客户内部需求管理是以客户为中心(而不是以产品为中心)，以企业与外部的业务交流为主导(而不是局限于企业内部事务)，以企业前端业务应用为主体(而不是以企业后端业务处理为主体)的管理模式。

一、客户内部需求管理需要的数据挖掘

在当今社会，顾客的价值越来越影响到企业的价值。客户内部需求管理是通过建立长期的、系统的客户内部需求来提升单个客户价值的策略。其主要目的是通过使用合适的技术和合理的人力资源，帮助企业深入了解顾客的行为和他们的价值，使企业能够快速有效地响应顾客的需求。

客户内部需求管理的核心是“了解客户，倾听客户”。顾客内部需求管理的目标可以概括为“吸引潜在顾客进入，提高现有顾客的满意度和忠诚度，减少顾客流失”。简而言之，一切的最终目标是提高收益。

在企业关注客户内部需求管理的同时，信息技术的飞速发展为内部需求管理的有效实施提供了技术保障。通过数据挖掘技术对客户内部需求进行深入分析，可以满足各个细分市场客户的内部需求管理需求。

数据挖掘主要是发现数据中隐藏的信息，如发现趋势、特征和相关性的过程，即从数据中发现信息或知识。

二、数据挖掘技术及常用方法

数据挖掘是一个从大量不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式的不平凡的过程。

它是一门交叉学科，涉及广泛的学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学和其他相关技术。数据挖掘技术是客户内部需求管理的关键技术。

常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析、预测、孤立点分析等。

事实上，当解决一个给定的业务问题时，数据挖掘通常使用两个或更多技术类别的混合。

1.相关分析

相关性分析主要用于发现不同事件之间的相关性，即一个事件同时发生，另一个事件也频繁发生。相关性分析的重点是快速找到那些有实用价值的关联事件。

2.序列分析

序列分析技术主要用于发现在一定时间间隔内发生的连续事件。这些事件形成一个序列。发现的序列应该具有普遍意义。它的基础不仅是统计概率，而且是时间约束。

3.分类分析

分类分析通过分析具有类别的样本的特征来获得确定样本是否属于不同类别的规则或方法。当对未知类别的样本进行分类时，这些规则和方法应该具有一定的准确性。主要方法包括基于统计的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法和支持向量机。

在SEO  我看来，使用分类技术可以根据客户的消费水平和基本特征对客户进行分类，找出对业务贡献较大的重要客户的特征，并通过个性化服务提高他们的忠诚度。

4.聚类分析

聚类分析是将没有分类的样本分成不同的组，并根据物以类聚的原则描述每个组的过程。其主要依据是，归入同一组的样本应该彼此相似，而归入不同组的样本应该有足够的不同。

5.预报

预测类似于分类，但预测是根据样本的已知特征估计连续类型变量的值的过程，而分类仅用于识别样本所属的离散类别。

SEO  我认为，预测模型可以使用更传统的统计回归技术或新的分类技术。目前，最常见的是决策树归纳。

6、孤立点分析

数据库可能包含一些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。这些数据对象被称为孤立点。挖掘和分析这些数据可以用来处理一些罕见的事件，如信用卡诈骗等。

三、数据挖掘技术在客户内部需求管理中的应用

一般来说，数据挖掘技术应用于企业管理客户生命周期的每个阶段。数据挖掘可以帮助企业确定客户的特征，从而为客户提供有针对性的服务。

通过数据挖掘，企业可以发现使用某项业务的客户的特征，从而对那些也具有这些特征但不使用该业务的客户进行有针对性的营销。他们还可以发现流失客户的特征，并在具有特定相似特征的客户流失之前采取有针对性的措施。

目前，数据挖掘技术在客户内部需求管理关系中的应用有以下几个方面：

1.客户盈利能力

计算客户盈利能力有助于挖掘有价值的客户。公司的不同部门可能对客户盈利能力有不同的理解。分析客户忠诚度可以使用数据挖掘来挖掘高忠诚度的客户。通过数据挖掘技术可以有效地计算客户的盈利能力。数据挖掘也可以用来预测未来的客户盈利能力。

在SEO  我看来，使用数据挖掘技术来预测客户的盈利能力需要两个因素：

(1)记录潜在客户的行为特征和已经发展成为客户行为特征的历史数据。

(2)衡量客户盈利能力的标准。

数据挖掘技术的使用可以提高客户的盈利能力。提高客户的盈利能力是指客户被提升后盈利能力的提高。例如，如果一个客户得到一些优惠促销，并增加了一些销售费用，那么增加的部分费用给公司带来的利润就是客户利润的增加。

2.维护和客户流失

一个企业的成长和发展需要不断地获得新客户和维持老客户。无论企业希望获得什么样的客户，数据挖掘都可以帮助识别这些潜在的客户群，提高市场活动的响应率，并实现有针对性的结果。

