客户关系管理CRM(Customer Relationship Management)是对企业和客户的交互活动进行管理的过程,是一整套先进理念、方法和解决方案,能帮助找到并锁定最好的客户,以正确的价格,在正确的时间,通过正确的渠道,提供正确的产品或服务,从而最有效地满足客户的需要和愿望。但由于缺乏发现隐含在数据中的有用信息的能力,企业无法将数据转化为知识。数据挖掘技术则提供了从庞大的数据库中抽取有效的、未知的和能理解的信息的手段,帮助企业实现数据到知识的转换,为企业提供决策支持。 我国国民经济迅速增长的势头,为酒店行业的发展带来极大的商机,酒店如何抓住这一机遇,提高自身实力是最关键的。实施基于数据挖掘的CRM无疑是酒店提高竞争力的一条重要途径。 本文针对基于数据挖掘的酒店CRM客户获取分析技术进行研究,主要目的是寻求建立酒店潜在客户的挖掘模型的方法,并结合广东工业大学横向科研项目“军山大酒店客户关系管理系统”实现其客户获取,即把潜在客户转变为酒店真正的客户。本文的主要研究工作如下:完成数据的准备工作,它涉及到了对数据的清洗、抽取、转化和派生,其中着重探讨如何在酒店CRM中构建数据仓库的问题。然后研究聚类和分类技术,比较了现有的聚类和分类算法,根据算法的准确性、简便性、易理解性,选择k-means聚类算法和ID3决策树分类算法作为潜在客户建模的算法,并针对算法弊端进行一定程度的改进。提出采用三角形三边关系定律预先判断是否要计算样本点之间的距离,当符合一定条件时才计算样本点间距离的改进k-means聚类算法;对ID3算法启发式函数进行研究,提出了采用属性熵均值来选择决策树的最佳分裂属性。通过理论与实验研究,验证了以上算法的可行性和有效性。 本文对于如何在酒店客户关系管理中进行客户获取有一定的指导价值和实践意义,对于其他行业的客户获取也有借鉴作用。