第7章 数据仓库与客户关系管理
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用随着信息时代的来临，企业在市场竞争中越来越注重与客户的关系管理。
客户关系管理（CRM）作为一种重要的商业策略，旨在实现企业与客户之间的有效沟通和关系建立。
数据仓库与数据挖掘技术作为支持CRM的重要工具，为企业提供了有效的客户信息管理的手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用，并分析其带来的益处。
首先，数据仓库为客户关系管理提供了数据集成和统一的数据视图。
客户关系管理需要从多个渠道收集和整合各种类型的数据，例如销售数据、客户反馈、社交媒体数据等。
数据仓库通过将这些分散的数据源整合到一个统一的数据存储中，提供了一个一致且易于访问的数据视图，帮助企业更好地了解客户的需求、习惯和行为。
其次，数据仓库与数据挖掘技术能够帮助企业发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势。
数据挖掘技术通过使用统计分析、机器学习等方法，自动地发现数据中的模式、关联和规律，从而提供对客户行为的深入洞察。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以发现某个特定时期的销售增长趋势、客户购买偏好以及客户流失的原因，从而针对性地制定营销策略和提高客户满意度。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还能够支持个性化的营销和服务。
通过分析客户数据，企业可以了解不同客户群体的需求差异，从而针对性地进行个性化的产品推荐、定制化的营销活动和个别化的服务。
这种个性化的营销和服务能够提高客户忠诚度和满意度，帮助企业获得竞争优势。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业预测客户行为和需求。
通过历史数据的分析，数据挖掘技术可以建立预测模型来预测未来客户的购买行为、流失概率等。
这些预测结果可以为企业的销售预测和库存管理提供参考，帮助企业更好地调整营销策略和资源配置。
除了以上几点，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
通过对大量客户数据的分析，企业可以为决策者提供可靠的信息和洞察，从而支持更明智的决策。
数据仓库和数据挖掘技术可以快速地提取和分析数据，帮助企业节省时间和成本，并提高决策的准确性和效率。
客户关系管理第七章习题及答案
客户关系管理第七章习题及答案第七章练习题⼀、选择题：1.在数据仓库中，所有数据都是围绕⼀定的进⾏组织的A 主题B 主键C 外键D 视图2.对于DSS，是⾮常重要的A 最新数据B 历史数据C 分析数据D 多媒体数据3. 是从外部数据中收据数据，它是数据仓库中数据综合的⼀种类型A 数据提取B 数据清洗C 数据抽取D 数据切割4. 是关于数据的数据A 外部数据B 内部数据C 元数据D 纯数据5.数据粒度有两种形式，其中⼀种形式的数据粒度是⾯向的A OLTPB CRMC OLAPD ERP6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库A 独⽴的B 依赖的C 内部的D 中央的7.数据仓库的是具有层次性的A 主键8.由各维度的取值和变量值构成A 维成员B 维C 事实D 索引9. 技术的核⼼是多维分析A OLAPB CRMC OLTPD ERP10.三种多维数据模型中，最为流⾏A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型11.由于的应⽤，数据需要定期的从数据仓库中导⼊多维数据库中A OLAPB OLTPC CRMD ERP12.由类和类之间的关系构成的模型称为A 关系模型B 类模型C ER模型D 对象模型13. 的设计是数据仓库模型设计的第⼀步A 部门模型B 类模型C 企业模型D 对象模型14. 的选取是模型设计中极为重要的⼀部分A 主题15.⽆论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种来完成的A 表空间B 类C 变量D 表16.在中，只有⼀个事实表，每个维表都与事实表直接连接A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型17. 中的数据是最丰富的、最详细的A 事实数据库B 关系数据库C ⾼级数据库D 数据仓库18.数据挖掘的基础是A OLAPB OLTPC ⼈⼯智能D 数据仓库19.对⼀组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为A 分类B 汇集C 类分析D 聚类20. 也常常作为数据挖掘的第⼀部，对数据进⾏预处理A 分类分析B 关联分析C 聚类分析D 孤⽴点分析⼆、填空1.数据仓库(data warehouse)是⼀个⾯向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、⾮易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合，⽤于。
