PAGE內(nèi)容摘要本文的研究利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與CRM的有機(jī)結(jié)合,通過客戶關(guān)系價(jià)值分類、有針對性的市場營銷、高質(zhì)量的游程管理和及時(shí)的游客跟蹤服務(wù),能夠提供給游客更加個(gè)性化、人性化和標(biāo)準(zhǔn)化的旅游產(chǎn)品,從而提高游客對旅行社的滿意度和忠誠度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值和公司利益雙贏的目的。因此，把在溫州某民營旅行公司實(shí)習(xí)所接觸到的客戶旅游的信息作為這次論文研究的對象，嘗試通過所得客戶旅游信息數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘方法對溫州客戶旅游性質(zhì)進(jìn)行分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，在了解客戶的特征之后，便可以采取一對一的營銷服務(wù)，使旅行社更加有效的進(jìn)行客戶關(guān)系管理，提高公司盈利。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理、客戶營銷、關(guān)聯(lián)分析、旅行社

ABSTRACTUtilizethecombineorganicallyofthetechnologyofdataminingandtheCRM,throughtheClassifyofcustomer'srelationvalue,pointedmarketing,high-qualityvisitingdistancemanagementandpromptvisitor'sfollow-upservice,wecanoffermoreindividualized,favorandstandardizedtravellingproductstovisitors,thusimprovevisitor'ssatisfactionandloyaltytothetravelagency.SoputthecustomertravelinformationofprivatetravelingcompanyinWenzhouwhereIstudiedasresearchobjectofthisthesis,Trytothoughthecustomer'stravelinformationdataIget,adoptingthemethodofdataminingtoClassificationandrelatedregularanalysisthecustomer'stravelpropertiesinWenzhou.Afterfindingoutthecharacteristicofthecustomers,thenwecanadoptthemarketingserviceofone-to-one,Enablethemoreeffectivethatcarryingonthecustomerrelationshipmanagementoftravelagencyandimprovingtheprofitsofthecompany.KEYWORDS：DataMining，CRM,Customer'sMarketing，RelationAnalysis，TravelAgency

正文目錄第一章引言 1第一節(jié)研究的背景與現(xiàn)狀 1第二節(jié)研究的目的與意義 5第三節(jié)研究的內(nèi)容 8第二章數(shù)據(jù)挖掘理論和客戶營銷理論 9第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生和發(fā)展 9第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的定義和常用技術(shù) 10第三節(jié)客戶營銷理論 13第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 18第三章溫州某民營旅游公司客戶信息分析 21第一節(jié)線路分析 21第二節(jié)出行時(shí)間及人數(shù)分析 23第三節(jié)旅游目的和特征分類 23第四節(jié)客戶信息的關(guān)聯(lián)分析 24第四章對關(guān)聯(lián)分析結(jié)果的討論 35第五章結(jié)論 36【參考文獻(xiàn)】 37致謝 38第一章引言第一節(jié)研究的背景與現(xiàn)狀研究背景旅游業(yè)具有“無煙產(chǎn)業(yè)”和“永遠(yuǎn)的朝陽產(chǎn)業(yè)”的美稱，它已經(jīng)和石油業(yè)、汽車業(yè)并列為世界三大產(chǎn)業(yè)。旅游業(yè)一般分為國際旅游業(yè)和國內(nèi)旅游業(yè)。國內(nèi)旅游業(yè)是為國內(nèi)旅游者服務(wù)的一系列相關(guān)的行業(yè)，它關(guān)系到國內(nèi)游客、旅行方式、膳宿供應(yīng)設(shè)施和其它各種事物。改革開放以來，我國的旅游業(yè)有了非常迅速的發(fā)展，但是比較而言，我國國內(nèi)旅游業(yè)發(fā)展的廣度深度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高的需要。隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民收入水平的進(jìn)一步提高，人民對旅游消費(fèi)的需求將進(jìn)一步上升，國內(nèi)旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位和作用越來越重要。李亞非.旅游經(jīng)濟(jì)[M].中國林業(yè)出版社，2001.2008年旅游企業(yè)業(yè)績普遍下滑，受挫感要比行業(yè)宏觀形勢更加強(qiáng)烈。中國旅游研究院11月份對564家旅游企業(yè)進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)景氣調(diào)查的結(jié)果表明，旅游企業(yè)景氣指數(shù)為89.3，處于相對不景氣區(qū)間，絕大多數(shù)旅游企業(yè)判斷2008年經(jīng)營狀況與2007年相比大致持平或?qū)?huì)下降，只有30.9%的旅游企業(yè)判斷2008年企業(yè)經(jīng)營狀況較2007年上升。從行業(yè)來看，旅行社行業(yè)最不景氣，景氣指數(shù)為54.7；飯店企業(yè)次之，景氣指數(shù)為100.5；景區(qū)企業(yè)最為景氣，景氣指數(shù)130.5。從地區(qū)來看，東部地區(qū)旅游企業(yè)景氣指數(shù)為101.4，處于微景氣區(qū)間；中部地區(qū)旅游企業(yè)景氣指數(shù)為92.4，處于微弱不景氣區(qū)間；西部地區(qū)旅游企業(yè)景氣指數(shù)為38，處于較重不景氣區(qū)間。戴斌.2008年旅游經(jīng)濟(jì)回顧與2009年趨勢預(yù)測[J].旅游研究，2009（1）溫州作為華東地區(qū)民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快最繁榮的地區(qū)，從1995年到2008年這14年間，不管是溫州國內(nèi)旅游業(yè)還是國際旅游業(yè)都保持著迅猛發(fā)展的態(tài)勢。根據(jù)浙江省旅游資源普查結(jié)果表明，溫州有各等級(jí)旅游資源單體3279個(gè)，超過杭州，在浙江省位列第一。這幾年，市委、市政府非常重視發(fā)展旅游業(yè)，把旅游業(yè)作為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)和第三產(chǎn)業(yè)的龍頭產(chǎn)業(yè)來抓,旅游業(yè)取得了長足的發(fā)展。旅游業(yè)的發(fā)展對溫州地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到積極的促進(jìn)作用，并且拉動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，本文的研究正是在全國旅游業(yè)繁榮推進(jìn)的大背景下，以溫州旅游業(yè)發(fā)展為研究背景，針對自己所實(shí)習(xí)的溫州某民營旅游公司的客戶數(shù)據(jù)對客戶的旅游特征和習(xí)慣進(jìn)行分析。研究現(xiàn)狀數(shù)據(jù)挖掘在各方面的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘可以通過挖掘數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)有意義的新的關(guān)聯(lián)模式和趨勢的過程。數(shù)據(jù)挖掘最吸引人的地方是它能建立預(yù)測模型而不是回顧型的模型。數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)CRM中的應(yīng)用閆禹在《數(shù)據(jù)挖掘在客戶信息管理中的運(yùn)用》中指出：隨著我國商品經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，從大量顧客基礎(chǔ)信息中了解顧客行為和購買傾向越來越有重要的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（簡稱KDD）是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫相交叉的一個(gè)熱門研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘是KDD的一個(gè)核心步驟，其內(nèi)容涉及各種知識(shí)模式的提取算法。數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)部門的許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。采用客戶信息的簡單數(shù)據(jù)集，每個(gè)顧客有客戶類別、職業(yè)、年齡、收入水平、化妝品消費(fèi)額度/年、消費(fèi)國產(chǎn)/進(jìn)口品牌等屬性。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對商業(yè)客戶信息進(jìn)行挖掘分析的方法：1.采用概念描述的方法評(píng)價(jià)客戶信息。2.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)客戶信息數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。3.使用分類與聚類方法對客戶歸類。數(shù)據(jù)挖掘在旅游方面的應(yīng)用在現(xiàn)代旅游業(yè)管理中，我們應(yīng)該能隨時(shí)隨地訪問到任何需要的信息，這就要求有一個(gè)體系結(jié)構(gòu)來容納各種格式的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。例如經(jīng)營數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)行數(shù)據(jù)以及來自Internet服務(wù)提供商（ISP）的數(shù)據(jù)。使用數(shù)據(jù)分析可以進(jìn)行有目標(biāo)的市場銷售，把最滿意的旅游商品和服務(wù)送到可獲得最大利潤的客戶手中。基于顧客的年齡、性別、職業(yè)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和其他類似因素，對其進(jìn)行分析，辨別出具體的顧客偏好，組織他們到本旅行社來，這將是有很大潛力的市場。