客户智能：crm的内核

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1、客户智能：CRM的内核

2、第1...lunBerkoation)。如果企业实施CRM的动机是建立在各部门各自的利益之上而不是适应面向客户为中心的商业哲理、文化和战略，那么CRM就缺少了合理的组织结构基础。这种合理的组织结构是将一个共享的、更加整合的工作流和信息流代替原先集中的部门流程。这样，企业变成一个统一的组织，来预测客户需求，管理客户价值，简化企业运作流程。本文的出发点放在第二点，即如何创建一个适于CRM的、合理的信息结构。　　　　1.客户智能：CRM与商业智能共同的焦点　　引言中提到的实施CRM第一步要做的工作，其

3、实就是客户智能实现功能的一部分。概括起来讲，客户智能是CRM的商业智能实现。正确理解客户智能这个概念，先关心一下商业智能(businessintelligence，简称BI)。　　　　1.1.商业智能　　商业智能是90年代末首先在国外企业界出现的一个术语。代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。到目前为止，关于商业智能还没有一个准确的定义。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为其提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势。我们可以把它看作是继决策支持系统DSS、领导执行系统EIS后

4、发展起来的又一个决策支持领域。　　　　商业智能与DSS，EIS相比，存在以下两点优势：一是用户不再仅仅局限于企业的领导和决策、分析人员，而是扩展到企业组织内外的各类人员。CRM是整合了后台应用的前台应用系统，就像JimBerkoer-centricdataart)是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的小型数据仓库。由于创建企业级的数据仓库存在许多困难，许多CRM方案采用数据集市的变通办法。从数据集市可以升级到企业级数据仓库。　　1.1.2.OLAP　　CRM从CCD从CCD的企业所忽略的。　　1.

5、2.1.客户知识的生成(generation)　　在已经建好的CCD组成部分，并提出营销数据智能(marketingdataintelligence)的概念。NeuralInnovation的观点是：客户智能系统是商业智能应用在营销功能上的特定应用。可以认为，营销是客户知识的重要发源地。CRM是一个闭合循环的整体，单从客户知识在CRM各组成部分的流向来看，正确、快捷、科学的营销决策是高质量CRM的基础。　　1.2.2.客户知识的分发(distribution)　　客户知识必须到达组织内每一个需要客户知识的部分。将客户知

6、识存贮于动态知识库，借助CRM的系统平台，将客户知识分发到需要的终端。不仅如何分发知识，还有一个知识分发质量(quality)和多少(houch)的问题。国外某公司利用一种软件过滤使用者需要和获得知识。更理想的做法是，在组织内部建立客户知识分发的协议(protocols)与标准(norms)，将特定类型的信息和知识与特定的使用人员联系起来，提高知识的使用效率。　　1.2.3.客户知识的使用(usingit)　　将信息和知识投入使用是CRM的最后一个环节。许多CRM和数据挖掘没有成功，很大程度上在于产生的与客户有关的信息

7、和知识不能投入使用。CRM通过营销、销售、客户服务和支持与客户打交道，客户知识通过它们的使用与集成，作用于客户。这些工作不单是一个合理的信息结构所能完成的，需要与之整合的工作流程做支撑，即引言中讲到的合理的组织结构。下文提到的“商业活动管理”就具有客户知识的分发、使用功能。　　综合以上，一个完全的客户智能方案包括以下内容：　　①可从组织内部的系统中获得需要的客户数据(参照后面提到的EIP)；　　②客户数据的清洗、ETL(抽取、转化、存贮)；　　③数据总结和详细报表；　　④通过OLAP分析，获得有价值的客户信息；　　⑤运

8、用数据挖掘工具发现客户知识的能力，譬如，从历史交易中寻找关系和异常的能力、对未来活动建立预测模型的能力等；　　⑥客户知识的分发；　　⑦客户知识的使用。　　　　2.以客户智能为内核的CRM框架　　总体上来讲，对CRM的探讨，应用超前于理论研究。目前CRM尚无统一的定义和系统框架，能够实现客户智能的CRM实现更是少之又少。目前这方面实现的较好的有NCR、CA、SAS的CRM方案，但并非所有这些方案均实现了真正意义上的数据挖掘而不仅仅是基于客户数据仓库的OLAP分析。国内能够真正实现客户智能的CRM方案尚为空白。　　认为一个

9、CRM系统的研制和实施至少应该强调以下几点：一、以客户为中心；二、是与企业的后台应用有集成关系的前台应用及理念；三、最终实现功能包括营销自动化、销售人员自动化、客户服务与支持；四、CRM两大目标：客户满意和客户忠诚。本文对以客户智能为主线的CRM工作流程和逻辑结构进行了简要描述。其中工作流程刻画了CRM的商业智能实现过程，逻辑结构