目前，各行业的竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本也越来越高。因此，建立客户流失预测模型，获取将要流失的客户，并采取有效措施留住他们，从而有效减少客户流失，显得越来越重要。数据挖掘可以帮助找到打算离开的客户，这样企业就可以采取适当的措施来留住这些客户。

3.客户采购

当不使用数据挖掘技术时，传统的客户获取方法是选择一些感兴趣的群体来调查他们的属性并获得这些群体的特征。然而，随着数据量的增加，传统的方法是不可行的。

在扩展客户市场活动时，数据挖掘技术用于挖掘潜在客户列表，并将可能对客户列表中的某些产品感兴趣的客户信息列出，以便更方便地获得更多的客户。

4.客户细分

客户市场细分是指将客户划分为互不相关的类别。客户是企业的宝贵资源。与客户的每一次接触不仅是一个了解客户的过程，也是客户体验企业的机会。

因此，只有真正关心客户，为每位客户提供符合其内部需求的个性化服务，客户才能实现企业的价值。

近年来，一对一营销正受到许多企业的青睐。一对一营销是指了解每一个客户，并与他们建立持久的关系。

数据挖掘可以将大量客户分成不同的类别。每个类别中的客户具有相似的属性，不同类别中的客户的属性也不同。聚类分析等数据挖掘技术可以帮助企业进行客户细分。

例如，化妆品企业的顾客按性别分为：儿童、青年、中老年人或男女。通过数据挖掘，我们可以了解不同客户的爱好，通过提供有针对性的产品和服务，提高不同类型客户对企业和产品的满意度。

5.交叉营销

交叉营销是指向客户提供新产品和服务的营销过程

交叉营销的升级形式是：升级营销，即向客户提供与他们所购买的服务相关的新服务。

数据挖掘技术在交叉营销中的应用如下：首先，分析现有客户的购买行为数据，进行交叉营销分析。具体的数据挖掘过程包括三个独立的步骤，即建模个人行为；用预测模型对数据进行评分；分数矩阵已优化。

然后进行建模阶段，利用建模方法。

以下是评分阶段，评估已建立的模型。

最后一个阶段是优化阶段。通常有四种方法：简单法、平均收益法、个人收益法和有约束最优化法。

6.客户欺诈风险分析

在客户的内部需求管理中，客户的信用分析和欺诈识别非常重要，因为一旦信用风险和欺诈发生，企业将面临管理活动的失败、市场份额的丧失和营销活动的失败，从而导致企业失去市场、客户、竞争力和声誉。

根据SEO收集的统计数据，企业间的欺诈非常普遍，一旦发生，给企业带来的损失是巨大的。如何准确、及时、有效地预测企业可能存在的欺诈风险非常重要，而数据挖掘技术可以很好地解决这个问题。

利用数据挖掘中的意外规则挖掘方法、神经网络方法和聚类方法，可以对客户数据仓库中的数据进行分析和处理，分析欺诈发生的原因。哪些因素可能导致欺诈？欺诈风险来自哪里？如何预测可能的欺诈？可以采取什么措施来减少欺诈的发生？为了分析和评估欺诈风险的严重性和可能性，准确、及时地监控、评估、预警和管理各种欺诈风险，进而采取有效的规避和监管措施，在欺诈风险发生之前进行预警和控制。

7、市场策略分析

利用数据挖掘技术可以对市场进行如下几种分析：预测客户生命期的价值；预测客户潜在价值；预测客户潜在生命期价值。根据数据挖掘得出的结果，进行市场策略分析，充分发挥客户的现有价值和他的潜在价值。对现有价值和潜在价值进行策略分析时，当客户的现有价值与潜在价值一样，则维持的最低费用，当客户的潜在价值高于现有价值，则发挥其潜在价值的最低费用。在此，还要提醒大家一点：如果利用数据挖掘不能增加的客户现有价值或潜在的价值，则应停止推销等活动，否则，就要加大或继续。

8、客户忠诚度

客户忠诚被认为是企业取得盛器利润增长的途径，客户内在需求管理需要培养和选择忠诚客户，使之与公司保持长期关系，但不是所有客户都愿意与公司保持联系，一些客户的购买决策只受价格、方便等因素的影响。不论公司如何以诚相对，提供高的顾客让渡价值，客户一旦发现其他公司有更低价格的商品，便马上离开转向该公司，也有一些顾客更关心商品的质量、价值、服务、节约时间等，当他用本公司的产品感到满意以后，就会成为公司的忠诚顾客。通过对许多客户资料进行分析表明，公司80%的利润来自20%的客户。

因此，忠诚客户对公司所带来的利润是巨大的，数据挖掘技术，可以通过对数据库中的大量数据进行分析，以确定消费者的购买习惯、购买数星和购买频率，分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性、变动情况等，以确定忠诚客户，并为他们提供“一对一”的个性化服务，增强客户的忠诚度，最大限度地挖掘客户对企业的终生价值，为企业创造更大的利润。数据挖掘中的差异性分析可用于发现客户的欺诈行为，分析客户的诚信度，从而获得诚信较好的客户。