客戶智能：客戶關(guān)系管理（CRM）的內(nèi)核

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 客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management，簡稱CRM）是適應企業(yè)“以產(chǎn)品為中心”到“以客戶為中心”的經(jīng)營模式的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移而迅猛發(fā)展起來的新的管理理念，它把追求客戶滿意和客戶忠誠作為最終目標。近年來，越來越多的國內(nèi)外企業(yè)和軟件開發(fā)商把CRM作為研究熱點。CRM系統(tǒng)是集成了后臺應用的前臺應用系統(tǒng)，是在以客戶為中心的銷售、營銷、服務和支持應用的增強、自動化的基礎(chǔ)上，提高客戶滿意度和忠誠度，從而給企業(yè)帶來長久利益的一種應用和理念。許多企業(yè)在實施CRM時，正是違背了這條原則，致使CRM不成功的案例屢見不鮮。

現(xiàn)有的關(guān)于CRM的文章絕大多數(shù)探討建立的系統(tǒng)和流程對高質(zhì)量的CRM會產(chǎn)生什么樣的影響，卻很少關(guān)心實施CRM第一步要做的工作：知道誰是你的客戶，以及影響他們行為的因素?，F(xiàn)階段企業(yè)能做到的，是了解（know about）自己的客戶，而不是理解（understand）客戶本身。KPMG報告指出：70%的UK公司承認很難發(fā)現(xiàn)誰是他們的客戶，他們想買此什么。諸如此類的與CRM有價值的信息，在通常的報表和分析中是難以被發(fā)現(xiàn)的。

Jim Berkowitz認為CRM必須具備兩個堅實的基礎(chǔ)：一個是合理的組織結(jié)構(gòu)（Organization），另一個是合理的信息結(jié)構(gòu)（Information）。如果企業(yè)實施CRM的動機是建立在各部門各自的利益之上而不是適應而向客戶為中心的商業(yè)哲理、文化和戰(zhàn)略，那么CRM就缺少了合理的組織結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。這種合理的組織結(jié)構(gòu)是將一個共享的、更加整合的工作流和信息流代替原先集中的部門流程。這樣，企業(yè)變成一個統(tǒng)一的組織，來有效預測客戶需求，管理客戶價值，簡化企業(yè)運作流程。本文的出發(fā)點放在第二點，即如何創(chuàng)建一個適于CRM的、合理的信息結(jié)構(gòu)。

1 客戶智能

客戶智能，是創(chuàng)新和使用客戶知識，幫助企業(yè)提高優(yōu)化客戶關(guān)系的決策能力和整體運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。對該定義的正確解釋，本文結(jié)合圖1的客戶智能體系框架從五個層面展開：

圖1 客戶智能體系框架

①理論基礎(chǔ)：客戶智能的理論基礎(chǔ)是企業(yè)對客戶采取決策的指導依據(jù)，這既包括企業(yè)分析和對待客戶的理論和方法，也包括分別從客戶和企業(yè)角度進行的價值分析。通過消費行為分析、滿意度分析、利益率分析等諸如此類的指標的測評與衡量，達到?jīng)Q策利學化、合理化的目的。

②信息系統(tǒng)層面：稱為客戶智能系統(tǒng)（CI System）的物理基礎(chǔ)，表現(xiàn)為具有強大決策分析功能的軟件工具和而向特定應用領(lǐng)域的信息系統(tǒng)平臺，如CRM、福州OA、銷售自動化、商業(yè)活動管理。與事務型的MIS不同，客戶智能系統(tǒng)能提供分析、趨勢頂測等決策分析功能。

③數(shù)據(jù)分析層面：是一系列算法、工具或模型。首先獲取與所關(guān)心主題有關(guān)的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)或信息，然后自動或人工參與使用具有分析功能的算法、工具或模型，幫助人們分析信息、得出結(jié)論、形成假設(shè)、驗證假設(shè)。

④知識發(fā)現(xiàn)層面：與數(shù)據(jù)分析層面一樣，是一系列算法、工具或模型。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成信息，而后通過發(fā)現(xiàn)，將信息轉(zhuǎn)變成知識；或者直接將信息轉(zhuǎn)變成知識。

⑤戰(zhàn)略層面：將信息或知識應用于提高決策能力和運營能力、企業(yè)建模等?？蛻糁悄艿膽?zhàn)略層面是利用多個數(shù)據(jù)源的信息以及應用經(jīng)驗和假設(shè)來提高企業(yè)決策能力的一組概念、方法和過程的集合。它通過對數(shù)據(jù)的獲取、管理和分析，為貫穿企業(yè)組織的各種人員提供知識，以提高企業(yè)戰(zhàn)略決策和戰(zhàn)術(shù)決策能力。