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究随着信息技术的不断发展，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已经成为许多企业实现竞争优势的重要手段之一。
数据仓库和数据挖掘作为支持CRM的重要工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法，并分析其对企业业务决策和市场营销的影响。
一、数据仓库在客户关系管理中的使用方法数据仓库是将企业各种数据源的数据整合起来，供决策者和分析师使用的一种存储数据的集中式数据库。
数据仓库在客户关系管理中的使用有以下几种方法：1. 数据整合：数据仓库通过整合多个数据源，包括内部和外部数据来源，使企业能够更全面地了解客户的行为和需求。
通过数据整合，企业可以获得全面准确的客户信息，为后续的分析和决策提供支持。
2. 数据清洗：数据仓库对收集到的数据进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。
数据清洗可以去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等，提高数据的质量和可信度。
3. 数据存储和查询：数据仓库以多维数据模型进行存储和查询，便于用户进行各种复杂的数据分析。
通过数据仓库，企业可以方便地从不同角度和维度对客户数据进行查询和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
4. 数据更新和维护：由于客户数据具有时效性，数据仓库需要进行定期的更新和维护，以保证数据的及时性和准确性。
数据更新可以通过数据同步、数据集成等方式进行，确保企业始终拥有最新的客户数据。
二、数据挖掘在客户关系管理中的使用方法数据挖掘是通过从大规模数据中发现模式和知识，以指导业务决策和市场营销活动的一种技术方法。
数据挖掘在客户关系管理中的使用方法主要包括以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照特定的属性和行为进行分类和细分，区分不同的客户群体。
客户细分可以帮助企业更好地了解客户的需求和购买行为，进而提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
【2024版】《客户关系管理》课程教学大纲
可编辑修改精选全文完整版客户关系管理课程教学大纲初始说明【课程性质】客户关系管理课程是工商管理类专业核心课程，也是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业课程体系中的重要组成部分，具有很强的实践性。
通过本课程的学习，学生能够掌握客户关系管理的理论、方法与策略，培养学生在客户关系管理岗位方面的实际应用能力，为从事客户关系管理工作奠定坚实的基础。
【教学目的】本课程教学的目的是为了使学生掌握客户关系管理的基本理论和应用，确立以客户为中心的管理理念。
通过课程的学习，学生能够了解和认识客户关系管理的基础理论，熟悉客户关系管理软件的基本操作，掌握客户关系管理技能和方法，并能综合运用所学理论知识及实践能力进行客户关系管理。
【先修课程】客户关系管理是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业主干课程，学生应在修完管理学、市场营销学、市场调查与预测、网络营销及消费者行为学等专业基础课及专业课之后进行学习。
【教学方法】课程教学应以培养学生实际应用能力为出发点开展课堂教学，在教学环节中可以采取启发式讲解、案例讨论、上机演示与操作等方法实施课堂教学。
推荐教师利用多媒体及“学习通APP”等互联网教学平台手段，结合实训项目开展理论与实践教学，培养学生运用理论知识与实践能力处理企业实际问题得能力，达到提高课堂教学效果的目的。
学生在课程学习时，推荐通过组建学习团队的形式对课程实训项目进行学习与操作演练，强化学生实际动手能力的培养。
