随着全球经济的一体化，中国正在成为世界制造业的中心，它为中国的企业提供了更多机会，同时也带来了更强劲的竞争。目前全球化竞争不断加剧，制造企业开始寻求新的战略竞争点，而整个产业也逐渐从产品和价格竞争转向服务竞争。如今不少企业为了提高企业的竞争力，在信息化技术方面加大了投入。例如是ERP、PDM和CRM客户管理软件等信息技术在企业的推广应用等。
　　如果说现在企业的竞争是产品的竞争、企业资源的竞争，那么，不久的将来它将转向以客户为中心的服务上。CRM系统正是为满足上述需求应运而生。目前，在发达国家，制造业的服务创新已成为企业利润的增长点。
针对客户关系管理（CRM）中的客户流失问题，本文通过结合制造业的特点，从数据挖掘技术层面进行思路探讨。试图得到企业管理层面和信息技术层面对CRM客户关系管理中的客户流失问题予以关注，为企业未来赢得新的利润增长点。
一、问题由来
　　CRM系统对制造商的作用在于了解客户所有的行为活动并确保与客户的关系。其可以把前端办公和后台生产联系起来，是企业和客户的交叉点，可以帮助制造商制造出定制化的产品，增加销售并降低营销开支，且使客户的购买变得更加方便。制造业CRM系统主要包括营销管理、销售管理、服务管理、呼叫中心、客户信息管理、决策支持等多个模块。是否能提供基于联机分析处理的数据仓库技术是CRM系统的关键技术之一，从而具备动态、整合的客户数据管理和查询功能，对客户购买行为具有参考功能;对客户流失具有警告功能。此外，CRM的客户分类技术，让企业建立起一对一的客户服务体系，实行差异化客户管理(如根据客户特点，可将其分为：内在价值型客户、外在价值型客户和战略型价值客户，为客户创造非同一般的价值，同时也是企业从中获得长久利润、需要引起关注的关键技术之一。
　　工程机械尤其是混凝土机械近年来获得了迅猛发展， 混凝土机械产品市场有两大特点:首先是市场需求发展大，产品使用周期短，两三年后的回头客非常多；其次，随着社会改革的推进和国家投资方向的转移，客户群体会有较大方面的变动。比如国有企业占主体时，以国企为主要购买力;而随着商品租赁业发展，个体购买又成为了主力;而大型建设施工购买又回到了建设施工单位。由于市场的竞争，相同产品的制造厂家对客户的争夺非常激烈，甚至有时候到了白热化的地步。
　　所以我们不仅要大力发展新客户，而且又要努力保留旧客户。因为保留一个旧客户要比争取一个新客户便宜的多。客户真正流失之前准确预测并采取行动挽留客户是为改进保留客户的一种途径，而基于客户关系管理的数据挖掘技术和方法就是解决这个问题的途径。一般而言，针对CRM中客户获得、客户保留、客户忠诚和客户赢利分析各个方面，客户特性及客户行为信息的分类具有非常重要的意义。最大程度的预测潜在的客户流失是我们需要密切关注的。因此，采用数据挖掘的分类思路能在制造业客户关系管理中起到非常重要的作用。
二、CRM软件中常用数据挖掘方法
　　数据挖掘技术在商业领域中的重要应用之一是利用数据挖掘的分类算法构造CRM的分类器。而数据挖掘的中的聚类方法和决策树分类算法是常见的，同时也是一种相对准确、有效的分类方法。
　　现阶段，CRM相关技术的发展日新月异，它包括运营型，分析型和协作型。其中分析型CRM的技术发展得最快，这也是很多CRM理想中的功能实现成为可能的关键。数据仓库，其主要的技术组成分别是数据库、数据挖掘和呼叫中心。这里主要分析的数据挖掘部分。
　　数据挖掘是指从大型的数据库中提取隐藏的、有预测性的信息，它是可以帮助企业从已有数据中提取到最先进和流行的趋势并为其提供效益。简单来说，数据挖掘是应用数据分析和运算法则来探索数据模式并进行科学地描述和预测。
常用的数据挖掘方法有如下几种:
1 回归预测
