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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用

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本文來自:泛普軟件 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用

1 引 言

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)量急劇增大。然而,如何有效地使用這些數(shù)據(jù)卻成為一個問題,因?yàn)橥菙?shù)據(jù)豐富而知識缺乏,人們目前所使用的數(shù)據(jù)庫技術(shù)無法將隱藏在數(shù)據(jù)背后的重要信息挖掘出來利用,所以如何迅速、準(zhǔn)確、有效且適量地提供用戶所需的信息,發(fā)現(xiàn)信息之間潛在的聯(lián)系,支持管理決策就是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫要解決的課題,同時也是CRM系統(tǒng)產(chǎn)生的必要條件和最終目的。

2 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的概念

2.1 數(shù)據(jù)倉庫

目前,數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個統(tǒng)一的定義,著名的數(shù)據(jù)倉庫專家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一書中給予如下描述:數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相對穩(wěn)定的(Non-olatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。對于數(shù)據(jù)倉庫的概念我們可以從兩個層次加以理解:首先,數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策,面向分析型數(shù)據(jù)處理,它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫;其次,數(shù)據(jù)倉庫是對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成,集成后按照主題進(jìn)行了重組,并包含歷史數(shù)據(jù),而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。數(shù)據(jù)倉庫不是靜態(tài)的概念,只有把信息及時交給需要這些信息的使用者,供他們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營的決策,信息才能發(fā)揮作用,信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組,并及時提供給相應(yīng)的管理決策人員,是數(shù)據(jù)倉庫的根本任務(wù)。因此,從產(chǎn)業(yè)界的角度看,數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個工程,是一個過程。整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個包含4個層次的體系結(jié)構(gòu),具體如下:

數(shù)據(jù)源:是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ),是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等。

數(shù)據(jù)的存儲與管理:是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心,數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,同時也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。要決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫的核心,則需要從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)著手分析,針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),進(jìn)行抽取、清理,并有效集成,按照主題進(jìn)行組織。

OLAP服務(wù)器:對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成,按多維模型予以組織,以便進(jìn)行多角度、多層次的分析,并發(fā)現(xiàn)趨勢。其具體實(shí)現(xiàn)可以分為:ROLAP、MOLAP和 HOLAP。ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中;HOLAP基本數(shù)據(jù)存放于 RDBMS之中,聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中。

前端工具:主要包括各種報表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開發(fā)工具。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務(wù)器,報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是從海量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識,是指從數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的高級處理過程。數(shù)據(jù)挖掘可分為有向和無向兩大類。有向數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是用一個或幾個數(shù)據(jù)項(xiàng)來解釋、估計(jì)或預(yù)測某個特定的數(shù)據(jù)項(xiàng),即目標(biāo)數(shù)據(jù)項(xiàng),這類似于從自變量來得到因變量。無向數(shù)據(jù)挖掘并不定義目標(biāo)數(shù)據(jù)項(xiàng),它只是試圖在數(shù)據(jù)中找到有用的規(guī)律、關(guān)系或模式。通常做法是用無向數(shù)據(jù)挖掘來識別數(shù)據(jù)中的規(guī)律,然后用有向數(shù)據(jù)挖掘來解釋這些規(guī)律。

3 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)倉庫——企業(yè)實(shí)施CRM的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)CRM的中央存儲系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)屬于基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),只有穩(wěn)固的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)設(shè)施才能支撐靈活多樣的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用。

客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)是指企業(yè)用CRM軟件提供的科學(xué)的分析工具和方法來分析企業(yè)銷售市場與客戶之間的關(guān)系。CRM軟件是選擇在企業(yè)銷售市場中有價值客戶及其關(guān)系的一種商業(yè)策略,分析這些客戶的銷售動態(tài)。CRM要求以“客戶為中心”、“一切為客戶著想”的商業(yè)哲學(xué)和企業(yè)文化來支持有效的市場營銷與服務(wù)流程。如果企業(yè)擁有正確的領(lǐng)導(dǎo)、策略和企業(yè)文化,CRM應(yīng)用將為企業(yè)實(shí)現(xiàn)有效的客戶關(guān)系管理。

企業(yè)在長期的運(yùn)營過程中,積累了大量的數(shù)據(jù)。但這些分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是面向業(yè)務(wù)的,不是面向決策的。因此,首先必須對這些分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清潔、轉(zhuǎn)換和加載,形成企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫,并根據(jù)不同的主題,產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)集市,如一般客戶分析數(shù)據(jù)集市,大客戶分析數(shù)據(jù)集市等,這種多數(shù)據(jù)集市的建設(shè)有利于分析不同客戶的行為特點(diǎn)。近年來,各企業(yè)客戶需求逐漸趨向多元化,如果不對客戶信息進(jìn)行收集、整理、分析和歸類,客戶經(jīng)理就無法知道誰是能為企業(yè)創(chuàng)造利潤的高、中端優(yōu)質(zhì)客戶,競爭的關(guān)鍵就在于怎樣發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)客戶和如何避免優(yōu)質(zhì)客戶的流失;其次,通過OLAP、數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,并以企業(yè)管理人員容易理解的方式展示出來。

