CRM系统：CRM 中数据仓库的研究与应用

CRM 中数据仓库的研究与应用 刘　靓, 陈定方, 祖巧红 (武汉理工大学智能制造与控制研究所, 湖北武汉430081) [摘　要] 介绍了CRM 和数据仓库技术的有关概念以及数据仓库维度建模的方法,在数据仓库理论的基础上 研究了CRM 系统中维度的构建. [关键词] 数据仓库; CRM; 维度建模 [中图分类号] TP311 [文献标识码] : A 　随着卖方市场转为买方市场,企业的战略目标 以“产品为中心”转变到以“客户为中心”. CRM (Customer Relationship Management ,即客户关系 管理) 就是迎合这种需求而迅猛发展的一种新的管 理理念. 有效实施CRM 功能,必须建立在客户数据 的集成之上,通过各种接触点获得客户的数据,集成 到企业数据库中,利用各种方法分析数据,最后产生 对决策有益的信息或知识. CRM 的很多工作都是以 数据仓库技术为基础展开的,可以说,数据仓库技术 是CRM 的灵魂. 1 　CRM 中的数据仓库 1. 1 　CRM的内涵与组成 客户关系管理源于“以客户为中心”的新型商业 模式,通过向企业提供全面、个性化的客户资料,并 强化跟踪服务和信息分析能力,使企业与客户之间 建立起一系列卓有成效的“一对一”关系,从而帮助 企业提供更快捷和周到的优质服务,提高客户满意 程度,吸引和保持更多的客户. CRM 总体运作流程 1. 2 　数据仓库环境 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定 的、反映历史变化的数据集合, 用于支持管理决 策[1 ] . 整个数据仓库系统是一个包含数据源、数据的 存储与管理、OLAP 服务器和前端工具4 个层次的 体系结构. 图1 　CRM 总体运作流程图 1. 3 　数据仓库技术在CRM中的作用 1. 3. 1 　客户行为分析　目的是进行整体行为分析 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;还需要“行为分组”,即将客户根据 行为的不同划分为具有不同特征的群体,以更好地 理解客户,发现群体客户的行为规律. 1. 3. 2 　重点客户发现　目标是找出对企业具有重 要意义的客户. 1. 3. 3 　性能评估　为了确定市场活动能否达到预 定的目标,CRM 系统必须对行为分析、重点客户发 现过程和市场策略进行评估. 这些性能评估都是以 客户所提供的市场反馈为基础的. 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,使企业能及时跟踪市场的变化,同时在这些模板 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. 2 　维度建模方法 维度模型[2 ] 是数据仓库中数据组织的重要方 式. 对于一个成功的数据仓库应用来说,维度建模起 着决定性的作用. 在设计数据仓库时,通常会采用星 形模型(Star schema) 和雪花模型( Snowflake sche2 ma) 来设计数据仓库系统. 星形模型由一个或多个事实表和多个维表组 成,而事实表是通过每一个维的码值同维表联系在 一起. 一般来说,通过把事实表和每一个维表连接起 来,经一次查询,就可以从给出度量及各维标记的事 实表中选取事实. 星形模型的优点是结构清晰简单, 利于用户理解和IT 人员的管理,查询响应时间短, 支持广泛的前端工具,表间连接关系清楚,便于查询 导航,缺点是维表结构非规范化,造成数据冗余大, 可操作的灵活性低. 星形模型没有显式的支持层次 结构. 雪花模型在星型模型的基础上更进了一步,通 过规范化设计维表的方法表达维度层次. 对于层次 复杂的维,用一张维表描述会带来过多的冗余数据, 为了避免冗余数据占很大空间,可以用多张表来描 述一个维,这有利于维护维表. 优点是减少了维表的 数据冗余量,对维表做了规范化处理,增加了应用程 序的灵活性. 缺点是增加了用户必须处理的表的数 量,使得某些查询更复杂. 混合模式是星型模式和雪花模式的折中,其中 星型模式由事实表和非标准化的维表组成,雪花模 式的所有维表都进行了标准化,在混合模式中,只有 最大的维表才进行标准化. 3 　数据仓库在CRM 中的应用 在CRM 系统中,数据源主要有4 个方面:客户 信息、客户行为、生产系统及其他相关客户数据,系 统将这些数据抽取、集成、转换并加载到数据仓库中 来,并通过OLAP 和报表将客户的整体行为分析和 企业的运营分析等传递给数据仓库用户,由他们制 定准确、有效的市场策略. 3. 1 　客户数据的集成 客户数据仓库需要把企业内外的客户数据集 成[3 ] 起来. 从不同信息源中对个别顾客进行分析、识 别,并寻求这些顾客间的相互关系,来自不同信息源 的客户信息所共同具有的客户信息片断可以用来进 行客户匹配,如电话号码、姓名和地址等. 有时还要 用其他客户信息片断,如为了判定某客户的地址发 生了变化,需要比较进行匹配客户记录的信用卡号 码、出生日期和地址. 通过聚类和匹配,如果发现了 几个匹配的记录,就需合并这些记录,把不同来源的 信息合并在一起,产生对客户的总的评价,如账户信 息、信用等级、投资活动、对直接营销的反应等. 3. 2 　维度设计 维度建模是个概念模型,星型架构可视为其逻 辑模型,至于其物理实现的数据库可以是关系数据 库、多维数据库或其他数据库. 目前,一般利用关系 数据库使用星型模型来实现维度建模. 下面以客户 忠诚度分析为例,用星型模型来设计一个CRM 系 统的主题模型. 强力推荐： 天柏客户关系管理系统 天柏客户关系管理系统（CRM）是一款集专业性、实用性、易用性为一体的纯B/S架构的CRM系统，它基于以客户为中心的协同管理思想和营销理念，围绕客户生命周期的整个过程，针对不同价值的客户实施以客户满意为目标的营销策略，通过企业级协同，有效的“发现、保持和留住客户”，从而达到留住客户、提高销售，实现企业利润最大化的目的。通过对客户进行7P的深入分析，即客户概况分析(Profiling)、客户忠诚度分析(Persistency)、客户利润分析(Profitability)、客户性能分析(Performance)、客户未来分析(Prospecting)、客户产品分析(Product)、客户促销分析(Promotion)以及改善与管理企业销售、营销、客户服务和支持等与客户关系有关的业务流程并提高各个环节的自动化程度，从而帮助企业达到缩短销售周期、降低销售成本、扩大销售量、增加收入与盈利、抢占更多市场份额、寻求新的市场机会和销售渠道，最终从根本上提升企业的核心竞争力，使得企业在当前激烈的竞争环境中立于不败之地。 关键词：CRM,CRM系统,CRM软件,客户关系管理,客户管理软件,客户管理系统,客户关系管理软件,客户关系管理系统