2013年全球都在高喊大數據，可以說2013年是大數據的元年。很多研究機構、團隊、公司都發布了大數據分析研究的數據報告與研究結果。大數據意味著"大營銷"，數據驅動的saas模式的CRM精準營銷引擎將顛覆傳統的營銷決策模式及營銷執行過程，使異常寬泛的"大營銷"變得更精簡、更高效。 IDC報告指出，大數據應用在2013年已經開始融入傳統行業，加速其數字化轉型，而saas模式的CRM在這一進程中扮演了至關重要的角色，帶動商業智能分析和應用市場的快速成長。如今，獲得新生的saas模式的CRM成為融合海量客戶數據和傳統客戶關系管理的引擎，幫助企業從容擁抱“大數據時代”。

傳統行業的大數據應用則不同于互聯網的數據應用，行業數據針對性強、關聯性強，大數據應用復雜，跨度更大，跨部門，甚至跨行業需求更多。隨著各行業O2O全渠道數據可獲取性的不斷增強以及數據采集自動化技術快速發展，大量用戶線上行為數據能夠通過線下數據以數字化方式來預測、映射、記錄和分析描述（反之亦然）；愈來愈多的行業領軍企業更積極主動地把結合大數據的saas模式的CRM營銷分析運用到實際商業活動中，以提升市場競爭力、銷售利潤或改善用戶體驗。（例如樂視于2015年簽約CloudCC CRM擁抱“大數據時代”）

目前，不同行業中saas模式的CRM應用到的數據分析技術很多、也很復雜，本文限于篇幅，不作詳述。saas模式的CRM應用數據挖掘其主要目的在于以下四個方面：客戶細分、獲取新客戶、提升客戶價值和保持客戶以防止流失等方面。

一、saas模式的CRM實施的前提——客戶細分

客戶細分就是把客戶根據其性別、收入、交易行為特征等屬性細分為具有不同需求和交易習慣的群體，同一群體中的客戶對產品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。客戶群體細分可以使企業在市場營銷中制定正確的營銷策略，通過對不同類別客戶提供有針對性的產品和服務，提高客戶對企業和產品的滿意度，以獲取更大的利潤。

客戶細分可以采用分類的方法，也可以采用聚類的方法。比如，可以將客戶分為高價值和低價值的客戶，然后確定對分類有影響的因素，再將擁有相關屬性的客戶數據提取出來，選擇合適的算法對數據進行處理得到分類規則。使用聚類的方法，則在之前并不知道客戶可以分為幾類，在將數據聚類后，再對結果數據進行分析，歸納出相似性和共性。

二、獲取新客戶——客戶響應分析

在大多數商業領域中，業務發展的主要指標里都包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發現那些對你的產品不了解的顧客，他們可能是你的產品的潛在消費者，也可能是以前接受你的競爭對手服務的顧客。在尋找新客戶之前，企業應該確定哪些客戶是可能的潛在客戶、哪些客戶容易獲得、哪些客戶較難獲得，從而使企業有限的營銷資源得到最合理的利用。因此，預測潛在客戶對企業銷售推廣活動的反應情況是客戶獲得的前提。由于潛在客戶的數量日益龐大，如何提高市場促銷活動的針對性和效果成為獲取新客戶的關鍵問題。數據挖掘可以幫助企業識別出潛在的客戶群，提高客戶對市場營銷活動的響應率，使企業做到心中有數、有的放矢。根據企業給定的一系列客戶資料及其他輸入，數據挖掘工具可以建立一個“客戶反應”預測模型，利用這個模型可以計算出客戶對某個營銷活動的反應指標，企業根據這些指標就可以找出那些對企業所提供的服務感興趣的客戶，進而達到獲取客戶的目的。數據挖掘技術中的關聯分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。

三、提升客戶價值——交叉銷售

公司與其客戶之間的商業關系是一種持續的、不斷發展的關系。在客戶與公司建立起這種雙向的商業關系之后，可以有很多種方法來優化這種關系，延長這種關系的時間。在維持這種關系期間，增加互相的接觸，努力在每一次互相接觸中獲得更多的利潤。而交叉銷售就是這種工具，即向現有的客戶提供新的產品和服務的過程。

在交叉銷售活動中，數據挖掘可以幫助企業分析出最優的銷售匹配方式。在企業所掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能正包含著這個客戶決定他下一個購買行為的關鍵，甚至決定因素。通過相關分析，數據挖掘可以幫助分析出最優的、最合理的銷售匹配。相關分析的結果可以用在交叉銷售的兩個方面：一方面是對于購買頻率較高的商品組合，找出那些購買了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷“遺漏的”商品；另一方面是對每個顧客找出比較適用的相關規律，向他們推銷對應的商品系列。

四、保持客戶——客戶流失分析

隨著企業競爭越來越激烈，企業獲取新客戶的成本不斷上升。對大多數企業而言，獲取一個新客戶的花費大大超過保持一個已有客戶的費用，保持原有客戶的工作越來越有價值，這已經成為大多數企業的共識。

為保持優質客戶，需要先辨識優質客戶。通過前面的客戶細分就可以完成這項工作，分析出客戶盈利能力，辨識和預測客戶的優劣。當能夠辨識出客戶的優劣時，首先根據已流失客戶數據，可以利用決策樹、神經網絡等進行分析挖掘，發現流失客戶特征；然后對現有客戶消費行為進行分析，以確定每類客戶流失的可能性，其中著重于發現那些具有高風險轉移可能性并具有較高商業價值的客戶，在這些客戶轉移到同行業其他服務商那里之前，采取相應的商業活動措施來保持住這些有價值的客戶。

隨著大數據在saas模式的CRM領域的落地應用，客戶對數據挖掘的需求也逐漸提升，客戶在數據挖掘和分析方面投入了更多關注，在原有常規數據分析的基礎上，Cloudcc CRM開展了客戶細分與精準定位、商業智能報表自動化、市場活動優化實施等諸多項目。

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