網店客戶數據挖掘論文范文第1篇
1 客戶流失預測常用技術
客戶流失分析與建模是應用數據挖掘技術新的應用。簡言之，預測模型是從數據庫中發現模式，用于對未來的預測，客戶流失預測模型簡單的說就是從客戶數據倉庫中提取一定量的訓練樣本，經過預處理后形成訓練集，通過數據挖掘方法形成預測模型，通過預測模型對新樣本進行分類，預測出客戶是否具有流失可能性。
網店客戶數據挖掘論文范文第2篇
1 Web使用挖掘對于網店的作用
Web使用挖掘在網店運營中的作用主要體現以下三個方面: (一) 實現客戶分級。通過Web使用挖掘進行客戶細分, 依據挖掘結果預測客戶長期價值, 對不同類型客戶進行差異化的投入, 保留有價值客戶。 (二) 構建自適應網店。對大量的用戶歷史數據進行Web使用挖掘, 得到客戶的瀏覽模式和消費習慣, 依此自動地調整網頁的組織和表示。向客戶推薦他有興趣和需求的產品, 從而實現智能化商品推薦。 (三) 實現客戶關系管理功能。通過定義Web使用日志的超維數據立方, 將Web使用數據與網店應用數據有機地結合在一起。這樣就可以利用數據挖掘方法與技術來實現一對一服務、保留顧客、交叉銷售等等客戶關系管理功能。
2 Web使用挖掘的過程模型
Web使用挖掘的過程可以分為以下四個任務:
(一) 數據收集。因特網上的數據很豐富, 包括客戶端、Cookies、Error Logs、HTTP代理、Web服務器端以及底層網絡通路。目前, 最常用的數據Web服務器軟件自動記錄的日志文件, 內容分為以下四類:1.服務器數據?？蛻糁灰L問網店服務器, 就會生成相應的服務器數據。2.客戶數據。它指的在客戶和網店的交互過程中產生, 可以幫助網店建立相關客戶模型的訪問信息。3.營銷數據。它是指客戶的成交記錄, 它包含客戶、產品以及交易事件等相關信息, 這是可以進行營銷相關分析的重要數據。4.Web元數據。它是指Web網站本身的信息, 該信息通常在站點更新后自動地產生。這些數據直接關系物品在網站的分類和放置情況, 也會間接影響商家的營銷策略。
(二) 數據預處理。數據預處理指按挖掘方法的不同, 把原始數據轉換成相應的挖掘可用數據并存儲到指定位置, 使挖掘過程更有效, 有容易的過程。
數據預處理的基本過程包括:1.數據清洗。即把日志文件中一些與數據分析、挖掘無關的項清除掉。2.用戶識別。指用一些啟發規則從日志文件記錄中的IP中識別出用戶。3.路徑補充。即補齊日志中被遺漏的訪問記錄。4.事件識別。指對用戶特定需要的事件進行定義。
(三) 模式發現。模式發現指的是挖掘數據背后隱藏著的規律和模式, 模式發現常用的方法包括:關聯分析、分類和預測、聚類分析、序列模式、統計分析等。
(四) 模式分析。模式分析是根據具體的數據要求, 把模式發掘階段的無用規則和模式過濾掉, 把剩下的有用規則和模式應用到具體領域中的過程。
3 網店客戶行為分析
網店客戶行為分析包括瀏覽行為分析和購買行為分析。
(一) 瀏覽行為分析。網店客戶瀏覽行為分析包括單一瀏覽行為分析和多次訪問行為分析兩種:1.單一瀏覽行為分析。
單一瀏覽行為分析是指分析某客戶具體的一次訪問事件。這主要包括:客戶是否購物;在購物前, 客戶瀏覽了哪些頁面、多少種商品;客戶購買了多少件商品、瀏覽了多少種類的商品;客戶購買了多少種類的商品;客戶對需要購買商品的頁面頻率等。2.多次訪問行為分析。多次訪問行為分析是指將客戶所有的瀏覽記錄結合在一起進行分析。這主要包括:客戶在購買商品前是否進行價格比對;多次購買的客戶的購買量變化情況;客戶訪問網店的頻率;客戶訪問網店和購買的比例;具體的一次促銷是否增加了客戶的購買等等。