吳春陽等在《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在旅游線路規(guī)劃系統(tǒng)的應(yīng)用》中指出：當(dāng)前的一些旅游公司在規(guī)劃旅游線路時(shí)，一般采用以下幾種方式：一是主題旅游線路設(shè)計(jì)，比如紅色旅游等來安排旅游線路；二是超市型旅游路線設(shè)計(jì)，顧客可以根據(jù)自己需求隨意挑選景點(diǎn)，來安排自己的旅游線路；三是應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)方法來尋求最優(yōu)線路，從而把整個(gè)路線關(guān)聯(lián)起來；最后就是市場導(dǎo)向，根據(jù)市場的要求來安排路線。但這些方法并沒有充分利用信息技術(shù)的優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，尤其是數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，為挖掘出合適的旅游線路提供了可能。相關(guān)公司可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出更為合理、受用戶歡迎的旅游線路，從而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。李君鐵等在《基于WEB數(shù)據(jù)挖掘的旅游需求分析與預(yù)測》中指出：研究發(fā)現(xiàn)，使用互聯(lián)網(wǎng)過程中，大部分的游客不會(huì)直接在網(wǎng)上預(yù)訂，但他們卻會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)搜索旅游信息，根據(jù)網(wǎng)上信息組合行程后再通過旅游中介進(jìn)行預(yù)訂。央視調(diào)查咨詢中心所做的北京中青年網(wǎng)民“互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民旅游消費(fèi)調(diào)查”結(jié)果顯示：21.8%的網(wǎng)民登錄過旅游網(wǎng)站，43.2%的網(wǎng)民表示將會(huì)登錄旅游網(wǎng)站；在已經(jīng)登錄旅游網(wǎng)站的網(wǎng)民中，3.8%的網(wǎng)民已經(jīng)進(jìn)行過與旅游相關(guān)的網(wǎng)上預(yù)訂，54.2%的網(wǎng)民表示將會(huì)嘗試網(wǎng)上預(yù)訂。可見互聯(lián)網(wǎng)在旅游信息獲取中的地位逐步提高。Web數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的市場調(diào)研及網(wǎng)絡(luò)調(diào)研相比較，優(yōu)勢十分明顯。目前，Internet是一個(gè)巨大的、分布廣泛的全球性信息服務(wù)中心，它包括新聞、廣告、消費(fèi)信息等各種各樣的旅游信息。不僅如此，Web還包含著豐富的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如動(dòng)態(tài)變化的超鏈接信息以及對于Web頁面的訪問和使用的信息等，這為Web數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的資源。潛在客源對所感興趣的旅游信息點(diǎn)擊的記錄可以作為旅游業(yè)對潛在客源的消費(fèi)特性進(jìn)行分析的重要數(shù)據(jù)依據(jù)，這些記錄可以顯示何地的潛在客源（who）對何目的地（where）在何時(shí)（when）進(jìn)行點(diǎn)擊。張晗等在《基于數(shù)據(jù)立方體的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則在旅游服務(wù)中的應(yīng)用》中指出：利用OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）技術(shù)實(shí)現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)的分析，形成多維數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以作為多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的源數(shù)據(jù)。通過對多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效、多視角查看和維間關(guān)聯(lián)分析，挖掘出適合游客的多維一體化旅游資源信息，例如景區(qū)景點(diǎn)、酒店、旅行社以及個(gè)性化的旅游線路等。根據(jù)用戶給定的挖掘任務(wù)，從數(shù)據(jù)倉庫中生成數(shù)據(jù)立方體，在此數(shù)據(jù)立方體上進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，具有一定的針對性。關(guān)聯(lián)分析在旅游方面的應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析在旅行社CRM中的應(yīng)用徐會(huì)敏在《關(guān)聯(lián)規(guī)則在旅行社CRM中的應(yīng)用》中研究出：用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)τ慰拖M(fèi)項(xiàng)目（即旅行產(chǎn)品）的特征進(jìn)行分析，判斷出游客的行為方式和消費(fèi)習(xí)慣，進(jìn)而將游客分類，分析不同類型的游客的價(jià)值，確定旅行社的目標(biāo)市場，制定出詳細(xì)的計(jì)劃。在旅行產(chǎn)品的眾特征中，依據(jù)旅行社的自身經(jīng)營特色，這里只抽取其最常見/重要的五種來刻畫，并標(biāo)記每種為——（1）體驗(yàn)性（2）休閑化（3）生活化（4）娛樂化（5）生態(tài)化。進(jìn)而得出該類型游客的消費(fèi)項(xiàng)目的特征常是體驗(yàn)性、休閑化同時(shí)是生活化或者生態(tài)化的，在了解該類型游客的需求特點(diǎn)后，旅行社可對推出針對性強(qiáng)求的一對一的服務(wù)，為其設(shè)計(jì)相符的、個(gè)性化的旅游服務(wù)，才能讓其深刻體會(huì)到旅行社讓渡的顧客價(jià)值，最終實(shí)現(xiàn)旅行社的價(jià)值。關(guān)聯(lián)分析在旅游突發(fā)事件預(yù)測中的應(yīng)用唐亮等在《關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在旅游突發(fā)事件預(yù)測中的研究》中指出：為了挖掘預(yù)測規(guī)則，需要向系統(tǒng)輸入以前發(fā)生過的突發(fā)事件的相關(guān)信息，包括事件發(fā)生的前導(dǎo)因素和結(jié)果因素等。對其進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，可以找出事件發(fā)生的規(guī)律，例如某些前導(dǎo)因素會(huì)以多大概率導(dǎo)致某些后果的發(fā)生。根據(jù)得到的這些規(guī)則和當(dāng)前發(fā)生的行業(yè)事件，可以推測出將來有可能發(fā)生的行業(yè)事件及其造成的后果。針對記錄旅游事件信息的數(shù)據(jù)庫，尤其是記錄突發(fā)事件的數(shù)據(jù)庫，每一條事件的記錄包含著該事件發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、當(dāng)時(shí)的客流量等事件發(fā)生的主客觀因素信息，以及事件造成的財(cái)產(chǎn)損失、事件造成的人員傷亡等后果信息。上述各種前因后果信息首先通過聚類、離散化后,作為分析系統(tǒng)的輸入，可以得到各種事件發(fā)生的規(guī)律。.這種利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析預(yù)測突發(fā)事件的方法，建立在對歷史數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的規(guī)律信息的挖掘的基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)得到事件發(fā)生的規(guī)律及其發(fā)生的概率，從而對突發(fā)事件進(jìn)行預(yù)測。關(guān)聯(lián)分析在旅游行程規(guī)劃中的應(yīng)用王玉珍在《關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法在旅游行程規(guī)劃中的應(yīng)用》中指出：利用Apriori算法來找出旅游景點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，并以關(guān)聯(lián)規(guī)則表示。其算法說明如下：（1）找出所有1-項(xiàng)目組的支持度，滿足最小支持度者，即成為高頻1-項(xiàng)目組，若是，則停止執(zhí)行；（2）由（1）的高頻1-項(xiàng)目組組合成2-項(xiàng)目組，找出所有2-項(xiàng)目組的支持度，滿足最小支持度者，即成為高頻1-項(xiàng)目組，若為=，則停止執(zhí)行；（3）找出高頻（k-1）-項(xiàng)目組，k>2；（4）由（3）中找出任兩個(gè)有（k-2）項(xiàng)目組相同的高頻（k-1）-項(xiàng)目組,組合成k-項(xiàng)目組；（5）判斷由（4）所找出的k-項(xiàng)目組，其所有包括的（k-1）-項(xiàng)目組之子集合是否都出現(xiàn)在（3）中，假如成立就保留此k-項(xiàng)目組,否則就刪除；（6）再檢查由（4）所擷取的k-項(xiàng)目組，若滿足最小支持度，即成為高頻k-項(xiàng)目組，否則就刪除；（7）跳至（3）找高頻（k+1）-項(xiàng)目組，直到無法產(chǎn)生高頻項(xiàng)目組為止；對所有高頻項(xiàng)目組，找出滿足最小信賴度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。第二節(jié)研究的目的與意義研究的目的在國民經(jīng)濟(jì)中的地位旅游在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面有著巨大的作用，按照中國制定的全國旅游發(fā)展規(guī)劃，以2000年為基數(shù)，到2020年，旅游業(yè)總收入翻三番，將達(dá)到36000億人民幣，占GDP的8%，中國將成為世界第一大旅游目的地國家，因此隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，作為六大新興消費(fèi)熱的行業(yè)之一的旅游行業(yè)，在今后幾年，將存在廣闊的發(fā)展空間，成為發(fā)展勢頭和規(guī)模最快的產(chǎn)業(yè)之一，對于城市經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)性以及對于文化和環(huán)境的促進(jìn)作用也日益的顯現(xiàn)。所面臨的國內(nèi)國際環(huán)境根據(jù)“外資旅行社2007年7月1日起，將取消對外商投資旅行社設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的限制，并對外資旅行社的注冊資本實(shí)行國民待遇。”修改后的《旅行社治理?xiàng)l例》規(guī)定：所有國際旅行社都可以經(jīng)營出境旅游業(yè)務(wù)，但同時(shí)設(shè)置了一個(gè)質(zhì)量保證金的門檻；其二，根據(jù)ADS協(xié)議的條款，在經(jīng)營到官方認(rèn)可的中國公民出境旅游目的地國家旅游時(shí)，旅行社還必須得到簽約雙方的認(rèn)可，一些原本有資格經(jīng)營的國際旅行社被排斥在外；其三，最外邊還有一個(gè)大圍墻，合資旅行社和外資旅行社不得經(jīng)營中國公民的出境旅游。