CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用

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　　廣泛支持 　　在商業(yè)智能方面，IBM 提供了一系列針對特定行業(yè)和跨行業(yè)的解決方案。與此同時，DB2 也正在成為業(yè)內(nèi)包括 SAP、i2、Ariba 和其他領(lǐng)先供應(yīng)商的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的理想選擇。 　　為了保證商業(yè)智能的廣泛可用性，IBM 提供了特定的應(yīng)用和技術(shù)，包括： 　　商業(yè)智能合作意向：此意向為獨立軟件分銷商和解決方案供應(yīng)商與 DB2 商業(yè)智能進行整合提供了技術(shù)和市場支持。到 2000 年 4 月，已有超過 550 個合作伙伴總共提供了 800 多種商業(yè)智能具體應(yīng)用。 　　商業(yè)智能咨詢服務(wù)：IBM 及其合作伙伴擁有相關(guān)的技術(shù)和技巧，可以幫助您部署一個商業(yè)智能解決方案，以使您的業(yè)務(wù)取得進展。 　　我們提供的行業(yè)解決方案包括：銀行業(yè)、社區(qū)銀行、教育、金融市場、全球銷售、政府、醫(yī)療、制造業(yè)、傳媒和娛樂、電子溝通、旅游和交通、應(yīng)用和能源服務(wù)、批發(fā)分銷等。 　　我們提供的跨行業(yè)解決方案包括：客戶關(guān)系管理(CRM)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、DecisionEdge、針對業(yè)務(wù)擴展的 IBM 解決方案、知識管理、文本挖掘。本文主要關(guān)注 DecisionEdge、知識管理和文本挖掘。 　　文本挖掘 　　智能文本挖掘器可幫助任意規(guī)模的企業(yè)(從小企業(yè)到跨國公司)將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)知識。Knowledge Discovery 工具包包括創(chuàng)建高級文本采集和文本搜索應(yīng)用的組件，是一種針對特征的提取、聚集、分類和總結(jié)的文本分析工具。它采用 IBM 的文本搜索引擎和 Web 訪問工具，比如 NetQuestion 和 Web Crawler。 　　采用智能文本挖掘器之后，您能夠解釋通過電子郵件、保險聲明、新聞傳播和 Lotus Notes 獲取的信息，并分析特許文件、客戶投訴信甚至競爭對手的網(wǎng)頁。 　　知識管理 　　IBM 知識管理(KM)解決方案可提高企業(yè)的知識創(chuàng)造、分發(fā)和使用能力，從而幫助企業(yè)利用多種資源生成不同的信息內(nèi)容，并將其融入到根據(jù)用戶需求定制的背景之中。 　　該方案帶來的好處包括： 　　了解企業(yè)的工作流程 　　利用知識精簡工作流程 　　消除冗余 　　改進操作流程 　　IBM DecisionEdge for Relationship Marketing 　　IBM DecisionEdge for Relationship Marketing 使企業(yè)能夠識別、贏得、開發(fā)并保留那些有價值的客戶。它旨在為特定行業(yè)識別哪些潛在客戶將成為最佳客戶，這種客戶對于購買額外的產(chǎn)品和服務(wù)有著良好的前景，但有可能隨時離去。此外，它還有助于增強市場活動管理的能力，以便管理和快速跟蹤市場活動以及正在進行的與大量現(xiàn)有客戶和潛在客戶的互動活動。 　　DecisionEdge 利用先進的分析和預(yù)測模型技術(shù)，能夠進行精確的客戶分類，分析并評價源自交易系統(tǒng)、網(wǎng)站、操作系統(tǒng)和外部的豐富資源。這使得企業(yè)能夠分析商業(yè)活動，從而更加精確地預(yù)測客戶行為，并將分析結(jié)果融入與個別客戶實時建立的營銷關(guān)系中去。 　　除了專業(yè)的分析工具以外，DecisionEdge 還包括了在端到端解決方案需要考慮的所有內(nèi)容--數(shù)據(jù)庫、服務(wù)器、數(shù)據(jù)模型、應(yīng)用咨詢、實施服務(wù)以及培訓(xùn)。該解決方案的所有構(gòu)件均經(jīng)過預(yù)先測試和整合，從而加快了實施速度，而且方案可以定制，以便適應(yīng)企業(yè)獨特、創(chuàng)新的營銷風(fēng)格和策略。 　　IBM DecisionEdge 包括： 　　應(yīng)用組件 　　咨詢和服務(wù) 　　數(shù)據(jù)集成 　　數(shù)據(jù)中心 　　數(shù)據(jù)模型 　　營銷 Xchange 對話 　　IBM 數(shù)據(jù)挖掘解決方案 　　數(shù)據(jù)挖掘通過應(yīng)用高級運算法則，來揭示傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析未能得出的數(shù)據(jù)模式和發(fā)展趨勢。