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CRM案例：善用數據挖掘

2006/12/06

　　許多公司在沒有明確目標的情況下就創(chuàng)建了數據庫和數據挖掘運作流程。他們開發(fā)了存儲信息的系統(tǒng)，但其中許多信息是永遠也用不上的，這樣就導致了公司投資回報前景暗淡。

　　顯然，在不景氣的經濟環(huán)境中，企業(yè)采用這種方案試圖保持收益率是注定要失敗的。從事數據挖掘軟件業(yè)務的芝加哥 SPSS 公司的總裁 Jack Noona 說："如果您沒有在適當的時間向適當的人提供信息，那又有什么意義呢?"

　　通過預先設定明確的優(yōu)先次序，IT經理在成功推出數據挖掘項目時將占據更有力的位置。部署這些系統(tǒng)可以提高執(zhí)行者的決策水平，并改善自動化系統(tǒng)以及自動化營銷方案中所采用的虛擬決策者和數據庫的性能。

　　對決策者(即數據挖掘的傳統(tǒng)用戶)來說，部署已經升級到了管理信息系統(tǒng)或標準月報。但是與這些早期的更替不同，數據挖掘為管理人員提供了挖掘實時數據并迅速做出更加明智的決策的能力。

　　虛擬決策者系統(tǒng)的數據挖掘主要用于網站。虛擬決策者是一套基于軟件的商業(yè)規(guī)則，當應用于數據時，它可以自動為每個用戶展示確定的商品或提供特殊的服務。

　　開發(fā)并推銷對路的產品

　　在目錄或郵件等營銷活動中，部署數據庫是為了改進公司目標銷售的方法。成功的數據庫營銷應該做到向最可能產生反饋的人發(fā)送銷售材料，系統(tǒng)可以利用最近的采購記錄、地點和人口統(tǒng)計等參數，來決定何人應在何時得到何種目錄。

　　當然，如果決策者沒有得數據，公司是不可能取得成功的。所有公司都擁有一套為決策者提供數據的系統(tǒng)，其目的在于改進而不是創(chuàng)造數據流和進行數據分析。而且，通常該系統(tǒng)是由于行業(yè)環(huán)境或公司商業(yè)理念的變化而部署的。

　　蒙特利爾銀行是加拿大歷史最為悠久的銀行，也是加拿大的第三大銀行。在 20 世紀 90 年代中期，行業(yè)競爭的加劇導致該銀行需要通過交叉銷售來鎖定 1800 萬客戶。銀行智能化商業(yè)高級經理 Jan Mrazek 說，這反映了銀行的一個新焦點--客戶(而不是商品)。銀行應該認識到客戶需要什么產品以及如何推銷這些產品，而不是等待人們來排隊購買。然后，銀行需要開發(fā)相應商品并進行營銷活動， 從而滿足這些需求。

　　在應用數據挖掘之前，銀行的銷售代表必須于晚上 6 點至 9 點在特定地區(qū)通過電話向客戶推銷產品。但是，正如每個處于接受端的人所了解的那樣，大多數人在工作結束后對于兜售并不感興趣。因此，在晚餐時間進行電話推銷的反饋率非常低。

　　幾年前，該銀行開始采用 IBM DB2 Intelligent Miner Scoring，基于銀行賬戶余額、客戶已擁有的銀行產品以及所處地點和信貸風險等標準來評價記錄檔案。這些評價可用于確定客戶購買某一具體產品的可能性。該系統(tǒng)能夠通過瀏覽器窗口進行觀察，使得管理人員不必分析基礎數據，因此非常適合于非統(tǒng)計人員。

　　"我們對客戶的財務行為習慣及其對銀行收益率的影響有了更深入的了解。現在，當進行更具針對性的營銷活動時，銀行能夠區(qū)別對待不同的客戶群，以提升產品和服務質量，同時還能制訂適當的價格和設計各種獎勵方案，甚至確定利息費用。"

