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企業做seo優化是否需要考慮數據挖掘技術？

內部客戶需求治理（客戶關系治理）是一個以客戶為中心的商業策略，通過信息技術，通過對相關業務流程重新設計和相關工作流程，可以提高客戶服務和深入的客戶分析來滿足客戶的個性化需求，提高客戶滿足度和忠誠度，從而確保客戶生命周期價值和企業利潤增長的實現“雙贏”的策略。

客戶內部需求治理是以客戶為中心（而不是以產品為中心），企業與外部（而不是局限于內部業務）之間的面向業務的通信，以及前端業務應用程序（而不是后端業務處理）。

首先，客戶內部需求治理需要數據挖掘

在當今社會，客戶的價值已經越來越多地影響到企業的價值，客戶內部需求治理（CRM）是通過建立長期和系統的客戶內部需求改善個人客戶價值的策略，其目的是幫助企業通過使用合適的技術和人力資源，合理，洞察客戶的行為和他們的價值，使企業能夠快速有效地響應客戶的需求。

客戶內部需求治理的核心是“了解客戶，傾聽客戶”。客戶內部需求治理的目標可以概括為“吸引潛在客戶，提高現有客戶的滿足度和忠誠度，減少客戶的流失”。總之，我們的很終目標是增加收入。

在關注企業內部客戶需求治理的同時，信息技術的快速發展為客戶內部需求治理（CRM）提供了高效的實施技術，通過分析基于客戶需求的數據挖掘技術，可以滿足企業對單個細分市場客戶內部治理需求以客戶為中心進行數據挖掘和分析相關介紹。

數據挖掘主要是發現數據中隱藏的信息，如發現趨勢、特征和相關性的過程，即從數據中提取信息或知識。

數據挖掘技術與常用方法

數據挖掘是一個重要的過程，它從大量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新奇的、潛在有用的、很終可理解的模式。

它涵蓋了廣泛的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網絡、數據庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術，數據挖掘技術是客戶內部需求治理的關鍵技術。

常用的數據挖掘技術有關聯分析、序列分析、分類分析、聚類分析、猜測、離群值分析等。

事實上，在解決給定的業務問題時，數據挖掘通常使用兩個或多個技術類別的組合。

1、相關分析

相關分析主要用于發現不同事件之間的相關性，即當一個事件發生時，另一個事件經常發生。相關分析的重點是快速發現那些實際的和相關的事件。

2、序列分析

序列分析技術主要用于發現在一定時間間隔內發生的連續事件。這些事件構成一個序列，所發現的序列應該具有一般意義。除了統計概率外，還應受時間約束。

3、分類分析

分類分析通過分析樣本的特征與類別，決定樣本屬于類別的規則或方法，使用這些未知類別的樣本分類的規則和方法應該有一定的正確性。

分類技術的使用，根據客戶的消費水平和基本特點，客戶分類，找出業務的特點有更大貢獻重要的客戶的利益，通過個性化服務，提高他們的忠誠度。

4、聚類分析

聚類分析是基于鳥以群分的原則，將聚集本身沒有類別的樣本在不同群體，并為每個這些團體，主要依據的是樣本的過程應該在同一組相似。

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