同的显著特点：
贸易性质的多样化、产品结构多样化、业务流程多样化。
这些特点对外贸企业的客户关系管理提出了更高的要求，就目前该行业的客户关系管理存在以下几个公认的问题：
1.大量客户信息无法有效整理和分析，询价和报价历史信息没有统一管理，仅靠OUTLOOK无法做到按客户、联系人甚至按项目、报价、合同、服务请求分别归档，浪费客户资源；
2.历史沉淀下许多有用的销售数据却不能成为决策参考信息，也不能为下一年的产品开发和经营方向做出预测；
3.通过参会，外贸推广获取的大量客户资料缺乏有效和持续的跟踪和挖掘，造成商业机会的流失。
1.1.2数据挖掘技术在外贸行业的应用现状
我国企业在长期的经营过程中积累了海量的客户信息，如何从中发现客户的行为规律正是CRM的核心和难点。
从20世纪90年代起，出现了一种全新的技术——数据挖掘（DataMining,DM），用以对大规模的数据进行探索和分析，揭示数据中隐藏的、未知的规律性[3]。
国际上对数据挖掘的研究起步较早，研究内容涉及到数据挖掘的多个方面。
如W.H.Inmon（1993）提出了数据仓库（DataWarehouse,DW）的概念，解决了数据挖掘的前期数据准备问题；
Friedman（1997）列出了支持数据挖掘的四个主要技术；
JiaweiHan（2000）全面介绍了数据挖掘的相关内容等[8]。
在国内，数据挖掘的讨论主要集中于对数据挖掘相关算法的介绍和修正。
郑泽芝（2000）、高峰（2000）修正了经典的Apriori算法，提高了关联规则挖掘的效率；
熊肖华（2002）讨论了模糊理论在关联规则挖掘中的应用；
刘夫涛等（2000）将变量聚类和样本聚类结合起来，使分类性能有了较大提高；
中国人民大学统计学系数据挖掘中心（2002）则集中讨沦了决策树技术的概念和应用[15][16]。
国内的数据挖掘研究一般是计算机领域的专业研究，专门面向外贸行业CRM系统的应用研究还远远不够。
1.1.3数据挖掘技术在客户关系管理中的应用现状
数据挖掘是从海量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程，它在CRM中的应用主要表现在对客户信息的分析和处理上，它能从表层数据中挖掘出蕴含的深层知识。
正是基于这一点，许多CRM的解决方案中越来越重视数据挖掘在其中的应用。
例如EnterpriseMiners是SAS公司推出的数据挖掘工具。
它支持关联、聚类、决策树、神经元网络和经典回归技术。
它适用于外贸企业在数据挖掘方面的应用和CRM的决策支持应用。
国内目前也有软件公司开发出了自己的CRM产品。
例如长沙创智公司的PowerCRM、上海TurboCRM信息科技公司的TurboCRM、北京联成互动软件公司的MyCRM。
但他们的CRM产品大部分停留在对客户信息的收集和统计上，对数据挖掘部分比较弱化。
1.2研究意义
我国外贸行业对客户关系管理的研究和实践才刚刚起步。
要想在强烈竞争中立于不败之地，就必须结合自身的情况，采用先进的管理思想和技术手段，走一条有特色的CRM之路。
随着CRM在我国的进一步发展，外贸行业对CRM中数据挖掘部分的要求也会越来越高，因此加强数据挖掘技术在CRM方面的应用研究，有利于促进我国外贸行业CRM应用水平的提高。
主要表现如下所示。
1.挖掘潜在的客户，提高市场占有率。
如何快速发现更多潜在的客户，对一个外贸公司来说是至关重要的，获取一个新客户大都是从潜在客户信息开始的。
潜在客户信息主要包括Web上留言者、网上检索者、拨打免费电话者和填写申请表者的相关信息。
通过数据挖掘可以对潜在客户信息进行分类和聚类分析，再由模式分析预测哪些可能成为新客户，以帮助业务人员找到正确的合作客户。
Web数据挖掘还可以揭示客户的行为习惯，发现在不同情况下有相似行为的新客户，帮助公司识别出潜在的客户群，并提高对市场活动的响应力，采用积极的营销策略，不断挖掘新客户，从而提高市场占有率。
2.提供个性化服务。
留住客户的竞争越来越激烈，公司获得新客户的成本也在不断地上升，因此保持原有客户对外贸公司来说就显得越来越重要。
数据挖掘可以把信息系统中的大量客户分成不同的类，针对不同的类提供不同的个性化服务来提高客户的满意度，从而留住客户。
3.客户盈利能力分析和预测。
对一个公司来讲，如果不知道客户的经营情况，就很难做出合适的市场策略。
很显然，不同客户对于公司来讲，其价值是不同的。
数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，识别最有价值的客户以及这些客户过去的状态变迁，帮助公司制定适合的市场策略。
4.客户信用风险预警和控制。