(二) 網店的客戶劃分?？蛻舭丛L問和購買行為, 可以劃分為可以分為潛在客戶、新客戶、老客戶三類。
1.潛在客戶。潛在客戶是指對網店進行了訪問, 還沒有開始購買的客戶, 絕大多數客戶都是從潛在客戶轉化而來。這類客戶, 可以進一步細分為: (1) 正在搜集信息的未來購買者。這些訪問者已經計劃在將來適當的時間購買產品, 其訪問的目的是獲取更多的信息以作優化比較, 進行權衡考慮。通常他們使用較多的搜索, 瀏覽的產品一般也局限在較小的范圍。 (2) 消遣型的瀏覽者。這些訪問者表現為沒有一個具體的目標, 訪問和搜索的產品、目錄比較廣泛。但較少訪問具體的產品信息。 (3) 單純的信息獲取者。他們主要是獲取大量的產品信息以便今后使用, 增加產品以及網上交易的虛擬體驗。這些訪問者很喜歡瀏覽與產品相關的信息, 如別人對于產品的評論;由于是要獲取知識, 他們的平均網頁瀏覽時間也比較長。2.新客戶。新客戶是指已經在網店上購買過商品的客戶。對于這類客戶, 第一次購物的滿意程度決定了客戶是否重復購買。3.老客戶?；钴S客戶是指在一定時間范圍內多次購買的客戶。這類客戶已經接受了網上購物的方式, 并且對網站的各種服務表示滿意。
(四) 價值客戶的判別標準。網店必須識別價值客戶的標準主要以下面這幾個:訪問站點的頻率、銷售額的大小、購買商品種類的多少、取消購物車的次數、在網店上花費的時間的多少、購買時間的長短。
網店客戶數據挖掘論文范文第3篇
摘 要：大數據是個很熱門的概念，但其實質無非是數字革命的深入化體現而已。由于前所未有龐大的數據尤其是有用與無用混雜的信息蜂擁而至，大數據時代對中小企業的客戶關系管理提出了巨大的挑戰，但這同時也為中小企業客戶關系管理的發展提供了便利之廣闊平臺。
關鍵詞：大數據;中小企業;客戶關系管理
1 大數據時代的來臨
由于交通和通信技術的發展，現代社會已經成為一個地球村。特別是信息技術的進步與發達，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便。
這其中最有代表性的就是物聯網（Internet of things）。物聯網，顧名思義就是物與物信息相聯的互聯網，她的基礎與核心還是互聯網，實際上就是在互聯網的基礎上進行的擴展與延伸。
因此物聯網與其說是網絡，還不如說是業務和應用。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算（Pervasive Computing or Ubiquitous Computing）等網絡融合技術，使得互聯網的用戶端由線上虛擬網絡延伸和擴展到了線下的實體網絡，各種物品之間進行各種信息通信與交換，實現物與物之間的無縫聯絡與信息交流。故物聯網以應用創新為發展核心，而以用戶體驗為發展靈魂。
大數據就是這個物聯網時代的產物，物聯網產生用傳統方法沒有辦法處理的龐大的信息和數據。大數據無非就是，以云計算（Cloud Computing）為代表的創新技術，把這些以前沒有物聯網而很難收集和使用之數據利用起來而已。大數據就是互聯網發展到現今物聯網階段的一種表象或特征而已，故沒有必要去神化甚至敬畏它。
故大數據的第一個特征是數據量前所未有的大[1]：至少是P（1000個T）以上的數量級;其次的特征是數據種類繁多：有地理位置信息、視頻、圖片、網絡日志和音頻等等，這要求人們有更高的數據處理能力;再次的特征為數據價值含量比較低：由于物聯網的廣泛應用，信息數據感知無孔不入，形成海量的信息數據，這自然其價值的密度相對較低;最后的特征是大數據的時效性很高：這是大數據挖掘最突出的特征和表現。