出境旅游業(yè)務(wù)的開放問題成了一個(gè)重要的焦點(diǎn)，形成了政府、內(nèi)資旅行社和外資旅行社多重博弈。發(fā)展中存在的問題隨著中國旅游業(yè)市場機(jī)制的確立，我們清楚地看到長期困擾我國旅行社業(yè)的深層次問題：那就是朝陽產(chǎn)業(yè)成為微利行業(yè)，甚至虧損行業(yè)。但其原因是多方面的，首先是政府干預(yù)過多。政府對旅行社實(shí)行的“嚴(yán)格的審批制度，進(jìn)入旅游市場的旅游企業(yè)數(shù)量受到限制”。其次，傳統(tǒng)觀念制約。跟我國其他許多行業(yè)一樣，旅游行業(yè)的許多企業(yè)家與西方提倡的“戰(zhàn)略聯(lián)盟”這一重要觀念格格不入。再次，所有制形式單一。我國目前現(xiàn)有旅行社中合資旅行社屈指可數(shù)；集體所有制旅行社略多；私有制旅行社同樣寥寥無幾。本文的研究是希望研究結(jié)論能給所實(shí)習(xí)的溫州某民營旅游公司在客戶營銷方面帶來更大的收益。二、研究的意義國內(nèi)競爭近年來，旅行社的數(shù)量不斷增加，旅游市場競爭日益激烈，為了爭奪市場份額都把降價(jià)作為爭奪客源的主要手段甚至是惟一手段。一些旅行社以低價(jià)格吸引旅游者和打擊競爭對手，其競爭對手則以更低的價(jià)格為手段進(jìn)行復(fù)，致使旅游市場上的旅行社產(chǎn)品價(jià)格越來越低，各家旅行社競相削價(jià)，走進(jìn)了削價(jià)競爭的誤區(qū)，造成旅行社行業(yè)處于無序競爭的惡性循環(huán)。國際競爭一個(gè)國家的旅行社業(yè)結(jié)構(gòu)是否合理、優(yōu)化，直接關(guān)系到旅行社國際競爭力的強(qiáng)弱。我國旅行社業(yè)競爭力的不足，我國除國際、中國、青年三大旅行社外，其他旅行社的集團(tuán)優(yōu)勢還不十分顯著，經(jīng)濟(jì)規(guī)模還有待培育。另外，我國旅行社的業(yè)務(wù)范圍過窄，多為經(jīng)營團(tuán)隊(duì)旅游、觀光旅游，未充分挖掘市場潛力；國際旅行社的自組能力差，其國際業(yè)務(wù)多為接待外國旅行社發(fā)來的團(tuán)隊(duì)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，對旅游經(jīng)濟(jì)的研究大多是從旅游業(yè)整體進(jìn)行的，對民營私有旅行社的研究比較少，但在浙江民營企業(yè)蓬勃發(fā)展的經(jīng)濟(jì)大省，對民營私有旅行社的研究尤有重要的意義。正如王世忠指出：“留住一個(gè)客戶比找到一個(gè)新客戶更有價(jià)值。從營銷成本上講，尋找新客戶的成本是最高的，而留住客戶，不僅可以有效降低成本，更能為口碑營銷帶來機(jī)遇。”客戶資源是現(xiàn)代企業(yè)的重要戰(zhàn)略資源當(dāng)今世界，市場競爭的焦點(diǎn)已從產(chǎn)品的競爭轉(zhuǎn)向品牌、服務(wù)和客戶資源的競爭。誰能擁有客戶，并能和客戶建立且保持一種長期、良好的合作關(guān)系，贏得客戶信任，給客戶提供滿意的服務(wù)，誰就能通過為客戶服務(wù)的最優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤的最大化。爭奪客戶資源是現(xiàn)代商戰(zhàn)的主要特點(diǎn)由于客戶資源已經(jīng)成為一種戰(zhàn)略資源，因此對客戶資源的爭奪已經(jīng)成為現(xiàn)代商戰(zhàn)的主要特點(diǎn)。客戶是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，市場競爭的實(shí)質(zhì)是爭奪客戶資源，一項(xiàng)研究表明：爭取一位新客戶的成本是保住一位老客戶的5倍。由于競爭加大了贏得新客戶的難度和成本，使越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向老客戶，把營銷重點(diǎn)放在獲利較為豐厚的客戶群上，即使不在新客戶上投資，企業(yè)也能夠?qū)崿F(xiàn)大部分的盈利目標(biāo)。客戶關(guān)系管理的策略著眼點(diǎn)不僅在于維系現(xiàn)有客戶，還在于維系老客戶的基礎(chǔ)上去發(fā)展新客戶。企業(yè)要在競爭中保持優(yōu)勢，采取信息化手段建設(shè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)和以客戶為中心的營銷機(jī)制，才是提升競爭力的根本措施。尋求企業(yè)利潤最優(yōu)化是客戶關(guān)系管理的根本目的通過采用先進(jìn)的客戶管理系統(tǒng)，一方面，企業(yè)能夠?qū)蛻粜畔⑦M(jìn)行全面整合，在企業(yè)內(nèi)部充分共享，從而為客戶提供更快速、更周到的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，吸引和保持更多的客戶；另一方面，借助客戶關(guān)系管理所蘊(yùn)含的先進(jìn)的管理理念優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，把“滿足客戶明確和隱含的需求”的經(jīng)營理念貫徹到企業(yè)經(jīng)營的全過程中，無論客戶采取什么樣的途徑向企業(yè)發(fā)出任何聯(lián)系信號(hào)，都能夠像對待老朋友那樣及時(shí)對待，企業(yè)的每個(gè)部門都知道他尋求的目標(biāo)、購買的習(xí)慣、付款的偏好和感興趣的產(chǎn)品。由于客戶的一切信息盡在掌握之中，就能夠有的放矢地提供及時(shí)、周到、滿意的客戶服務(wù)，使企業(yè)通過客戶價(jià)值的最大化、客戶服務(wù)的最優(yōu)化來尋求市場開拓的最大化和企業(yè)利潤的最優(yōu)化。

第三節(jié)研究的內(nèi)容本文通過對溫州某民營旅行社客戶旅游線路的挖掘分析，找出客戶對出行時(shí)間、旅游景點(diǎn)、旅游性質(zhì)及一些偏好的關(guān)系。首先，通過相關(guān)研究資料的搜集、文獻(xiàn)的閱讀。之后，運(yùn)用溫州某民營旅游公司提供的旅游客戶信息，對客戶信息進(jìn)行分析，采用關(guān)聯(lián)挖掘方法對溫州客戶旅游性質(zhì)進(jìn)行分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)證分析。最后，得出結(jié)論，對結(jié)論進(jìn)行分析并給出適當(dāng)?shù)慕ㄗh。擬解決的問題主要是得出哪些是有待開發(fā)的線路和哪些最適合推薦給顧客及如何引導(dǎo)客戶出游目的傾向性等等。

第二章數(shù)據(jù)挖掘理論和客戶營銷理論第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生和發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生當(dāng)今，數(shù)據(jù)容量規(guī)模已經(jīng)達(dá)到萬億字節(jié)（TB）的水平。過量的數(shù)據(jù)被人們稱為信息爆炸，帶來的挑戰(zhàn)是一方面規(guī)模龐大、紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)體系讓使用者漫無頭緒、無從下手；另一方面在這些大量數(shù)據(jù)的背后卻隱藏著很多具有決策意義的有價(jià)值的信息。那么如何發(fā)現(xiàn)這些有用的知識(shí)，使之為管理決策和經(jīng)營戰(zhàn)略發(fā)展服務(wù)？計(jì)算機(jī)科學(xué)給出的最新的回答是數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM）。數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的前提是：從大量數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的、有用的信息和規(guī)律；計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展使其有能力處理這樣大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用價(jià)值應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律并不是“放置四海而皆準(zhǔn)”的規(guī)律，而是面向某一應(yīng)用的規(guī)律，具有具體的指導(dǎo)意義。早期，數(shù)據(jù)挖掘主要應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域，如許多讀者熟知的“啤酒和尿布”的故事，就是零售業(yè)巨頭“沃爾瑪”從大量銷售數(shù)據(jù)中分析出來的規(guī)律：美國的男士在下班后要去超市買嬰兒尿布，他們在購買尿布的同時(shí)會(huì)買啤酒。“沃爾瑪”因此將這兩種“毫不相干”的商品擺放在靠近的貨架上，并在其間擺放一些下酒小菜，使這些商品銷量大增。隨著人們對數(shù)據(jù)挖掘了解的逐步深入，其應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，如科學(xué)研究、市場營銷、金融分析、體育比賽等。數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展過程數(shù)據(jù)挖掘是20世紀(jì)80年代，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）研究項(xiàng)目失敗后，AI轉(zhuǎn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)提出的。它是一個(gè)新興的，面向商業(yè)應(yīng)用的AI研究。知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryInDatabase，KDD）和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中最重要的課題之一，國際上第一次關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研討會(huì)于1989年在美國的底特律召開，在此次會(huì)議上第一次提出了知識(shí)發(fā)現(xiàn)一詞。1995年，在加拿大召開了第一屆KDD和DM國際學(xué)術(shù)會(huì)議。會(huì)議對KDD做了確切的定義，未對DM做確切的定義。目前KDD和DM已成為研究熱點(diǎn)和焦點(diǎn)，一批DM系統(tǒng)開發(fā)出來，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)、金融和管理領(lǐng)域都取得了應(yīng)用性的成果。第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的定義和常用技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)”。原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本、圖形、圖像數(shù)據(jù)等。