　　蒙特利爾銀行的數據挖掘工具為管理人員提供了大量信息，從而幫助他們對于從營銷到產品設計的任何事情進行決策。

　　即時改進網站設計

　　但是，并非所有的決策系統(tǒng)都配置得如此全面。許多數據挖掘配置旨在改進電子商務網站，從而使訪問者停留足夠長的時間來進行選購。

　　圣地亞哥的 Proflowers.com 通過采用 HitBox，即 WebSideStory 的數據挖掘 ASP 服務，使企業(yè)的計劃者在業(yè)務高峰日也能夠對銷售情況做出迅速反應。由于鮮花極易枯萎，Proflowers 不得不均勻地削減庫存，否則可能導致一種商品過快地售罄或庫存鮮花的凋謝。

　　由于日交易量較高，管理人員需要對零售情況進行分析，比如轉換率，也就是多少頁面瀏覽量將導致銷售產生。舉例來說，如果 100 人中僅有 5 人看到玫瑰時就會購買，而盆景的轉換率則為 100 比 20，那么不是頁面設計有問題，就是玫瑰的價格有問題。公司能夠迅速對網站進行調整，比如在每個頁面上都展示玫瑰或降低玫瑰的價格。對于可能過快售罄的商品，公司通常不得不在網頁中弱化該商 品或取消優(yōu)惠價格，從而設法減緩該商品的銷售。

　　采用 HitBox 的優(yōu)勢在于借助便于閱讀的顯示器來展現銷售數據和轉換率。Proflowers 營銷副總裁 Chris d'Eon 說："自己分析數據是浪費時間。我們需要一種瀏覽數據的方式，能夠讓我們即刻采取行動。"

　　提供個性化信息服務

　　對于許多公司而言，創(chuàng)建自動化虛擬決策者系統(tǒng)的第一步是為決策者提供信息，以幫助其設計更好的網站。丹佛的 eBags 旨在針對常旅客銷售手提箱、手提袋、錢包以及提供其它旅行服務。該公司采用 Kana 軟件公司的 E-Marketing Suite 來整合其網站的 Oracle 數據庫、J.D. Edwards 財務系統(tǒng)、客戶服務電子郵件和呼叫中心，從而獲得客戶購買行為習慣方面的信息。數據分析能夠幫助公司確定是哪個頁面導致了客戶的高采購率，并了解是什么內容推動了銷售。

　　eBags 技術副總裁 Mike Frazini 說："我們嘗試展示不同的內容，來觀察哪些內容的促銷效果最好。我們最終的目標是完全個性化。"與設計頁面以鼓勵大部分消費者采購的做法不同，一個個性化的解決方案將不停地創(chuàng)建頁面以適合每個具體的訪問者。因此 ，如果訪問者的瀏覽記錄顯示其對手提包感興趣，網站將創(chuàng)建突出這些商品的客戶化頁面。Frazini 指出，用于當前實施數據挖掘的分析方法也能用于部署自動化的網站定制規(guī)則。

　　尋找基于較少的數據和商業(yè)規(guī)則來創(chuàng)建個性化網頁是客戶化網站減少資源耗費的方法之一。開利(Carrier)公司--位于美國康涅狄格州 Farmington 的一家空調制造廠商--聲稱，僅僅通過利用郵政編碼數據，其升級版 B2C 網站的每位訪問者所產生的平均收益在一個月內從 1.47 美元提高到了 37.42 美元。

　　當客戶登錄網站時，系統(tǒng)將指示他們提供郵政編碼。這些郵政編碼信息將被發(fā)送到 WebMiner 服務器，也就是一個數據挖掘ASP。然后，WebMiner 的數據挖掘軟件將對客戶進行假設，并基于這些假設來展示商品。例如，如果客戶來自富裕的郊外地區(qū)，網站將顯 示出帶有遙控器的空調機;如果客戶的郵政編碼顯示鄰近大量公寓樓，則彈出式廣告將展示窗式空調機。

