本论文以计算机技术开发有限公司的永康地区五金企业数据为背景，应用数据挖掘技术建立潜在目标客户的数据分析判别模型，以及对模型应用的考虑，提供了一个进行重点跟踪营销的具体参考。本文从决策树方法的两种算法入手，通过对这两种算法建模，利用检验数据分析比较两个模型预测能力的准确性，选择其中评估效果较好的C4.5算法模型。

本文的研究工作主要有：

查阅了大量有关数挖掘相关技术、国内外数据挖掘技术在CRM中的应用案例分析、五金行业等多方面的资料，了解了五金行业尤其是永康地区选择ERP的总体架构，深入研究数据挖掘的相关技术、常用算法以及对Weka工具的掌握。从公司数据仓库中根据模型需求抽取数据，进行数据清洗、数据转换和数据重构得到所需数据。按照相应的数据挖掘流程，建立潜在客户判别模型。对模型进行测试，进行有效的评估。模型算法研究和选择，重点研究决策树方法中ID3和C4.5算法模型的实现。

业务问题定义

为解决公司面临的业务问题，首先我们要明确能够适用这个模型的人群及功过目的。

用户群定义：

潜在客户数据分析判别模型所提供决策的用户大致分为两类：一类是CRM系统业务分析员，第二类是部门经理或决策人员。

用户群的工作目的：

业务系统分析员可以利用该模型进行客户群数据的分析及报表分析，决策人员可以把该模型的分析结果作为其决策的依据。

对于本论文的分析，定义的研究目标为：对永康地区的五金行业客户群体进行挖掘，并对得到的数据进行分析，发现规则，使其可以应用于CRM中的重点客户管理，及时跟踪处理重要客户。由于永康地区的五金行业的尤其以外贸为主，在金融风暴面前，外需急剧下降，为此各企业都压缩了各自公司的经济支出，对上ERP系统的考虑会更加慎重，但同时又有很多企业希望能够借助先进的企业管理系统在危机中拉开与各自竞争对手的距离，这样对公司的潜在目标客户判定提出了更高的要求。

潜在目标客户分析的研究目标

在日常的运营过程中，公司收集了有关永康地区五金行业客户的大量信息，这些客户信息包括客户的规模特征、以往信息化进程状况、整体管理水平特征等。然而，这些信息从单一方面独立的反映了企业客户的特征，难以使企业从整体上理解客户。因此，以了解、重点跟踪客户为目标，基于独立客户信息所进行的综合分析将能够为公司提供营销策略所需的客户知识。公司所发现的客户知识将让公司在清楚在产品和服务上努力的方向，便于企业有效整合现有的资源，从设计、生产、营销、销售、服务等各个环节保证在满足目标客户需求下的赢得客户的运作。

潜在目标客户分析主要是发现在客户在选择是否上ERP系统的可能性大小，特别是急需ERP系统的客户群体，提供客户维系的基础，最大强度地接触客户和赢得客户，为企业争取利润。本文通过综合分析客户的企业规模、以往信息化进程、整体管理水平等艺术，发现目标客户上ERP系统的潜在规律和原因，并将这些规则应用于最近的有价值客户数据，对现有高价值客户的流失概率进行预测，对客户进行分群，为公司针对不同类型客户制定不同的客户营销策略提供信息支持。