一般的說，數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析方法和分析工具在大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中建立模型和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程這些模型和關(guān)系可以用來作為決策和預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)決策樹方法決策樹方法就是利用訓(xùn)練集生成一個(gè)測試函數(shù)，根據(jù)不同取值建立樹的分支：在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立下層結(jié)點(diǎn)和分支，這樣便生成一棵決策樹。然后對決策樹進(jìn)行修剪處理，最后把決策樹轉(zhuǎn)化為規(guī)則，利用這些規(guī)則可對新事例進(jìn)行分類。這種方法實(shí)際上是根據(jù)信息論原理對數(shù)據(jù)庫中存在的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行信息量分析，在計(jì)算數(shù)據(jù)特征互信息的基礎(chǔ)上提取出反映類別的重要特征。典型的決策樹方法有分類回歸樹(CART)、ID3、C4.5等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源于自然界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由許多神經(jīng)元所組成，模擬人類的直覺思維和神經(jīng)元功能，根據(jù)生物神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，通過帶有一定權(quán)重的“導(dǎo)線”連接神經(jīng)元以形成并行網(wǎng)絡(luò)。利用非線性映射的思想和并行處理的方法，經(jīng)過輸入層、隱藏層和輸出層等，實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的映射關(guān)系，對數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整、計(jì)算，最后得到結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于非線性數(shù)據(jù)和含噪聲的數(shù)據(jù)時(shí)具有更大的優(yōu)越性，比較適合于市場數(shù)據(jù)庫的分析和建模。目前，在數(shù)據(jù)挖掘中，最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP和RBF網(wǎng)絡(luò)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)，是由R.Agrawal等人首先提出的，關(guān)聯(lián)規(guī)則就是給定一組屬性和一個(gè)記錄集合，通過分析記錄集合，推導(dǎo)出屬性間的相關(guān)性，是以形式為“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”來描述數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系規(guī)則。其作用是在數(shù)據(jù)庫的對象間挖掘出滿足一定條件的依賴關(guān)系，并有可能描述屬性間的因果關(guān)系。遺傳算法它是基于自然進(jìn)化理論，模擬基因聯(lián)合、突變、選擇等過程的一種優(yōu)化技術(shù)，但也是人們理解最少的一種方法。它是以模擬生物進(jìn)化過程為基礎(chǔ)，就如同進(jìn)化是產(chǎn)生較優(yōu)的生物種類一樣，遺傳分析應(yīng)用定向搜索的迭代過程，先找出兩個(gè)合適的父樣本，通過基因組合、交叉、變異和自然選擇四種典型的帶有生物遺傳特點(diǎn)的操作產(chǎn)生子樣本，反復(fù)迭代操作直到收斂為止。遺傳分析常用于預(yù)測分析。除了上述的常用方法外，還有模糊集合方法、BayesianBeliefNetords、最鄰近算法（k-nearestneighborsmethod,KNN）和可視化技術(shù)等。在實(shí)際問題解決中，數(shù)據(jù)挖掘算法是最核心的問題，關(guān)鍵就在于算法的選擇和實(shí)現(xiàn)。一般根據(jù)實(shí)際問題決定選擇采用何種挖掘算法，但往往為了達(dá)到更好的挖掘效果，還要同時(shí)使用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，會(huì)使用粗糙集方法進(jìn)行屬性歸約；在挖掘初期會(huì)使用聚類分析方法來預(yù)分類，簡約規(guī)格化后的數(shù)據(jù)集合，為后面采用其他的數(shù)據(jù)挖掘方法來達(dá)到更好的挖掘效果；當(dāng)在挖掘過程中，發(fā)現(xiàn)選擇的數(shù)據(jù)不合理，或者采取的挖掘技術(shù)達(dá)不到預(yù)期效果，就重新開始挖掘過程，因此可以說，整個(gè)挖掘過程就是一個(gè)不斷反復(fù)的過程，通過運(yùn)用多項(xiàng)技術(shù)對原數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，最后得出寶貴知識(shí)的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法基本概念定義1設(shè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)集記為D，D={t1,t2,…,tk,…,tn}，tk={i1,i2,…,ip}，tk(k=1,2,…,n)稱為事務(wù)，im(m=1,2,…,p)稱為項(xiàng)目。定義2設(shè)I={i1,i2,…,im}是D中全體項(xiàng)目組成的集合,I的任何子集稱為D中的項(xiàng)目集,|X|=k稱為集合X為k項(xiàng)目集。設(shè)tk和X分別為D中的事務(wù)和項(xiàng)目集,如果X!tk,稱事務(wù)tk包含項(xiàng)目集X。每一個(gè)事務(wù)都有一個(gè)惟一的標(biāo)識(shí)符,稱為TID。定義3數(shù)據(jù)集D中包含項(xiàng)目集X的事務(wù)數(shù)稱為項(xiàng)目集X的支持?jǐn)?shù),記為σx。項(xiàng)目集X的支持度記為support(X),support(X)=σx|D|100%;其中|D|是數(shù)據(jù)集D的事務(wù)數(shù),若support(X)不小于用戶指定的最小支持度(min_support),則稱X為頻繁項(xiàng)目集,簡稱頻集,否則稱X為非頻繁項(xiàng)目集,簡稱非頻集。定義4若X、Y為項(xiàng)目集,且X∩Y=",蘊(yùn)涵式X#Y稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則,X、Y分別稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的前提和結(jié)論。項(xiàng)目集X∪Y的支持度稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的X#Y支持度,記作support(X#Y),support(X#Y)=support(X∪Y);關(guān)聯(lián)規(guī)則的X#Y置信度,記作confidence(X#Y),confidence(X#Y)=support(X∪Y)support(X)×100%。通常用戶根據(jù)挖掘需要指定的最小置信度記為minconfidence。支持度用于衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則在整個(gè)數(shù)據(jù)集中的統(tǒng)計(jì)重要性,而置信度用于衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信程度。一般說來,只有支持度和置信度均較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則才可能是用戶感興趣、有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。定義5若support(X#Y)≥minsupport,且confidence(X#Y)≥minconfidence,稱關(guān)聯(lián)規(guī)則X#Y為強(qiáng)規(guī)則,否則稱關(guān)聯(lián)規(guī)則X#Y為弱規(guī)則。定理1：設(shè)X、Y是數(shù)據(jù)集D中的項(xiàng)目集:(1)若X!Y,則support(X)≥support(Y)。(2)若X!Y,如果X是非頻集,則Y也是非頻集。(3)若X!Y,若Y是頻集,則X也是頻集。由上述定義可知,定理1成立是顯然的。解決方法一般地,給定一個(gè)數(shù)據(jù)集D,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的任務(wù),就是要通過用戶指定最小支持度和最小置信度來尋找強(qiáng)規(guī)則的過程。因此,該任務(wù)又可以劃分為以下兩個(gè)子任務(wù)。(1)尋找所有頻集通過用戶給定的最小支持度,尋找所有頻集。事實(shí)上,這些頻集可能具有包含關(guān)系,一般地,我們只關(guān)心那些不被其它頻集所包含的所謂最大頻集的集合。尋找所有頻集是形成關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)。(2)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則通過用戶指定的最小置信度,在每個(gè)最大頻集中,尋找置信度不小于最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法與尋找頻集Apriori算法是挖掘產(chǎn)生布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則所需頻集的基本算法,也是一個(gè)很有影響力的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。該算法是根據(jù)有關(guān)頻集特性的先驗(yàn)知識(shí)(priorknowledge)而命名的,它利用了一個(gè)層次順序搜索的循環(huán)方法來完成頻集的挖掘工作,即利用k-項(xiàng)集來產(chǎn)生(k+1)-集。具體做法:首先找出頻1-項(xiàng)集,記為F1;然后利用F1來挖掘F2,即頻2-項(xiàng)集;不斷如此循環(huán)下去直到無法發(fā)現(xiàn)更多的頻k-項(xiàng)集為止。每挖掘一層就需要掃描整個(gè)數(shù)據(jù)集一遍。為提高按層次搜索并產(chǎn)生相應(yīng)頻集的處理效率,Apriori算法利用了一個(gè)重要性質(zhì),即上述定理1所述,該性質(zhì)可有效縮小頻集的搜索空間。關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成在用Apriori算法挖掘出所有的頻集后,就可以較易地獲得相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。即產(chǎn)生滿足最小支持度和最小置信度的強(qiáng)規(guī)則,可利用上述定義4中confidence(X!Y)=support(X∪Y)support(X)×100%公式來計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則的信任度。具體操作如下:(1)對于每個(gè)頻集f,產(chǎn)生f的所有非空子集。(2)對于每個(gè)f的非空子集s,若support(f)support(s)≥minconfidence;則產(chǎn)生一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則“s!