【考核方式】本课程为考试课，期末总成绩由平时成绩与卷面成绩按3：7综合。
平时成绩包括课堂出勤30分，课堂表现和课堂笔记30分，课后作业和测验40分；期末考试采用笔试与上机操作相结合的方式进行。
【教材与主要参考书】栾港《客户关系管理理论与应用》（第3版）【执行说明】1．在理论教学的同时，应结合实训项目增强学生实践动手操作能力；2．实训项目学时可以根据教学实际安排在课上或课后进行；3．实训项目的开展需要有互联网环境。
数据管理与客户关系管理
教学内容：数据仓库的概念；有效处理客户数据的流程；客户知识和联机分析处理；数据挖掘在客户关系管理中的应用；教学重点：数据仓库的概念、有效处理客户数据的流程、数据挖掘在客户关系管理中的应用；教学难点：数据挖掘在客户关系管理中的应用；课时分配：个课时案例8.1：江苏紫金农村商业银行通过数据仓库全力打造最值得客户信赖的高效便民银行江苏紫金农村商业银行成立于2011年，是江苏农信体系下57家农商行的一员，总部位于南京，下辖9家一级支行，125家营业网点，员工总数2 200余人。
江苏紫金农商银行于2013年建设了江苏农信体系下首例ODS数据仓库项目，将数据进行整合，多源数据进行统一集成，搭建统一的数据平台，选择成熟的ETL 工具代替人工方式，对不同数据源中的业务数据进行自动抽取和转换，然后经过对这些数据的清理、标准化和整合过程，将其统一存储到ODS数据仓库中。
整合托管于省联社的核心系统及外围系统数据，建立统一数据视图，通过统一数据加工，解决了数据有效性和标准化两大基础问题，为全行业务发展、精细化管理、决策及监管提供有力支撑。
江苏紫金农商银行根据数据仓库项目建设需求，选定了Informatica Power Center产品，进行全行业务数据的抽取、转换、加载和整合。
基于Informatica 产品搭建的数据平台，帮助江苏紫金农商银行建立了规范的数据处理流程，优化了系统架构，增强了系统的健康形态，提高了数据加载、清洗、标准化的效率。
在手工编程阶段，每次导入数据都需要2～3小时，而现在半小时左右即可完成全部任务，并且开发人员不需要始终关注导入过程，只在系统Excel表格中有报错提醒时及时修改即可，他们能够将更多时间投入到更有价值的新程序开发、数据分析中。
在ODS数据仓库项目中，江苏紫金农商银行还引入了“管理驾驶舱”系统，高管们可以通过全景、高级、完整的数据视图，进行经营分析和风险预警，更有效地支持管理决策。
通过建立数据仓库，江苏紫金农商银行全力打造最了解客户、体验最佳、最值得信赖的高效便民银行，在建设现代股份制商业银行的征程上，全力迈出新步伐，争创新业绩，实现新跨越。
数据仓库技术在客户关系管理中的应用案例分析(七)
数据仓库技术在客户关系管理中的应用案例分析近年来，随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，各行各业都面临着海量的数据积累和管理的挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）作为一种有效的营销策略和管理工具，正逐渐成为企业获取竞争优势和增强客户忠诚度的重要手段。
数据仓库技术作为一种集成和存储企业数据的解决方案，正发挥着越来越重要的作用。
本文将通过分析几个实际案例，来探讨数据仓库技术在客户关系管理中的应用和价值。
首先，数据仓库技术可以帮助企业实现全面的客户视图。
在传统的客户关系管理中，企业通常需要查询多个独立的数据源来获取客户信息，这导致了信息的不完整和难以集成。
而数据仓库技术通过将多个数据源的数据进行整合和存储，可以实现一站式的客户信息查询和分析。
例如，某电商企业通过搭建数据仓库，将客户的购买记录、访问行为和在线评价等信息汇总在一个平台上，从而实现了对客户全生命周期的跟踪和分析。
这使得企业能够更全面地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
其次，数据仓库技术可以支持基于数据的精准营销。
企业在进行市场推广时，往往需要根据客户特征和消费习惯进行个性化的定制，以提高营销效果与转化率。
数据仓库技术通过分析和挖掘大数据，可以识别出客户的潜在兴趣和需求，并将其转化为具体的营销策略。
例如，某银行通过数据仓库技术对客户的信用卡消费数据进行分析，发现一部分客户经常在高档餐厅消费，于是他们便通过发送短信或邮件等方式向这些客户推送相关的优惠活动和特殊待遇。
这种精准的场景化营销大大提高了市场推广的效果和客户的满意度。
此外，数据仓库技术可以辅助决策和预测分析。
在客户关系管理中，企业需要不断优化和调整营销策略，以适应市场环境和客户需求的变化。
而数据仓库技术通过提供多维度的分析和数据挖掘功能，可以帮助企业进行全面的数据分析和预测。