由此可見，大數據時代的來臨，對人們對數據的駕馭能力提出了更高的要求與全新的挑戰，也為人類獲得更加全面與深刻的洞察力提供了從未有過的空間與潛力[2]。大數據的處理可以比喻為煤礦的挖掘。煤礦的挖掘收益有很大的區別：煤炭根據煤化程度，可分為無煙煤、煙煤和褐煤三大類，又可再細分為無煙煤、貧煤、貧瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤等諸多小類;而這些煤礦的挖掘成本又大為不一樣：按埋藏種類可分為露天開采、地下開采、海底開采三類。故與此類似，大數據的利用也是一種挖掘過程，其處理過程在于“有用”而不是在于“大”， 挖掘成本與價值含量因素比數量的龐大更為重要。
可以毫不夸張地說，如何利用這些大規模數據成為絕大多數行業贏得競爭的關鍵。如面臨互聯網壓力之下的傳統企業，需要與時俱進充分利用大數據之時機實現轉型;又如大眾消費的企業利用大數據平臺進行客戶的精準營銷;再如做小而美的中小型企業運用大數據平臺進行服務轉型，等等。
2 中小企業客戶關系管理的壓力
現在全國的企業公司之中，中小企業占據絕大部分，是中國經濟建設中舉足輕重的力量，因此對中小企業管理的研究具有重要的意義。一般而言，中小企業不重視客戶關系管理，因為客戶關系管理從一出現就發生在跨國大公司?？蛻絷P系管理（CRM： Customer Relationship Management）， 是以“客戶為中心”的跨部門統一業務管理平臺，核心是有機地整合企業公司的市場營銷、銷售與客戶服務等業務流程。
而對于中小企業而言，由于成本的原因，管理人員往往身兼數職，數量不可能太多，而企業公司的負責人一般對客戶關系管理項目是不夠重視的，因為主要的精力要放在對外業務和內部財務上;而對于運作的基層，絕大多數的銷售人員往往只考慮怎樣促成交易， 不會也不可能對售后服務有較多的關注， 這樣的結果就使得客戶沒有忠誠感，產生大量的客戶逃離;再加上中小企業用人環境一般吸引力不強， 人員尤其銷售流失率非常的高，這樣就經常出現一名前臺銷售人員的流失同時帶走一大批熟客的現象， 給企業發展造成重大中斷和挫折。
由于大數據時代的到來，信息渠道越加開放，導致技術手段與營銷手段差別的日益縮小，甚至出現服務與產品日益同質化的趨勢。這樣，當前市場的競爭必然由“以產品為中心的競爭”過渡到“以客戶為中心的競爭”，競爭的層面也從產品質量和價格向服務演變，良好的客戶關系管理事實上已經成為增強企業核心競爭力的關鍵。
這對于中小企業而言， 無疑是一威脅但同時也是一機遇。假若中小企業能夠建立良好的客戶關系管理，達至快速地獲取市場信息，實現自動化的工作流程以及個性客戶服務，從而建立與客戶長久、和諧、忠誠的共生共容關系，那么就可以順應社會信息化的發展，以實現企業的長期穩定發展。
3 大數據成為中小企業客戶關系管理的發展大平臺
客戶關系管理從誕生開始就是為大型跨國公司服務的，所以與之配套的CRM軟件，十有八九是大而全的系統，包含銷售、營銷和服務等等各種業務。這些CRM系統必然需要較高計算機應用水平的信息操作人員，在不同時段進行實時業務跟蹤，并及時把信息輸入到系統中去，這樣系統才能實現平穩的自動化流程，精準的個性化分析和服務，從而實現準確的客戶挖掘和客戶跟蹤。對于中小型企業就顯得系統龐大與功能繁雜，造成功能的浪費與閑置。
與大型企業相比，中小型企業技術、人才等缺乏，加上中小企業本身的運營資金相對不多，又要實現快速發展，因而資金需要多方分配，那些動輒數十萬甚至數幾百萬元的CRM系統，對中小企業來講就只能是望梅止渴式的奢望。
