基于数据挖掘的汽车4S店客户关系管理研究
[内容摘要]汽车4S店行业的竞争越来越激烈，客户是争夺最激烈的资源，企业越来越重视客户关系管理，如何留住现有客户、获得新的客户、提升客户价值成为各汽车4S店关注的焦点。利用数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具在汽车4S店中的应用更加广泛。本文结合当前我国汽车4S店市场激烈的竞争环境，从应用角度出发，首先介绍数据挖掘技术的基本概念及常用的挖掘技术，在进行客户关系管理介绍，分析客户关系管理的特点，最后结合实例从汽车4S店客户分析中说明数据挖掘技术在4S店CRM中的应用及具体步骤，并总结数据挖掘技术在客户关系管理中实施应注意的问题。 [关键词]汽车4S店，数据挖掘，客户关系管理
[ABSTRACT]4S shop auto industry become more competitive,the customer is the most intense competition for resources,companies increasingly focus on the customer relationship management,how to retain existing customers,acquire new customers,enhance customer value to become concerned about the focus of car 4S shop.Using data mining technology as a tool for ananlysis and decision support applications in the automotive 4S store more widely.In this paper,the current market ,car 4S stores in China with the current fierce market competition, from the application point of view, first introduced the basic concepts of data minig technology and mining techniques commonly used,costomer relationship management during the introduction of customer relationship management features ,at last withing examples from the car descoribed 4S store customer data mining analysis of 4Sstore in the CRM application and concrete steps,and summary data mining in customer relationship management implementation should pay mor attention to. [KEY
WORDS]Automobile
4S
stores,data
mining,customer
relationship management 一． 绪论 （一）．背景及意义
汽车4S店是中国目前汽车服务业的主体，它是一种容纳整车销售、零部件供应、售后服务、信息反馈为一体的汽车服务经营方式。随着汽车服务业的发展，汽车厂商从整车销售部分赚取的利润越来越少，从而汽车售后服务中赚取的利润在不断的增加。归纳中国正常经营的汽车服务利润构成，整车销售部分约占10%，零部件销售部分约占10%，二手车经营约占20%，售后服务部分约高达50%。
从前，企业以“产品为中心”的生存之道，弊端在于经营模式是主观的，缺乏客观的预测和对未来趋势的把握，过分强调产品的重要性，必然会忽略客户的价值，最后流失的不仅仅是利润。而将“客户为中心”作为企业的发展战略，其原因显而易见，只要企业就要有客户作为基础，无论是做产品还是为产品定位，最终面对的都是客户，有了客户才能维系企业的发展和生存。尤其是新经济时代的到来，客户已成为企业最重要的资产，是企业至关重要的成功因素和利润来源，谁把握了客户谁就拥有了市场，促使企业战略从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变。对于汽车这种特殊的产品，售后服务的好坏历来是客户关注的焦点，同样也是汽车4S店丰厚利润的来源。现在中国汽车4S店的眼球已经从传统的新车销售业务转移到汽车的售后服务上来了。因此汽车4S服务商要留住有价值的客户并培养更多有价值的客户，他们不得不对客户的各方面资料有更全面的了解和分析。在激烈的市场竞争中，数据挖掘技术和CRM的结合应用为汽车4S店了解客户、赢得客户和追求利润最大化提供了强有力的工具。