例如，某电信运营商通过数据仓库技术对客户的通话记录、流量使用情况等大数据进行分析，发现用户在某个时间段内使用流量较多，便即时调整套餐，并在该时间段内推出相应的优惠活动。
基于数据仓库的客户关系管理
基于数据仓库的客户关系管理客户关系管理是企业从传统的以产品为核心逐步向以客户为基础转变的一种管理理念，不仅是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。
数据仓库则是实施客户关系管理的技术核心。
本文介绍了客户关系管理的内涵和数据仓库的基本概念及其特征，详细地分析了数据仓库在客户关系管理中的应用。
标签：客户关系管理数据仓库应用面临知识经济的挑战，市场竞争日趋激烈，发现、赢得并保持客户是企业在知识经济下生存的必要条件。
通过基于数据仓库(Data warehouse, DW)的客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM),企业可以广泛收集客户信息，整理成全面、完善的客户信息库，通过数据挖掘和数据分析技术了解客户的需求，以保持良好的客户关系，维系客户忠诚，从而提高企业核心竞争力。
一、客户关系管理的内涵客户关系管理是一种以客户为中心，以企业与外部交流为主导，以企业的前端业务应用为主，旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,着重实现在市场营销、销售、客户服务等领域与客户有关的商业流程自动化，其目标是:(1)通过对商业流程的管理缩减销售周期、降低企业经营成本;(2)通过个性化的、实时的优质服务提高客户满意度,保持并吸引更多的客户。
客户关系管理在整个客户生命周期中都以客户为中心,它的有效实施依赖于客户数据的有效集成，并对之进行分析,从而产生利于决策形成的新信息。
二、数据仓库概述数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的（不可更新的）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定[1]。
面向主题与传统数据库面向应用相对应，主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每个主题对应一个宏观的分析领域;集成特性是指数据在进入数据仓库前，必须经过加工和集成，以统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构从面向应用转变为面向主题的;稳定性是指数据仓库反映的是已成为历史的数据，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的;数据仓库是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时不仅能满足决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
客户关系管理-数据库营销
通过对数据的分析和运用， 减少不必要的广告投放和促
销活动，降低营销成本。
提升品牌形象
通过精准的营销活动和 优质的服务，提升品牌
形象和市场竞争力。
数据库营销的流程
数据收集
通过各种渠道收集客户数据，包括购买记录 、浏览记录、反馈意见等。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、分类和整合，建立 完整的客户数据库。
案例分析
05
案例一：某电商平台的数据库营销策略
总结词
精准定位、个性化推荐
详细描述
该电商平台通过建立庞大的用户数据库，收集用户的购物历史、浏览记录、搜索关键词等信息，分析用户的购物 偏好和消费习惯。基于这些数据，平台能够精准地推送个性化的商品推荐、促销信息等，提高用户购买转化率和 满意度。
案例二：某银行的客户关系管理实践
细分市场
根据客户画像，将客户群 体进行细分，针对不同细 分市场制定不同的营销策 略。
目标客户定位
明确营销目标，确定目标 客户群体，制定针对目标 客户的营销策略。
营销策略和方案
营销目标
营销方案
明确营销活动的目标，如提高品牌知 名度、促进销售、增加客户忠诚度等。
制定具体的营销方案，包括产品、价 格、促销方式、渠道等。
企业应不断探索新的营销策略 和技术，以满足市场变化和客
户需求。
关注客户体验
企业应注重客户体验，以提高 Βιβλιοθήκη 户满意度和忠诚度。跨部门协作
企业应加强内部各部门之间的 协作，以更好地满足客户需求
和提高客户满意度。
建立长期关系
企业应与客户建立长期关系， 以提高客户忠诚度和口碑效应
。
THANKS.