利用数据挖掘对公司信息管理系统中大量的数据进行分析和处理，可采用神经网络算法建立模型，然后对现有客户进行测试，探查出具有诈骗倾向的客户；
也可采用数据挖掘中的孤立点分析技术，在对客户群进行分析时，找出与其他客户不同的客户来进行防范。
对客户的信用风险进行分析和可能发生的欺诈行为进行预测，以便及时地对各种信用风险进行监视、评价、预警和管理，进而采取有效的监督措施，在信用风险发生之前对其进行预警和控制。
总之，数据挖掘在中小外贸企业中的广泛应用，能够及时开拓营销渠道，挖掘潜在的有价值的客户信息，针对不同的客户群及时提供不同的个性化服务，可以提高客户的满意度和忠诚度，提升客户信用的预测性和抗风险的能力，从而提高企业对市场的响应力和智能化水平。
例如预测发展趋势、辅助决策、对客户进行分类、挖掘潜在客户等等。
所以本论文的研究具有一定的理论价值和现实意义。
1.3研究内容
保定市天鹏进出口公司主要从事五矿机械设备、纺织品、农产品、服装等不同类型100多项产品的进出口业务。
随着公司客户的不断增加，为了减少公司的投入以及更有效的利用公司现有的资源，将所有客户适当分类势在必行。
公司要求结合行业特点，对其客户合理分类，为公司进行各种业务决策和服务活动打好基础，这也是该公司实施CRM的主要目标之一。
据此，本文主要研究数据挖掘技术在客户关系管理领域的实际应用，以建立满足天鹏进出口公司需求的CRM系统。
具体内容如下。
（1）研究客户关系管理的概念、技术要求和功能、分类、面临的问题和发展趋势；
（2）研究数据挖掘技术的概念、过程、常用算法，以及数据挖掘与数据仓库、联机分析处理（OLAP）的关系和未来发展趋势；
（3）研究数据挖掘在客户关系管理系统中应用的可行性和必要性；
（4）建立UML用例图、活动图和状态图，对天鹏进出口公司CRM系统需求进行可视化建模；
（5）比较各种数据挖掘分类算法的特点，建立天鹏公司CRM系统的ID3算法和朴素贝叶斯算法的分类模型；
（6）针对企业需求，对ID3算法生成的决策树进行剪枝和分类规则的提取；
（7）建立该CRM系统的数据仓库，提出数据仓库建立过程中的主要问题以及解决对策；
（8）完成在SQLServer的AnalysisServices平台上OLAP功能的实现和Microsoft决策树模型的建立；
（9）利用VML技术将本文研究的CRM系统挖掘结果以图表和列表形式展现。
（10）从训练模型、测试模型和应用模型三方面测试数据挖掘技术在该CRM系统中的应用情况。
1.4论文组织结构
绪论，首先从客户关系管理、数据挖掘技术以及两者的结合应用方面介绍论文研究的背景，然后对论文研究的意义和本文的主要内容进行介绍。
客户关系管理及数据挖掘技术，针对客户关系管理，该章首先根据众多国内外著名公司以及学者对CRM的理解，对客户关系管理的概念进行了归纳，接着介绍了CRM的技术要求和功能，然后对运营型、分析型和协作型CRM的三种分类进行了详细介绍，最后阐述了客户关系管理面临的问题和发展的趋势。
针对数据挖掘技术，介绍了数据挖掘的概念，接着对数据准备、数据挖掘和结果表达这三个挖掘过程进行了解释，然后列举了决策树算法、人工神经网络、遗传算法、粗糙集方法、统计分析方法、模糊集方法等多种算法的原理和特点；
最后阐述了数据挖掘与数据仓库、联机分析处理OLAP的关系以及数据挖掘的发展趋势。
天鹏进出口公司CRM系统分析，首先对项目背景进行介绍，列举了天鹏公司中旧的客户关系管理方法中存在的问题；
然后阐述了CRM和数据挖掘技术在本公司中应用的可行性及必要性；
设计了天鹏进出口公司的业务流程图，用例图、活动图、状态图等，对该公司的CRM系统进行需求分析。
天鹏进出口公司CRM系统设计，首先阐述了系统的设计目标，接着介绍了系统功能和结构的设计，然后在构造好的用于分类的数据源组基础上，针对贝叶斯分类算法和决策树分类算法特点，建立天鹏进出口公司CRM的分类模型，比较算法优缺点，选取ID3算法作为本系统应用的分类算法，然后对所选方法中决策树的生成、剪枝以及分类规则的提取进行详细研究。
天鹏进出口公司CRM系统的实现，首先描述了CRM中数据仓库的体系结构，并在OLTP数据库的基础上建立了系统数据仓库模型，提出了数据仓库建立过程中的主要问题以及解决对策。
然后介绍了在SQLServer的AnalysisServices平台上OLAP功能的实现和Microsoft决策树模型的建立。
最后利用VML技术将该CRM系统挖掘结果以图表和列表形式展现，对挖掘结果进行分析，并对数据挖掘技术在该CRM系统中的应用效果进行测试评价。
第2章客户关系管理及数据挖掘技术
客户关系管理是现代管理科学和信息技术结合的产物，是企业最终实现电子化、运营目标所使用的软硬件系统及集成的管理方法、解决方案的总和。
