数据仓库与数据挖掘--CRM中的数据仓库

数据仓库与CRM有着难以割舍的密切关系，从某种意义上说，数据仓库是CRM的灵魂。CRM的很多工作都是以数据仓库为基础展开的。利用数据仓库，企业可以制定准确的市场策略与促销活动；另一方面,CRM也是提高数据仓库项目ROI的一个途径。CRM充分利用数据仓库的分析结果制定市场策略、产生市场机会，并通过销售和服务等部门与客户交流，从而提高企业的利润。首先，数据仓库将客户行为数据（反馈）和其他相关的客户数据集中起来，为市场分析提供依据;其次，数据仓库将对客户行为的分析以OLAP或报表形式传递给市场专家，市场专家利用这些分析结果，制定准确、有效的市场策略。图1是利用数据仓库实现CRM的业务逻辑。从以上分析可知，数据仓库在CRM中有以下三方面的作用：客户行为分析、重点客户发现和市场性能评估。客户行为分析客户行为可以划分为两个方面:整体行为分析和群体行为分析。整体行为分析用来发现企业所有客户的行为规律，但仅有整体行为分析是不够的，企业的客户千差万别，俗话说："物以类聚，人以群分"，根据客户行为的不同可以将他们划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征，这种划分方式叫做"行为分组"。通过行为分组，CRM用户可以更好地理解客户，发现群体客户的行为规律。基于这些理解和规律，市场专家可以制定相应的市场策略，同时还可以针对不同客户组进行交叉分析，帮助CRM用户发现客户群体间的变化规律。行为分组只是分析的开始。在行为分组完成后，还要进行客户理解、客户行为规律发现和客户组之间的交叉分析。 1．客户理解客户理解又可以称为群体特征分析，其目标是将客户在行为上的共同特征与已知的资料结合在一起，对客户进行具体分析。特征分析至少应包括以下功能： ● 哪些人具有这样的行为？ ● 哪里的人具有这样的行为？ ● 具有这些行为的人能给企业带来多少利润？ ● 具有这样行为的人是否对企业忠诚？ 2．行为规律分析行为规律分析的目标是发现群体客户的行为规律。一般来说，行为规律分析至少应该包括以下功能： ● 这些客户拥有企业的哪些产品？ ● 这些客户的购买高峰期是什么时候？ ● 这些客户通常的购买行为在哪里发生？通过对这些客户的行为分析，能够为企业在确定市场活动的时间、地点、合作商等方面提供确凿的依据。 3．组间交叉分析通过对群体客户的特征分析和行为规律分析，企业在一定程度上了解了自己的客户，但客户的组间交叉分析对企业来说更为重要。例如，有些客户同时属于两个不同的行为分组，且这两个分组对企业的影响相差很大，但这些客户的基本资料非常相似。此时，我们就需要充分分析客户发生这种现象的原因，这就是组间交叉分析的重要内容。通过组间交叉分析，企业可以了解以下内容: ● 哪些客户能够从一个行为分组跃进到另一个行为分组中？ ● 行为分组之间的主要差别有哪些？ ● 客户从一个对企业价值较小的组上升到对企业有较大价值的组的条件是什么？这些分析帮助企业能够准确地制定市场策略，获得更多的利润。点客户发现重点客户发现的目标是找出对企业具有重要意义的客户，这些重点客户主要包括以下几类： ● 潜在客户--有价值的新客户； ● 交叉销售--同一客户有更多的消费需求； ● 增量销售--更多地使用同一种产品或服务； ● 客户保持--保持客户的忠诚度。在"客户经济学"中，有很多关于重点客户的理论。例如，开发新客户的费用是保留老客户费用的5倍；成功地保留老客户能够使企业的利润翻番等。正是基于这样的思想，使重点客户的发现对企业至关重要。性能评估根据客户行为分析，企业可以准确地制定市场策略和策划市场活动。然而，这些市场活动能否达到预定的目标是改进市场策略和评价客户行为分组性能的重要指标。因此，CRM系统必须对行为分析和市场策略进行评估。同样，重点客户发现过程也需要对其性能进行分析，然后在此基础上修改重点客户发现过程。这些性能评估都是以客户所提供的市场反馈为基础。通过数据仓库的数据清洁与集中过程，可以将客户对市场的反馈自动地输入到数据仓库中，这个获得客户反馈的过程被称为客户行为跟踪。性能评估是改进的重要依据。针对行为分组和重点客户发现过程，性能分析至少具备以下功能： ● 针对每个市场目标设计一系列评估模板，从而使企业能够及时跟踪市场的变化。同时在这些报告中，给出一些统计指标来度量市场活动的效率，这些报告应该按月份更新，并根据市场活动而改变。 ● 在一定的时间范围内（3～6个月）给出行为分组的报告。系统实现数据仓库是CRM的灵魂，在CRM中充分发挥数据仓库的作用是CRM系统成败的关键之一。在CRM中，数据仓库的逻辑结构可以用图2说明。整个系统可以划分为数据源、数据仓库系统和CRM分析系统三个部分。 ● 数据源数据主要来自四个方面：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。 ● 数据仓库系统主要分为数据仓库建设和数据仓库两部分。数据仓库建设利用数据仓库的数据ETL和设计工具，将与客户相关的数据集中到数据仓库中；然后在数据仓库的基础上，通过OLAP、报表等将客户的整体行为分析和企业运营分析结果传递给数据仓库用户。 ● CRM分析系统由数据准备、客户分析数据集市、客户分析系统和调度监控模块构成。在数据仓库的基础上，由分析数据准备模块将客户分析所需要的数据形成客户分析数据集市;然后在客户分析数据集市的基础上，客户分析模块进行客户行为分组、重点客户发现和性能评估模板的设计与实现；最后，CRM分析系统的分析结果由OLAP和报表传递给市场专家。总之，数据仓库是CRM的灵魂,通过数据仓库对客户行为的分析与预测，企业可以制定准确的市场策略、发现企业的重点客户和评价市场性能。另一方面，虽然数据仓库与CRM密不可分，但CRM除了市场分析的功能之外，还有销售、服务等功能。因此，不同的企业应该根据自己的实际情况进行选择。但无论如何，对于客户量巨大、市场策略对企业影响较大的企业来说，必须在CRM系统中包含数据仓库。根据国外的经验，银行、电信、保险等行业的CRM系统都是以数据仓库为核心的。

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