總之，客戶智能的目標是將企業(yè)所掌握的信息轉(zhuǎn)換成競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)決策能力、決策效率、決策準確性，為完成這一目標，客戶智能必須具有實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析到知識發(fā)現(xiàn)的算法、模型和過程，決策的主題具有廣泛的普遍性。

2 客戶智能是對客戶知識的生成、分發(fā)、使用

客戶知識，顧名思義，是有關(guān)客戶的知識?？蛻糁R包括客戶的消費偏好、喜歡選用的接觸渠道、消費行為特征等等許多描述客戶的知識。客戶知識是人們通過實踐認識到的、與客戶有關(guān)的規(guī)律性，而客戶智能是獲得客戶知識井使用客戶知識求解問題的能力，客戶智能是對企業(yè)戰(zhàn)略決策真正有價值的事物和行動。生成客戶知識的過程稱之為客戶知識的加工處理過程，客戶智能不僅包括了客戶知識的生成，而且更強調(diào)了客戶知識在企業(yè)中的分發(fā)、使用，直到產(chǎn)生客戶智能（圖2）。

圖2 客戶智能是對客戶知識的生成、分發(fā)、使用

2.1 客戶知識的生成（generation）

使用商業(yè)智能提供的OLAP分析工具、知識發(fā)現(xiàn)工具或兩種工具的組合，發(fā)現(xiàn)存在于客戶數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)則、概念、規(guī)律的整個過程，叫客戶知識的生成。相比較向言，知識發(fā)現(xiàn)工具的使用難度較大，包括確定任務、選擇合適的挖掘工具（數(shù)據(jù)準備、挖掘算法、結(jié)果解釋等），以及明確哪部分任務必須有營銷專家參與，哪部分可以自動執(zhí)行。

2.2 客戶知識的分覽（distribution）

客戶知識必須到達組織內(nèi)每一個需要客戶知識的部分。將客戶知識存貯于動態(tài)知識庫，借助CRM的系統(tǒng)平臺，將客戶知識分發(fā)到需要的終端。不僅如何分發(fā)知識，還有一個知識分發(fā)質(zhì)量（quality）和多少（how much）的問題。

2.3 客戶知識的使用（using it）

將客戶信息和知識投入使用是CRM的最后一個環(huán)節(jié)。許多CRM和知識發(fā)現(xiàn)沒有成功，很大程度上在十產(chǎn)生的與客戶有關(guān)的信息和知識不能投入使用。CRM通過營銷、銷售、客戶服務和支持與客戶打交道，客戶知識通過它們的使用與集成，作用十客戶，這些工作不單是一個合理的信息結(jié)構(gòu)所能完成的，需要與之整合的工作流程做支撐，即Jim Berkowitz談到的合理的組織結(jié)構(gòu)。

3 構(gòu)建以客戶智能為內(nèi)核的CRM系統(tǒng)

3.1 系統(tǒng)主要組件及作用

①數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是而向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制訂過程?？蛻魯?shù)據(jù)分布在企業(yè)的多個應用系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉庫從這些應用系統(tǒng)中抽取、清洗、轉(zhuǎn)換，使之符合基于數(shù)據(jù)倉庫的分析與決策工具的數(shù)據(jù)要求。目前，普遍將數(shù)據(jù)倉庫應用在CRM的形式稱為CCDW（customer-centric datawarehouse，客戶信息數(shù)據(jù)倉庫），并已有了初步探討。

數(shù)據(jù)集市（data mart）是按照某一特定部門的決策支持需求而組織起來的、針對一組主題的小型數(shù)據(jù)倉庫。由于創(chuàng)建企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫存在許多困難，許多CRM方案采用數(shù)據(jù)集市的變通辦法，從數(shù)據(jù)集市可以升級到企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。

②OLAP。CRM從CCDW中發(fā)現(xiàn)有用的信息有兩種不同的方式，方式之一是較低層次上的由用戶制導的被動方式，這種方式多指OLAP分析。OLAP分析屬于驗證驅(qū)動型發(fā)現(xiàn)，其策略是：用戶首先提出自己的假設(shè)，然后利用OLAP工具檢索查詢以驗證或否定假設(shè)。

在CCDW的數(shù)據(jù)環(huán)境下，OLAP提供上鉆、下鉆、切片、旋轉(zhuǎn)等在線分析機制，完成的功能包括多角度實時查詢、簡單的數(shù)據(jù)分析，并輔之于各種圖形展不分析結(jié)果。

③知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，KDD）。CRM從CCDW中發(fā)現(xiàn)信息的另一種方式就是知識發(fā)現(xiàn)，是高層次上的主動式自動發(fā)現(xiàn)方法，被稱為發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型知識發(fā)現(xiàn)。知識發(fā)現(xiàn)是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識。這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識表示為概念（concepts），規(guī)則（rules），規(guī)律（regulations），模式（patterns）等形式。知識發(fā)現(xiàn)是實現(xiàn)從客戶數(shù)據(jù)、信息到客戶知識轉(zhuǎn)變的有力的工具。

