客户关系管理理论与应用-第三章客户关系管理技术基础课件

（二）数据库与数据仓库的区别
（1）目的不同
数据库用于事务处理，面向业务操作；数据仓库面向数据分析和决策 支持。
（2）存储方式不同 （3）查询方式不同
数据库中的数据以表格方式存储；数据仓库中以数组方式存储
数据库中应用在线事务处理（OLTP）；数据仓库应用在线分析处理 （OLAP）或数据挖掘
（4）数据类型不同
包括智能网、自动呼叫分配（ACD）、计算机电话 集成（CTI）、交互式语音应答（IVR）、用户交互管理 系统、呼叫管理系统、工作流管理系统以及电话、电脑、 人工座席
（二）呼叫中心的关键技术
1
自动呼叫分配
自动呼叫分配系统（Automatic Call Distribution，ACD）用 来把大量的呼叫进行排队并分配到具有恰当技能的人工座席。
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服务管理模块
为客户服务人员提供易于使用的工具和有用的信息
4
呼叫中心模块
将销售与服务能集成，为客户提供实时销售和服务支持
5
商业智能模块
帮助企业在适当的时机向客户销售适当的产品和服务
二、客户关系管理系统的分类
（ 1）
运营型客户关系管理
（ 2）
分析型客户关系管理
（3 ）
协作型客户关系管理
（ 1）
运营型客户关系管理
数据库针对交易型数据设计的，关心的是短期内每一笔交易的细节信息， 并对这些交易记录进行增删改的操作；数据仓库一般只涉及从数据集中观察 数据，并不进行增删改等操作。
（5）完成任务的性质不同
（6）响应时间不同
数据库要求实时性、交互性，数据仓库需要涉及大范围的数据计算，复 杂的基于多个层次的查询语言。
数据库要求响应时间短，数据仓库要求响应时间合理。
数据（Data）是一种未经组织的原始事实的记录，
二、数据挖掘的功能
数据挖掘可以从大量数据中发现隐含的、有意义 的知识。数据挖掘的目的在于通过数据挖掘预测未来 趋势及行为并做出基于知识的决策。
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趋势和行为分析
关联分析
聚类分析
概念描述 偏差检测
三、基于数据仓库的数据挖掘
数据挖掘的对象不仅仅是数据库、数据仓库，还 可以是文件系统或其他任何组织在一起的数据集合。 数据仓库是数据挖掘的重要来源。
第三节 数据仓库技术
一、数据仓库概述 （一）数据仓库与数据集市的概念
1．数据仓库的概念 数据仓库是为企业各级别决策制定过程提供支持的数 据集合。数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主 题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用 于支持管理决策。 （1）面向主题 （2）集成性
特性
企业直接与客户互动的一种状态，它能实现全方 位地为客户交互服务和收集客户信息，形成与多种客 户交流的渠道。
三种类型的客户关系管理之间的关系
运营型客户关系管理是客户关系管理系统的“躯体”，它是整 个客户关系管理系统的基础。 分析型客户关系管理是客户关系管理系统的“心脏”和“大 脑”，它为企业决策提供指导。 协作型客户关系管理将分析结果，通过合适的渠道，自动地分发 给相关的客户。
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计算机电话集成 计算机电话集成技术（Computer Telephone Integration， CTI）通过软件、硬件接口及控制设备把电话通信和计算机 信息处理集成在一起，实现对话、传真和数据通信的相互控 制和综合应用。
3
交互式语音应答 交互式语音应答（Interactive Voice Response，IVR） 相当于一个自动话务员，用于繁忙等待或无人值守时完成 各种自动化任务
又叫操作型客户关系管理，也称“前台”客户关系 管理。运营型客户关系管理建立在业务流程的自动化基 础上。它通过基于角色的关系管理工作平台实现员工授 权和个性化，使前台交互系统和后台的订单执行可以无 缝集成链接，并同步所有客户的交互活动，以此使相关 部门的业务人员在日常的工作中能够共享客户资源，从 而使企业作为一个统一的信息平台面对客户。运营型客 户关系管理主要帮助企业做流程控制，最适合制造业、 零售业。
2．数据、信息与知识的含义 如原材料的存储量、企业员数量、销售订单的数量等。 数据有数值数据、图形数据、声音数据和视觉数据等多 种类型。 信息（Information）是一种按一定形式加以排列 和处理的有意义数据，如今年销售订单的数量比去年同 期增加了5%。 知识（Knowledge）是一种解决问题的技能，是数 据、信息的另一种表现形式，一般倾向于把概念、规则、 模式、规律和约束等信息看作知识。 有意义的数据形成信息，信息经过加工形成知识。数 据、信息是知识的源泉，知识是数据、信息的高层次应 用。
