【備忘】Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification
論文の概要
顧客管理（CRM：Customer Relationship Management）へのデータマイニング技術の応用についてサーベイした論文はほとんどない。本論文は、2000年から2006年までに出版された論文の内、「customer Relationship Management」「data mining」というキーワードによる検索でヒットしたもので、データマイニング技術のCRMへの応用方法を明確に記載しているもののみを対象にして、適用されているCRMの分野やデータマイニング技術の種類を分類し、まとめたものである。
内容
本論文においてCRMの定義は、顧客獲得や顧客維持などのために意味のあるコミュニケーションを通して顧客行動に影響を及ぼしたり理解するための企業のアプローチを指す。（普遍的な定義はない。）
CRMの4つの分類
文献やアプローチの詳細は文献を参照のこと。
1. Customer Identification（Customer Acquisitionとも言う論文あり）
顧客の特性に基づいたり（ターゲット顧客分析）、セグメント毎で比較したりして、顧客になる可能性が高い、または利益を生む可能性のある人を抽出する。
2. Customer Attraction
顧客のセグメントを特定した後、その顧客を繋ぎ止めるために施策を行うこと。（ダイレクトマーケティング、クーポン配布など）
3. Customer Retention
CRMの中心的な関心事ある。顧客維持のためには顧客満足度を高めることが必須であり、その手段としてOne-to-oneマーケティングや苦情管理、ロイヤルティプログラムなどが挙げられる。
4. Customer Development
購買の頻度や利用金額、個々の顧客がもたらす利益の拡大を指す。そのために、顧客生涯価値分析、アップ/クロスセールス、バスケット分析などが挙げられる。
データマイニング技術の７つの分類
データマイニング技術は次の7つに分類される。
CRMの文脈では、有益な知見を得られるようビジネスドリブンに行うものである。個々の事例や詳細な技術名については文献を参照のこと。
1. Association
応用例：バスケット分析やクロスセールス
2. Classification
応用例：顧客行動の予測
3. Clustering
応用例：顧客のセグメント化
4. Forecasting
応用例：需要予測
5. Regression
応用例：因果分析、カーブフィッティング
6. Sequence discovery
応用例：顧客の購買行動などの理解
7. Visualization
（応用例：データの可視化による理解）