这是一种比较传统的预测方法，回归预测是根据历史记录分析得出总体趋势，并将这种趋势用某种数学方程式来表示。利用这个方程式，就能输人未来的一个或多个变量计算出预测结果。如果方程式的变量是一次方的， 就成为直线性回归，而如果是多次访问的，则成为区线性回归。典型的客户流失预测都可采取回归分析的方法。
2. 决策树
　　所谓决策树指的是一种类似于枝丫形状的二分制。包括数据分析和预测方法，主要适用于对数据进行归类分割和预测。根据客户特征，对客户大市场进行分割， 得到相对较小的客户群体。
3 聚类和邻点预测
　　该方法对于客户关系管理来说是有类似的分析目的的。所谓的聚类是指如何将一批数据按照相似特性归类，使我们能对他们有一个形象的概括性理解;邻点预测是在归类的基础上对未来数据进行预测。
4 规则导引
　　这个方法是从一个样本数据库中发现并归纳出数据行为模式，也就是用“如果A，那么B，否则就是C”，这样的判断语句来描述这种隐藏在数据仓库中的规律。数据挖掘技术中的规则导引就是要从大量的客户数据中发掘出这些规则。
三、制造企业CRM数据挖掘综述
　　客户的预测是在CRM系统中最重要而又最有挑战性的。制造企业营销和市场部门，根据购买产品的客户信息资料，通过数据挖掘方法，能预测潜在的流失客户。
　　客户流失分析即应用数据挖掘技术，预测哪些是潜在流失客户，同时评估出最有效的客户保持方法。本文这里提出的正是一套基于制造业CRM系统中预测客户流失的方法的基本思路。
　　这个方法可分为如下三个步骤:一是应用软件对数据进行挖掘测试，其中包括统一的客户资料，客户属性，购买信息，模型参数，模型等等；二是应用数据分析方法和所讨论的数据挖掘技术对客户流失前的行为分析进行简化的知识发现；三是应用系统聚类和决策树ID3的方法对模型应用的实验结果进行过程分析。
　　而常见的数据挖掘则主要分为探索性的数据挖掘和验证性的数据挖掘这两种。 聚类是探索性的数据挖掘中最常使用的， 验证性数据挖掘的代表就是分类。聚类分析法是一种无监督的自下而上的学习过程，其主要目的是把没有“标记”的数据分为有意义的“组”(或者就叫聚类);而分类是给定已知“标记”的训练数据，然后通过学习得到描述模式，然后运用该模式对未来的数据进行分类，是一种带监督的自上而下的学习，如决策树ID3法。由于这两种类别具有一定的典型性，所以均可以用于数据挖掘的客户流失分析。
1数据源介绍
　　要进行数据分析，就必须要从客户的数据库中间找到最能够代表和刻画客户行为的属性。针对2005一2006两年中，某企业800个购买某工程机械产品的客户信息，尽管从中了解到导致客户流失的因素较多，但是有共性的部分也是有很多的。故，我们应把客户与本公司交易次数、公司属性、公司资产规模、付款方式、公司所在地、产品用途作为统计信息中的主要属性。
　　我们将所拥有的所有可能的客户信息属性变量转换成0，1，2等属性，而其他数字变量则不变，应用2一检验，选除了某特定制造企业客户流失的一般统计属性。
2 系统聚类实验分析
　　系统聚类法实验分析的基本思想——设有n个样品，每个样品测得m项指标。再用不同的数据表示客观数据的定量属性和定性属性。当定义或计算样品间的距离(或相似系数)和类与类之间的距离之后。可将n个样品各自自成一类，这时类间的距离与样品间的距离是等价的;然后再将距离最近的两类合并，并计算新类与其他的类间距离，再按最小距离准则并类。这样每次缩小一类，直到所有的样品都并成一类为止。而这个过程是可以用谱系聚类图形象表达出来的。
3.实验聚类
　　根据特定产品、众多客户的统计信息中的主要属性，按照上述系统聚类实验，得到我们所需要的信息。
　　基于上述个体行为数据进行聚类操作，在对未来行为的预测能力上，往往比其他类型的数据效果更好、更精准。