CRM的客户数据与数据仓库

▪ 基本特点：多维 快速 分析
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共享 信息
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树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20.10.1620.10.16Friday, October 16, 2020
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人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。04:57:2004:57:2004:5710/16/2020 4:57:20 AM
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安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20.10.1604:57:2004:57Oc t-2016- Oct-20
IDC在一次对62个数据仓库项目的调查结果表明：进行数据 仓库项目开发的公司在平均2.73年的时间内获得了平均为 321%的投资回报率。
正因如此，数据仓库市场需求量每年约以400%的速度扩张 ，而同时数据仓库产品越来越成熟，提供数据仓库产品的厂 家也越来越多。
三、CRM系统中的数据挖掘
▪ 1.数据挖掘的定义 ▪ 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声
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加强交通建设管理，确保工程建设质 量。04:57:2004:57:2004:57Fri day, October 16, 2020
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安全在于心细，事故出在麻痹。20.10.1620.10.1604:57:2004:57:20October 16, 2020
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踏实肯干，努力奋斗。2020年10月16日上午4时57分 20.10.1620.10.16
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好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。上 午4时57分20秒 上午4时57分04:57:2020.10.16
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.1620.10.1604:5704:57:2004:57:20Oc t-20
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牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月16日 星期五4时57分 20秒Fr iday, October 16, 2020
▪ 典型的数据挖掘方法：关联分析、序列模式分析 、分类分析、聚类分析等。
▪ （1）关联分析 ▪ 从大量的数据中发现项集之间的关联、相关关系
或因果结构以及项集的频繁模式。 例如： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A
=> B(关联规则) ▪ b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序
数据定义 数据处理 应用系统生成 数据管理
D
B
M
S
源自文库
工
具
数据库
▪ 2.数据仓库定义
▪ 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的 《建立数据仓库》一书中所提出的定义被 广泛接受——
▪ 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。
▪ 关键特征：
▪ 面向主题；集成； 时变；不可修改
▪ c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具，对用户 wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群， 进行精确营销。
3.数据挖掘模型的建立过程
确定分析和预测目标 建立数据挖掘库 数据准备
基础数据不足 或噪音太大
数据相关性前期探索 模型构造
检验达 预定成功率
模型评估与检验
检验达预 定成功率
部署和应用
4.数据挖掘模型在CRM中的应用
解他们的客户，难以向市场推出新的产品
和服务，不能合理地简化银行运营和优化
客户关系。不准确的客户数据也使银行不
能很好地遵守行业标准和一些法规要求。
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节自——《大胆假设，合理求证——
▪
Oracle建言亚洲银行的CRM建设》
▪ 2.客户数据的类型（P295页）：
定位客户
针对性促销
产生交易
描述性数据
促销性数据 交易性数据
▪ 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
▪ （3）聚类分析
▪ 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里 。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好 的类，不需要训练集。
▪ 例子：
▪ a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾 病
▪ b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员 属于不同的亚文化群