功能多样化
运行效率高
优势
信息有序化
四、数据挖掘在客户关系管理中的应用
1
2
在客户分类中的应用 在客户识别和客户保留中的应用 在客户忠诚度分析中的应用 在客户赢利率分析中的应用
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5
在个性化营销中的应用
小
客户关系管理技术基础 --客户关系管理系统 --呼叫中心技术
结
--数据仓库技术
--数据挖掘技术
人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
思考：“啤酒与尿布”的故事给我们什么启 示？
第一节 客户关系管理系统
一、客户关系管理系统概述
客户关系管理系统是以网络和通信技术为手段，运 用先进的管理思想，通过业务流程与组织的深度变革， 实现企业营销、销售、服务等活动自动化，达到提高客 户满意度、忠诚度为目的的一套管理思想与管理技术。
（一）客户关系管理系统体系结构
1．客户关系管理系统模型 客户关系管理系统的主要过程是对营销、销售、客 户服务三个部分业务流程的信息化。
2．客户关系管理系统构成
（ 1）
协作管理子系统
主要实现客户信息的获取、传递、共享和应用。
源自文库
（ 2）
业务管理子系统
主要实现基本商务活动的自动化、销售自动化和客户自 动化等三个功能模块。
（3 ）
分析管理子系统
21世纪高等院校经济管理类规划教材
客户管理管理理论与应用
第三章 客户关系管理技术基础
人民邮电出版社
第三章 客户关系管理技术基础
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学习目标 1．了解客户关系管理系统的概念、构成及分类； 2．理解呼叫中心概念、技术、类型及作用； 3．掌握数据仓库的概念、结构，客户数据仓库实现 的功能以及数据挖掘的含义、功能及商业应用。 案例导入：“啤酒与尿布”的故事
（ 2）
分析型客户关系管理
分析运营型客户关系管理和原有系统中获得的各 种数据，利用数据挖掘技术为企业经营和决策提供可 靠的量化依据。 分析型客户关系管理应该具备六大支柱性功能
分析型客户关系管理的技术 组成包括数据仓库、数据挖 掘、联机分析处理及决策支 持和报表工具四部分
（3 ）
协作型客户关系管理
（3）稳定性 （4）时变性
2．数据集市的概念 为了解决数据仓库灵活性与性能之间的矛盾，人们 在数据仓库体系结构中增加了一种小型的部门或工作组 级别的数据仓库——数据集市。 数据集市是企业级数据仓库的一个子集，它主要面 向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。 数据集市的数据是从企业范围的数据库、数据仓库， 或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。
（三）数据仓库的结构
二、客户数据仓库
1．客户数据仓库的功能 （1）保留客户 （2）降低管理成本 （3）分析利润的增长 2．客户数据仓库的系统结构
第四节 数据挖掘技术
一、数据挖掘概述
1．数据挖掘的含义
数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、未知的、潜 在的有用的信息，使其表现为概念（Concepts）、规则 （Rules）、规律（Regulations）、模式（Patters）等 形式。数据挖掘实质上是一个深层次的数据分析过程，即 从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或 规则的过程。
第二节 呼叫中心技术
一、呼叫中心概述
呼叫中心是一种基于计算机电话集成技术（CIT）将
通信网和计算机网有机集成起来，并利用现代网络技术向
客户提供的一种交互式客户服务系统。 呼叫中心按采用的技术可以分为：
--基于互联网的呼叫中心
--多媒体呼叫中心 --虚拟呼叫中心
二、呼叫中心的基本结构及关键技术 （一）呼叫中心的基本结构
实现客户数据仓库、数据集市、数据挖掘等工作，在此 基础上实现商业智能和决策分析。
（4 ）
信息反馈的及时性
实现与企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）等系 统的紧密集成。
（二）客户关系管理系统功能模块
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销售管理模块
对商业机遇、销售渠道进行管理，将销售环节结合形成整体
营销管理模块
对客户和市场信息进行全面的分析，提高市场活动有效性