利用數據倉庫技術輔助CRM決策

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 CRM（Customer Relationship Management，CRM）作為一種商業(yè)智能系統(tǒng)，能夠從企業(yè)客戶數據庫中獲得數據，結合其他部門的業(yè)務數據庫，利用數據倉庫對客戶數據進行.7P，即客戶概況分析（Profiling）；客戶忠誠度分析（Persistency）；客戶利潤分析（Profitability）；客戶性能分析（Performance）；客戶未來分析（Prospecting）；客戶產品分析（Product）；客戶促銷分析（Promotion），鎖定目標客戶群，并通過一定的OLAP方法和適當的數據挖掘策略來發(fā)現眾多數據背后的規(guī)律與聯系，為企業(yè)的行銷提供及時、準確、有價值的分析結果；為企業(yè)留住有價值的客戶，開展高效的促銷活動提供幫助；為企業(yè)贏得客戶，贏得市場。CRM系統(tǒng)能夠從大量的信息中找到對企業(yè)有價值的知識，依靠的是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等計算機技術，其中數據倉庫是CRM的靈魂，CRM的很多工作都是以數據倉庫為基礎展開的。下面我們就來討論一下如何利用CRM系統(tǒng)中所使用的數據倉庫技術輔助企業(yè)做出決策。

一、數據倉庫技術

數據倉庫（Data Warehouse，DW）是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、動態(tài)的、連續(xù)的數據集合，對企業(yè)經營管理決策具有強大的支持和推動作用，特別是對數據密集型的企業(yè)更為有效。它以改進后的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段，以統(tǒng)計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法，通過人工智能、神經網絡、知識推理等數據挖掘方法來發(fā)現數據背后的隱藏的規(guī)律，為企業(yè)提供各種層次的決策信息。根據美國META集團的調查，數據倉庫技術在美國金融業(yè)、制造業(yè)、商貿業(yè)以及社會服務等方面都得到廣泛的應用，已經采用數據倉庫的企業(yè)的投資回報率均在40%以上，部分企業(yè)高達每年600%。

二、應用數據倉庫技術輔助決策

數據倉庫技術是商業(yè)智能管理的重要基礎和手段，已經成為企業(yè)級信息管理和決策支持系統(tǒng)建設過程中必要的技術支持。下面從兩方面分析它的應用：

1. 數據倉庫在CRM系統(tǒng)結構中的應用

CRM系統(tǒng)由業(yè)務數據庫系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等部分構成。決策支持系統(tǒng)即DSS（Decision Support System）由三個層次的內容組成：數據倉庫、聯機分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）和數據挖掘（Data Mining，DM）。他們之間的關系可以從CRM系統(tǒng)的數據處理循環(huán)過程圖（如圖1）)中看出。決策支持系統(tǒng)是整個CRM的核心部分，而數據倉庫技術又是支撐DDS的核心技術。下面通過CRM系統(tǒng)的數據處理循環(huán)過程中的各個部分來分析。

圖1 CRM系統(tǒng)的數據處理過程循環(huán)圖

①原始的數據進入業(yè)務數據庫

數據倉庫是企業(yè)CRM系統(tǒng)成功開發(fā)和使用的建設基礎。原始數據一部分來自現有的管理信息系統(tǒng)，即內部數據源；另一部分來自企業(yè)的專門調查或來自相關部門的統(tǒng)計信息，即外部數據源，而且由于趨勢分析的需要，數據源還要能夠提供歷史數據信息。

②數據的整合存儲

對業(yè)務數據庫的數據經過接收、分析、抽取、凈化、匯總、變換、存儲等之后，為了得到數據倉庫的數據存儲，首先要確定數據倉庫的分析主體和指標體系，再從源數據庫中分析抽取面向主題的集成數據。以該主題數據作為分析型應用的數據基礎，可以大大的縮短系統(tǒng)的響應時間，并能很好的滿足相應主體的分析要求。這樣原先存放在多個業(yè)務系統(tǒng)中的反映企業(yè)局部情況的數據經過整理后轉換成反應企業(yè)整體情況的信息，這樣就完成了從“數據→信息”的轉變。

③結合OLAP和數據挖掘技術細化分析結果

OLAP可以應分析人員的要求快速靈活的進行大量數據的復雜分析查詢處理操作。數據挖掘是從一個系統(tǒng)內部自動獲取知識，從大量數據中尋找未發(fā)現的知識。存放在數據倉庫的信息通過OLAP和DM處理后，形成面向用戶的帶有規(guī)律性的能夠對企業(yè)運營提供指導意義的知識，從而完成從“信息→知識”的轉變。企業(yè)決策層可以利用OLAP和DM處理得到的知識，制定相應的策略，并應用到業(yè)務系統(tǒng)中，最終改善企業(yè)的運營。（萬方數據）