這個難題到當前有了解決的可能，因為大數據時代有一個根本的特點，那就是開放性。即以前原本很難收集和使用的數據，在創新的信息技術面前變得隨手可得。這就使得傻瓜化的中小企業CRM成為可能，實現實用、易用，不神秘、不復雜，以及維護方便，功能盡可能簡單。
比如當前興起的“軟件即服務”（SaaS： Software-as-a-Service）應用模式，其實是一種通過互聯網提供軟件，流行的如云計算、QQ、微信等。
對于一般的中小企業，要實現這種CRM分析功能其實很簡單，如組建一個工作QQ群，把所有員工的手機變成移動的工作終端。通過QQ群的歷史紀錄，對客戶信息進行合并與分析，可以幫助企業記住任何一個客戶之相關資訊。這樣簡單的操作，就可以把客戶每一次的信息加以整合，從而實現企業在為客戶服務時表現得非常的人性化：在客戶生日時，記事本會提醒企業不要忘了給客戶寄張生日賀卡，又或者手機日程會提醒辦事人員，這是一個極其重要的客戶。
又如通過QQ群安排工作日程，之前發生了什么問題，用什么措施去解決的，進行到了哪一步，QQ日程里的顧客資料庫記得一清二楚。每當后續的維護人員在接手的時候，這樣就不會有顧客抱怨，對之前發生了什么都要從頭說起。這樣可幫助后續維護人員熟悉工作情況，盡快地解決客戶的問題，也使得公司的服務業務在維護人員變動的情況下，能夠保持長久流暢的連續性。
還可以在企業網站設立VIP系統，客戶在購買第一件產品的時候，就擁有一個長期的VIP賬號。第二次只需登錄系統，就可以實時選購該企業的產品或者相應的服務，企業也可以根據用戶情況，為用戶提出更合理化的建議，并且針對性地為客戶開發相關產品和增值服務。這樣就可以使得客戶能一站式購買全部產品，自然不會再考慮其它廠商，對企業的忠誠自然就形成。
4 結束語
大數據時代是一個開放的社會，這為中小企業獲得更為深刻而又全面的洞察分析能力提供了前所未有的空間與潛能。這樣，中小企業也可以像跨國大公司一樣，真正做到以客戶為中心， 使自己的客戶關系管理系統善解人意，為客戶提供稱心如意的服務， 進而提升企業的服務軟實力。
參考文獻：
[1][英]維克托·邁爾·舍恩伯格.大數據時代[M].浙江人民出版社，2013年1月.
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作者簡介：
王瑜（1978-），女，主要從事企業管理學的教學和研究。
網店客戶數據挖掘論文范文第4篇
客戶價值和企業利潤的增加。隨著市場經濟轉軌的逐步完善, 我國經濟發展速度逐漸加快, 企業客戶關系管理系統的不斷完善, 有利于提高客戶價值, 從而進一步增加企業利潤。因此, 企業為了生存和發展, 不斷完善企業客戶的關系管理系統, 對于客戶關系管理的實施更具備實際意義。對企業來說, 應該把握住環境的現狀和將來的變化趨向, 通過實施客戶關系管理的個案分析, 深刻認識到, 客戶關系管理對于現代企業的重要性, 并且及時的對企業的客戶關系進行維護和有效的管理。不斷完善企業客戶的關系管理系統, 利用有利于企業發展的機會, 避開威脅因素, 是謀求生存和發展的首要問題。
二、數據挖掘管理客戶的現狀
2.1 企業客戶信息不完整?？蛻糍Y料的管理很大程度上是要對客戶的資料有一個詳細的記載, 但是目前來說企業客戶信息存在不完整的現象。企業在對客戶資料進行分析的基礎上, 應認真做好能力分析, 預知企業現有能力與客戶的適應程度, 明確企業的優勢和劣勢, 以及和客戶的運用程度, 做到“知己知彼”, 從而使企業的發展戰略和新業務計劃建立在切實可靠的基礎上。