(f-s)”;其中minconfidence為最小置信度。數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘是指一個(gè)完整的過程，該過程從大量數(shù)據(jù)中挖掘先前未知的、有效的、可使用的信息，并使用這些信息做出決策或豐富知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟如圖1-2所示：圖1-2數(shù)據(jù)挖掘的過程第三節(jié)客戶營銷理論史雁軍史雁軍.個(gè)性化客戶營銷的四大核心能力./data/2005/2005-11-12/126786_3.shtml，2005-11-12.隨著市場競爭的加劇，客戶個(gè)性化程度不斷分化，以及IT技術(shù)進(jìn)步帶來的營銷革命，越來越多的服務(wù)性企業(yè)開始進(jìn)入新的營銷浪潮之中，即客戶洞察驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化營銷。越來越多的企業(yè)營銷經(jīng)理開始談?wù)摽蛻絷P(guān)系營銷、直復(fù)營銷、數(shù)據(jù)庫營銷、個(gè)性化營銷這些名詞，聽個(gè)性化營銷可能為企業(yè)帶來的巨大投資回報(bào)，往往令每一位營銷經(jīng)理鼓舞，但企業(yè)在建立個(gè)性化營銷的核心能力方面，往往有所欠缺，而在實(shí)際的企業(yè)營銷實(shí)踐中又往往急于求成，是造成這些企業(yè)實(shí)際的營銷效果往往不如期望的那樣的樂觀的原因所在。來看看下面這些營銷經(jīng)理經(jīng)常面對的典型問題：向哪些媒體和營銷渠道進(jìn)行營銷投入，會(huì)使得發(fā)展新用戶的效率最高收益最大？公司在營銷傭金上的支出越來越大，但是為什么公司的利潤卻沒有相應(yīng)增加？現(xiàn)在的客戶看起來越來越不忠誠了，經(jīng)常在競爭者之間來回選擇，應(yīng)當(dāng)如何識(shí)別那些可能流失的客戶，如何采取措施提高客戶的忠誠度呢？一些客戶的購買次數(shù)和數(shù)量都在不斷下降，如何提升這些客戶的價(jià)值呢？

公司的產(chǎn)品線越來越長，如何識(shí)別哪些是有購買潛力和購買意向的客戶呢？企業(yè)營銷經(jīng)理們在進(jìn)行服務(wù)或產(chǎn)品營銷策劃時(shí)，在很多情況下都是從產(chǎn)品的角度來考慮問題，往往是沿著產(chǎn)品的特性來進(jìn)行以產(chǎn)品為核心的營銷策劃，而經(jīng)常由于各種條件的限制忽略了以客戶為中心的客戶特征識(shí)別和分析。從客戶營銷的根本來講，企業(yè)營銷策劃的目的一般都是為了實(shí)現(xiàn)以下的一些營銷目標(biāo)：更高效的客戶獲取，提高產(chǎn)品或服務(wù)的市場占有率更高的客戶忠誠度，以減少客戶流失，增加客戶終身價(jià)值更大的客戶占有率，以提高客戶價(jià)值貢獻(xiàn)水平

更佳的營銷投資回報(bào)率，優(yōu)化營銷與服務(wù)成本，以獲得更大的營銷利潤而從企業(yè)營銷管理的角度來看，以上四個(gè)目標(biāo)都各有側(cè)重：一、更高效的新用戶發(fā)展

有統(tǒng)計(jì)顯示，獲取一名新用戶的成本是保留一名現(xiàn)有客戶的七倍。這就需要企業(yè)能夠精確進(jìn)行目標(biāo)客戶定位，理解客戶的需要和需求，策劃和執(zhí)行高效的營銷活動(dòng)，通過最恰當(dāng)?shù)臓I銷渠道和溝通策略向客戶傳遞正確的營銷意圖。二、更高的客戶忠誠度

客戶服務(wù)營銷的一個(gè)最重要的目的就是要提高客戶的滿意度，通過營銷與服務(wù)流程的優(yōu)化，改善客戶體驗(yàn)，從而提高客戶滿意度，降低客戶流失率。有統(tǒng)計(jì)顯示，獲取一名新用戶的成本是保留一名現(xiàn)有客戶的七倍之多。這就需要企業(yè)能夠真正理解客戶的需要和需求，有效的對產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計(jì)和提供過程進(jìn)行分析，不僅能夠識(shí)別客戶的忠誠度和生命周期價(jià)值，并能通過整合的營銷溝通策略來優(yōu)化與客戶的關(guān)系。三、更大的客戶占有率

在目前激烈的客戶競爭中，僅僅簡單將營銷目標(biāo)定位于保留客戶是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，而應(yīng)當(dāng)讓客戶將更多的消費(fèi)集中于本企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)上，讓客戶享用企業(yè)更多的產(chǎn)品與服務(wù)組合，或是提高客戶在某一產(chǎn)品或服務(wù)上的消費(fèi)水平，即提高忠誠客戶的占有率變得越來越重要。通過交叉銷售、向上銷售來提高客戶的購買水平是最直接采用的營銷方式。但企業(yè)的營銷經(jīng)理仍然面臨著幾大難題：如何保證銷售活動(dòng)的效果？向哪些客戶進(jìn)行營銷？向他們推薦什么產(chǎn)品和服務(wù)？什么時(shí)間以什么方式進(jìn)行？四、更佳的營銷投資回報(bào)率很多企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，當(dāng)定位于不同的客戶、不同的營銷渠道、不同的產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)，營銷投資回報(bào)率經(jīng)常會(huì)有較大的差異。要保證營銷投資回報(bào)率，就需要理解客戶的生命周期價(jià)值，根據(jù)不同的客戶價(jià)值來優(yōu)化并控制產(chǎn)品與服務(wù)的提供成本，加強(qiáng)營銷風(fēng)險(xiǎn)管理能力等等。企業(yè)的營銷經(jīng)理都已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，并非所有的客戶都應(yīng)等同對待的。企業(yè)應(yīng)當(dāng)為那些為企業(yè)帶來高額利潤的客戶提供更好的服務(wù)，而對于那些帶來較低收益的客戶提供與其提供價(jià)值相對等的服務(wù)，并通過服務(wù)營銷來提升客戶的收益貢獻(xiàn)水平和利潤貢獻(xiàn)率。以上這些都是企業(yè)在進(jìn)行個(gè)性化客戶營銷時(shí)所需要達(dá)到的營銷目標(biāo)，也是大多數(shù)企業(yè)的營銷經(jīng)理每天面臨的營銷問題，但實(shí)際情況往往是企業(yè)有進(jìn)行個(gè)性化營銷時(shí)需要了解客戶的信息不足，以及獲取的信息對于營銷的策劃和實(shí)踐的驅(qū)動(dòng)力不足。不少企業(yè)在面對這樣的問題時(shí)，往往求助于信息技術(shù)的手段，但是這些問題的解決，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是通過增加投資建立一個(gè)客戶信息管理系統(tǒng)，再買套統(tǒng)計(jì)分析軟件那么簡單的。根據(jù)國際上的服務(wù)營銷的成功經(jīng)驗(yàn)，要提高企業(yè)的個(gè)性化營銷的能力，都需要基于以下四項(xiàng)關(guān)鍵的營銷能力的建立，即客戶數(shù)據(jù)管理能力、客戶分析能力、營銷活動(dòng)管理能力，以及洞察驅(qū)動(dòng)的客戶互動(dòng)能力：（一）客戶數(shù)據(jù)管理能力經(jīng)驗(yàn)證明，高質(zhì)量的客戶數(shù)據(jù)管理能力是企業(yè)采取差異化營銷以區(qū)別對待不同客戶的基礎(chǔ)。著名的研究機(jī)構(gòu)GartnerGroup也將客戶數(shù)據(jù)管理能力列為影響企業(yè)進(jìn)行個(gè)性化營銷的最重要的能力之一。很多運(yùn)營多年的企業(yè)往往有著比較完備銷售數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，這些企業(yè)往往認(rèn)為對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的采集和集成即可以有效的幫助企業(yè)進(jìn)行一對一的個(gè)性化營銷，而實(shí)際營銷的效果經(jīng)常差強(qiáng)人意。造成這樣的原因何在？這些企業(yè)雖然有了完整的交易數(shù)據(jù)，如交易時(shí)間、交易次數(shù)、交易金額等等，但是這些數(shù)據(jù)全部是基于事務(wù)處理過程中產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)，而從客戶知識(shí)的角度所需的客戶信息并不僅僅是交易數(shù)據(jù)。客戶數(shù)據(jù)是根據(jù)客戶的需求來設(shè)計(jì)和采集的，而實(shí)際上大多企業(yè)非常缺乏能夠洞察客戶行為和價(jià)值的客戶信息，如人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、行為心理數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)并不影響企業(yè)與客戶的交易行為，但對于分析和識(shí)別客戶的行為和價(jià)值卻至關(guān)重要。我在給國內(nèi)一些企業(yè)提供客戶分析咨詢時(shí)，經(jīng)常聽到企業(yè)的技術(shù)人員講，我們已經(jīng)應(yīng)用國際領(lǐng)先廠商提供的先進(jìn)工具建立了數(shù)據(jù)倉庫，但當(dāng)基于某些應(yīng)用主題對客戶進(jìn)行分析建模需要抽取客戶數(shù)據(jù)時(shí)，常常發(fā)現(xiàn)企業(yè)建立的所謂的數(shù)據(jù)倉庫只是基于交易數(shù)據(jù)的匯總，有時(shí)甚至連基本的數(shù)據(jù)建模都存在問題，更不用提能否支撐基于分析主題的業(yè)務(wù)建模了，客戶分析所需的一些行為變量根本沒有，經(jīng)常需要重新構(gòu)建分析所需的客戶數(shù)據(jù)文件。而這時(shí)企業(yè)的市場管理人員，往往又不理解為什么投巨資建立的數(shù)據(jù)倉庫不能支持有效的客戶分析工作。這是因?yàn)椋髽I(yè)沒有建立起完整的客戶數(shù)據(jù)管理策略，即從統(tǒng)一客戶視圖的角度來規(guī)劃客戶數(shù)據(jù)管理策略。而建立客戶數(shù)據(jù)管理能力往往需要多年的積累，有計(jì)劃有策略的采集和豐富客戶數(shù)據(jù)，有時(shí)需要從外部采集第三方的數(shù)據(jù)源，與內(nèi)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和豐富，建立高質(zhì)量的客戶信息基礎(chǔ)，并在企業(yè)層次管理和維護(hù)客戶數(shù)據(jù)質(zhì)量，這才是在企業(yè)層次應(yīng)用客戶知識(shí)的重要的基礎(chǔ)和保障。（二）客戶分析能力簡單來講，客戶分析能力就是將客戶信息轉(zhuǎn)化為客戶知識(shí)，并在企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)共享的過程能力。一些企業(yè)中，有些技術(shù)經(jīng)理談到客戶分析時(shí)都認(rèn)為，客戶分析就是數(shù)據(jù)挖掘和客戶細(xì)分，這些企業(yè)非常熱衷于在客戶分析方面投資于昂貴的統(tǒng)計(jì)分析軟件，有些企業(yè)甚至在一開始就不惜重金采購SAS、SPSS等高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析工具，但在每年支付著高昂的分析軟件服務(wù)費(fèi)用的同時(shí)，這些分析工具卻并沒有給企業(yè)帶來預(yù)期的收益和效果。