uml和数据挖掘在客户关系管理系统中的应用(编辑修改稿)

uml和数据挖掘在客户关系管理系统中的应用(编辑修改稿)内容摘要：

客户类型划分”可以分解为以下一些 Use Case：“客户价值判断”、“客户类型划分”及“销售策略建议”。 客服经理通过 CRM 系统分析由进存货管理系统和呼叫中心积累的大量的客户资料，此时， Use Case“客户价值判断”就开始运行，它先判断客户是否值得我们去维护保持，即客户收益是否大于维持客户所需成本。 如不值得，则 Use Case“客户价值判断”停止，并显示相关信息；如值得去维持，则进一步对客户群进行 Use Case“客户类型划分”。 在客户经理得出客户群资料分析后的结果后，由营销经理进一步对客户群资料分析结果进行 Use Case“销售策略建议”，得出对当前销售营销计划及策略的客观可靠建议， 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 并上报总经理审批。 总经 理对整个模块有全部使用权。 其 Use Case 图如下： 图 7 客户类型划分模块 Use Case图 在 Use Case 的分析工作之后，要采用相应的方式来实现其中定义的功能。 我这里引用了 Use Case 的两种实现方式，时序（ Sequence）图和协作（ Collaboration）图。 两者都显示参与 Use Case 流程的对象和对象之间发送的消息，其中时序图按时间排序，协作图按对象本身组织。 一个时序图描述了软件模型中的对象之间按时间顺序来相互交流的一个功能过程。 而一个协作图则描述了软件模型中的模型元素相互协作来 实现一个 Use Case，完成系统的一个功能的过程。 图 8 和图 9分别为客户类型划分模块的时序图和协作图。 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 图 8 客户类型划分时序图 图 9 客户类型划分协作图 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 客户结构分析模块的 Use Case 模型设计 Use Case“客户结构分析”细化后又可分成 Use Case“不同年度客户数量、利润频数分布趋势统计”、 Use Case“各个类型客户数量频数频率分布单独统计”及 Use Case“客户关系管理工作考评”三个。 营销经理登录 CRM 系统使用客户结构分析模块功能，通过销售系统的各个客户资料，对各个 类型客户的特征做频数分布、频率分布的统计分析（以年为统计区间），帮助营销经理在宏观上掌握客户的构成情况，辅助他在战略意义上做出营销决策；而总经理通过纵向比较公司的客户结构，作为考评和调整客户关系管理工作的一个重要依据。 其 Use Case图如下。 图 10 客户结构分析 Use Case图 客户流失报警 客服经理通过对客户历史交易行为的观察和分析或者通过呼叫中心，赋予客户关系管理系统警示客户异常购买行为的功能。 这就是客户流失报警模块的 Use Case 所要描述的，而其中又分为 Use Case“基于购 买周期的客户流失报警”、 Use Case“基于周期采购量的客户流失报警”和 Use Case“采取行动建议”三大 Use Case。 客户经理通过这些功能，实现对客户流失的报警，并根据客户以前交易资料进行挽留拯救客户的行动建议。 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 图 11 客户流失报警模块 Use Case图 授信业务控制模块的 Use Case 模型设计与实现 授信业务已经成为企业提高市场竞争力、增强客户关系、提升客户满意度的利器，但与此同时如果管理不当，巨大的信用风险常常使企业大量的账款被拖欠，变成呆帐、坏账，造成资金流动紧张，给企 业经营带来巨大的损失。 如何有效的评估客户的资信水平，辅助企业管理人员做出理性的决策，进行科学的授信业务管理是本模块所要解决的问题之一。 其 Use Case 及实现图如下： 图 12 授信业务控制模块 Use Case图 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 图 13 授信业务控制模块时序图 总经理通过处理“授前控制”对提出授信申请的客户进行资信水平评估，评估依据主要是客户历史授信纪录。 而后总经理进入“授中控制”功能，主要工作任务是建立完备的授信档案，即要得到真实、详细的客户资料，以为决策提供参考。 接着，总经理开始进行“授后控制”，此时结合帐 务系统实行对应收账款的全程跟踪，即对良性账款、不良授信、坏帐和已收回账款等不同的账款状态分别作不同的标记，同时在即将发生不良授信或坏帐时系统给出报警，提示营销部门采取相应的行动。 授信业务利用得好能够提高市场竞争力、增强客户关系、提升客户满意度，同时如果管理不当会给企业带来大量的呆帐、坏账，造成资金流动紧张，给企业经营带来巨大的损失。 因此，可以从两个方面考察总经理的授信业务的管理能力：一方面，通过对比授信业务规模和客户结构的对比分析，测度出授信决策的效果和决策水平，即如果决策者通过相对较少的授信业务带得到了相对较高的客户保持率和客户升级率，那么他的决策水平是高的，反之亦然。 另一方面，通过坏帐比率测度出授信业务的控制能力，即分公司坏帐比率越低，决策者的授信控制能力越强，反之亦然。 以上就是 UML 中 Use Case 的设计与实现过程，理想的设计与实现是以后整 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 个 CRM 系统开发的基础。 