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘能夠發(fā)現(xiàn)關(guān)于客戶和產(chǎn)品的新關(guān)系和新情況，這對于您有效地推廣產(chǎn)品和服務(wù)具有深遠(yuǎn)意義，并且可以用于提高客戶忠誠度。IBM 數(shù)據(jù)挖掘解決方案的范圍是其他任何公司所無法比擬的，包括 DB2、Intelligent Miner Scoring 以及獲獎的解決方案，比如 DB2 智能數(shù)據(jù)挖掘器和智能文本挖掘器。 　　IBM DecisionEdge for Fraud and Abuse Management 　　這是一個智能化的全方位解決方案，旨在幫助政府部門、社保和保險行業(yè)的欺詐偵察團隊發(fā)現(xiàn)和防止欺詐和濫用票據(jù)事件。借助硬件、軟件、咨詢和服務(wù)以及 IBM 出色的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它為欺詐偵察團隊提供了一個經(jīng)過驗證的專用解決方案。 　　IBM Enterprise Analytics 　　通過借助廣泛的工具和應(yīng)用程序分析企業(yè)采集到的數(shù)據(jù)，該方案能夠使您更好地了解自己的業(yè)務(wù)和客戶，從而優(yōu)化企業(yè)的財務(wù)業(yè)績、客戶關(guān)系、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平。 　　IBM Knowledge Discovery 咨詢 　　Knowledge Discovery 咨詢操作由 IBM 最大的、最具經(jīng)驗的數(shù)據(jù)挖掘咨詢團隊負(fù)責(zé)提供，其目的在于幫助任意規(guī)模和行業(yè)的企業(yè)，針對其商業(yè)需求創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘解決方案?；?IBM 及其商業(yè)伙伴的最佳數(shù)據(jù)挖掘工具，Knowledge Discovery 能夠通過服務(wù)和自定義應(yīng)用程序為您的業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。 　　IBM SurfAid 是一種領(lǐng)先的用于分析和解釋網(wǎng)站訪問者行為及興趣的技術(shù)和服務(wù)，它可以為您了解網(wǎng)站來訪者、他們感興趣的產(chǎn)品和內(nèi)容以及哪些人對廣告最具響應(yīng)性提供前所未有的幫助。 　　客戶案例 　　您可以了解 IBM 是如何幫助企業(yè)(如蒙特利爾銀行、加拿大貝爾、Empire BlueCross BlueShield 和 Farmers 保險集團等)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘解決方案、從而形成競爭優(yōu)勢的。 　　技術(shù)支持 　　您需要輸入密碼來瀏覽 IBM DB2 關(guān)系營銷智能化挖掘器用戶的技術(shù)支持文件。 　　數(shù)據(jù)庫 　　目前，數(shù)據(jù)存儲行業(yè)和商業(yè)智能市場持續(xù)飚升，Survey.com 2001 年的研究表明，該市場的全球投資高達 600 億美元，到 2005 年將迅速增長至 1500 億美元。 　　一直以來，IBM 在數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商中始終名列第一，這歸根結(jié)底源于 IBM 提供全方位數(shù)據(jù)庫解決方案的能力。在商業(yè)智能市場中，許多公司都提供了引人注目的組件--數(shù)據(jù)庫、前端工具、服務(wù)器、咨詢以及數(shù)據(jù)挖掘工具，但只有 IBM 能夠在一個解決方案中囊括所有這些組件。至于性能，Transaction Processing Council 過去 5 年的 TPC-C 基準(zhǔn)測試顯示，IBM 一直以 DB2 不斷刷新紀(jì)錄。 　　咨詢和服務(wù) 　　IBM 擁有 1500 多名致力于數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理的咨詢專家和專業(yè)服務(wù)人員。無論您是希望創(chuàng)建整個數(shù)據(jù)倉庫，還是僅僅創(chuàng)建一個項目，IBM 的咨詢和服務(wù)都能在第一時間幫助您達成目標(biāo)。 　　數(shù)據(jù)庫服務(wù)器 　　IBM eServer 平臺(包括 iSeries、pSeries、xSeries 和 zSeries)的靈活性、可擴展性和可靠性是業(yè)界公認(rèn)的。正如 Atre 的報告中所指出的："IBM 提供業(yè)界領(lǐng)先的從低端到高端的商業(yè)智能解決方案。" 　　數(shù)據(jù)管理軟件 　　InformationWeek 的 2000 Relational Database Survey 顯示，數(shù)據(jù)存儲是數(shù)據(jù)