2.2 數據管理系統更新速度慢。進入二十一世紀, 網絡技術高速發展, 這就對企業提出了更高的要求, 如果企業的管理系統數據更新速度慢, 勢必將影響企業的發展和運營。因為, 當下人們對網絡越來越依賴, 所以一個暢通的網絡管理就顯得非常有必要。必須要保證企業網絡的暢通, 在客戶需要的第一時間內, 可以非常便捷的找到企業的網站和相關資料?，F在所面臨的現狀是客戶在需要時總是非常困難, 這就使得客戶在需要信息時非常的不方便。
2.3 缺乏專業的數據管理人員。對于利用數據挖掘管理客戶關系來說, 擁有專業的數據管理人員是非常必要的。但就目前的情況來說, 缺乏專業的數據分析人員, 而且對于一些數據分析軟件缺乏專業的操作人員。這樣一來就嚴重影響了企業對客戶關系的管理, 不利于企業與客戶間的長久合作。
三、利用數據挖掘管理客戶的對策
3.1 建立客戶信息數據庫, 完善客戶信息。作為一家大型企業來說, 企業應建立客戶信息數據庫, 完善客戶信息, 只有這樣企業才能更加全面的掌握客戶信息, 才能根據客戶的需要建立起一系列的相關措施, 并且按照客戶的需要去實施, 這樣就使得企業的工作事半功倍, 起到非常大的作用和效果。針對已經收集到客戶信息采集系統里可供選擇的客戶, 對于對他們的基本情況進行了解和分析, 可以讓公司從眾多的客戶中尋找到適合公司真正需要的客戶, 從而確定自己的目標群, 有針對性地進行客戶選擇工作。
3.2 改進數據管理系統。對于企業應對客戶的信息管理系統, 要進行相應的改進, 盡量使企業的客戶搜索界面相對的簡單便捷, 這樣將會對企業和客戶來說都是非常有利的。節約了時間就是產生了效益。這樣一來就會使得企業的經濟效益在無形之間得到, 促進了企業的發展。
3.3 引進專業的數據管理人員。對于企業應該引進高素質的人才對公司進行一定的管理, 這樣才能使得公司的整體水平得以提高。企業應加強員工素質, 提高客戶滿意度。因為只有員工的素質提高了, 客戶的滿意度才會提高, 只有客戶的滿意度提高, 企業的經濟效益就會也隨之提高。所以一個良好的員工素質, 不僅僅表現在服務態度上, 也表現在專業技能上。引進專業的數據分析人員, 對數據軟件進行操作, 從而實現對客戶關系的科學管理, 進一步實現企業的快速長遠發展。
四、結語
隨著全球化趨勢的不斷加強, 國家間聯系的日益密切, 國內外市場不斷的發展壯大, 這就要求企業在各個方面不斷提高自己的競爭力, 所以對于企業來說, 首先必須要處理好企業客戶關系的管理問題, 客戶關系管理在現代企業的經營管理中越來越起到重要的作用, 只有這樣才能使得企業在對外競爭中獲得主動權, 并且時時處于有利地位。企業通過運用數據挖掘管理客戶關系的進一步改革與結構調整, 經過鞏固和發展階段的數據重組和整合階段, 已經發展成為管理客戶關系的重要手段。
網店客戶數據挖掘論文范文第5篇
存儲過程是由一系列SQL語句和流程控制語句組成的。存儲過程通過參數傳遞,進行判斷,聲明變量,以及返回信息來擴充標準SQL語言的功能。你可以把存儲過程看成是以數據庫對象形式存儲在SQL Server中的一段程序或函數。當執行存儲過程時,該存儲過程是在SQL Server上運行,而不是在客戶端發送請求。存儲過程可以是一個簡單的SQL語句,如select*from authors。存儲過程也可以是由一系列用來對數據庫表實現復雜商務規則的SQL語句和控制流語言語句所組成。
存儲過程與客戶端SQL命令操作的應用程序相比,具有下列優點:
1)使用服務器中的存儲過程,可以大大提高系統效率。對于客戶端來說,只要調用已在服務器中存放的存儲過程,通過網絡發送該過程名和參數,數據庫服務器就可以執行該過程,在執行完成后只返回結果集數據給客戶端應用程序,而無需再在網上傳送大量的命令和中間結果數據,這可以降低網絡負擔,而且又可以充分利用服務器的高性能來提高運算速度。
