《客户关系管理》第章 crm数据管理

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1、《客户关系管理》第7章CRM数据管理第7章CRM数据管理内容74>>.1客户数据7>.2数据仓库7>.3OLAP7>.4数据挖掘7>.5Web挖掘7>.7><6数据挖掘在CRM中应用7>.1客户数据客户数据的类型客户数据的收集客户数据的类型1、客户描述性数据个人客户团体客户2、市场促销性数据3、客户交易数据购买数据售后数据客户数据的收集显性收集优点:简单、直接缺点:信息的真实性隐性收集服务器端数据收集客户端数据收集7>.2数据仓库数据仓库的概念数据仓库系统体系结构建立数据仓库的步骤数据仓库的概念数据

2、仓库（DataWarehouse，DW）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。特点面向主题集成的相对稳定的反映历史变化数据仓库与数据库的比较信息输出数据输入关注可以很长较短要求的响应时间多少数据访问量较低高使用频率多为只读读写操作存取数据分析业务操作面向历史数据当前数据数据数据仓库数据库特性数据仓库的体系结构关系数据数据文件其它数据综合数据当前数

3、据数据仓库管理工具抽取、转换装载元数据库数据建模工具历史数据用户查询工具C/S工具OLAP工具DM工具源数据存储管理数据仓库分析工具建立数据仓库的步骤收集和分析业务需求建立数据模型和数据仓库的物理设计定义数据源选择数据仓库技术和平台从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库选择访问和报表工具选择数据库连接软件选择数据分析和数据展示软件更新数据仓库7>.3OLAPOLAP的概念OLAP的逻辑概念OLAP操作OLAP的数据组织OLAP的概念联机分析处理（On-lineAnalyticalProce

4、ssing,OLAP）100GB-TB100MB-GBDB大小上百个上千个用户数复杂的查询简单的事务工作单位读上百万条记录读/写数十条记录存取历史的,聚集的,多维的集成的,统一的当前的,最新的细节的,二维的分立的数据面向主题面向应用DB设计分析决策日常操作处理功能决策人员,高级管理人员操作人员,低层管理人员用户OLAPOLTP特点OLAP的逻辑概念1、变量2、维3、维的层次4、维成员5、事实<6、多维数据立方体OLAP操作数据切片数据切块OLAP操作数据钻取数据聚集OLAP操作数据旋转OLAP的数据

5、组织关系型OLAP（ROLAP）多维OLAP（MOLAP）混合型OLAP7>.4数据挖掘数据挖掘概述数据挖掘的任务数据挖掘过程常用数据挖掘方法数据挖掘概述数据挖掘知识发现数据挖掘三层次数据空间聚合空间影响空间数据挖掘任务依赖关系分析数据分类概括偏差分析可视化数据挖掘过程问题定义数据提取数据预处理知识提取评估数据挖掘过程关联分析分类分析聚类分析决策树遗传算法神经网络7>.5WEB挖掘Web内容挖掘Web使用挖掘Web结构挖掘Web内容挖掘Web内容挖掘(WebContentMining)是对WEB页

6、面内容进行挖掘把半结构化的Web信息重构得更结构化一些，然后就可以使用标准化的数据库查询机制和数据挖掘方法进行分析对Web页面文本信息进行挖掘对Web页面内的多媒体信息挖掘Web使用挖掘对用户访问Web时在服务器上留下的访问记录进行挖掘，即对用户访问Web站点的存取方式进行挖掘1、路径分析2、关联规则3、序列模式的发现4、分类5、聚类分析Web结构挖掘对Web页面之间的结构进行挖掘发现页面的重要性及关系PageRank、CLEVER7>.<6数据挖掘在CRM中应用应用范畴阶段应用应用过程数据挖掘在C

7、RM中的应用领域客户分析购买频率近期消费忠诚度分析客户分类购买相关性的分析营销有效性分析异常分析趋势分析和预测在客户生命周期各阶段应用以数据挖掘指导建立CRM系统1、数据的搜集与存储2、分类与建立模式3、规划与设计市场营销活动4、进行活动测试、执行与整合5、实行绩效分析与考核