网络技术的快速发展使客户很容易获取相关产品信息，因此他们也变得越来越精打细算。他们知道可能提供给他们的各种服务并尽可能从中选择最好的。在这种情况下，汽车4S店必须使它的产品和服
务是独特并最好的，为了做到这点，汽车4S店必须精确地了解客户各方面的资料，CRM就是企业对这种要求的应用。CRM是20世纪90年代西方发展起来的新型管理策略，它在国外的应用已经取得了极大成功，比如英国电信就是最成功的案例。而在我国很多企业还只是刚刚起步。数据挖掘是从大量的数据中自动获取有用的信息和认识的过程。它可以把企业分散的数据集中起来获取所需的知识，是成功实施CRM的关键技术。利用这种技术可以根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化的服务、解决方案。因此，数据挖掘成了4S店增加收入、提高客户满意度的有效工具，并为4S店进行科学的经营决策提供有力的数据信息支持。“他山之石可以攻玉”，我们可以借鉴国外先进的管理技术和成功案例，结合我国4S店的特点，对4S店进行数据挖掘技术的CRM研究，使自己在市场竞争中胜人一筹。 （二）．汽车市场现状
汽车市场不断扩大，汽车制造企业实力与日俱增，汽车经销商群体越来越庞大，对于汽车销售行业来说，对于客户及服务信息的管理越来越重要，主要原因有：
1． 汽车行业原有的等待式销售模式已经远远不能符合快速发展的汽车市场需求，转变经营观念，变推销为营销，变被动等待客户为主动寻找客户，充分接触目标客户。
2．汽车正常销售利润下滑，逐渐转向后续汽车服务，包括汽车保险，上牌照以及汽车保养、维修等服务。客户管理可以以车主或汽车为单位建立客户档案，记录器维护、维修以及配件更换历史，协助工程师工作，帮助公司实施客户忠诚度计划。周全放心的服务使车主不会轻易更换汽车维护提供商，帮助汽车销售企业保障整体利润来源。 二．数据挖掘技术与客户关系管理概述
（一）．数据挖掘技术概述
数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种多学科交叉的全新信息技术，是指从海量的数据中出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程，反复使用多种数据挖掘算法从观测数据中确定模式或合理模型。也就是根据预定义的目标，对大量的数据进行探索和分析，揭示其中隐含的规律，并进一步将其模型化的先进有效的技术过程。随着计算机网络的发展和普遍使用，数据挖掘成为迫切需要研究的重要课题。
数据挖掘涉及多个学科方向，主要包括：数据库、统计学和人工智能等。数据挖掘可按数据库类型、挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法与技术以及应用等几方面进行分类。按数据库类型分类：关系数据挖掘、模糊数据挖掘、历史数据挖掘、空间数据挖掘等多种不同数据库的数据挖掘类型。按数据挖掘对象分类：文本数据挖掘、多媒体数据挖掘、Web数据挖掘。按数据挖掘的任务有：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测等。按数据挖掘方法和技术分类：归纳学习类、仿生物技术类、公式发现类、统计分析类、模糊数学类、可视化技术类。
（二）．数据挖掘的功能
数据挖掘具有五项最重要的功能：分类、估值、预测、关联分析以及聚类。 1． 分类
根据分析对象的属性，分门别类并加以定义，就是通过分析样客户数据库洪的数据，为每个类别作出准确的描述或建立类组。例如，将网络购物者的购物意愿者。分类法所使用的技巧，常见的有判定树、记忆基础推理等。
2． 估值
分类使用于非连续的数据，而估值则适用于处理连续性数值的数据。所谓估值是依照既有的相关属性数据，来推导一些未知的连续性变量，从而得到某一属性的未知值。例如，根据信用卡申请者的教育程序、消费行为接受转账缴费的机率等。使用的技术包括统计方法的相关分析、回归分析及类神经网络方法等。 3．预测
预测和估值其实相当类似，只不过预测特别是针对未来的趋势作推算，若要检视其正确性，就只能等事实发生的结果才能定论。所以，所谓预测，是根据对象属性的过去观察值，推估该属性未来的值。例如，由顾客过去的刷卡消费量预测其未来刷卡消费。所有相关于分类与推估的技术，也都可以修正后用来进行预估。值得一提的是，历史类是相当良好的来源。我们可借助查看历史数据，建立模型从而获得未来变化的预测值。使用的技术包括购物篮分析、回归分析、时间数列分析及灯类神经网络方法等。 4．关联分析
关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。简单地说，就是分析“哪些事情总是一起发生？”举个简单的例子，超市的“购物篮分析”可以用来了解哪些产品常被一起购买。因此，所谓关联分析，就是在所有对象中决定哪些相关对象应该放发在一起。例如在卖场里，淋浴乳和洗发精常被放在同以货架或附近货架上，因为它们被一起购买。在客户营销系统上，关联分组用来确定交叉销售，“cross selling”的机会，以设计吸引人的产品线。 5． 聚类
将一个异质总体。区隔为一些具有同质性的类别。和分类最大