究其原因，客戶分析首先要基于企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，主導(dǎo)客戶分析的是企業(yè)的業(yè)務(wù)和客戶營銷策略，分析軟件僅僅是這一過程的支撐工具而不是主導(dǎo)。企業(yè)在沒有清晰的客戶營銷策略下往往聽信軟件廠商宣稱的統(tǒng)計(jì)分析工具的強(qiáng)大功能，在沒有清晰的客戶營銷分析策略時(shí)，就將大量資金投在了分析軟件工具的采購上。這就好比帶著高級(jí)計(jì)算器去參加高考的數(shù)學(xué)考試一樣，計(jì)算器也好，統(tǒng)計(jì)分析軟件也好，僅僅是技術(shù)工具，只能幫助你提高計(jì)算的效率，而不能告訴你解決問題的思路一樣。應(yīng)當(dāng)由營銷部門和服務(wù)部門來主導(dǎo)客戶分析能力的建設(shè)過程，營銷和服務(wù)部門需要客戶分析的結(jié)論來支撐營銷和服務(wù)策略的執(zhí)行。而在國內(nèi)企業(yè)的現(xiàn)狀是，業(yè)務(wù)部門往往缺乏對分析技術(shù)了解的業(yè)務(wù)人員，而信息技術(shù)部門的工程師雖然有著很強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫技能，但是往往由于對于業(yè)務(wù)和客戶的理解差異，面對著海量的數(shù)據(jù)，不知如何為業(yè)務(wù)部門提供分析。分析客戶數(shù)據(jù)的能力并不僅僅是掌握數(shù)據(jù)庫技術(shù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)就可以，關(guān)鍵的不完全是統(tǒng)計(jì)技術(shù)，而是客戶策略主導(dǎo)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。客戶分析是通過對客戶信息的理解，應(yīng)用適應(yīng)性建模技術(shù)，通過動(dòng)態(tài)的行為和價(jià)值分析，識(shí)別客戶的行為、價(jià)值和需求，從而為采取差異化的營銷與服務(wù)策略區(qū)別對待不同的客戶群提供支撐，并幫助企業(yè)建立起實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)和客戶洞察力。（三）營銷戰(zhàn)役管理能力基于高質(zhì)量的客戶數(shù)據(jù)和高水平的客戶分析能力，能夠有助于企業(yè)針對不同的客戶群設(shè)計(jì)營銷策略，具體營銷活動(dòng)的管理能力也是個(gè)性化營銷中重要的環(huán)節(jié)，企業(yè)的營銷執(zhí)行能力和活動(dòng)管理水平才是確保營銷投資回報(bào)率能夠?qū)崿F(xiàn)的真正保障。一些客戶密集型企業(yè)往往一年要進(jìn)行數(shù)十次，甚至數(shù)百次的營銷活動(dòng)，面對如此頻繁的營銷活動(dòng)，企業(yè)進(jìn)行營銷戰(zhàn)役管理的能力就顯得尤為重要。營銷戰(zhàn)役管理是一個(gè)在營銷實(shí)踐中動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)的過程，不僅需要應(yīng)用行業(yè)的最佳營銷實(shí)踐，通過客戶分析能力的驅(qū)動(dòng)，設(shè)計(jì)出客戶針對性強(qiáng)、市場競爭力強(qiáng)的營銷方案，而且還需要實(shí)時(shí)收集營銷執(zhí)行的效果，應(yīng)用實(shí)時(shí)的營銷分析和客戶洞察，匹配目標(biāo)客戶以最適合的產(chǎn)品和服務(wù)，并且通過完善的營銷績效分析，努力提高營銷投資回報(bào)率。從這個(gè)意義上來講，營銷戰(zhàn)役管理是以客戶為核心進(jìn)行完整的營銷策劃、戰(zhàn)役實(shí)施、營銷績效分析的全過程。而國內(nèi)企業(yè)經(jīng)常進(jìn)行的營銷活動(dòng)管理雖看似也有著策劃、實(shí)施和總結(jié)評(píng)估的階段，但往往缺乏以客戶為中心的營銷分析驅(qū)動(dòng)，對于營銷活動(dòng)的過程分析也極為潰乏，往活動(dòng)從策劃和實(shí)施的階段是分離的，鮮有動(dòng)態(tài)的調(diào)整和優(yōu)化，而基本信息的營銷分析能力則更是國內(nèi)企業(yè)的營銷軟肋。以國內(nèi)移動(dòng)通信行業(yè)為例，某些省級(jí)移動(dòng)運(yùn)營商每年進(jìn)行的營銷活動(dòng)都是以數(shù)以百計(jì)甚至數(shù)以千次來計(jì)，而企業(yè)實(shí)際的營銷管理能力又相對較弱，往往一個(gè)營銷活動(dòng)接著一個(gè)營銷活動(dòng)。市場部十幾個(gè)人一年負(fù)責(zé)面向數(shù)百萬客戶，圍繞數(shù)十個(gè)產(chǎn)品，策劃的實(shí)施數(shù)以百計(jì)的營銷活動(dòng)，經(jīng)常的情況是只有時(shí)間策劃活動(dòng)，根本沒有精力顧及營銷的實(shí)施，更不用說對營銷進(jìn)行實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控和完善和營銷分析了。而且，受到國內(nèi)目前移動(dòng)通信企業(yè)大多是按產(chǎn)品進(jìn)行企業(yè)組織職能設(shè)置而缺乏以客戶為核心的職能的限制，這些營銷活動(dòng)基本上都是以產(chǎn)品為核心進(jìn)行了產(chǎn)品策劃和推廣，一些通信企業(yè)甚至?xí)磺菲錈┰谙嘟臅r(shí)間內(nèi)多次向同一客戶針對不同產(chǎn)品進(jìn)行營銷推廣活動(dòng)。這樣一來，企業(yè)的市場營銷部門仿佛成了營銷活動(dòng)的實(shí)驗(yàn)室，而在市場中進(jìn)行著一次又一次的產(chǎn)品營銷試驗(yàn)，一些企業(yè)根本就沒有建立起有效的機(jī)制和能力，來記錄和跟蹤分析每一次營銷活動(dòng)的執(zhí)行效果和收益，只是一年到頭時(shí)算個(gè)總帳，看看發(fā)展了多少新用戶，一共創(chuàng)造了多少收入，是賠是賺，年底做帳。這樣的結(jié)果經(jīng)常造成企業(yè)的很多營銷活動(dòng)只播不收。（四）洞察驅(qū)動(dòng)的客戶互動(dòng)能力客戶互動(dòng)能力即是選擇一個(gè)對企業(yè)和客戶都有利的互動(dòng)方式的能力。高質(zhì)量的客戶互動(dòng)離不開企業(yè)對客戶的理解，即客戶知識(shí)對客戶互動(dòng)能力的驅(qū)動(dòng)能力。客戶互動(dòng)能力往往涉及到以下幾個(gè)關(guān)鍵的核心的營銷管理問題：渠道組合管理、客戶接觸點(diǎn)管理、客戶溝通和客戶體驗(yàn)管理。在“渠道為王”的傳統(tǒng)營銷思想影響下，很多國內(nèi)服務(wù)企業(yè)在IT技術(shù)進(jìn)步帶來的營銷通路變革和客戶消費(fèi)偏向與方式變化情況下，并沒有在客戶渠道偏好上進(jìn)行相應(yīng)的分析，在利用多通路進(jìn)行營銷渠道組合的設(shè)計(jì)和實(shí)踐中，往往是沿著企業(yè)有哪些可利用的渠道來接觸客戶的進(jìn)行營銷通路設(shè)計(jì)，而沒有從客戶偏好于通過什么渠道來與企業(yè)聯(lián)系來進(jìn)行考慮。雖然不小企業(yè)都尋求在客戶接觸點(diǎn)上都為客戶提供最好的服務(wù)，在所有客戶接觸點(diǎn)上建立和執(zhí)行高效的、高個(gè)性化的客戶溝通能力對于很多國內(nèi)服務(wù)企業(yè)是個(gè)挑戰(zhàn)。我早在十幾年從事國際航空服務(wù)策劃和管理的時(shí)候，國內(nèi)一些航空服務(wù)企業(yè)就在提客戶接觸點(diǎn)管理和服務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化，時(shí)至今日，國內(nèi)航空服務(wù)管理水平與國際航空服務(wù)相比，仍有著巨大差距！我們的航空企業(yè)有著國際最先進(jìn)的飛機(jī)機(jī)型，這十幾年國家對機(jī)場的巨大投資也使得國內(nèi)的航空地面設(shè)施有著國際同步甚至領(lǐng)先的硬件水平，相對飛速改進(jìn)的硬件環(huán)境和設(shè)施來說，國內(nèi)航空服務(wù)在客戶服務(wù)體驗(yàn)方面的改進(jìn)卻落后甚多，很多地方機(jī)場甚至十幾年如一日，至今仍停留在客戶至上的口號(hào)上。以國內(nèi)近幾年來逐漸成熟起來的電話營銷和目錄營銷來說，在客戶互動(dòng)方面需要的改進(jìn)就更多了。隨著國內(nèi)通信產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，電話營銷也逐漸也為電信行業(yè)主要的營銷通路之一，甚至有些電信運(yùn)營商已經(jīng)將電話營銷稱為與營業(yè)廳、代理商和大客戶渠道并列的“第四通路”，但目前運(yùn)營商在進(jìn)行電話營銷中僅僅比較多的關(guān)注于電話座席代表的電話營銷溝通技能，而在電話營銷策略、溝通設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)、溝通腳本設(shè)計(jì)等客戶互動(dòng)策略和能力的建設(shè)上關(guān)注和投入不足。國內(nèi)電信運(yùn)營商在電話營銷支撐信息系統(tǒng)的能力建設(shè)方面，也投入甚小，往往只是在CTI硬件平臺(tái)上輔以簡單的電話外撥功能，而不能支持以客戶為核心的智能接觸管理和動(dòng)態(tài)營銷分析。

綜上所述，企業(yè)進(jìn)行個(gè)性化營銷與傳統(tǒng)的營銷方式相比，在營銷能力建設(shè)方面有著明顯的差異性，一旦企業(yè)建立起相對競爭對手更強(qiáng)的個(gè)性化客戶營銷能力，則將在未來的客戶競爭中處于優(yōu)勢。甚至可以毫不夸張的講，客戶知識(shí)是唯一一個(gè)最終左右企業(yè)成敗的元素。幾乎所有的企業(yè)都承認(rèn)客戶是他們最重要的資產(chǎn)，但很多企業(yè)并沒有意識(shí)到哪些客戶資產(chǎn)是優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，在對客戶進(jìn)行營銷投資之前，如果不對客戶做精確的識(shí)別和分析，就很難取得理想的營銷投資回報(bào)率。第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用進(jìn)行客戶分類客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個(gè)性化的服務(wù)來提高客戶的滿意度，提高現(xiàn)有客戶的價(jià)值。細(xì)致而可行的客戶分類對企業(yè)的經(jīng)營策略有很大益處。例如，保險(xiǎn)公司在長期的保險(xiǎn)服務(wù)中，積累了很多的數(shù)據(jù)信息，包括對客戶的服務(wù)歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料和生活方式等。保險(xiǎn)公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數(shù)據(jù)庫里建立起一個(gè)完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險(xiǎn)種類、保險(xiǎn)年份和保險(xiǎn)金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的客戶群體。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)他們的共性，掌握他們的保險(xiǎn)理念，提供有針對性的服務(wù)，提高保險(xiǎn)公司的綜合服務(wù)水平，并可以降低業(yè)務(wù)服務(wù)成本，取得更高的收益。