善用資料採礦管理客戶關係

龐大規模與成本，是商業智慧系統難以快速普及的主要原因。其實商業智慧系統可以視企業需求和負擔的能力，提供不同的解決方案。事實上，就算是大型企業也不見得會採取完整的模型。

以電子商務的應用為例，從採購、物料、財務到客服，企業可以依照輕重緩急，選定特定應用導入商業智慧系統。以服務業而言，由於需要面對的客戶資料數量相當大，且個別客戶就可能對企業運營造成重大影響，長期累積的資料需要有效率的分析，這也正是客戶關係管理會成為商業智慧系統最具潛力的應用的原因。

在各種商業智慧的分析工具中，資料採礦是最常被應用於客戶關係管理的工具之一。要有效應用資料採礦，首先必須整合資料採礦、客戶關係管理與公司整體策略，以有效地在各項不同層面增加公司收益，協助達成企業營運之整體策略目標。IBM為此提供有關資料採礦應用於客戶關係管理的秘訣及技巧，希望能讓企業藉此獲益。

事前規劃是成功關鍵

良好的規劃，是資料採礦成功的重要條件。任何考慮資料採礦專案的組織，首先必須由業務觀點定義專案目標，然後將此知識轉換為一致的資料採礦策略，以及妥善定義的專案計畫。

成功的資料採礦規劃，一開始就要設定好最終目標，可能是希望吸引更多類似於目前最具價值客戶的對象； 或可能是留住利潤最高的客戶，延長合作時間，以避免因為未定義的商業目標，而出現採礦資料的「特定困境」。

其次是爭取所有企業利害關係人的支持。請務必讓所有關係人參與專案。一般而言，財務、銷售及行銷部門的關注目標，是客戶關係管理是否符合成本效益，資料庫和IT部門則會比較關注如何支援執行上述策略。

因此，企業一定要定義出可執行的資料採礦策略，包括會利用到的資源，計畫如何達成目標，技術及人員資源都必須列入考慮。

設定明確目標

開始進行資料採礦專案之前，要清楚瞭解資料採礦是如何協助達成目標。舉例來說，如果策略目標是減少客戶流失，您希望達成的改善程度為何？

接下來是確定標準的資料採礦程序，可以讓大型的資料採礦專案更為快速有效，並降低成本。如IBM SPSS與其他多家主要公司共同制定的綜合性的資料採礦方法及程序模型(CRoss-Industry Standard Process for Data Mining；CRISP-DM)，可以在程序的每個階段，提供逐步的引導、作業及目標，包括業務瞭解、資料瞭解、資料準備、建模、評估及部署。

最後是要建立專案計畫達成目標，包括明確定義「成功」的構成要素。最後是執行成本效益分析，請注意要納入任何必要資源的成本。

招募不同背景的人員組成專案團隊

初次執行資料採礦專案最常見的錯誤之一，就是將資料採礦計畫的責任，完全丟給資料採礦人員負責。成功的資料採礦，需要明確瞭解需要解決的業務問題，而在大部分的組織中，瞭解該項業務的人員，往往分布在不同領域或部門，因此招募各種背景的人員組成專案團隊，是相當重要的工作。如評估客戶流失牽涉的因素時，可能需要客戶服務、市場研究或甚至計費領域的職員，以及對資料資源與資料採礦具有專業知識的成員。

為了確保成功，必須瞭解可以使用的資料種類，以及資料本身的狀況為何。由於許多有效的資料採礦專案在執行時，僅需使用中小型規模的資料集，部分甚至只有數百筆或數千筆記錄，因此建議先從可以立即取得或在資料倉儲中已整理妥善的資料著手。

如利用客戶記錄範例，就能判斷一般購買公司產品的客戶，屬於哪種特定的個人背景資訊，以藉此預測其他客戶可能購買的產品，或是對客戶最具吸引力的方案。

確保IT資源能夠支持

任何成功的資料採礦方案都需要所有IT資源的支持，因此資料採礦工具應與現有的資料基礎架構整合，包括相關的資料庫、資料倉儲及資料超市等，並能開放存取資料，並可利用資料採礦產生的計分與預測，強化現有的資料庫。

在將文字、網頁或意見調查資料，結合至建置模型使用的結構化資料時，就可提供更豐富的可用資訊進行預測。即使您只加入一種類型的額外資料，也能使產生的結果更為出色。納入多種類型的資料，可以提供更優異的改善成果。

為了判定公司是否能因為納入更多資料類型而獲益，一開始可以詢問下列問題：我們要嘗試解決哪些類型的商業問題？我們有哪些類型的資料可以解決這些問題？上述問題的解答，可協助判定納入的資料類型，以及納入的原因。如在嘗試瞭解長期客戶為何離開時，可以分析客服中心記錄的文字，並結合焦點團體訪談或滿意度意見調查的結果。

確實了解問題 運用適當資源

資料採礦應用於客戶關係管理，可以讓全球各地的組織用以制定各種重要商業決策，如獲得與挽留客戶、客戶價值管理、行銷最佳化以及其他客戶相關問題。有效運用資料採礦的關鍵，並不是什麼秘密。只要企業確實瞭解要解決的問題，並擁有適當的資源、支援及解決方案，也能享有其他組織利用資料採礦所獲得的商業利益。