在CRM系統(tǒng)中,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用B/S框架結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)庫集中,客戶端采用瀏覽器訪問,訪問的瀏覽器采用IE6以上。通過CRM系統(tǒng)將數(shù)據(jù)倉庫中客戶每天的銷售記錄作為數(shù)據(jù)源,運(yùn)用科學(xué)的分析方法可以對客戶進(jìn)行分析。單體分析:分析某一客戶的相關(guān)信息,分析的內(nèi)容為該客戶的銷售數(shù)量、金額、收益,并與企業(yè)的平均銷售數(shù)量、金額、收益作比較。群體分析:客戶某一群體的銷售數(shù)量、金額、收益。市場分析;便于領(lǐng)導(dǎo)及時、直觀、準(zhǔn)確地了解市場的發(fā)展及變化情況,以便宏觀調(diào)控。通過將客戶記錄作為數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)源,經(jīng)營決策者利用CRM提供的模塊功能,就能夠分析市場,以及抓住客戶銷售心理,從而正確指導(dǎo)銷售,提升企業(yè)市場競爭力,最終贏得客戶和市場,“與客戶共創(chuàng)成功”。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘——企業(yè)CRM系統(tǒng)的核心

隨著市場體制改革的日益深入,各企業(yè)為了保持較高的客戶獲取和保持率,并維持可贏利性,需要經(jīng)常擴(kuò)展和現(xiàn)有客戶的關(guān)系、降低行銷費(fèi)用。這就需要對基于數(shù)據(jù)倉庫的CRM系統(tǒng)進(jìn)行更深入的挖掘,這時數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用便成為企業(yè)CRM系統(tǒng)制勝的關(guān)鍵。以下給出幾種應(yīng)用:

(1)客戶獲得

對大多數(shù)行業(yè)來說,企業(yè)的增長需要不斷地獲得新的客戶。新的客戶包括以前沒有聽說過企業(yè)產(chǎn)品的人、以前不需要產(chǎn)品的人和競爭對手的客戶。數(shù)據(jù)挖掘能夠辨別潛在客戶群,并提高市場活動的響應(yīng)率。

(2)交叉銷售

現(xiàn)在企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動的,一旦一個人或者一個公司成為企業(yè)的客戶,企業(yè)就要盡力保持這種客戶關(guān)系??蛻絷P(guān)系的最佳境界體現(xiàn)在3個方面:①最長時間地保持這種關(guān)系;②最多次數(shù)地和客戶交易;③保證每次交易的利潤最大化。因此,企業(yè)需要對已有的客戶進(jìn)行交叉銷售(Cross-selling)。交叉銷售是指企業(yè)向原有客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)的過程。交叉銷售是建立在雙贏的基礎(chǔ)之上的,客戶因得到更多符合其需求的服務(wù)而獲益,企業(yè)也因銷售增長而獲益。在企業(yè)所掌握的客戶信息,尤其是以前購買行為的信息中,可能正包含著這個客戶決定下一次購買行為的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)尋找影響客戶購買行為的因素。

(3)客戶保持

現(xiàn)在各個行業(yè)的競爭都越來越激烈,企業(yè)獲得新客戶的成本正不斷地上升,因此保持原有客戶就顯得越來越重要。

客戶分為3類:第一類是無價值或低價值的客戶;第二類是不會輕易走掉的有價值的客戶;第三類是不斷地尋找更優(yōu)惠的價格和更好服務(wù)的有價值的客戶。傳統(tǒng)的市場活動是針對前兩類客戶的,而現(xiàn)代客戶關(guān)系管理認(rèn)為,特別需要用市場手段來維護(hù)的客戶是第三類客戶,這樣做會降低企業(yè)運(yùn)營成本。數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)易流失的客戶,企業(yè)就可以針對客戶的需求,采取相應(yīng)措施。

(4)一對一營銷

一對一營銷不只是每逢客戶生日或紀(jì)念日時給他寄一張賀卡。在科技發(fā)展的今天,每個人都可以擁有一些自己獨(dú)特的商品或服務(wù),比如按照自己的尺寸做一套很合身的衣服,但實(shí)際上市場營銷不是裁衣服,你可以知道什么樣的衣服合適顧客,但你永遠(yuǎn)不會知道什么股票適合你的顧客。CRM系統(tǒng)可以把大量的客戶分成不同的類,在每個類里的客戶擁有相似的屬性,而不同類里的客戶的屬性也不同。最簡單的分類方法即把所有客戶分成兩類:男性和女性。企業(yè)可以做到給這兩類客戶提供完全不同的服務(wù)來提高客戶的滿意度。

4 結(jié)束語

“誰擁有客戶信息,誰就擁有未來”。在企業(yè)管理客戶生命周期的各個階段都會用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點(diǎn),從而可以為客戶提供有針對性的服務(wù)。通過數(shù)據(jù)挖掘,可以發(fā)現(xiàn)購買某一商品的客戶的特征,從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有購買的客戶推銷這個商品;若找到流失的客戶的特征,就可以在那些具有相似特征的客戶還未流失之前,采取針對性的措施。在企業(yè)CRM中有效利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以為企業(yè)高層決策者提供準(zhǔn)確的客戶分類、忠誠度、贏利能力及潛在用戶等有用信息,指導(dǎo)他們制訂最優(yōu)的企業(yè)營銷策略、降低銀行運(yùn)營成本、增加利潤,加速企業(yè)的發(fā)展。(萬方數(shù)據(jù))

發(fā)布:2007-05-04 15:08    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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