進(jìn)行客戶識(shí)別和保留在CRM中,首先應(yīng)識(shí)別潛在客戶,然后將他們轉(zhuǎn)化為客戶這時(shí)可以采用DM中的分類方法。首先是通過對數(shù)據(jù)庫中各數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而建立一個(gè)描述已知數(shù)據(jù)集類別或概念的模型，然后對每一個(gè)測試樣本，用其已知的類別與學(xué)習(xí)所獲模型的預(yù)測類別做比較，如果一個(gè)學(xué)習(xí)所獲模型的準(zhǔn)確率經(jīng)測試被認(rèn)可，就可以用這個(gè)模型對未來對象進(jìn)行分類。例如，圖書發(fā)行公司利用顧客郵件地址數(shù)據(jù)庫，給潛在顧客發(fā)送用于促銷的新書宣傳冊。該數(shù)據(jù)庫內(nèi)容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業(yè)、閱讀偏好、訂購習(xí)慣、購書資金、計(jì)劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會(huì)成為購買書籍的顧客。當(dāng)新顧客的信息被輸入到數(shù)據(jù)庫中時(shí)，就對該新顧客的購買傾向進(jìn)行分類，以決定是否給該顧客發(fā)送相應(yīng)書籍的宣傳手冊。在客戶保留中的應(yīng)用客戶識(shí)別是獲取新客戶的過程，而客戶保留則是留住老顧客、防止客戶流失的過程。對企業(yè)來說，獲取一個(gè)新顧客的成本要比保留一個(gè)老顧客的成本高。在保留客戶的過程中，非常重要的一個(gè)工作就是要找出顧客流失的原因。例如，某專科學(xué)校的招生人數(shù)在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經(jīng)過廣泛的搜集信息，發(fā)現(xiàn)原因在于本學(xué)校對技能培訓(xùn)不夠重視，學(xué)生只能學(xué)到書本知識(shí)，沒有實(shí)際的技能，在就業(yè)市場上找工作很難。針對這種情況，學(xué)校應(yīng)果斷的抽取資金，購買先進(jìn)的、有針對性的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)設(shè)備，同時(shí)修改教學(xué)計(jì)劃，加大實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)課時(shí)和考核力度，培訓(xùn)相關(guān)專業(yè)的教師。對客戶忠誠度進(jìn)行分析客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產(chǎn)品或服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩(wěn)定性進(jìn)行分析。比如大型超市通過會(huì)員的消費(fèi)信息，如最近一次消費(fèi)、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額三個(gè)指標(biāo)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以預(yù)測出顧客忠誠度的變化，據(jù)此對價(jià)格、商品的種類以及銷售策略加以調(diào)整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。對客戶盈利能力分析和預(yù)測對于一個(gè)企業(yè)而言，如果不知道客戶的價(jià)值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業(yè)而言，其價(jià)值是不同的。研究表明，一個(gè)企業(yè)的80%的利潤是由只占客戶總數(shù)的20%的客戶創(chuàng)造的，這部分客戶就是有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)客戶。為了弄清誰才是有價(jià)值的客戶，就需要按照客戶的創(chuàng)利能力來劃分客戶，進(jìn)而改進(jìn)客戶關(guān)系管理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來分析和預(yù)測不同市場活動(dòng)情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業(yè)制定合適的市場策略。商業(yè)銀行一般會(huì)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶的資料進(jìn)行分析，找出對提高企業(yè)盈利能力最重要的客戶，進(jìn)而進(jìn)行針對性的服務(wù)和營銷。交叉銷售和增量銷售交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷手段，目的是可以拓寬企業(yè)和客戶間的關(guān)系。增量銷售是促使客戶將現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)升級(jí)的銷售活動(dòng)，目的在于增強(qiáng)企業(yè)和客戶的關(guān)系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎(chǔ)上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務(wù)而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數(shù)據(jù)挖掘可以采用關(guān)聯(lián)性模型或預(yù)測性模型來預(yù)測什么時(shí)間會(huì)發(fā)生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售很有意向，以達(dá)到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險(xiǎn)公司的交叉營銷策略：保險(xiǎn)公司對已經(jīng)購買某險(xiǎn)種的客戶推薦其它保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)。這種策略成功的關(guān)鍵是要確保推銷的保險(xiǎn)險(xiǎn)種是用戶所感興趣的，否則會(huì)造成用戶的反感。

第三章溫州某民營旅游公司客戶信息分析我國旅行社基本上分為三大塊，即入境游、國內(nèi)游、出境游。在近些年來，伴隨著中國旅游業(yè)的高速發(fā)展，我國旅行社行業(yè)發(fā)生了巨大的變化，特別是近10年來,行業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，從業(yè)人員不斷增加，經(jīng)營體制不斷創(chuàng)新，經(jīng)營環(huán)境不斷改善，旅行社行業(yè)已經(jīng)成為我國拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長、擴(kuò)大就業(yè)渠道的重要服務(wù)行業(yè)之一。但由于其本身的行業(yè)特點(diǎn)以及政策管理的滯后性，我國的旅行社發(fā)展得快，存在的問題也多,集中表現(xiàn)在旅行社小、散、弱。這些特征不利于國際市場的競爭。要想贏得國際市場的一席之地，就要借助于數(shù)據(jù)挖掘去發(fā)掘潛在信息，進(jìn)而針對性的進(jìn)行營銷，建立新型的客戶關(guān)系管理措施，以改善這種局面。因此對溫州某民營旅游公司2006年至2008年的客戶旅游信息進(jìn)行了整理、歸類和分析。第一節(jié)線路分析這里針對抽取的2008年1至11月的客戶旅游數(shù)據(jù)分析得到各月份最受歡迎的路線：一月份：主要是海南路線和浙江省內(nèi)路線（包括橫店，紹興，武義，臺(tái)州）二月份：哈爾濱、海南和昆明等長線和橫店、普陀山、紹興、廈門及溫州市內(nèi)（文成龍麒源、雁蕩山、泰順）等短線三月份：海南、昆明和張家界等長線和橫店、普陀山、仙巖、紹興及臺(tái)州的海洋館與溫州的馬嶼、動(dòng)物園、江心嶼（主要是學(xué)生春游）等短線四月份：海南、桂林、昆明、西安和長江三峽等長線和橫店、杭州、廈門、蘇州、上海、普陀山及溫州的楠溪江，湖嶺、馬嶼農(nóng)家樂和動(dòng)物園、科技館博物館春游以及臺(tái)州海洋館春游等短線五月份：北京、成都、桂林、海南和昆明等長線和橫店、杭州、普陀山、紹興、千島湖、江蘇上海、廈門以及溫州的文成龍麒源、太姥山、楠溪江、雁蕩山等短線六月份：北京、海南、桂林、昆明、西安鄭州和江西等長線和橫店、廈門、普陀山以及溫州的洞頭、南麂、青云谷、文成等短線七月份：桂林、咯哪斯吐魯番、大連蓬萊威海青島、昆明、江西南昌、新疆咯納斯、鄭州西安和西寧西藏成都等長線以及橫店、福建白水洋和九鯉溪、廈門、普陀山和溫州的洞頭、南麂等短線八月份：北京、桂林、海南、昆大麗、青島大連等長線以及橫店、福建白水洋、江蘇上海、廈門和溫州的洞頭、南麂、青云谷、文成等短線九月份：北京、海南、云南、新疆、謝拉爾呼倫貝爾、西安鄭州開封洛陽、青島大連泰山、張家界等長線以及杭州、橫店、紹興、江蘇上海、黃山、廈門和溫州的南麂、江心嶼、青云谷等短線十月份：北京、天津、成都峨眉樂山、海南、桂林、昆明等長線以及杭州、橫店、臨海、廈門、普陀山、千島湖、紹興、江蘇上海、烏鎮(zhèn)西塘、臺(tái)州海洋館和溫州的洞頭、雁蕩山、江心嶼、平陽南山和楠溪江的農(nóng)家樂、等短線十一月份：北京、海南、桂林、昆明、西安洛陽鄭州等長線以及橫店、江蘇上海、臺(tái)州海洋館（學(xué)生秋游）和黃巖、衢州和溫州的雁蕩山、青云谷、平陽南山農(nóng)家樂等短線

第二節(jié)出行時(shí)間及人數(shù)分析這里針對2008年溫州某民營旅游公司客戶旅游數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。表3-12008年1-11月出行人數(shù)統(tǒng)計(jì)月份1234567891011人數(shù)3687596143109614508172514271674192161553132通過圖表表示，得到圖3-1：圖3-12008年各月旅游出行人數(shù)表3-1和圖3-1表明：旅游業(yè)的旺季主要集中在3月、4月、5月和10月、11月，適宜的天氣和空閑的時(shí)間使人們更有意愿出外旅行、遠(yuǎn)足。第三節(jié)旅游目的和特征分類日本心理學(xué)家今井省吾指出，現(xiàn)代人的旅游動(dòng)機(jī)分為三種：（1）消除緊張感的動(dòng)機(jī)，包括交換氣氛、從繁雜中解脫出來、接觸自然；（2）自我完善的動(dòng)機(jī)，包括對未來的向往、接觸自然；（3）社會(huì)存在的動(dòng)機(jī)，包括朋友的友情、大家一起旅游、了解常識(shí)、家庭團(tuán)圓。不同的旅游動(dòng)機(jī)決定了游客選擇不同旅游市場的心理模式的不同，根據(jù)游客選擇旅游的動(dòng)機(jī)不同，游客大致可以分為如下幾種：體驗(yàn)化旅游：它是以旅游為依托，又不同于純粹的旅游。是以團(tuán)隊(duì)的形式，讓人們在享受自然風(fēng)光的同時(shí)，通過體驗(yàn)一個(gè)個(gè)富有趣味性、刺激性的項(xiàng)目，在自然開放的氛圍中達(dá)到身心的雙重放松。休閑化旅游它是指以旅游資源為依托，以休閑為主要目的，以旅游設(shè)施為條件，以特定的文化景觀和服務(wù)項(xiàng)目為內(nèi)容，通過游覽、觀光和休息去放松。娛樂化旅游它是以娛樂，游樂為主要目的，以游樂設(shè)施為條件，以服務(wù)項(xiàng)目為內(nèi)容，通過玩耍來實(shí)現(xiàn)旅游和娛樂相結(jié)合的效果。觀光化旅游觀光化旅游又分為山水風(fēng)景旅游和人文古跡旅游。生活化旅游將旅游作為生活的一部分，一旦有時(shí)間都會(huì)考慮出行。因此，本文所涉及到得關(guān)聯(lián)分析將依據(jù)上述的5種游客分類進(jìn)行。