数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用

《数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、万方数据数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用米天胜(南京审计学院南京210029)摘要介绍了CRM的基本概念。分析了在CRM中运用数据仓库和数据挖掘技术的必要性．给出了综合数据仓库和数据挖掘技术的CRM体系结构及其工作流程。关键词CRM数据仓库数据挖掘随着经济的全球化、多样化．企业之间的竞争日趋激烈。同时．客户对市场的了解越来越深．对商家的要求也越来越高。这些严峻的现状使得企业不得不将经营理念从以。产品为中心。向。以客户为中心。转变。因此。如何吸引并保持现有客户、培养和挖掘潜在客户已成为企业竞争的焦点。企业需要通过获得客户关系的最优化来达到自身利润的最大化。I客户关系管理CRM(Cu

2、stomerReIationManagement)cRM是一种指导企业以客户为中心的管理思想和方法，它以。一对一营销。理论为基础。旨在改善企业与客户之间关系。通常实施于企业的市场营销、服务、技术支持等与客户有关的领域。cRM是个不断演变的概念。较早的概念把CRM定义为一种营销工具，最近的概念把其提高到企业的战略层次上．但到目前还没有一个统一的定义。下面给出几种典型的描述：a．卡尔森市场营销集团：是一项通过个别雇员、渠道或客户为某个组织或企业建立形象。从而挽留老窖户，提升表现的商业策略。b．GartnerGroup(最早提出客户关系管理)：是整个企业范围内的一个战略，这个战略的目标是通过组

3、织细分市场，培养客户满意行为，将从供应商到客户的系列处理过程联系在一块，使得利润、收益、客户满意程度最大化。c．企业资源管理中心(AMl、)：是一种以客户为中心的经营策略．它以信息技术为手段，对业务功能进行重新设计，并对工作流程进行重组。尽管没有一个通用的定义，但从上面的各种描述中，一方面可以看出，cRM在帮助企业识别、吸引和保留有价值的客户这几方面是被广泛认同的。另一方面也可以看出．CRM是管理理念和信息技术相结合的产物。为了实现CRM的目标，经营者首先必须转变管理理念，以客户为中心。通过客户关怀提升客户满意度、忠诚度。这是cRM成功的必要条件，没有它，cRM就失去了基础；其次要有信息

4、技术来支持这种新的管理模式。表现为以lnIer—net和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能及呼叫中心等最新的信息技术为基础。没有它们的支持，(：RM工作的效率将难以保证。经营理念的贯彻也失去了落脚点。总之，【、RM就是通过对客户进行系统化研究．改进对客户的服务水平，提高客户的忠诚度．吸引和保持更多的客户。从而增加作者简介：米天胜，jI_；．1967年生．硕二}二。i：II：师。困营业额，并通过加强管理。降低企业经营成本。筒言之。cRM就是在正确的时间利用正确的途径为正确的客户提供正确的服务，从而达到吸引和保持客户．降低企业成本之目的。2数据仓库在CRM中的应用转

5、变成。以客户为中心。策略的一个关键步骤是收集足够的信息对客户分类，以便对不同群体的客户采用针对性和有效的。个性化’营销。从动态的方面考察。cRM的生命周期包括数据集成、客户分析和面向客户的战略决策兰个阶段。其中，客户分析是CRM实施成功与否的关键。cRM在整个生命周期中都以客户为中心．客户信息是cRM存在的基石，cRM过程的每一步骤、cRM方法的每一个原理都需要确凿的客户信息。为了进行有效的客户分析，这些信息必须在整个企业范围都是一致的、可靠的。并且具有便于使用的格式。然而，现在许多企业都缺乏大量的、有效的客户数据，即使有客户数据，也是被分散存储茌异构的、跨平台的多个业务数据库系统中，内

6、容、格式往往不一致，甚至相互矛盾。如果简单地将它们复制过来．而不进行清洗、集成和综合，则对客户分析和市场营销是无效的．即所谓。数据丰富．信息贫乏’。另外，由于企业原有的数据库系统主要是面向联机事务处理(0LTP)的，其应用环境不适合联机客户分析和支持企业营销决策。因此．建立一个企业范围内全局一致的客户数据仓库就非常必要。这是cRM成功的基础。数据仓库(1)aIawarehouse)是一个面向主题(如客户、商品)的、集成的(数据全局一致)、稳定的(不是频繁更新)、不同时间(包含历史数据)的数据集合。建立客户数据仓库的价值所在，实际上也是企业建立CRM的价值所在．那就是通过建立客户数据仓库，

7、把原来分散在企业内外的关于客户的数据集成起来(在企业中，客户数据可能存在于订单处理、客户支持、营销、销售、青询系统等各个环节或部门)．向企业及其员工提供了关于客户的总体的、统一的看法。另外。在建立客户数据仓库时，为了获得全面、准确的客户信息，有时还要购买企业外的数据．如人口统计数据、客户信用数据等，使得企业对客户的看法更加完整。客户数据仓库的建设遵循数据仓库建设的一般规律．主要包括仓库规划、数据源集成(抽取、清洁、转换、转载)、仓库