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1、长江大学学报(自然科学版)2009年3月第6卷第1期:理工JournalofYangtzeUniversity(NatSciEdit)Mar12009,Vol16No11:Sci&Eng·229·数据仓库在CRM系统中的应用研究周洋,彭元珍(长江大学计算机科学学院,湖北荆州434023)[摘要]从数据仓库和CRM系统的内涵入手,提出一个基于数据仓库技术的CRM模型,并从信息流的角度进行了分析。最后给出数据挖掘的一个应用实例———移动客户流失业务模型的建立。[关键词]CRM;数据仓库;数据挖掘[中图分类号]TP393[文献标识码]A[文章编号]1673-1409(2009)01-N229-03随
2、着市场体制改革的日益深入,各企业为了保持较高的客户获取和保持率,并维持可赢利性,需要经常扩展和现有客户的关系、降低行销费用。这就需要对基于数据仓库的客户关系管理系统(CRM)系统进行更深入的挖掘,这时数据挖掘技术的使用便成为企业CRM制胜的关键。目前基于数据挖掘的客户关系管理系统的研究偏重于理论和算法研究,应用也集中在电信、金融和保险等大型企业中,缺少能够满足中小企业需求的基于数据挖掘的客户关系管理系统的体系结构、关键技术及其具体实现的研究。为此,笔者提出一个基于数据仓库技术的CRM模型。1基于数据仓库技术的CRM模型由于CRM系统本身存在的需求以及数据仓库技术所能发挥的重要作用,目前,越来越
3、多的CRM提供商将这一技术融合到CRM系统中去。笔者对此进行了研究,提出一个基于数据仓库技术的CRM模型,该CRM模型具有决策支持能力,结合了数据仓库、OLAP、数据挖掘、模型库、知识库、方法库等技术,如图1所示。首先,企业通过呼叫中心、销售中心、电子商务网站、市场调查以及销售人员与客户的直接交流等等手段与客户发生交互式接触,在为客户提供服务和进行交易等行为的同时,也收集大量的市场客户数据,作为信息基础;其次,因为这些数据分别存储在不同的OLTP数据库中,所以为了保证数据质量,必须先对这些分散的数据进行清洗,即数据预处理,为下一步的加载做好准备;然后,这些经过清洁的客户信息数据按计划定期的图1
4、基于数据仓库技术的CRM模型加载到客户信息数据仓库中,客户信[收稿日期]2009-03-12[作者简介]周洋(1984-),男,2007年大学毕业,硕士生,现主要从事嵌入式系统,数据库方面的研究工作。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net·230·长江大学学报(自然科学版)2009年3月息数据仓库实现了对企业客户信息数据的存储和综合,并提供给各种分析工具使用;最后,由有经验的分析人员对存储在客户信息数据仓库中的大量客户信息数据进行探索和分析。数据挖
5、掘用以发现客户信息数据仓库中的有价值知识,预测客户行为;OLAP实现多维数据分析。同时,CRM系统中的决策支持模块也能实现对信息有效利用:模型库实现多个广义模型的组合辅助决策;知识库存贮用于模拟人类决策过程中的某些智能行为的规则、模式和规律;方法库向系统提供通用的决策方法、优化方法及软件工具等。经过分析处理后的有用信息被反馈到企业的前台部门以及管理决策层,为他们调整经营策略提供依据,保证整个企业的运作能够真正实现“一切以客户为中心”的思想。2应用目前,中国移动所属的移动品牌包括个人客户和集团客户2大类,其中个人客户的品牌包括全球通、动感地带和神州行。移动业务包括话音业务、数据业务、梦网业务、卡
6、类业务、VIP业务和无线音乐业务。与电信领域的传统业务相比,增值业务是针对用户的个性化需要展开的,如年轻人喜欢短信聊天、下载图片和铃声,中年人喜欢订阅公共信息(天气预报、交通、新闻等),经商的人可以开通移动银行、股票等业务,电话繁忙的人可以使用小秘书功能,彩铃、彩信、无线上网等增值业务也有不同的用户群。目前推广的最新业务有农信通、飞信、手机邮箱(个人版)、手机证券、无线音乐俱乐部、号簿管家。对于这些形式多样的移动业务,如何实现统一化管理,最重要的是要从数据模型的角度进行抽象,提取出共性的资源,分离出差别的资源。如果数据模型定义不好,有可能造成系统过于复杂,甚至无法实现,也有可能回到分离化管理方
7、式,降低工作效率。数据模型是在概念层次对系统进行分析的产物,也是数据设计的基础,建立好的概念模型,才能保证数据库设计的高效性、完备性和稳定性,可以将其转换成数据库设计的物理模型。下面用UML类图来描述业务管理中涉及到的部分业务对象以及对象之间的关系,并对重要的实体描述其属性。图2业务模型SP(ServiceProvider)是指移动互联网服务内容及应用服务的直接提供者,负责根据用户的要求开发和提供
