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1、数据仓库技术在ＣＲＭ中的应用研究 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,并被证明可以有效地提
3、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,提供客户满意的产品和服务,与客户建立起长期、稳定、相互信任的密切关系,为企业吸引新客户,锁定老客户,提供效益和竞争优势。它是企业“以产品为中心模式”向“以客户为中心模式”转移的必然结果,其目标是一方面通过提供更快捷、更周到的优质服务吸引和保持更多的客户,另一方面是通过对业务流程的全面管理降低企业的成本。CRM既是一种概念,也是一套管理软件和技术。 3.CRM的核心C
4、RM以数据库为中心,以现代信息技术为手段,对业务和工作流程进行重组,以实现向客户需求为中心的经营模式的转变。CRM的核心内容是通过不断地改善与管理企业销售、营销、客户服务和支持与客户关系有关的业务流程,提高各个环节的自动化程度,从而缩短销售周期,降低销售成本,扩大销售量,抢占更多市场份额,寻求新的市场机会,最终达到从根本上提升企业核心竞争力的目的。 二、数据仓库技术 1.数据仓库。数据仓库是一种面向数据应用的数据管理技术,它以关系数据库管理系统(RDBMS)为基础,数据在从操作型数据库进入数据仓库之前必须经过清
5、理、集成、选择、变换,从而使数据仓库能够提供集成的、历史化的数据管理功能,并支持综合性的数据分析,特别是战略分析。 按照业界公认的数据仓库创始人BillInmon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更好地适应CRM的源数据量的激增,
6、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,以满足更高层次的分析需要。 可见,数据仓库在CRM
7、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,着眼于有效地抽取、综合、集成和挖掘己有数据库的数据
8、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
