客户管理是企业经营中的一项重要的活动,需要针对客户的属性、行为、需求、偏好以及价值等因素,对于不同的客户,提供有针对性差异化的产品、服务和营销模式。通过正确地评估客户价值,企业对不同客户提供个性化的服务,有效的管理客户提供客户忠诚度,这样同时也会增加企业的利润。相关数据挖掘技术在客户关系管理中具有广泛而深刻的应用,合适的知识发现方法论和数据挖掘工具对客户关系管理决策提供重要的支持。首先,D物流公司的电销客户管理项目参考CRISP-DM过程,将此电销客户管理项目定义为6个过程:电销业务理解,电销业务数据理解,相关数据准备,建立模型,评估和部署。其次,根据业务理解中的项目目标,采用文献调查法和专家调查法找到影响客户管理中的相关指标,对指标的数据进行收集,清洗,转换,补全了缺失值,并且删除了存在共轴关系的指标。对所有指标进行归一化处理,得到了标准化后的指标数据。然后,针对以上得到的指标,采用kmeams方法进行建模分类,探究建模中K的取值,得出分成4类会使得聚类中类簇的半径最小,达到分类最优。得到k-means分类后各个类别中客户明细清单。最后,对各种分类的客户进行过往的业务量分析和销售电话拜访行为分析,验证模型的指导意义,并根据各类客户的特征,提出各类客户的管理方案。另外,针对已经满3个月的新客户,提出使用KNN的方法对新客户进行分类,以保证新客户能及时的加入到统一的分类中,对客户完整系统的管理。总之,本文通过深入分析D物流公司电销客户管理项目的各个过程,找出了一套行之有效的分类方法,并提出了符合物流电销客户的管理方案,使得D物流公司在电销客户管理中的效率和效能得到了极大的提高。