2)提高了系統的可維護性。由于存儲過程是以代碼形式存在的一種數據庫對象,所以它的創建和刪除都很簡單,而且對存儲過程的創建和刪除不會影響到庫中的其它數據對象。例如在銀行報表系統中,有此計算規則往往會隨著時間和客戶要求的改變而改變,如果將這些業務規則的處理程序放到客戶應用程序中去做,在規則發生改變時需要修改大量的源程序代碼,然后重新進行編譯和鏈接,這樣不僅增加了客戶程序的維護難度,而且降低了系統的效率。但如果將這此規則放在服務器的存儲過程中,而由客戶端應用程序來調用此過程,情況將大為改觀。當某個業務的計算規則發生變化時,只需要修改或重寫對應的服務器存儲過程就可以了,從而提高了系統的可維護性。
3)增強了系統的安全性。將存儲過程用在安全性上就是利用其”授權”的特性,因為存儲過程就像數據庫中的其它對象,如”表”和”字段”那樣可以被操作,所以只有當一個用戶被授某個權限后,他才可以做與自身的權限相符合的動作。
4)增強SQL語言的功能和靈話性,由于SQL語言自身的限制,它不能聲明變量,不能使用條件語句和循環語句。存儲過程利用流控制語句和內部函數實現了SQL語言木身所不能做到的事,等于從另一個方而提高了SQL語言的功能和靈話性。
存儲過程是SQL Server數據庫中的子程序,可以使用Transact-SQL的強大功能建立包含變量和條件的復雜查詢,最重要的是可以傳入和傳出參數,其代碼執行效率高、執行速度快,能增強數據的一致性及安全性,因而它具有很強的實用性。一個存儲過程可有多達2100個參數,每個參數都有名稱、數據類型、方向和默認值。那如何為存儲過程指定參數呢?
2 存儲過程參數的指定
2.1 指定名稱
每個存儲過程參數都必須用惟一的名稱進行定義。與標準的Transact-SQL變量相同,存儲過程名稱必須以單個@字符開頭,并且必須遵從對象標識符規則?？稍诖鎯^程中使用參數名稱以獲得參數值并更改它。
既可以通過顯式指定參數名稱并賦予適當值,也可以通過提供在CREATE PROCEDURE語句中給定的參數值(不指定參數名稱)來向存儲過程傳遞值。例如,如果存儲過程myproc應有3個命名為@first、@second和@third的參數,則可將傳遞至該存儲過程的值賦予參數名稱,如:
或按照位置傳遞,而不命名參數名稱:
EXECUTE myproc 1,2,3
執行存儲過程時指定參數名稱,將允許按任何順序提供參數。如果未指定參數名稱,那么必須按照與定義存儲過程參數時相同的順序提供參數。另外,必須提供給定參數前面的所有參數,既使這些參數可選且有默認值。例如,如果myproc的參數都是可選的,那么執行myproc時可以僅提供第1個和第2個參數的值,但不能僅提供第2個和第3個參數的值。這是必須的,否則SQL Server2000將無法識別正在被指定的參數。
2.2 指定數據類型
存儲過程中的參數要定義數據類型,這與表中的列幾乎一樣?？梢杂肧QL Server 2000的任何一種數據類型(包括text和image類型)定義存儲過程參數,也可以用用戶定義的數據類型定義存儲過程參數。
對于存儲過程來說,數據類型cursor只能用作OUTPUT參數。
參數的數據類型確定了該參數所接受值的類型和范圍。例如,如果用tinyint數據類型定義參數,則該參數將只接受0-255范圍內的數值。如果用與數據類型不兼容的值執行存儲過程,將會返回一個錯誤。
2.3 指定參數方向
