17、基于RFM模型挖掘客户行为以提高客户满意度

基于RFM模型挖掘客户行为以提高客户满意度

在当今的商业环境中，企业的竞争优势不仅体现在产品和服务上，还包括对高价值客户的识别以及与客户建立紧密而持久的关系。客户关系管理（CRM）作为一种重要的商业策略，正逐渐成为企业提升竞争力的关键。同时，数据挖掘技术的出现为企业更好地管理客户关系提供了有力支持。本文将探讨如何基于RFM模型挖掘客户行为，以制定更合理的保险折扣政策，提高客户满意度和企业盈利能力。

1. CRM与数据挖掘概述

CRM的主要目标是与选定的客户建立长期、盈利的关系，缩短与客户的距离，并最大化企业在客户消费中的份额。从运营角度看，CRM旨在整合客户数据、确定客户价值并增加客户忠诚度。然而，许多企业虽然收集了大量客户数据，但由于缺乏有效的数据挖掘能力，这些数据未能转化为有价值的知识。

数据挖掘是一种新兴且强大的技术，可帮助企业从客户数据中提取模式和趋势，改善客户关系。数据挖掘技术可分为基本技术和基于规则的技术，如分类、聚类、关联规则等。

2. 相关研究

• CRM的发展 ：1998年，首个CRM软件由Siebel系统推出，此后CRM在英国和美国得到了迅速发展。Gartner将CRM定义为一种通过组织客户群体、预测满足客户需求的行为以及实施以客户为中心的流程，来最大化客户盈利能力、收入和忠诚度的商业方法。
• 数据挖掘在CRM中的应用 ：数据挖掘在CRM领域中具有重要作用，可用于分析客户交易数据，识别有价值的客户，以及制定针对性的营销策略。例如，RFM模型通过客户的购买最近度（R）、购买频率（F）和购买金额（M）来评估客户价值