圖3形象地表示了以上二種組件與客戶數(shù)據(jù)、信息、客戶知識的關(guān)系：

圖3 商業(yè)智能工其與客戶知識

 3.2 系統(tǒng)架構(gòu)

圖4是本文給出的以客戶智能為核心的CRM系統(tǒng)架構(gòu)。從數(shù)據(jù)源層來的客戶數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換、裝載）、清洗后以數(shù)據(jù)存儲層的CCDW或數(shù)據(jù)集市的形式存儲。應用支持層是提供了報表查詢、OLAP、知識發(fā)現(xiàn)分析決策工具，作用于客戶數(shù)據(jù)，該過程產(chǎn)生的有價值的客戶知識存儲于動態(tài)知識庫中。互動層提供了CRM利用客戶知識從向有效實施其功能的場所。該架構(gòu)具有以下特點：

①CRM有自己獨立的數(shù)據(jù)存儲中心，不依賴于業(yè)務系統(tǒng)；

②CRM的數(shù)據(jù)存儲中心可以導出供客戶接觸使用的數(shù)據(jù)，可以直接被商業(yè)活動管理利用：OLAP分析可以直接在數(shù)據(jù)存儲中心的基礎(chǔ)上使用；知識發(fā)現(xiàn)需要的數(shù)據(jù)一般從數(shù)據(jù)存儲中心按需要抽?。?/P>

③CRM在互動層提供多種渠道與客戶接觸，如Email、CallCenter、WEB等；

④商業(yè)規(guī)則與元數(shù)據(jù)管理貫穿了CRM的整個結(jié)構(gòu)；

⑤EIP（Enterprise Information Portol，企業(yè)信息門戶）提供了用戶獲取信息的統(tǒng)一界面（基于WEB），通過這個界而，CRM將客戶知識分發(fā)在包括事務型系統(tǒng)在內(nèi)的所有企業(yè)應用，使CRM成為企業(yè)應用的核心井促進企業(yè)集成；

⑥圖4中描述的知識庫是存儲客戶知識的場所，它與傳統(tǒng)的DSS、EIS中的知識庫有很大區(qū)別。由于系統(tǒng)是一個閉環(huán)的動態(tài)系統(tǒng)，知識庫的內(nèi)容在不斷地自動修正，所以是一種動態(tài)結(jié)構(gòu)，而不像DSS、EIS中的知識庫是很少發(fā)生變化的。

圖4 以客戶智能為核心的CRM架構(gòu)

圖4中，數(shù)據(jù)源層代表數(shù)據(jù)的收集，互動層是將分析、處理的結(jié)果直接作用于客戶，可以歸為操作層面；應用支持層是CRM的分析、處理層面，叫做分析層面；數(shù)據(jù)存儲層為操作層面和分析層面提供統(tǒng)一的客戶視圖，歸為統(tǒng)一視圖層面（圖5）。三層的關(guān)系為：統(tǒng)一視圖層面是操作層面和分析層面的數(shù)據(jù)支持；操作層面為統(tǒng)一視圖層面收集數(shù)據(jù)，將分析層面的決策支持結(jié)果加以執(zhí)行；分析層面為操作層面提供技術(shù)支持。

強大的決策分析功能和整合的客戶信息是CRM科學、正確地實現(xiàn)客戶智能的靈魂。決策分析的主題體現(xiàn)了客戶智能理論基礎(chǔ)所能涉及的所有內(nèi)容，如利益率分析、忠誠度分析、消費行為分析等，這此分析的結(jié)果（客戶知識）指導企業(yè)如何更有效地滿足客戶需求和期望，同時，對企業(yè)來講，不但要實現(xiàn)以產(chǎn)品為中心到以客戶為中心的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，而且應對客戶的策略也必須做出轉(zhuǎn)變，如采用有益于提高滿意與忠誠的營銷策略、注重客戶生命周期價值而不是一兩次交易的收益等。

圖5 CRM邏輯結(jié)構(gòu)

4 總 結(jié)

本文針對存在于人們對CRM理解的偏差和CRM實施中的實際困難，提出了客戶智能的概念，接下來通過介紹客戶知識從產(chǎn)生，到分發(fā)、使用的可操作性流程與方法，說明了客戶智能實現(xiàn)的流程。本文創(chuàng)新性地提出了以客戶智能為核心的CRM的系統(tǒng)架構(gòu)、邏輯結(jié)構(gòu)，該框架集成了商業(yè)智能先進的信息技術(shù)手段，突出了客戶智能在實現(xiàn)CRM功能中的決定性作用。相信通過本文對客戶智能概念和實現(xiàn)的介紹，有助于人們對CRM的理解和實施。（萬方數(shù)據(jù)）