當調用存儲過程的程序執行該存儲過程時,所有過程參數都可接受輸入值。
下列存儲過程get_sales_for_title使用了輸入參數。該存儲過程中的@title參數接收調用程序所指定的書名作為輸入值。SELECT語句使用此@title參數獲得正確的ytd_sales值并顯示該值。
如果在存儲過程定義中為某參數指定OUTPUT關鍵字,則存儲過程將在其退出時向調用程序返回此參數的當前值。調用程序也必須使用OUTPUT關鍵字執行該存儲過程,才能將該參數值保存到變量中以便在調用程序中使用。
2.4 指定默認值
通過為可選參數指定默認值,可創建帶有可選參數的存儲過程。執行該存儲過程時,如果未指定其它值,則使用默認值。
如果在存儲過程中沒有指定參數的默認值,并且調用程序也沒有在執行存儲過程時為該參數提供值,那么會返回系統錯誤,因此指定默認值是必要的。
如果不能為參數指定合適的默認值,則可以指定NULL作為參數的默認值,并在未提供參數值而執行存儲過程的情況下,使存儲過程返回一條自定義消息。
如果默認值是包含嵌入空格或標點符號的字符串,或者以數字開頭(例如,5xxx),那么該默認值必須用單引號引起來。
下例顯示在未提供@title參數值的情況下執行存儲過程時,get_sales_for_title過程進行的特殊處理。
下例顯示3個參數@first、@second和@third均有默認值的過程myproc,以及在用其它參數值執行該存儲過程時所顯示的值。
執行存儲過程時,輸入參數既可以將它們的值設置為常量也可以使用變量。輸出參數和返回代碼必須將其值返回變量。參數和返回代碼可以與Tracsact-SQL變量或應用程序變量交換數據值。如果從批處理或腳本調用存儲過程,則參數和返回代碼值可以使用在同一個批處理中定義的Tracsact-SQL變量。
參考文獻
[1]鄒建.中文版SQL SERVER2000開發與管理應用實例[M].北京:人民郵電出版社,2005.
[2]何文華.SQL SERVER2000應用開發程序[M].北京:電子工業出版社,2004.
網店客戶數據挖掘論文范文第6篇
一、數據挖掘和客戶關系管理含義
數據挖掘技術 (Data Mining可以簡稱為DM) , 簡單來說, 就是一種把隱藏在大型數據庫或者數據倉庫中所需要的有用信息提取出來的新技術, 這是一個對數據庫進行研究的非常有價值的領域。數據挖掘技術可以幫助用戶從數據庫中準確的提取出有用的商業信息, 為用戶在進行決策時提供重要的支持。
客戶關系管理 (Customer Relationship Management可以簡稱為CRM) , 也有人稱之為“顧客關系管理”, 關于客戶關系管理的定義, 目前有兩種說法:一, 最早的Gartner Group定義為一種商業策略, 就是把客戶進行分類, 并依據分類情況來對企業的資源進行有效的組織, 進而企業的業務流程實施以及經營活動都要以客戶為核心來進行, 以此來提高企業的盈利能力以及客戶滿意度, 取得最大利潤;二、是由CRMguru.com給出的定義, 客戶關系管理就是一個在企業的營銷、銷售以及服務的業務范圍內, 把企業現有的客戶以及潛在客戶, 還有業務伙伴多渠道進行管理的過程, 或者說技術。
二、數據挖掘在客戶關系管理中的應用
隨著社會經濟的不斷發展, 市場競爭力也在逐步的增大, 商家想要獲得最好的利益, 就必須對市場的變化迅速的做出反應, 能夠引起市場變化的重要因素就是客戶需求的變化, 也就是說, 企業必須集中注意力, 觀察客戶需求的每一變化, 并把這些資料收集在一起, 作為企業發展的寶貴資源進行管理。在企業管理客戶信息的過程中, 就需要應用到了數據挖掘技術。