社交化
社交媒体在人们生活中的影响力越来越大，未来的数据库 营销和客户关系管理将更加注重社交媒体的运用，以提高 客户参与度和忠诚度。
数据仓库技术在客户关系管理中的应用
数据仓库技术在客户关系管理中的应用随着技术的发展和商业竞争的加剧，客户关系管理（CRM）已成为企业管理中至关重要的一项工作。
而数据仓库技术作为一种具有高举足轻的数据处理技术，被越来越多的企业用来优化自己的CRM系统，从而在激烈的市场竞争中胜出。
本文将探讨数据仓库技术在客户关系管理中的应用。
什么是数据仓库数据仓库是指集成、清洗和转换各种数据来源，并将这些数据按照某种预先设定的方式组织在一起并存储在中央的、稳定的、易于访问的数据存储设施中的一种技术。
它的目的是为了方便企业以更高效地方式存储和分析数据，从而有效地支持企业的决策。
数据仓库技术在CRM中的应用1. 收集和整合数据数据仓库技术可帮助企业整合来自各种数据来源的数据。
例如，在CRM系统中，企业需要从销售、营销、服务等业务系统中收集和整合数据。
使用数据仓库技术，企业可以把这些数据整合到一个中央化的数据存储中，并将其按照访问需求进行分类和组织，从而便于后续分析和使用。
2. 持续更新数据在CRM系统中，收集的数据是持续更新的。
而数据仓库技术可以实现数据的增量更新，为企业提供实时、最新的数据。
通过实时更新数据，企业可以对客户需求、偏好和行为做出更准确的判断，从而更好地满足客户需求。
3. 提供数据分析和挖掘功能数据仓库技术同时具备数据处理和分析的功能。
针对CRM系统中收集的客户数据，企业可以从数据仓库中提取数据，并使用数据分析和挖掘功能进行深入分析，从而更好地洞察客户行为模式和偏好，为企业制定更好的营销策略提供依据。
4. 实现数据可视化数据可视化是一个非常重要的数据处理技术，它可以将数据以直观的图表、表格等形式呈现出来。
在CRM系统中，数据仓库技术可以实现数据可视化，提供可视化的客户洞察和分析功能。
通过数据可视化，企业可以更好地了解客户行为，优化客户服务和营销策略。
结论客户关系管理已成为企业管理中至关重要的一项工作。
而数据仓库技术在CRM系统中的应用，为企业提供了更高效的数据收集、数据可视化、数据分析和挖掘等功能，从而更好地满足客户需求，提高企业竞争力。
客户关系管理数据仓库
集成性(Integrated)
非易失性（Non-Volatile）
时变性（Time Variant）
数据仓库基本概念
数据仓库的基本原理
多维数据库与OLAP分析
数据仓库模型设计
数据仓库的应用
10.2数据仓库的基本原理
10.2.1数据仓库的体系结构
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念
数据仓库的基本原理
多维数据库与OLAP分析
数据仓库模型设计
数据仓库的应用
数据颗粒
数据粒度有两种形式。第一种形式的数据粒度是面向OLAP的。粒度的 大小反映了数据仓库中数据的综合程度。粒度越小，数据越详细，数据 量也就越大
粒度级别 高 低 综合程度 高 低 数据量 小 大 数据细节（详细度） 低 高
10.2.4操作数据存储（Operational Data Store ,ODS）
ODS 是用于支持企业日常的全局应用的数据集合。 ODS解决的是 “日常”性问题，因而具有引入数据是可变的、数据是当前或近期的两 个 特点
ODS 的应用一般体现在两个方面：
企业级的联机事务处理（OLTP）应用 近期的联机分析处理（OLAP）
本章结构
10.1 数据仓库基本概念 10.2数据仓库的基本原理 10.3多维数据库与OLAP分析 10.4数据仓库模型设计 10.5数据仓库的应用
10.1 数据仓库基本概念