它以客户为中心，通过再造企业组织体系和优化业务流程，展开系统的客户研究，从而提高客户的满意度和忠诚度，提高运营效率和利润收益。
随着企业信息管理系统的广泛应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析功能，从而更好地对决策或科研工作提供支持。
正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘（Data
Mining）技术得到了长足的发展。
数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现（Knowledge
Discover
Database，KDD），是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程[10]。
2.1客户关系管理概述
2.1.1客户关系管理的概念
客户关系管理（CRM——CustomerRelationshipManagement）自GartnerGroup提出概念以来，许多研究机构都基于自己的理解提出了CRM的不同定义。
1.CRM的首创者GartnerGroup认为，CRM是迄今为止规模最大的IT概念，它将看待客户的概念从独立分散的单个部门提升到了企业的层面，虽然与每个客户的具体交互行为是由每个部门来完成的，但是却是企业对客户全面的责任[1][6]。
CRM可以为企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。
2.著名咨询机构Hurwitzgroup认为，CRM的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程[7]。
CRM既是一套原则制度，也是一套软件和技术。
它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。
CRM应用软件将最佳的实践具体化并使用了先进的技术来协助各企业实现这些目标。
CRM在整个客户生命期中都以客户为中心，这意味着CRM应用软件将客户当作企业运作的核心。
3.蓝色巨人IBM对CRM的定义包括两个层面的内容。
首先是企业的商务目标，企业实施CRM的目的，就是通过一系列的技术手段了解客户目前的需求和潜在客户的需求。
其次，企业要整合各方面的信息，使得企业对某一个客户的信息了解达到完整性和一致性[19]。
企业对分布于不同的部门，存在于客户所有接触点上的信息进行分析和挖掘，分析客户的所有行为，预测客户下一步对产品和服务的需求。
分析的结果又反馈给企业内的相关部门，相关部门根据客户的需求，进行一对一的个性化服务。
IBM所理解的客户关系管理包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个商业过程。
4.Oracle认为CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施与企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域[2]。
CRM的目标是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；
另一方面通过对企业流程的全面管理降低企业的成本。
CRM既是一种概念，也是一套管理软件和技术。
利用CRM系统，企业能搜集、追踪和分析每一个客户的信息，从而知道他们是谁，他们需要什么，并把客户想要的送到他们手中。
CRM还能观察和分析客户行为对企业收益的影响，使企业与客户的关系及企业盈利都得到最优化。
归纳众多国内外著名公司以及学者对CRM的理解，我们可以从以下几个层面来理解CRM。
1.CRM是一种现代经营管理理念。
2.CRM包含的是一整套解决方案。
3.CRM意味着一套应用软件系统。
2.1.2客户关系管理的技术要求及功能
1.CRM的主要技术要求
（1）商业智能和信息分析能力
（2）对客户互动渠道进行集成的能力
（3）支持网络应用的能力
（4）建设集中的客户信息仓库的能力
（5）对工作流进行集成的能力
（6）与ERP进行无缝连接的能力
2.CRM的基本功能
（1）客户管理。
主要功能有：
客户基本信息；
与此客户相关的基本活动和活动历史；
联系人的选择；
订单的输入和跟踪；
建议书和销售合同的生成。
（2）联系人管理。
主要作用包括：
联系人概况的记录、存储和检索；
跟踪同客户的联系，如时间、类型、简单的描述、任务等，并可以把相关的文件作为附件；
客户的内部机构的设置概况。
（3）时间管理。
日历；
设计约会、活动计划，有冲突时，系统会提示；
