CRM系統:數據挖掘技術在CRM系統中的應用
類型的分析處理。數據的分割是把邏輯上統一的數
據分割成較小的、可以獨立管理的物理單元(分片) 進
行存儲,以便于重構、重組和恢復,提高索引創建和順
序掃描的效率。數據的分割使數據倉庫的開發人員
和用戶具有更大的靈活性。
在CRM系統的數據倉庫的建立過程中做了有益
的嘗試。步驟如下:
(1) 建立數據倉庫的數據模型。
CRM系統中的主題:對CRM系統中記錄的客戶信
息、溝通記錄、機會、策略等進行分析;CRM系統使用情
況分析:通過銷售人員使用CRM 的情況,考核他們的
業績。CRM系統數據倉庫圍繞這兩個主題建立。
(2) 定義記錄系統。
(3) 將數據模型轉換成數據倉庫的設計。
(4) 建立記錄系統與數據倉庫的接口。
(5) 建立第一個主題域,在反饋和循環中逐步建
立其它主題域。
(6) 建立數據倉庫的工具———四維數據生成器。
其功能是根據主題的確定,在實際的操作型數據中根
據自定義規則生成分析型數據,并加以存儲。
(7) 存儲級別,為提高系統運行效率,必須分割
數據。分割的標準是時間,劃分單位是年。
2. 工具。
為了高效地建造CRM 系統數據倉庫,我們按四
維方式組織數據,四維是:行、列、部門、日期。每個四
維數據實體都按照主題來組織,比如:客戶信息、溝通
記錄。
3. 各級數據的動態交換。
在數據倉庫中各級粒度的數據存放的物理或邏
輯位置是不同的,為了能夠動態交換這些數據,我們
應用一個基于四維數據管理與生成的數據交換引擎。
3 數據挖掘在CRM 系統中的應用
CRM 系統有大量關于客戶和潛在客戶的信息,
企業應該充分地利用這些信息,跟蹤并分析每一個客
戶的信息從而知道什么樣的客戶有什么樣的需求,同
時還能觀察和分析客戶行為對企業收益的影響,使企
業與客戶的關系及企業利潤得到最優化,使得決策者
所掌握的信息更完全,從而能更及時地做出決策。
1. 智能選案。
所謂智能選案系統就是具有智能特征的選案系統,
它并不是平行于邏輯選案的另一選案體系。邏輯選案
體現了選案的業務流程,智能方法將參與這一流程。
2. 加入智能方法的選案環節。
選案過程主要有兩個環節:預選和定戶。這兩個
環節都加入了智能的方法。
(1) 預選是通過模式運行完成的,智能方法可進
一步豐富選案模式。
(2) 定戶是從預選庫中最后確定客戶的過程,在
邏輯選案中這一過程是通過方案運行完成,應用智能
方法可以減少人為因素,彌補現有方法的不足。
3. 人工神經網絡方法用于選案。
客戶案例(已消費客戶) 所提供的信息包括兩部
分:消費前信息,消費后信息。消費過程就是通過消
費前信息確定消費客戶。要提高預測準確率,就必須
能從已知和消費前信息預測消費結果,挖掘潛在客
戶。人工神經網絡在經過訓練后,可得到預測模型,
結論量化:結論由專家通過來自消費者的全面信
息作出。專家通過消費前后的信息,反觀對該客戶投
入的溝通力量,將其量化,就是消費客戶重點級別。
預測結果也是相應客戶的消費重點級別,這一信息對
于潛在選戶有重要參考價值。將各消費客戶信息輸
入用案例訓練好的神經網絡模型,所得到的輸出即為
該客戶的消費重點級別,這一結果可做為甄選大客戶
的重要參考信息。
4 結束語
將DSS 用于CRM系統的實踐表明基于數據倉庫
技術、數據挖掘技術和OLAP 技術的DSS 系統,具有
廣泛的應用前景。采用的四維數據空間結構及其建
立在四維空間之上的OLAP 分析方法是一個靈活實
用的系統,在數據挖掘方面應用人工
神經網絡進行客戶選案也是比較成功
的嘗試。
參考文獻:
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