　　通過采用這種相對簡易的方法，該公司能夠在數秒內生成網頁。Carrier 全球電子商務經理 Paul Berman 說："與通常的想法相反，客戶化電子商務在創(chuàng)建有針對性的服務時并不需要詢問客戶8條或9條信息。我們只需要 1 條信息，而且實際證明效果確實不錯。"

　　和 Carrier 一樣，"音樂家之友"(Musician's Friend)也正在減少用于確定客戶化內容的商業(yè)規(guī)則。它是 Guitar Center 有限公司的目錄和 Web 分支機構，該公司位于加利福尼亞州的 Westlake Village，是一家在音樂器材和演奏設備領域中領先的 "鼠標+水泥" 零售商。

　　客戶化的基礎是確定哪些商品易于一起銷售。為了達到這一目標，"音樂家之友"因特網總監(jiān) Eric Meadows 通過向 ASP Net Perceptions 發(fā)送銷售數據，創(chuàng)建了一個數據庫來包括那些通常一起被采購的商品，比如特定的吉他和吉他盒�，F在，凡是客戶購買數據庫中的主要商品時，Net Perceptions Retail Revelations Suite 將自動展示相關的商品。雖然 Meadows 拒絕提供具體的銷售信息，但他表示每筆定單的商品數有了大幅度提高，并且公司在 18 個月內就收回了 Net Perceptions 工具方面的投資。

　　利用數據庫進行營銷

　　在某種意義上，客戶化的網站是針對傳統(tǒng)的靜態(tài)網站而建立的，這些靜態(tài)網站在數據庫市場推廣中很少使用。為了獲得成功，通過目錄或直接郵寄廣告進行銷售的公司必須在合適的時間把合適的服務送到合適的客戶手中。

　　學生貸款營銷協(xié)會是嘗試這樣做的機構之一。以往，Sallie Mae 機構通過從機構發(fā)起人那里購買貸款來運作學生貸款，從而降低貸款拖欠的風險。作為回報，Sallie Mae 得到了聯邦政府擔保的保護。然而，這些擔保即將結束。作為美國教育有限公司的成員之一，該公司將于 2008 年轉為私營企業(yè)。

　　由于需要對自身進行徹底改造，Sallie Mae 希望充分利用其 1200 萬學生貸款持有者的數據成為一家數據庫營銷商。公司客戶資源管理和數字智能總監(jiān) Kaenan Hertz 說："我們擁有許多有價值的信息埋沒于主機之中，如果我們能夠發(fā)現這些信息，并將其應用于銷售活動中，我們就能夠在這個新業(yè)務領域中勝出。"

　　利用該數據庫，該公司現在能夠了解許多信息，比如，學生們何時畢業(yè)、何時償清貸款、他們住在哪里和更換地址的頻率以及他們是否打算按時支付賬單等。所有這些信息可用于確定他們何時可能購買轎車、再次抵押或訂購長途服務，乃至他們是否具有良好的信用卡風險率。

　　Sallie Mae 通過和許多伙伴合作來提供長途服務、汽車保險和銀行產品。該公司利用 E.piphany 的 E.5 從數據庫中提取數據，生成直接郵寄廣告，并進行其它類型的營銷活動。Hertz 希望該系統(tǒng)能夠使 Sallie Mae 做到，在收件人準備購買第一輛轎車時寄出汽車保險手冊。

　　Hertz 意識到 Sallie Mae 并不健全，沒有太多的歷史記錄數據用于營銷活動。"我們仍然不能確定什么起作用和什么不起作用。"但是他認為，有了龐大的數據庫以及理解數據的工具，公司至少有了一個良好的開端。

　　所有的企業(yè)都需要信息，但這種需要并非同樣迫切，而且信息的打包方式也各不相同。在確定如何使用數據以獲得競爭優(yōu)勢之前，IT 管理人員甚至不應該考慮創(chuàng)建數據庫。

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