第四節(jié)客戶信息的關(guān)聯(lián)分析規(guī)則挖掘在這里將對游客消費(fèi)項(xiàng)目(即旅行產(chǎn)品)的特征進(jìn)行分析,判斷出游客的行為方式和消費(fèi)習(xí)慣，進(jìn)而將游客分類，分析不同類型的游客的價(jià)值，確定旅行社的目標(biāo)市場，制定出詳細(xì)的計(jì)劃。根據(jù)旅游特征，標(biāo)記每種為——A1：體驗(yàn)性；A2：休閑化；A3：生活化；A4：娛樂化；A5：山水風(fēng)景化；A6：人文古跡化。通過對數(shù)據(jù)的整理，針對一些客戶不同時(shí)段的旅游紀(jì)錄，從中選取幾位客戶進(jìn)行分析。假設(shè)最小支持度為2，最小置信度為60%。一、客戶一：潘慶貴先生表3-2客戶一不同時(shí)段消費(fèi)項(xiàng)目記錄時(shí)間線路人數(shù)單價(jià)2008-10-1北京雙飛六日15大3小=182350/20502008-2-9哈爾濱五日4大2小=65100/42002008-5-1橫店二日14大3小=17480/2602008-3-8武義溫泉二日264302007-10-2昆大麗六日527802007-2-19日本本州六日416600/135002007-5-1長江三峽五日153900/26002007-7-21南麂二日21500/3502006-10-3廈門三日6大3小780/4002006-1-31海南五日8大5小2680/22602006-5-1成都九寨黃龍拉薩林芝八日12大5小7500/51002006-1-1普陀山二日4780表3-2關(guān)聯(lián)分類TID記錄中各項(xiàng)ID的列表T1A6T2A5,A6T3A2,A3,A4,A6T4A1,A2,A3T5A2,A5,A6T6A4,A5,A6T7A1,A5T8A2,A3,A5T9A2,A5T10A2,A5,A6T11A5T12A1,A3,A5算法的第一次迭代，每個(gè)項(xiàng)都是候選1-項(xiàng)集的集合C1的成員。算法簡單地掃描所有的事務(wù)，對每個(gè)項(xiàng)的出現(xiàn)次數(shù)計(jì)數(shù)。最小事務(wù)支持計(jì)數(shù)為2（即min_sup=2/12=17%）。可以確定頻繁1-項(xiàng)集的集合L1。它由具有最小支持度的候選1-項(xiàng)集組成。掃描D，產(chǎn)生候選掃描D，產(chǎn)生候選1-項(xiàng)集C1掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)A1A2A3A4A5A6頻繁1-項(xiàng)集L1計(jì)數(shù)A13A26A34A42A59A66為發(fā)現(xiàn)頻繁2-項(xiàng)集的集合L2，算法使用L2×L2（連接）產(chǎn)生候選2-項(xiàng)集的集合C2。掃描D中事務(wù)，計(jì)算C2中每個(gè)候選項(xiàng)集的支持計(jì)數(shù)。2-項(xiàng)集C2計(jì)數(shù){A1,A2}1{A1,A3}2{A1,A4}0{A1,A5}2{A1,A6}0{A2,A3}3{A2,A4}1{A2,A5}3{A2,A6}3{A3,A4}1{A3,A5}2{A3,A6}1{A4,A5}1{A4,A6}2{A5,A6}42-項(xiàng)集C2{A1,A2}{A1,A3}{A1,A4}{A1,A5}掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)由L掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)由L1產(chǎn)生候選C2{A2,A3}{A2,A4}{A2,A5}{A2,A6}{A3,A4}{A3,A5}{A3,A6}{A4,A5}{A4,A6}{A5,A6}確定頻繁2-項(xiàng)集的集合L2，它由具有最小支持度的C2中的候選2-項(xiàng)集組成。為發(fā)現(xiàn)頻繁3-項(xiàng)集的集合L3，算法使用L3×L3（連接）產(chǎn)生候選3-項(xiàng)集的集合C3。掃描D中事務(wù)，以確定L3，它由具有最小支持度的C3中的候選3-項(xiàng)集組成。3-項(xiàng)集C3計(jì)數(shù){A1,A3,A5}0{A2,A3,A5}1{A2,A5,A6}2頻繁2-項(xiàng)集L2計(jì)數(shù){A1,A3}2{A1,A5}2{A2,A3}3{A2,A5}3{A2,A6}3{A3,A5}2{A4,A6}2{A5,A6}4掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)掃描D，對每個(gè)候選計(jì)數(shù)由L2產(chǎn)生候選C3比較支持度計(jì)數(shù)頻繁3-項(xiàng)集L3計(jì)數(shù){A2,A5,A6}2對3-項(xiàng)集C3的所有非空子集為{A2,A5}，{A2,A6}，{A5,A6}，{A2}，{A5}，{A6}對于該頻繁項(xiàng)集L的每個(gè)非空子集S，計(jì)算規(guī)則S=>(L-S)的可信度，各非空子集支持計(jì)數(shù){A2,A5}3{A2,A6}3{A5,A6}4{A2}6{A5}9{A6}6A2∧A5=>A6Confidence=3/3=100%A2∧A6=>A5Confidence=3/3=100%A5∧A6=>A2Confidence=4/4=100%A2=>A5∧A6Confidence=4/6=67%A5=>A2∧A6Confidence=3/9=34%A6=>A2∧A5Confidence=3/6=50%依據(jù)最小置信度為70%，所以第（1）、（2）、（3）項(xiàng)將做為最后的規(guī)則被輸出。結(jié)果分析：從以上結(jié)果可以看出,該類型游客的消費(fèi)項(xiàng)目的特征常是休閑化和山水風(fēng)景、人文古跡的觀光化二、客戶二：陳永茂表3-3客戶二不同時(shí)段消費(fèi)項(xiàng)目記錄時(shí)間線路人數(shù)單價(jià)2008-10-2重慶九寨黃龍五日6大3小3880/21002008-8-6洞頭一日24大4小188/902008-4-30西安洛陽鄭州雙臥七日游7大2小1880/10002008-3-15武義溫泉二日124502008-2-8海南五日5大2小4980/38002007-11-17悠然南山一日11大4小80/602007-10-2湄洲島廈門四日14大5小760/3502007-8-11洞頭二日21大7小138/552007-5-1南昌廬山九江雙臥四日19大6小960/5602007-2-22武義溫泉二日25大9小450/2202006-12-30福州溫泉大熊貓世界休閑二日11大4小500/2602006-10-1北京雙飛五日8大3小2680/15002006-8-12南麂二日14650/3502006-7-8白水洋楊家溪二日17550/3202006-5-1昆明大理麗江雙飛六日游6大2小2680/25002006-3-4馬嶼農(nóng)家樂7大4小140/1802006-1-30哈爾濱五日游10大2小5480/4500表3-3關(guān)聯(lián)分類TID記錄中各項(xiàng)ID的列表T1A1,A5T2A2,A3,A4T3A2,A6T4A2,A3,A5T5A5T6A1,A4T7A2,A5,A6T8A2,A3,A4,A5T9A5,A6T10A2,A3,A5T11A2,A4T12A6T13A2,A5T14A1,A4,A5T15A5T16A1,A3T17A4,A6依據(jù)Apriori算法,不斷掃描數(shù)據(jù)庫,可以找出所有頻集來,過程如下:頻繁1-項(xiàng)集L1計(jì)數(shù)A14A28A35A46A510A65第一次掃描1-項(xiàng)集C1第一次掃描A1A2A3A4A5A62-項(xiàng)集C2計(jì)數(shù)A1,A20A1,A31A1,A42A1,A52第二第二次掃描0A2,A34A2,A44A2,A55A2,A62A3,A42A3,A53A3,A60A4,A53A4,A61A5,A62頻繁2-項(xiàng)集L2計(jì)數(shù)A1,A42A1,A52A2,A34A2,A44A2,A55A2,A62A3,A42A3,A53A4,A53A5,A623-項(xiàng)集C3計(jì)數(shù)A2,A3,A42A2,A3,A53A2,A4,A51A1,A4,A51A3,A4,A51A2,A5,A61頻繁3-項(xiàng)集L3計(jì)數(shù)A2,A3,A42A2,A3,A53第第三次掃描因此，從以上結(jié)果可以看出,該類型游客的消費(fèi)項(xiàng)目的特征常是休閑化、生活化同時(shí)又是娛樂化或是山水風(fēng)景的觀光化。客戶三：林海表3-4客戶三不同時(shí)段消費(fèi)項(xiàng)目記錄時(shí)間線路人數(shù)單價(jià)2008-10-1西安鄭州開封洛陽五日9大1小3880/18002008-5-1南京無錫蘇州三日自駕游255002008-8-9南麂洞頭二日自駕游352402008-3-1武義溫泉二日17大3小470/2102008-4-16杭州烏鎮(zhèn)三日考察學(xué)習(xí)501802008-2-7昆明大理麗江雙飛六日3大1小2900/16002008-1-1福州金湯溫泉二日游35大6小560/2202007-10-1新疆雙飛五日11大4小6000/40002007-7-28大連蓬萊威海青島八日6大1小4380/42802007-5-2黃山三日12大3小950/4602007-3-17馬嶼農(nóng)家樂11大7小220/3302006-12-16武義溫泉一日143002006-10-1北京雙飛五日5大1小2800/1700表3-4關(guān)聯(lián)分類TID記錄中各項(xiàng)ID的列表T1A2,A6T2A1,A4,A5,A6T3A1,A2,A5T4A2,A5T5A3,A6T6A5,T7A2,A3.A4T8A1,A5T9A2,A4,A5T10A1,A2,A5T11A1,A3,A4T12A1,A2T13A6依據(jù)Apriori算法，不斷掃描數(shù)據(jù)庫，可以找出所有頻集來，過程如下:頻繁1-項(xiàng)集L1計(jì)數(shù)A16A27A33A44A57A64第一次掃描1-項(xiàng)集C1第一次掃描A1A2A3A4A5A62-項(xiàng)集C2計(jì)數(shù)A1,A23A1,A31A1,A42A1,A54第二第二次掃描1A2,A31A2,A42A2,A54A2,A61A3,A42A3,A50A3,A61A4,A52A4,A61A5,A61頻繁2-項(xiàng)集L2計(jì)數(shù)A1,A22A1,A42A1,A54A2,A44A2,A55A3,A42A4,A533-項(xiàng)集C3計(jì)數(shù)A1,A2,A40A1,A2,A52A1,A4,A51A2,A4,A51頻繁3-項(xiàng)集L3計(jì)數(shù)A1,A2,A52第第三次掃描因此，從以上結(jié)果可以看出，該類型游客的消費(fèi)項(xiàng)目的特征常是體驗(yàn)化、休閑化和山水風(fēng)景的觀光化。四、客戶四：鐘振凱表3-5客戶四不同時(shí)段消費(fèi)項(xiàng)目記錄時(shí)間線路人數(shù)單價(jià)2008-10-25杭州煙花節(jié)二日164382008-10-1謝拉爾呼倫貝爾七日4大1小7680/55002008-8-9南麂二日117002008-7-19洞頭二日123202008-5-1西安鄭州開封洛陽五日5大1小3880/24502008-3-8武義溫泉二日175502007-10-1青島大連六日9大2小3980/19502007-8-17廈門三日6大3小670/4302007-5-2橫店二日6大1小428/2202007-4-7溫州樂園一日101202007-3-24武義溫泉一日71702007-2-20福州金湯溫泉二日游13大3小600/2002006-10-1成都峨眉樂山五日6大1小2900/12002006-4-30咯哪斯吐魯番八日7大2小2500/2050表3-5客戶四關(guān)聯(lián)分類TID記錄中各項(xiàng)ID的