在完成了 Use Case 设计与实现后，在 Rational Rose中还需进一步设计整个系统的逻辑视图和组件试图，这将真正涉及到 CRM系统设计的语言、实现的类、组件等。 3 数据挖掘在 CRM 系统实施阶段的应用 采用数据挖掘技术的原因 企 业发展 CRM，目的是两方面，一是帮助营销人员管理好自己的销售过程，二是从客户数据分析中挖掘服务发展方向。 其中后者则更是重中之重。 面临残酷的市场竞争，所有的企业都在不遗余力地争取新客户。 然而，现有老客户也蕴涵着巨大的商机。 调查发现，大部分企业每年有 20~50% 的客户都是变动的，而这一数字在销售公司更甚。 一方面在挖空心思争取新客户，另一面却不断失去老客户。 要改变这种状况，留住老客户赢得新客户，企业必须充分挖掘现有客户潜力。 通过对客户的数据挖掘学习老客户，发掘新的 目标客户，这也是很多成功企业上马 CRM 的原因。 因而一套完善的 CRM 系统，在建设前期就应该认真考虑对数据挖掘的需求。 CRM 系统在数据准备阶段的具体应用 客户类型划分模块数据准备 CRM 系统中数据挖掘功能要辅助管理人员解决的几个问题：客户价值的判断、客户类型的划分和营销策略建议。 客户价值的判断 这里先对销售公司的客户保持与客户净价值做一个图表表示： 9584 81 85755045 45854085350102030405060708090100广告代理 分支银行 工业品分销 办公楼建筑管理公司顾客保持率每增加5 个百分点，对顾客当前净价值的影响 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 图 14 客户保持率与客户净价值的关系 也就是说，在销售行业的背景下，公司每年多保留 5%的客户，那么一个典型客户在其生命周期内所 带来的总利润可上升 45%。 从以上数据和图表不难看出，不同的客户群对于公司而言其价值是不同的，对此，我提出了判断客户价值的一个核心问题：客户价值判断的标准。 CRM 的观点认为，高质量的客户是：和企业建立长期、稳定的关系，愿意为企业提供的产品和服务承担合适价格的客户。 从这一陈述中可以得到高质量客户的两个特征：盈利性和忠诚度，考虑销售或零售商所从事行业的特点，客户的资信水平反映了交易风险的大小，可以作为第三个特征。 因此盈利性、忠诚度和资信水平就作为判断客户价值的依据，也就是作为划分客户群的三个基本指标。 客户类型划分 首先我们对客户数据进行预先准备定义，得出划分客户群的指标体系： 一级指标 二级指标 指标说明 赋值方式 赢利指标Ｐ 该指标表现客户累计交易的获利情况，综合体现了客户的购买的产品类型、提供服务的成本、交易量、成交价格、有无坏帐损失等消费行为。 Ｐ＝Ｒ－Ｃ Ｒ＝∑（ PiVi）*Ci C=M+S+T 忠诚度指标Ｌ 累计交易额 从交易数量反映客户与公司关系密切程度，该值越大，客户忠诚度越高。 Q= ∑ Qi Qi： 第 i 次交易额 重复购买次数 从交易次数反映客户与公 司关系密切程度，该值越大，客户忠诚度越高。 i：重复购买次数 客户保持时间 客户维系时间越长，忠诚度越高。 t：客户保持交易状态时间 资信指标Ｚ 每笔授信业务的平均天数 该指标反映了客户按时还款情况，该值越大，还款越不及时，资信越差。 t= ∑ ti/i ti:第 i笔授信实际占用天数 不良授信次数占总交易次数的比率 从客户历史不良授信发生的概率反映客户的资信状况，该值越大，资信越差 G=x/X x:不良授信次数 X:总交易次数 在得出指标体系后，还需要进一步对指标进行评分赋值 ，因此还需要建立一套评分赋值体系： ① 指标的权重 每一个指标在客户等级划分中所起的作用也不同，所以我们要根据实际情况 免责声明：文档在线网（文档中国）中所有的文档资料均由文档在线网会员提供。 文档在线网会对会员提供的文档资料进行筛选和编辑，但是并不声明或保证其内容的合法性、正确性或可靠性。 该文档资料的版权属于提供者所有，有关版权的问题请直接与提供者联系。 赋予每个指标不同的权重。 对二级指标我们令其权重为 aij（ i= 3； j 视 i 的不同而不同） ∑ aij=1 指标权重的确定方法可以采取如下两种方法： 专家评定法 ：请专家分别根据其知识经验判别各指标的重要程度并赋予相应的权重 ,取其平均值作为该指标的权重。 aij=∑ ki/n(k k k3…… kn 依次为 n 个专家对第 i 个指标给出的权重 ) 统计模拟法 ：以资信指标为例，根据一系列客户历史资料， 预先设定权重，然后进行评估，从评估结果看，显然得分低者容易拖欠账款。 这样将得出的结果与实际的历史数据比较，如果有不良授信纪录的客户得分都很低，而且得分低者都有不良收信纪录，那么就意味着权重合理，否则，需要进一步调整，直到得出的结果与实际情况相符为止（当然可以规定一个允许的误差范围）。 这两种方法各有利弊，专家评定法操作简单，但主观性强；统计模拟法，操作相对复杂但比较准确和客观。 在实际操作中可以结合实际情况两者结合使用。 ② 二级指标的评级赋值 为了使制表赋值尽量客观和规范化，我采用等级评分法，即建立等级评分 标准 (如优良中差劣五级 ),将被评估者关于某指标的实际情况与该指标的标准进行比较 ,判定属于哪个等级 ,再进一步给予相应的等级分 (如“优”可得最高分 1 0分等 )。 如累计交易额这一指标 ,可以根据客户资料 (记为 T)区分为五级 ,分级赋分 (二级指标的赋分值记为 Aij):T≥ 5,A1 1 =1 0。 5T≥ 2 ,A1 1=8。 2 T≥ 1 ,A1 1 =6。 1 T≥ 0 . 5,A1 1 =4。 0 . 5T,A1 1 =2。 ③ 一级指标的评分 一级指标的分值 (记为 Ai)由其下属各二 级指标的分值与权重计算而得 : Ai=∑ aij Aij.。