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[论文摘要]随着中国零售业的飞速发展，国内零售业竞争日趋激烈;与此同时，随着中国零售业市场准入条件的逐步放宽，国际零售业巨头纷纷登陆，这些超级连锁零售企业以雄厚的实力、先进的管理理念、出色的服务给国内同行产生了巨大的竞争压力。因此，如何更好地满足客户的需求，增强客户的满意度和忠诚度，减少关键客户的流失率已成为零售企业制胜的关键。

一、零售业CRM应用现状

要想在竞争中取胜，解决目前国内零售业面临的困境，实施CRM就成为零售业必然的选择。通过实施CRM，可以有效地管理企业与客户之间的关系，保持和提高客户满意度与忠诚度;同时通过流程优化、信息共享和业务协同，以此增加企业收益。

零售行业拥有大量的数据积累，在这些大量数据的背后，隐藏着许多重要信息，这些信息在决策生成的过程中具有重要的参考价值。然而，通常情况下的CRM系统只能对数据资源进行一些粗加工，其结果是在历史数据量增大时并不能反映出更深层次的规律性。因此，如何从庞大的数据库中采集有效的、未知的和能理解的信息，从而提高零售业的投资效益就成为零售业迫切要解决的问题。

二、零售业实施CRM存在的问题

尽管零售企业都感觉到了客户的不可替代的重要性，但CRM目前在零售业的应用上仍旧不普遍，问题主要体现在以下几个方面：

1.零售业的经营管理人员对CRM的理解偏差。由于大多数零售企业的经营管理人员长期面对繁琐凌乱的业务，没有能系统提高自身素质的机会和时间，导致对客户关系管理的理解上存在偏差。

2.用户信息难以全面地搜集。对于零售企业来说，客户最基本的资料都难以收集，这主要是源于零售企业的门店销售特点所致。客户来去匆匆，不愿意在购物之外填写个人资料，所以零售企业要取得客户的详细资料是比较困难的。

3.适应零售业业务特点的CRM系统缺乏。目前，绝大多数CRM系统均是为基于销售人员的业务活动而获取业绩的行业设计的，这些行业内企业的客户数量相对较少，目标较明确，客户信息较容易获得，与客户的主动性沟通和客户关怀容易实现。而零售业面临客户群的复杂性和较不明确性为CRM系统的设计设置了障碍。

4.客户与零售企业的接触渠道不灵活。零售企业主要仍采用电话或直接接触沟通方式，客户大多由于时问因素或嫌麻烦而不太愿意主动采用，企业难以获取客户的反馈信息;在销售方式上主要还是通过卖场进行，实现网上销售的比例很小。这种方式缩小了企业客户范围。

5.CRM系统多为操作型系统。企业使用的CRM系统多数为操作型系统，主要实现流程管理;目前也有许多厂家推出了SFA、MA、CSS功能系统，这些系统大多将流程管理和分析方法一起进行了封装，这样虽然屏蔽了分析方法的细节，但由于不同的问题域很可能有不同的适用方法，因此系统的灵活性受到影响。

三、零售业CRM解决方案提出

知识发现技术的出现，为人类改进零售业CRM带来了希望。知识发现技术可以帮助企业按其既定的业务目标自动地从数据库中提取用以辅助企业决策的相关模式，对隐藏的总体特征进行描述，对发展趋势进行预测;有助于识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋势，改进服务质量，以取得更好的客户保持力和满意程度。

通过在CRM系统中实施知识发现算法，可以有效地利用客户信息资源，挖掘有利于企业决策经营的知识。知识发现技术不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之问的潜在联系，进行更高层次的分析。

(一)知识发现的定义

下面是对知识发现KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabase)比较公认的一个定义：KDD是从大量数据中提取出有效的、新颖的、有潜在作用的、可信的，并能最终被人理解的模式的非平凡的处理过程。此外，从KDD的名称中可以看出，KDD强调与数据库的联系，所以人们习惯将其简称为“知识发现”。

(二)零售业CRM中知识发现的过程

基于知识发现的零售业CRM系统包括下列四个模块：数据准备、数据挖掘、知识评价和知识管理。

1.数据准备。数据准备负责从外部数据源中获取数据、清洗噪声和处理缺失数据，集成多个数据源的数据，将数据转换成可处理的格式。

2.数据挖掘。运用所选择的知识发现算法，从预处理的数据集中提取出用户所需要的知识。通过数据挖掘，发现用户需要的知识。在这个阶段，用户需要根据经验，对挖掘过程或者结果提出某些限定。根据挖掘任务的要求，设计了如图1所示的数据挖掘模型。

3.知识评价。该模块将发现的知识同知识库中已有的知识(由领域专家提供的原始基础知识和此前新发现的知识)进行对比和评估，将那些有价值的知识存人知识库，并以用户能了解的方式呈现给用户。

4.知识管理。知识管理主要对以领域知识的表示数据进行增、删、改操作，包括知识录入、知识编辑和知识查询。

四、知识发现在零售业CRM中的应用

基于知识发现的CRM重点在于对客户知识的生成与获取、挖掘、共享和应用等方面。通过对与客户互动过程中所获知识的创造、交流和应用来使企业业务增长和价值最大化，从而实现创造公司价值、维持竞争优势的过程。零售业CRM中利用知识发现技术会在很多方面有卓越表现：

1.销售全局。通过分类信息了解企业每天的运营和财政情况，对销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。

2.商品分组布局。通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局。

3.低库存成本。通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品各色货物进行增减，确保正确的库存。

4.市场和趋势分析。利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据进行研究，以分析客户的购买习惯、广告成功率和其它战略性信息;利用数据仓库通过检索数据库中近年来的销售数据，做分析和数据挖掘，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析;还可确定降价商品，并对数量和运作做出决策。

5.有效的商品促销。通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析、客户统计以及历史状况的分析，来确定销售和广告业务的有效性。通过对客户购买偏好的分析，确定商品促销的目标客户，以此设计各种商品促销的方案，并通过商品购买关联分析的结果，采用交叉销售和向上销售的方法，挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销。

知识发现与CRM的结合将是全方面的，即销售、营销和客户服务都可以从知识发现中获得决策支持，将知识发现应用于我国的零售业CRM，将有助于企业管理者及时、准确地把握销售过程中各因素的总体特征和发展趋势，从而改善企业的运行状况，提高自身的竞争力。

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