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1、数据仓库技术在CRM中的应用研究论文摘要:文章针对客户关系管理正日渐成为企业追求利益所关注和研究的热点,介绍了CRM和数据仓库技术,及数据仓库在CRM系统中的重要地位,并设计CRM中的数据仓库,为企业引入CRM系统时构建数据仓库提供了参考依据。关键词:CRM;数据仓库;数据分析一、客户关系管理(CustomerRelationshipManagementCRM)1.CRM的发展背景。随着科学技术的飞速发展和日益激烈的市场竞争,人们越来越强烈地感觉到客户资源将是企业获胜最重要的资源之一,为此,客户关系管
2、理系统CRM(CustomerRelationshipManagement,简称CRM)在这种市场的需要和企业盈利目标的渴求下便继ERP之后应运而生,并成为近年来市场的热点和大买点。它已帮助许多企业获得了应有的回报,赢取了客户、赢取了时间、赢取了效益。CRM在国外的发展已有至少十几年的历史。近年来,随着网上订购成为热点,又要求企业能够提供网上即时报价和网上交流环境。在这样的情况下,许多企业发现,分散的客户信息很大程度上阻碍了为客户提供整体的服务。CRM在这样的背景下作为整体解决方案融合客户信息,并被证
3、明可以有效地提高公司的整体运营效率。2.CRM的定义客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)是指通过有效的管理客户信息资源,.freelon的观点,数据仓库可定义为:是一种面向主题的、集成的、非易失的,随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合。2.数据仓库技术是CRM的基础。企业实施CRM需要涉及大量详细的客户资料和交易数据,而处理和存储这些与客户相关的海量数据就需要用到数据仓库技术,因此数据仓库技术是做好CRM的基础。首先,数据仓库海量的数据存储能力可以
4、更好地适应CRM的源数据量的激增,而且其中央存储库可以通过可扩展硬件,来满足数据量和计算量的进一步增加。此外为了方便数据挖掘,中央存储库的设计可以保留一定的冗余数据和并不严格遵循实体关系模型和数据库设计范式。其次,CRM数据仓库中存储的数据是从各个分散的源数据库系统中提取出来的,而且是经过统一集成的。再次,CRM数据仓库反映了历史的变化,其中包括了客户的当前数据和历史数据,而且随时间变化不断更新,每隔一段固定的时间后,源数据库中的数据就会被抽取到数据仓库中,随着时间的积累,数据以更高的层次被综合,以满
5、足更高层次的分析需要。可见,数据仓库在CRM中体现了它的关键作用,数据仓库把信息访问的基础从一种非结构化或发展中的环境改变成一种结构化的或规划良好的环境,这种新环境提供了企业所需的关键信息。同时,为提高决策准确性,需用数据仓库技术解决数据的不清洁问题,并将数据转换为决策分析所需的类型。因此CRM必须与数据仓库联系在一起才能较为全面、正确地了解客户。三、CRM系统中的数据仓库设计1.数据仓库设计的一般步骤。由于数据仓库系统的原始需求不明确,且不断变化与增加,同时数据仓库是在现有数据库系统基础上进行开发,
6、着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘己有数据库的数据库资源,因此,采用以数据驱动的原型法来进行数据仓库的开发。一般可以分为以下几个步骤(如图1):(1)概念模型设计;(2)技术准备工作;(3)逻辑模型设计;(4)物理模型设计;(5)数据仓库生成;(6)数据仓库运行与维护。2.CRM数据仓库设计。(1)概念模型设计。数据仓库概念模型设计首先应该通过对原有数据库系统的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式,获得对原有数据库系统的一个完整而深刻的理解。①界定系统的边界。在设计CRM数据仓库的起始阶段,作为设
7、计人员,首先应该了解下面的一些需求(a)决策类型:是统计分析、关联分析、还是回归预测等(b)决策者感兴趣的是什么问题;(c)这些问题需要什么信息来回答;(d)要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据。从建立CRM数据仓库的初衷看来,决策者要进行的CRM分析主要有:客户特征分析、客户行为分析、客户信任程度分析、交易分析。要进行以上的分析,所需数据应包括:客户固定信息、产品销售信息、客户接触信息(客户服务信息)。于是我们可以将系统的边界定为包含客服子系统、产品销售子系统的集合。②确定主要的主题
8、域。根据以上的系统边界划分的基础上,确定CRM数据仓库的三个基本主题:客户、产品、客服。(2)技术准备工作。这一阶段的工作包括:技术评估,技术环境准备。工作成果是技术评估报告、软硬件配置方案、系统总体设计方案。(3)逻辑模型设计。逻辑模型设计是指:在数据仓库中如何将一个主题描述出来。它是对概念模型设计的细化。一般来说,数据仓库都是在现有的关系型数据库基础上发展来的。所以数据仓库中的数据仍然是以数据表格的形式进行组织的。逻辑模型就是要把不同主题和维的信息映