مقاله داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری‎

این مقاله به بررسی نقش داده‌ کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) می‌ پردازد و نشان می‌ دهد که چگونه می‌توان از تکنیک‌ های داده‌ کاوی برای تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌ بینی نیازهای آن‌ها و بهبود استراتژی‌ های بازاریابی استفاده کرد.

چکیده
در دنیای امروز، با رشد روز افزون سیستم‌های پایگاهی و حجم بالای داده‌های ذخیره‌ شده در این سیستم‌ها، نیاز به ابزارهایی که بتوانند این داده‌ها را پردازش کرده و اطلاعات مفیدی در اختیار کاربران قرار دهند، بیشتر از هر زمان دیگری احساس می‌شود. استفاده از پرسش‌های ساده در SQL و ابزارهای گزارش‌گیری معمولی می‌تواند تا حدی اطلاعات را در اختیار کاربران قرار دهد؛ اما با افزایش حجم داده‌ها، حتی حرفه‌ای‌ترین کاربران نیز در تشخیص الگوهای مفید در میان این حجم انبوه دچار مشکل می‌شوند.

علاوه بر این، هزینه‌های انسانی و مالی انجام چنین عملیاتی نیز بسیار بالا است. از این رو، یک تغییر الگو از مدل‌سازی و تحلیل‌های کلاسیک به مدل‌های پیشرفته‌تری که تحلیل داده‌ها را به طور مستقیم و با استفاده از تکنیک‌های جدید انجام می‌دهند، ضروری به نظر می‌رسد. یکی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها داده‌کاوی است که با حداقل دخالت کاربران، الگوهای مفیدی را از داده‌ها استخراج می‌کند و اطلاعات ارزشمندی را در اختیار تحلیل‌گران قرار می‌دهد تا بر اساس آن‌ها تصمیمات کلیدی در سازمان‌ها اتخاذ شود.

داده‌کاوی به عنوان یک روش پیشرفته تحلیل داده‌ها، از مفاهیم و تکنیک‌های مختلفی مانند تئوری‌های پایگاه داده‌ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم آمار بهره می‌برد تا اطلاعات پنهان و ناشناخته‌ای را از دل حجم انبوه داده‌ها استخراج کند. در این فرآیند، تحلیل اکتشافی داده‌ها نقش مهمی ایفا می‌کند که بر کشف اطلاعات نهفته تمرکز دارد. داده‌کاوی به طور خاص در مواردی که با حجم بزرگی از داده‌ها، از جمله گیگابایت یا ترابایت، سر و کار داریم، کاربرد فراوانی دارد. از این رو، یکی از بزرگ‌ترین بازارهای هدف این تکنیک، انبارهای جامع داده‌ها، مراکز داده و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری در صنایع مختلفی مانند شبکه‌های توزیع، تولید، مخابرات و بیمه است.

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) نیز یکی از فناوری‌های کلیدی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای مرتبط با شناسایی، جذب، گسترش، حفظ و ارائه خدمات به مشتریان را بهینه کنند. با استفاده از CRM، سازمان‌ها می‌توانند چرخه فروش خود را کوتاه‌تر کرده، وفاداری مشتریان را افزایش داده و درآمد خود را بهبود بخشند. این سیستم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشتریان موجود را حفظ کرده و مشتریان جدیدی جذب کنند. در این راستا، سازمان‌ها از استراتژی‌های مختلفی مانند مدیریت ارتباط با مشتری، تحلیل ارزش مشتری و سازوکارهای خدماتی استفاده می‌کنند تا ارتباطات خود با مشتریان را بهبود بخشند و بهره‌وری را افزایش دهند.

ارتباط میان داده‌کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری بسیار اساسی و مهم است، زیرا با استفاده از داده‌کاوی، شرکت‌ها می‌توانند نیازها و خواسته‌های مشتریان خود را بهتر بشناسند و بر اساس آن، خدمات مناسبی را ارائه دهند. در این مقاله، ابتدا به معرفی داده‌کاوی و بررسی تاریخچه آن می‌پردازیم، سپس به تکنیک وب‌کاوی که بسیاری از شرکت‌ها برای استخراج داده‌های خام از پورتال‌های خود به کار می‌گیرند، آشنا می‌شویم. در بخش چهارم، مدیریت ارتباط با مشتری را معرفی می‌کنیم و در نهایت، ارتباط میان داده‌کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری را مورد بررسی قرار خواهیم داد.

فهرست مطالب :
چکیده
فصل اول
مقدمه
تاریخچه
فصل دوم داده کاوی
تعریف داده کاوی
تعریف جامع
مراکز داده چیست
برخی از کاربرد های داده کاوی در محیط واقعی
چرخه تعالی داده کاوی
فرآیند داده کاوی
مدل ها ، پروفایل سازی و پیش بینی
پروفایل سازی
متدلوژی
دیگر نظریه ها
وظایف داده کاوی
آماده سازی داده ها
فصل سوم وب کاوی
وب کاوی
روش های وب کاوی
فصل چهارم مدیریت ارتباط با مشتری
تاریخچه
مشتری کیست
مدیریت ارتباط با مشتری
نقش مدیران ارشد در ارتباط با مشتریان
مزایای بکار گیری سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری
چارچوب گارتنر
اندازه گیری رضایت مشتری
تفاوت  CSM و CRM
فصل پنجم ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری
ارتباط بین داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری
مدیریت ارتباط با مشتری
نتیجه گیری
منابع و ماخذ