点亮网Dianliang.com消息：客户关系管理能力方面起了非常重要的作用。但随着电信市场的竞争，尤其是资费竞争使客户忠诚度日渐下降，加之运营商在CRM方面的认识不断深化，数据挖掘技术在国内的兴起，我们又不得不换一个视角来思考问题。
销售过程的管理能够了解客户深层次的需求吗？对于电信企业上百万的住宅用户如何进行销售过程的管理？销售过程管理，使企业只能通过表面的交互来了解客户，不能深入洞察客户的需求。
电信运营商现有的CRM系统已经帮助企业积累了大量数据：客户基本信息、客户联系人决策关系、客户交互纪录、销售费用、销售状态、产品、价格、趋势、Call-Center交互纪录、甚至账务信息等。面对日益激烈的资费竞争，如何深入应用这些信息，提升企业客户洞察能力，发掘客户需求，提升客户满意度，进而利用客户的消费趋势和规律发掘新客户，成为摆在各电信运营商面前的实际问题。
引入数据挖掘
电信企业有其先天性的IT优势，大量的数据包括：客户基本信息、产品/服务使用信息、各种通话时长、各种通话费用、通话时间偏好、与企业互动信息等，都可拿来作为分群的变量(维度)。
用数据挖掘技术对客户进行分群与OLAP的根本区别在于，前者能够帮助企业以更全面的视角洞察客户，同时发现一些隐藏在数据背后的商业机会；而OLAP则是根据人的主观意图，通过向数据库发出指令，从数据库中得到一个结果。
“预测”则是通过对客户过去在发生某种行为前一段时间的特定表现，来预测其他客户发生该行为的可能性。其主要应用包括流失预测、购买倾向预测、市场活动响应预测，通过预测模型可以大大提高流失中客户挽留率，提高市场活动响应率，从而保证企业持续增长的收入，提高营销活动的命中率。
