CRM系統:數據倉庫在CRM 系統中的應用研究

數據倉庫在CRM 系統中的應用研究 　　周　洋, 彭元珍　(長江大學計算機科學學院, 湖北荊州434023) [摘要] 從數據倉庫和CRM 系統的內涵入手, 提出一個基于數據倉庫技術的CRM 模型, 并從信息流的角 度進行了分析。最后給出數據挖掘的一個應用實例———移動客戶流失業務模型的建立。 [關鍵詞] CRM; 數據倉庫; 數據挖掘 [中圖分類號] TP393 [文獻標識碼] A 　　[文章編號] 1673 - 1409 (2009) 01 - N229 - 03 隨著市場體制改革的日益深入, 各企業為了保持較高的客戶獲取和保持率, 并維持可贏利性, 需要 經常擴展和現有客戶的關系、降低行銷費用。這就需要對基于數據倉庫的客戶關系管理系統(CRM) 系統進行更深入的挖掘, 這時數據挖掘技術的使用便成為企業CRM 制勝的關鍵。 目前基于數據挖掘的客戶關系管理系統的研究偏重于理論和算法研究, 應用也集中在電信、金融和 保險等大型企業中, 缺少能夠滿足中小企業需求的基于數據挖掘的客戶關系管理系統的體系結構、關鍵 技術及其具體實現的研究。為此, 筆者提出一個基于數據倉庫技術的CRM 模型。 1 　基于數據倉庫技術的CRM 模型由于CRM 系統本身存在的需求以及數據倉庫技術所能發揮的重要作用,目前, 越來越多的CRM 提供商將這一技術融合到CRM 系統中去。筆者對此進行了研究, 提出一個基于數據倉庫技術的CRM 模型, 該CRM 模型具有決策支持能力, 結合了數據倉庫、OLAP、數據挖掘、模型庫、知識庫、 方法庫等技術, 如圖1 所示。首先, 企業通過呼叫中心、銷售中心、電子商務網站、市場調查以及銷售人員與客戶的直接交流等等手段與客戶發生交互式接觸, 在為客戶提供服務和進行交易等行為的同時, 也收集大量的市場客戶數據, 作為信息基礎; 其次, 因為這些數據分別存儲在不同的OL TP 數據庫中, 所以為了保證數據質量, 必須先對這些分散的數據進行清洗, 即數據預處理, 為下一步的加載做好準備; 然后, 這些經過清潔的客戶信息數據按計劃定期的加載到客戶信息數據倉庫中,客戶信息數據倉庫實現了對企業客戶信息數據的存儲和綜合, 并提供給各種分析工具使用; 最后, 由有經驗的分析人員對存儲在客戶信息數據倉庫中的大量客戶信息數據進行探索和分析。數據挖掘用以發現客戶信息數據倉庫中的有價值知識, 預測客戶行為; OLAP 實現多維數據分析。同時, CRM 系統中的決策支持模塊也能實現對信息有效利用: 模型庫實現多個廣義模型的組合輔助決策; 知識庫存貯用于模擬人類決策過程中的某些智能行為的規則、模式和規律; 方法庫向系統提供通用的決策方法、優化方法及軟件工具等。經過分析處理后的有用信息被反饋到企業的前臺部門以及管理決策層, 為他們調整經營策略提供依據, 保證整個企業的運作能夠真正實現“一切以客戶為中心”的思想。 強力推薦： 天柏客戶關系管理系統 天柏客戶關系管理系統（CRM）是一款集專業性、實用性、易用性為一體的純B/S架構的CRM系統，它基于以客戶為中心的協同管理思想和營銷理念，圍繞客戶生命周期的整個過程，針對不同價值的客戶實施以客戶滿意為目標的營銷策略，通過企業級協同，有效的“發現、保持和留住客戶”，從而達到留住客戶、提高銷售，實現企業利潤最大化的目的。通過對客戶進行7P的深入分析，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)以及改善與管理企業銷售、營銷、客戶服務和支持等與客戶關系有關的業務流程并提高各個環節的自動化程度，從而幫助企業達到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場份額、尋求新的市場機會和銷售渠道，最終從根本上提升企業的核心競爭力，使得企業在當前激烈的競爭環境中立于不敗之地。 關鍵詞：CRM,CRM系統,CRM軟件,客戶關系管理,客戶管理軟件,客戶管理系統,客戶關系管理軟件,客戶關系管理系統