(1)客户群体分类分析；

　　近年来，特别是在电子商务环境下一对一营销正在受到企业的青睐，这意味着企业要了解每一个客户，并同其建立起持久的关系。利用数据挖掘技术可对大量的客户分类，提供针对性的产品和服务。

　　(2)交叉销售；

　　现代企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦拥有了新的客户，就要竭力完善这种关系，需要对其进行交叉销售，为原有客户提供新的产品或服务。数据挖掘可以帮助你分析出最优的合理的销售匹配。

　　(3)客户的获得、流失和保持分析；

　　企业的增长和发展壮大需要不断维持老客户和获得新客户。数据挖掘可以帮助你识别出潜在的客户群，提高市场活动的响应率，使你做到心中有数，有的方矢。

　　(4)客户盈利能力分析和预测；

　　对于一个企业来讲，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。很显然，不同客户对于企业来讲，其价值是不同的。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定适合的市场策略。

　　(5)客户背景分析；

　　了解客户背景资料，有助于企业对客户的分析，从而更好的制定客户策略。数据挖掘可以从大量，表面无关的客户信息中发现许多对商家有用的模式。

　　(6)客户满意度分析；

　　分析客户对企业产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户营销策略，从而增加客户的忠诚度。数据挖掘可从零散的客户反馈信息中，分析出客户的满意度。

　　(7)客户信用分析。

　　分析客户信用，对商家很有意义，对不同信用级别的客户，采取不同的赊销方案等。数据挖掘，可从大量历史数据中分析出具体客户的信用等级。

　　3.2实施过程

　　我们在接触到一个具体的应用问题后，如何实施呢？大体可按下过程实施：

　　(1)明确问题的类型

上一篇 : 危机管理要避免哪些误区？             下一篇 : 冰淇淋 炎炎夏日勿贪吃冰淇淋 当心变成冻冻