10.1.1 数据仓库的产生
企业数据库
企业内部各部门的数据各不 相同，利用这些数据进行分析得 到的结论也会产生差异甚至截然 相反 。可见，传统的关系型数据 库无法满足分析数据、支持决策 的需求。这势必要求分析型数据 环境的产生。数据仓库就是在此 时产生的
客户关系管理实务练习题参考答案练习题参考答案
客户关系管理实务练习题参考答案Ver1.0 S版第1章客户关系管理基础知识一、填空题1．消费者企业渠道内部客户说明：题目中说是5个;其实是4个;请读者自行更正2．非客户潜在客户目标客户现实客户流失客户3．客户需求信息收集各方人员的业务需求买卖双方地位的变化现代信息技术的发展4．提高效率拓展市场保留客户5．客户关系数量的增加客户关系寿命的延长客户关系质量的提高二、判断题1．错误 2．正确 3．错误 4．正确 5．错误三、名词解释1．客户：客户是指购买企业产品或服务的个人或组织；同时也泛指企业的内部员工、代理商和分销商等合作伙伴;以及企业价值链中的上、下游伙伴;甚至竞争对手等..2．潜在客户：是指对企业的产品或服务有需求和欲望;并有购买动机和购买能力;但还没有产生购买行为的人群..3．目标客户：是指经过企业挑选后确定的力图开发为现实客户的人群..4．客户关系：是一种在企业的日常商务运作中时时、处处都存在的一种市场行为和联系状态;贯穿于商务活动的始终;对企业的运作和市场的发展有着巨大的影响..5．客户关系管理：是通过采用信息技术;使企业市场营销、销售管理、客户服务和支持等经营流程信息化;实现客户资源有效利用的一套应用软件系统;其核心思想是以“客户为中心”;提高客户满意度;改善客户关系;从而提高企业的竞争力..四、简答题1．P3 2．P4 3．P3图1－1 4．P6 5．P7－8 6．P9－11 7．P12－13 8．P13－15 9．P15－16 10．P16－19五、案例用用分析略第2章客户生命周期及其价值管理一、填空题1．考察期形成期稳定期退化期2．早期流产型中途夭折型提前退出型长久保持型3．潜在客户新客户老客户新业务的新客户4．整体客户价值整体客户成本5．价值资产品牌资产关系资产二、判断题1．正确 2．正确 3．正确 4．错误 5．错误三、名词解释1．客户让渡价值：是指整体客户价值与整体客户成本之间的差额部分..2．客户终身价值：是指企业与客户在整个交易关系维持的生命周期里;减除吸引客户、销售以及服务成本并考虑资金的时间价值;企业能从客户那里获得的所有收益之和..3．客户资产：是指企业当前客户与潜在客户的货币价值潜力;即在某一计划期内;企业现有的与潜在的客户在忠诚企业的时间里;所产生盈利的折现价值之和..4．客户细分：是指将一个大的客户群体划分成一个个细分群客户区隔的动作;同属于一个客户区隔的客户彼此相似;而隶属于不同客户区隔的客户具有差异性..5．客户价值细分矩阵：是一种基于客户生命周期利润的细分方法;其进行细分的两个维度是客户当前价值和客户增值潜力;每个维度分成高、低两档;由此可将整个客户群分成4组;细分结果可用一个矩阵表示..四、简答题1．P29 2．P37 3．P37－38 4．P38－40 5．P41－42 6．P44－46 7．P46－47 8．P48五、案例应用分析略第3章客户关系的识别、开发与分级一、填空题1．想办法寻找目标客户最终说服他们成为现实客户2．需求异议价格异议产品异议购买时间的异议销售人员异议服务异议支付能力异议3．真异议假异议隐藏的异议4．重要客户主要客户普通客户小客户二、判断题1．错误 2．正确 3．错误 4．正确 5．错误三、名词解释1．客户识别: 企业从追求自身最大利润的角度考虑;主动识别适合自己“最优客户”的过程..2．目标客户: 是指经过企业挑选后确定的力图开发为现实客户的人群..3．