案例：数据仓库在电信行业中的应用
数据仓库在电信业务中的应用功能
▪ （1）客户管理
▪ （6） 市场竞争分析
（2） 客户发展分析 ▪ （7） 服务质量分析
▪ （3） 业务量分析 ▪ （4） 收入分析
▪ （8） 大客户分析 ▪ （9）欠费和动态防欺诈
▪ （5） 营销管理分析 ▪
行为分析
▪ （10）代理商及渠道分析
▪ 数据库系统指引进数据库技术后的计算机系统， 实质上是由有组织、动态存储的有密切联系的数 据集合，及对其进行统一管理的计算机软件和配 件资源所组成的系统。
▪ 数据库系统由硬件系统、数据库、数据库管理系 统应用程序和用户组成。
数据库系统结构
建立、修改数据 查询及编辑信息 生成菜单数据输入
用户及权限 查看变更的结果
呼叫中心 网上交流 电子邮件
传真 直接接触
OLAP 数据仓库
数据挖掘
运营分析 市场专家 知识发现
一、CRM的客户数据
▪ 1.数据的概念
▪ 为反映客观世界中的某一事件而记录的可以鉴别 的数字或符号，如数字、文字、图形、图像、声 音等。
▪ 各种类型的企业在日常的经营活动中都会产生大 量的有关客户的描述、促销活动和交易活动等方 面的数据。
CRM数据仓库的作用
▪ 保留客户 ▪ 降低管理成本 ▪ 分析利润的增长 ▪ 增强竞争优势
数据仓库的发展
随着数据仓库技术的不断发展，在实际应用中发挥了巨大的 作用。
根据美国META集团的研究，数据仓库技术在金融业、制造 业、商贸业以及社会服务等方面都有广泛的应用前景，已经 采用数据仓库的企业的投资回报率（Return On Investment，ROI）均在40%以上，部分企业高达每年 600%。
▪ 超市的原始数据：顾客购买时间、交易金额和每 天不同时段顾客 的购买频率；购买种类和搭配情 况；付款方式；购买了“会员卡”的顾客数据更多 。
数据的重要性
▪ 客户数据是银行实施CRM过程中最薄弱的
环节。不准确、不完整和未能很好协调的
客户数据在过去一度是CRM项目失败的主
要原因。缺乏高质量的数据使银行无法了
列分析）
▪ （2）分类分析
▪ 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训 练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型 ，对于没有分类的数据进行分类。
▪ 例子：
▪ a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
▪ b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术 有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的 全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实 时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的 优良率。
的、模糊的、随机的实际应用数据中，提 取隐含在其中的、人们事先不知道的、但 又是潜在有用的信息和知识的过程。
▪ 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称 为数据库中知识发现， 也有人把数据挖掘 视为数据库中知识发现过程的一个基本步 骤。
▪ 2.挖掘的知识发现过程（P323页）
3.CRM 中的数据挖掘分析技术
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相信相信得力量。20.10.162020年10月 16日星 期五4时57分20秒20.10.16
谢谢大家！
第9章 客户信息的整合与运用
▪ 企业CRM的实施离不开数据的支持，对 优质数据的分析和应用可以提高企业决策 的质量和速度。
▪ 单纯地收集客户数据和信息是不够的，企 业必须学会分析信息，把信息转化为客户 知识，进而依据这些知识制定有效的行动 方案来影响客户行为和购买意向。
客户数据 客户信息 客户知识过程图
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月16日星期 五上午4时57分 20秒04:57:2020.10.16
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严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 上午4时 57分20.10.1604:57Oc tober 16, 2020
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作业标准记得牢，驾轻就熟除烦恼。2020年10月16日星期 五4时57分20秒 04:57:2016 October 2020
2.数据仓库体系结构
3.数据仓库的类型
▪ 根据数据仓库所管理的数据类型和它们所 解决的企业问题范围，一般可将数据仓库 分为下列３种类型：
▪ （1）企业数据仓库（EDW） ▪ （2）操作型数据库（ODS） ▪ （3）数据市集（Data Martet） ▪ 数据仓库主要工作的对象为多维数据，因
此又称为多维数据库。
3.客户数据的信息来源
企业内部数据
企业外部信息
继续 购买中
继续往来客户
一年内 无购买
流失客户 营销渠道客户
整理 测试
基本信息 营销信息 交易信息
基本信息 营销信息 交易信息
客户数据库
二、CRM数据仓库
▪ 1.数据库技术
▪ 数据库是按一定的数据模型组织、描述和存储的 ，有组织、可共享的数据集合，是构成数据库系 统的重要部分。
数据 仓库 数据挖掘
预测 模型
目标客户 决策评估 划分 市场活动
市场 划分
▪ 营销活动相应模型 客户价值评估模型 ▪ 交叉销售模型 客户流失模型
四、联机分析处理（OLAP）
▪ OLAP(联机分析处理:On-line Analytical Processing)是基于数据仓库的信息分析处 理过程,是专门用于支持复杂的决策分析， 支持信息管理和业务管理人员决策活动的 一种决策分析工具。