第九章 户信息的整合与运用.ppt

第九章 客户信息的整合与运用 9.1 客户信息、信息技术与CRM 9.1.1 客户信息概述 1、客户信息、客户数据与客户知识 信息 知识 加工过的数据 简单给出事实，清晰明了的、简单的。结构化的、方便的、以正是方式书写的； 通过精简、校正、整理、计算相关数据获得； 不具有所有者独立性，由信息系统掌握，大量数据处理的主要来源； 从数据演化而来，形成数据库、手册和文件等正式的、点滴积累的、说明性的、易于形成、可重复应用的形式 动态数据 可随意组合并用于预测性决策，没有完全结构化，模糊的、直觉的、难以沟通和表达的； 存在于人们之间的联系、谈话及基于经历与体验的直觉中，反应在人们的比较情境和处理问题的能力之中； 取决于所有者和需要信息渠道等； 预测、设计、计划、诊断和直觉判断的主要资源； 在集体智慧中形成并在集体中共享，随着经历与成败而演化，需要日积月累地通过经历积淀而成 2、客户信息的类型 描述客户是谁的信息 描述对客户进行营销或者促销活动的信息 描述客户与企业交易的信息 这些客户信息为未来进行客户细分、客户价值的确定、客户生命周期的管理和客户忠诚计划提供了保证 3、客户信息的重要性说明 ⑴客户信息质量低下的危害性：储存和管理重复资料的高额成本；无法有效准确地处理客户联系和活动；对客户目前和潜在的价值，以及过去已经发生和未来可能发生的行为和要求，无法进行深刻分析；无法适当地划分和描述客户，也就无法提供个性化服务。 ⑵ 客户信息对客户管理系统的重要性 ⑶ 受客户信息水平影响最大的4个领域 开辟新的分销渠道、关闭旧的分销渠道及重新部署现有的分销渠道等决策。 事半功倍的能力——用更少的员工为更多的客户服务。 领域是提高销售和营销活动的效率，并以较低的成本实现相同的市场效率。 领域是如何依据客户需求分配宝贵的客户服务资源，提高客户服务水平。 4、客户信息对其他管理活动的影响 减少外部采购的需求 对不断变化的经营环境的反应 5、客户数据——客户信息——客户知识 OLAP（联机信息分析处理） 9.1.2 CRM中的信息技术介绍 数据库管理系统：客户服务代表与存储于计算机中的数据之间的软件界面，就是数据库管理系统（DBMS)。对于任何重要的CRM系统而言，好的DBMS都是必不可少的。 数据仓库。它能使客户服务代表、呼叫中心经理、管理人员和其他得到授权的个体或实体接触各种信息。 数据挖掘。数据挖掘软件支持从貌似无关的大量数据中挖掘出有用数据的工作。数据挖掘通过确定数据间的关系和关联来工作。数据挖掘的结果利于促销，如识别客户的喜好。 决策支持。决策支持软件包含使用电话中心经理和公司领导能回顾和利用数据以作出更好决策的软件工具。从简单的电子表格程序，到复杂的图形界面的过程模拟器。 电子邮件。 9.1.3 CRM系统中信息技术的应用 1、数据仓库的应用 是面向主题的、集成的、不断更新且随时间而不断变化的数据集合，用于支持管理人员的决策。 2、数据挖掘技术的应用 数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。 9.2 CRM系统和数据仓库 9.2.1 数据仓库概述 数据仓库（Data Warehouse，DW） 特征： 数据仓库中包含大量数据，这些数据可能来自企业或组织内部，也可能来自外部； 以数据仓库方式进行组织的目的是为了能够更好地支持决策； 数据仓库为最终使用者提供了用于存取、分析数据的工具。 类型： 企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW） 操作型数据库（Optional Data System，ODS） 数据集市（Data Mart） 9.2.3 数据仓库的技术结构 9.2.4 面向CRM系统的数据仓库设计与开发 1、任务和环境的评估 2、需求的收集和分析 3、构造数据仓库 4、数据仓库技术的培训 5、回顾、总结与再开发 9.2.5 数据仓库解决方案 1、 Sybase提供的数据仓库解决方案 2、SAS提供的数据仓库解决方案 3、Platinum提供的数据仓库解决方案 4、HP提供的数据仓库解决方案 5、IBM公司提供的数据仓库解决方案 6、Informix公司提供的数据仓库解决方案 7、Oracle公司提供的数据仓库解决方案 数据仓库解决方案带来的好处： 新的观点 信息决定商业决策 跟踪客户 了解客户 客户忠诚度 9.2.7 数据仓库建设项目失败的原因 缺少领导的大力支持和积极参与 过高的期望值 没有以决策支持为核心 人员配备不够充分 低估了数据清洁、转换、载入的工作量 低估了用户对系统扩充的需要 对用户界面和前端工具的重视 9.3 CRM系统中的数据挖掘 1、数据挖掘的进化历程 进化阶段 商业问题 技术支持 产品厂家 产品特点 数据搜集 （20世纪60年