进行事件安排，如会议、电话、电子邮件、传真；
备忘录；
进行团队事件安排；
查看团队中其它人的安排，以免发生冲突；
把事件的安排通知相关的人；
任务表；
预告、提示；
记事本；
电子邮件；
传真。
（4）潜在客户管理。
主要功能包括：
业务线索的记录、升级和分配；
销售机会的升级和分配；
潜在客户的跟踪。
（5）销售管理。
组织和浏览销售信息，如客户、业务描述、联系人、时间、销售阶段、业务额、可能结束时间等；
产生各销售业务的阶段报告，并给出业务所处阶段、还需的时间、成功的可能性、历史销售状况评价等等信息；
对销售业务给出战术、策略上的支持；
对地域（省市、邮编、地区、行业、相关客户、联系人等）进行维护；
把销售员归入某一地域并授权；
地域的重新设置；
根据利润、领域、优先级、时间、状态等标准，用户可定制关于将要进行的活动、业务、客户、联系人、约会等方面的报告；
提供类似BBS的功能，用户可把销售秘诀贴在系统上，还可以进行某一方面销售技能的查询；
销售费用管理；
销售佣金管理。
（6）电话营销和电话销售。
电话本；
生成电话列表，并把它们与客户、联系人和业务建立关联；
把电话号码分配到销售员；
记录电话细节，并安排回电；
电话营销内容草稿；
电话录音，同时给出书写器，用户可作记录；
电话统计和报告；
自动拨号。
（7）营销管理。
产品和价格配置器；
在进行营销活动（如广告、邮件、研讨会、网站、展览会等）时，能获得预先定制的信息支持；
把营销活动与业务、客户、联系人建立关联；
显示任务完成进度；
提供类似公告板的功能，可张贴、查找、更新营销资料，从而实现营销文件、分析报告等的共享；
跟踪特定事件；
安排新事件，如研讨会、会议等，并加入合同、客户和销售代表等信息；
信函书写、批量邮件，并与合同、客户、联系人、业务等建立关联；
邮件合并；
生成标签和信封。
（8）客户服务。
服务项目的快速录入；
服务项目的安排、调度和重新分配；
事件的升级；
搜索和跟踪与某一业务相关的事件；
生成事件报告；
服务协议和合同；
订单管理和跟踪；
问题及其解决方法的数据库。
（9）呼叫中心。
呼入呼出电话处理；
互联网回呼；
呼叫中心运行管理；
软电话；
电话转移；
路由选择；
报表统计分析；
管理分析工具；
通过传真、电话、电子邮件、打印机等自动进行资料发送；
呼入呼出调度管理。
（10）合作伙伴关系管理。
对公司数据库信息设置存取权限，合作伙伴通过标准的Web浏览器以密码登录的方式对客户信息、公司数据库、与渠道活动相关的文档进行存取和更新；
合作伙伴可以方便地存取与销售渠道有关的销售机会信息；
合作伙伴通过浏览器使用销售管理工具和销售机会管理工具，如销售方法、销售流程等，并使用预定义的和自定义的报告；
产品和价格配置器。
（11）知识管理。
在站点上显示个性化信息；
把一些文件作为附件贴到联系人、客户、事件概况等上；
文档管理；
对竞争对手的Web站点进行检测。
（12）商业智能。
预定义查询和报告；
用户定制查询和报告；
可看到查询和报告的SQL代码；
以报告或图表形式查看潜在客户和业务可能带来的收入；
通过预定义的图表工具进行潜在客户和业务的传递途径分析；
将数据转移到第三方的预测和计划工具；
柱状图和饼图工具；
系统运行状态显示器；
能力预见。
（13）电子商务。
主要功能：
个性化界面、服务；
网站内容管理；
店面；
订单和业务处理；
销售空间拓展；
客户自助服务；
网站运行情况的分析和报告。
2.1.3客户关系管理的分类
CRM通常分为三类，一类是运营型CRM（操作型CRM或流程型CRM），也就是所谓的前端办公室应用，包括销售自动化、市场自动化、服务自动化等应用，以及前端办公室和后端办公室的无缝集成；
一类是分析型CRM，它以数据仓库为基础，运用数据挖掘、OLAP、交互查询和报表等手段，了解客户的终身价值、信用风险和购买趋向等；
一类是协作型CRM，它基于多媒体联系中心和统一的接入平台，为客户提供交互服务，收集客户信息。
运营型CRM（OperationalCRM），基于企业的前端的各个业务流程上，通过对销售、市场、客户服务等业务流程进行重新规划和调整[21]。
无论是销售自动化（SFA），还是利用呼叫中心的交互式客户关怀（InteractiveCustomerCare），都比较注重工作流的管理。
在CRM发展的历程中，运营型CRM的应用，企业能够加深对CRM的理解，初步建立起以“客户为中心”的企业文化，相关的基础数据也从无到有地建立起来。
运营型CRM主要针对企业的核心任务——销售流程上的规范和量化管理，实现销售的自动化和智能
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