數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用過程中, 主要方法有:神經網絡法、遺傳算法、決策樹法、粗糙決算法以及可視化技術、K—最近鄰技術等, 每個公司的客戶關系不同、需求也不同, 所以要用到的方法也不同。
數據挖掘技術主要應用于客戶關系管理中的這幾個方面: (1) 挖掘新客戶, 數據挖掘技術可以對現有的客戶信息和市場環境進行統計總結以及歸納, 準確的確定潛在客戶以及市場目標。因為數據挖掘技術具有統計、聚類和關聯的作用, 比如說, 數據挖掘技術在數據庫中發現了這樣一個信息“某客戶在購買A商品之后, 過了一段時間又購買了B商品, 最后還購買了C商品”那么數據挖掘技術就會通過次序關聯, 把這個信息形成“A—B—C”的行為模式。 (2) 可以保持優質客戶?，F在社會競爭相當激烈, 企業客戶更是企業發展的重要因素, 優質客戶對每個企業來說就更加的重要。數據挖掘技術可以對數據庫中的流失客戶信息進行分析, 并且對流失客戶的特征進行準確的描述, 然后利用關聯、近鄰的方式對整個數據庫中的消費客戶信息進行分析, 分析出容易流失的客戶, 隨后就需要采取相應的措施來減少這些客戶的流失, 尤其是那些可能流失的優質客戶, 更要采取有力的措施來進行挽留。 (3) 可以提升客戶價值。目前提升現有客戶的價值的方式有兩個:一是提供特色服務或者產品;二是銷售新產品或者服務。想要準確的提升客戶價值, 就需要數據挖掘技術的幫助了, 他可以把之前的客戶信息研究分析, 并依據新產品或者服務的特征, 發現和客戶的已購買產品之間的關聯, 因而準確的找到具有最大購買趨勢的客戶。
三、加強客戶關系管理中數據挖掘的意義
應用數據挖掘技術對客戶關系進行管理, 可以有效的提高企業的核心競爭力, 現代社會的激烈競爭, 也就是對客戶的競爭, 數據挖掘技術對企業的客戶關系進行詳細的分析, 并為企業提供有價值的商業信息, 為企業的重大決策提供了重要的參考依據, 進而有力的提高了企業的核心競爭力;可以有力的增強企業的執行力, 利用信息技術對客戶關系進行管理, 降低成本, 并簡化執行任務, 有效的實現了資源共享, 大力的提高了企業的自動化水平, 企業職工的執行能力也進一步得到了提高, 也就是增強了企業的執行力[3];可以為企業的下一步戰略發展提供幫助, 數據挖掘技術對現今的市場環境進行分析, 可以預測到每個業務的發展狀態, 以及每個業務與發生過的商業行為之間的關系, 有了這些信息, 可以準確的制定企業未來的發展戰略, 并且可以制定與市場環境相適應的營銷策略。
綜上所述, 目前數據挖掘技術是企業進行客戶關系管理的最有效的工具, 準確的掌握了客戶信息, 就是準確的把握了市場需求, 可以為企業制定完全適應于市場的發展方向。數據挖掘技術的關鍵作用就是找出潛在客戶, 保留忠誠客戶, 并利用企業有限的資源, 對這些客戶提供最好的服務, 促進企業的不斷發展。
摘要：想要企業的客戶關系發揮最大的作用, 為企業提供更多的財富, 就必須對客戶關系進行管理, 目前實現這一目地的有效工具就是數據挖掘技術。本文將從數據挖掘和客戶關系管理含義, 數據挖掘在客戶關系管理中的應用, 加強客戶關系管理中數據挖掘的意義三個方面進行分析論述。
關鍵詞：數據挖掘,客戶關系管理,企業發展
參考文獻
[1]張榮耀.基于數據挖掘的客戶關系管理研究[D].武漢理工大學, 碩士學位論文, 2004, 11
[2]王海波.基于數據挖掘的客戶關系管理研究[D].大連理工大學, 碩士學位論文, 2004, 6