1.4 数据挖掘技术在经营客户中的应用

数据挖掘技术在经营客户中有以下三种应用。

（1）客户画像。交互设计之父艾伦·库珀（Alan Cooper）最早提出了用户画像（persona）的概念。用户画像又称人群画像，是根据用户人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像，包括客户基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络等信息。企业可以基于客户终端信息、位置信息、消费等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，深入了解客户的行为偏好和需求特征。

（2）精准营销和个性化推荐。企业在客户画像的基础上对客户特征进行深入理解，实现精准营销，为客户提供定制化的服务；优化产品和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知。

（3）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开五个阶段的管理。在新客户获取阶段，企业可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，企业通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟阶段，企业可以通过大数据方法（RFM、聚类等）进行客户分群，并进行精准推荐，同时对不同客户实施忠诚计划；在客户衰退阶段，企业需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并付出相应的客户关怀；在客户离开阶段，企业可以通过大数据挖掘高潜回流客户。