數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信CRM中的應(yīng)用

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 當(dāng)前，電信企業(yè)已擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，迫切需要將數(shù)據(jù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)換成企業(yè)競爭優(yōu)勢，基于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。本文就客戶關(guān)系管理、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的概念，以及在電信企業(yè)中的綜合應(yīng)用進(jìn)行了研究。

1 數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘與CRM的概念

    隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，客戶關(guān)系系統(tǒng)（CRM）在通信行業(yè)廣泛應(yīng)用。市場的改變，企業(yè)亟需發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的商機(jī)和效益，將自己的數(shù)據(jù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為企業(yè)的競爭優(yōu)勢，使客戶收益和企業(yè)利潤最大化。

    1.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

    數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一種新型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和組織技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)包含基本數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不是大量數(shù)據(jù)的簡單堆積，而是將數(shù)據(jù)通過清洗、篩選、稽核和入庫加載，形成DWD，進(jìn)而根據(jù)所需要的目的，形成所需數(shù)據(jù)應(yīng)用，便于用戶從大量數(shù)據(jù)中提取各自所需的輔助決策數(shù)據(jù)和信息。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（DataMining）是目前世界上數(shù)據(jù)庫與信息挖掘領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助公司決策層提高數(shù)據(jù)分析能力，發(fā)掘數(shù)據(jù)間存在的隱形關(guān)系。進(jìn)行預(yù)測后期走勢，制定相關(guān)經(jīng)營對策，防患于未然。

    1.3 CRM

    CRM客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management），通過處理海量信息，確定客戶需求，依靠既定的數(shù)據(jù)處理規(guī)則和業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)處理，并進(jìn)行決策，制定個(gè)性化營銷政策。

    CRM系統(tǒng)具備原始的、基礎(chǔ)的客戶相關(guān)數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，將市場營銷、產(chǎn)品銷售、服務(wù)提供等公司行為及客戶行為的海量數(shù)據(jù)采集并抽取到企業(yè)數(shù)據(jù)庫，然后采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，組織不同的數(shù)據(jù)分析模型，進(jìn)行經(jīng)營專題分析、產(chǎn)品情況分析、客戶消費(fèi)行為分析、客戶流失預(yù)測分析、客戶異常分析、資費(fèi)預(yù)演等，為公司經(jīng)營決策提供有效依據(jù)。

    電信客戶關(guān)系管理是通過對業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計(jì)及工作流程的重構(gòu)組合，收集、加工和處理與客戶相關(guān)的所有領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，并以客戶和企業(yè)雙贏為目標(biāo)，將數(shù)據(jù)過濾、組織入數(shù)據(jù)倉庫中，利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對數(shù)據(jù)倉庫中的各種數(shù)據(jù)信息以及相互之間的關(guān)聯(lián)的進(jìn)行挖掘分析，從多個(gè)方面準(zhǔn)確衡量各類客戶的忠誠度。
2 CRM中數(shù)據(jù)倉庫的作用

    數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是CRM的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫是電信企業(yè)CRM的中央存儲(chǔ)系統(tǒng)，用來集成并存儲(chǔ)詳細(xì)的客戶資料、交易數(shù)據(jù)等與客戶相關(guān)的海量數(shù)據(jù)，將各個(gè)分散的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)通過清洗、篩選、稽核和入庫加載，形成DWD，進(jìn)而根據(jù)所需要的目的，形成所需數(shù)據(jù)應(yīng)用，集成數(shù)據(jù)平臺(tái)。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信CRM中的應(yīng)用

    數(shù)據(jù)倉庫主要完成數(shù)據(jù)的采集、稽核、入庫轉(zhuǎn)存、應(yīng)用管理等工作，目的主要是為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等深層次的數(shù)據(jù)分析提供平臺(tái)。但顯然，只有數(shù)據(jù)倉庫無法將隱藏在數(shù)據(jù)背后的重要信息挖掘出來加以利用。要發(fā)現(xiàn)客戶信息之間潛在的聯(lián)系，CRM系統(tǒng)必須把數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機(jī)地結(jié)合起來。從某種意義講，數(shù)據(jù)倉庫對數(shù)據(jù)挖掘來說僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)源的作用。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的正確有效使用是電信企業(yè)制勝的關(guān)鍵。以下給出幾種具體應(yīng)用供參考。

    3.1 客戶群體的分類和聚類

    一般來說，占客戶數(shù)20％的大客戶會(huì)給公司帶來81%以上的利潤。于是，怎樣找到這樣的高端客戶群，就得依靠CRM核心系統(tǒng)對用戶進(jìn)行聚類、分類分析。聚類分析與分類分析是可以互相逆反的。

    3.2 客戶流失的控制與預(yù)測

    根據(jù)哈佛商業(yè)評論的研究，通常獲取一個(gè)新客戶的成本是保持一個(gè)客戶費(fèi)用的5倍左右，當(dāng)客戶流失率在每降5%時(shí)，每位客戶平均保有價(jià)值直接增到25%～100%。所以電信企業(yè)存量客戶保有是經(jīng)營的重點(diǎn)目標(biāo)。

    3.3 一對一營銷模式

    根據(jù)用戶個(gè)性化需求，從客戶角度出發(fā)，為客戶定制個(gè)性化的獨(dú)特服務(wù)或產(chǎn)品，是目前整體電信消費(fèi)群體的集中消費(fèi)特征體現(xiàn)。因此，公司必須力爭做到給不同類型的客戶提供完全不一樣的個(gè)性服務(wù)或產(chǎn)品，提升客戶滿意度。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，恰好能夠支撐電信企業(yè)完成這一目標(biāo)。

    3.4 產(chǎn)品、服務(wù)的關(guān)聯(lián)分析

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心模式是關(guān)聯(lián)分析，用以挖掘不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。目的是為發(fā)掘出數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系規(guī)則。通過對電信產(chǎn)品或電信服務(wù)的有效關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而發(fā)掘電信服務(wù)或產(chǎn)品之間的關(guān)系，開發(fā)出最受客戶歡迎的產(chǎn)品服務(wù)組合，一般情況用戶會(huì)一起選購、一起使用、一起消費(fèi)，由此可以定制組合套餐，優(yōu)先向客戶推薦，為用戶提供貼心服務(wù)。

4 結(jié)語

    隨著以客戶為中心理念的不斷深入，CRM與數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在復(fù)雜的緊密關(guān)系。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)作為CRM的基石，是電信行業(yè)CRM系統(tǒng)的核心存儲(chǔ)體系，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的來源。只有將三者有機(jī)結(jié)合，并集成使用，才能實(shí)現(xiàn)CRM的價(jià)值和目標(biāo)。