在全球網際賣方競爭中，“客戶”已升級為如今買方市場激烈競爭下企業興衰成敗的關鍵。在激烈的市場競爭中，以客戶為中心的銷售策略已經成為企業和商家的共識。CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。包括的主要內容有客戶識別、客戶關系建立、客戶保持，客戶流失控制和客戶挽留。企業通過對整個客戶群體進行分類，并以此來獲取不同客戶群體的需求，并針對不同類型的消費群體制定相應的營銷策略。發掘新客戶群和增長迅速的客戶群體，以制定相應的產品和銷售服務計劃，開拓新的市場。在市場競爭獲得主動地位，并提高企業市場競爭力。
1 蟻群算法原理
蟻群算法最早是由意大利學者M.Dorigo，及其導師Colorni于1991年提出的。其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群算法是繼神經網絡、遺傳算法、免疫算法之后的又一種新興的啟發式搜索算法。模擬螞蟻群體智能的人工蟻群算法具有分布計算、信息正反饋和啟發式搜索的特點。最初的蟻群算法用來解決的是組合優化問題。在這十多年時間里，基本蟻群算法得到了不斷發展和完善，現在其應用領域已擴展到多目標優化、數據分類、數據聚類、模式識別等各個方面。
2 聚類分析
聚類是將一組對象分成若干個群體，每個群體構成一個簇，使得簇內對象盡可能具有最大相似性。簇間的對象盡可能有最大相異性。聚類分析是將數據分類到不同簇的過程，目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類分析被應用于很多領域，在商業上，聚類分析為客戶關系管理提供了重要的分析手段，從客戶的購買信息里找出不同的客戶群特征，以發現不同的客戶群，從而有助于市場分析人員制定針對性的營銷方案。
3 蟻群聚類算法在CRM中的應用
隨著蟻群算法研究的興起，人們發現采用蟻群算法模型進行聚類，更加接近實際的聚類問題。將蟻群算法用于聚類分析，其靈感源于螞蟻堆積他們的尸體和分類他們的幼體。基于蟻群算法的聚類方法，從原理上可分為兩種：一種是基于蟻堆形成原理來實現數據聚類；另一種是運用螞蟻覓食原理，利用信息來實現聚類分析。Deneubourg等基于蟻群聚類現象建立了一種基本模型，Lumer E和Faieta B將該模型推廣到數據分析范疇，其主要思想是將待聚類的數據隨機地散布在一個二維平面內。然后在該平面上產生一些虛擬螞蟻，對其進行聚類分析。具體過程，首先將數據對象隨機地投影到一個平面上，然后每只螞蟻根據該對象在局部區域的相似性而得到的概率．決定是否“拾起”、“移動”或“放下”該數據對象。經過有限次迭代，平面上的數據對象按其相似性而聚集，最后得到聚類結果和聚類數目。
算法描述過程如下：
(1)初始狀態下螞蟻個數為n_ant；最大迭代次數為M；局部區域邊長為s，參數為α，c等。
(2)將數據對象投影到一個二維平面，即給每個數據對象隨機地分配一對坐標值(x，y)。
(3)每只螞蟻初始化隨機地選擇一個對象。
(4)參數v取三種類型值之一，常數、隨機數或遞減隨機數。當v為常數時，所有螞蟻在任何時刻以同樣速度運動；當v為隨機數時，螞蟻的速度為一個范圍從1～vmax的隨機數；當v為遞減隨機數時，螞蟻剛開始運動時的速度較快，以便迅速聚類，然后其值以隨機的方式逐漸減小，以使聚類結果更為精細。
(5)For i＝1,2,...,M；For j＝1,2,...,n_ant
①根據式(1)計算對象的平均相似性；
式中：SI(oj)表示對象的平均相似性；α為相似性參數；v為螞蟻運動速度；vmax為最大速度；Neighgxs(r)表示地點，r周圍以s為邊長的正方形局部區域；d(oi，oj)為對象oi，和oj在屬性空間中的距離。
②如果螞蟻未負載，根據式(2)計算“拾起”概率：
Pp＝1－Sigmoid[SI(oj)] (2)
若Pp大于某隨機概率，而同時該對象未被其他螞蟻“拾起”，則螞蟻“拾起”該對象，隨機移往別處，并標記自己有負載；否則，螞蟻拒絕“拾起”該對象，而隨機選擇其他對象；
③若螞蟻為有負載狀態，由式(3)計算“放下”概率：
Pd=1－Sigmoid[SI(oi)] (3)
若Pd大于某一隨機概率，則螞蟻“放下”該對象，并標記自己無負載，再重新選擇一個新對象。
(6)For i=1,2,...,n
①如果某個對象是孤立的或其鄰域對象個數小于某一常數，則標記該對象為孤立點；
②否則給該對象分配一個聚類序列號，并遞歸地將其鄰域對象標記為同樣的序列號。
可通過以上描述算法對企業客戶信息進行聚類分析。首先從客戶消費基本信息表中取出主要屬性值，如年齡、性別、消費金額等，其次將上述算法中的參數灌值。然后聚類分析，可發現比較突出的客戶群，從而市場分析人員可以進行有針對性的營銷策略和制定操作方式，提供有針對性的服務，提高公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。
4 結語
企業的競爭重點，正在經歷著從以產品為中心向以客戶為中心的轉移。客戶關系管理作為一種全新的管理、經營理念，越來越引起商家的重視。現代企業50％以上的銷售額來自一小部分的重要客戶，而其余的大部分客戶對企業是微利的。因此，企業要想獲得最大程度的收益，就必須對自己擁有的客戶進行有效的差異分析，并根據這種差異來區分不同價值的客戶。通過從數據倉庫當中進行數據挖掘正逐漸成為CRM中最核心的部分。用蟻群聚類算法解決CRM的客戶聚類分析問題是可行的。這在支持企業決策方面有著極為重要的理論參考價值和實際應用意義，可以幫助高層管理者更好地管理企業，使企業得到更好的發展，實現客戶資源價值和企業投入回報的同步最大化。
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本文標題：蟻群聚類算法在客戶關系管理中的應用
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