溛鲢y行分析型CRM的實現技術與實施策略

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1、淺析銀行分析型CRM的實現技術與實施策略摘要：客戶是銀行業至關重要的商業資源，是銀行的第一資產,對客戶關系的建立、維持和培育應得到高度重視。"以產品為中心”向“以客戶為中心”變革，是銀行業改革的必由之路，現代銀行業務必須以“客戶為中心”來運作，根據客戶的具體需求向其提供相應的金融服務。隻有獲取完整的客戶信息,根據不同的客戶行為對其進行類別劃分，有針對性地采取服務措施，影響客戶行為，才能提高銀行盈利，增強競爭力。面對國際潮流和競爭壓力，中國銀行業必須迅速轉變經營觀念，真正做到以客戶滿意為中心，加快客戶關系管理的建設，分析型CRM提供瞭一個有力工具關鍵詞：銀行；

2、分析型CRM；功能；技術隨著銀行業務的不斷擴展和業務處理信息系統的不斷升級，如何高效地管理和利用銀行龐大、分散的客戶數據，是銀行所面臨最迫切需要解決的問題。建立分析型CRM系統成為銀行實施CRM系統，提高競爭力的有力武器利用銀行分析型CRM的解決方案,對客戶信息進行全面分析,挖掘客戶知識，繼而制定和改進相應的市場策略，與操作、協作型CRM相結合，以更好地指導營銷人員為客戶服務和完善客戶服務流程，並反饋到銀行內部系統，用於增強銀行內部的運營效率一、銀行分析型CRM的實現技術為實現上述功能，銀行分析型CRM主要通過數據倉庫、數據挖掘和聯機分析處理三項技術來進行業

3、務分析和客戶關系管理1、數據倉庫(DataWarehousing)數據倉庫是CRM的基礎，以滿足系統對各方面數據的要求。傳統數據庫技術是以單一的數據資源，即數據庫為中心,進行事務處理、批處理、決策分析等各種數據處理工作。其雖對銀行的日常事務實現瞭集中處理，但無法滿足數據處理多樣化和CRM對業務運作及相關行業情況進行分析的要求。數據倉庫則前進一步,所要研究和解決的就是從數據庫中獲取信息的問題，目的是進行數據挖掘，從不同數據源收集數據，對數據進行整合和統計，形成一個中心數據集,從而既能保持數據的一致性，又易於用戶訪問數據倉庫系統一般包括三層結構:數據獲取層、數據

4、存儲層、數據輸出層。數據獲取層通常采用弱耦合方式與業務系統數據庫相連，通過對業務系統數據進行抽取、轉換和加載後，導入數據倉庫;數據存儲層完成對數據倉庫系統中數據的存儲和管理，為瞭便於對海量數據的管理，得把數據以一定的規則組織起來，而如何從邏輯和物理上去組織數據，正是數據倉庫建設的重要步驟；數據的輸出層與OLAP服務器、數據挖掘服務器相連，對數據倉庫中的數據進行多維分析和挖掘2、數據挖掘(DataMining)數據倉庫中信息數據量非常大，要找出與客戶相關，有價值的信息，及相互間的關聯，需要對大量數據進行深層分析，以獲得有利於商業運作、提高競爭力的信息。數據挖掘

5、就是從海量數據中抽取出潛在、有價值的知識、模型或規則的過程，挖掘出更有價值的信息。也就是根據預定義的商業目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示其中隱含的商業規律，並進一步將其模型化的有效技術過程。數據挖掘是一門交叉學科，它集成瞭許多學科中成熟的工具和技術，包括數據庫技術、統計學、機器學習、模型識別、人工智能、神經網絡等數據挖掘技術在商業上的實際應用非常豐富，業務應用十分廣泛，常見的具體例子有客戶細分、客戶保留、欺詐檢測、信用風險評估、投資組合管理、客戶服務自動化等等3、聯機分析處理(On-LineAnalyticalProcessing)聯機分析處理是針

6、對特定問題的聯機數據訪問和分析，通過對信息進行快速、穩定、一致和交互式的存取，對數據進行多層次、多階段的分析處理，以獲得高度歸納的分析結果。聯機分析處理是一種自上而下、不斷深入的分析工具，在用戶提出問題或假設之後，它負責提取出關於此問題的詳細信息，並以一種比較直觀的方式呈現給用戶。OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對信息進行存取，從而獲得對數據更深入瞭解的一類軟件技術OLAP是多維數據分析工具的集合，基本操作有鉛取、切片和切塊、以及旋轉等。(1)鮎取是改變維的層次，變換分析的粒度，包括向上鉛取(rollup)和向下鉛取(drilldown)

7、o向上金占取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數；而向下鮎取則相反，它從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維。(2)切片和切塊是在一部分維上選定值後，關心度量數據在剩餘維上的分佈。如果剩餘的維隻有兩個，則是切片；如果有三個，則是切塊。(3)旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置(例如行列互換)OLAP有多種實現方法，根據存儲數據的方式不同可以分為基於關系數據庫的OLAP實現(ROLAP)、基於多維數據組織的OLAP實現(MOLAP)、基於混合數據組織的OLAP實現(HOLAP)。MOLAP是以多維的方式組織和存儲數據

8、,ROLAP則利用現有的關系數據庫技術來模擬多維數據