富兰克林式说服方式: 就是销售人员向客户说明;如果买了我们的产品;能够得到的第一个好处是什么;第二个好处是什么;第三个好处是什么;第四个好处是什么；同时也向客户说明不买我们的产品;蒙受的第一个损失是什么;第二个损失是什么;第三个损失是什么;第四个损失是什么..这样;客户权衡利弊得失后;就会做出选择..4．客户异议: 是指客户针对销售人员及其在销售中的各种活动所做出的一种反应;一般表现在对销售介绍和销售示范所提出的质疑、否定或不同意见与不同看法..5．客户金字塔模型: 为了进行客户分级;企业可据客户给企业创造的利润和价值的大小按由小到大的顺序排列;将给企业创造利润最大的客户位于顶部;给企业创造利润最小的客户位于客户底部;从而得到客户金字塔模型四、简答题1．P56－59 2．P60－61 3．P62－67 4．P67－68 5．P69－76 6．P77－78 7．P79－84 8．P84－86 9．P88－89 10．P88－93五、案例应用分析略第4章客户满意与客户忠诚管理一、填空题1．客户体验客户期望2．美誉度指名度回头率投诉率购买额敏感度推荐率3．客户开发成本交易服务4．行为忠诚意识忠诚情感忠诚行为忠诚5．客户满意度调查的方法主要有、、、和 ..二、判断题1．错误 2．错误 3．正确 4．正确 5．错误三、名词解释1．客户满意：是客户的一种心理感受;具体说就是客户的需求被满足后形成的一种愉悦感或状态..2．客户满意度：指客户满意程度的高低;为客户体验与客户期望之差..3．客户忠诚：是指客户对某企业产品或服务一种长久的忠心;并且一再指向性地重复购买该企业的产品或服务..4．客户忠诚度：是指客户对某企业品牌产品或服务的忠诚度..5．客户满意度调查：通过测量一家企业或一个行业在满足或超过客户购买产品的期望方面所达到的程度;找出那些与客户满意或不满意直接有关的关键因素;根据客户对这些因素的看法而测量出一些统计数据;进而得到综合的客户满意度指标..四、简答题1．P02－104 2．P104－105 3．P105－110 4．P110－113 5．P113 6．P121 7．P121－122 8．P123－124 9．P124－128 10．P128－129五、案例应用分析略第5章客户保持与客户流失管理一、填空题1．多吸引新客户保留好老客户2．客户剩余心理依附沉没成本交易成本转移成本机会成本终止壁垒3．影响客户保持效果的因素有、、和 4个方面..4．客户保持率=1－客户流失率5．核心服务的失误销售人员的失误价格因素二、判断题1．错误 2．正确 3．正确 4．正确 5．错误三、名词解释1．客户保持：是指企业维持已建立的客户关系;使客户不断重复购买产品或服务的过程..2．客户主动保持：指客户能够自觉地维系与企业的关系;不断重复购买某企业的产品或服务..3．客户被动保持：指客户如果终止客户关系就需要承受一定的代价和成本;从而不断重复购买某企业的产品或服务..4．客户保持价值模型：用来描述客户保持的决定因素客户满意、客户认知价值、转移成本与客户保持绩效的度量维度重复购买的意向之间关系的一种模型..5．客户流失：是指本企业的客户由于种种原因;而转向购买其他企业的产品或服务的现象..四、简答题1．P137 2．P138 3．P139－140 4．P140－142 5．P143－1446．P145－146 7．P146－147 8．P147－148 9．P148－149 10．P149－150五、案例应用分析略第6章客户互动与客户投诉管理一、填空题1．客户关怀管理客户投诉处理客户抱怨及其挽救2．呼叫中心网站服务3．接触层运作层分析层4．扫除客户投诉的障碍建立完善的客户投诉处理流程提高一线员工处理投诉的水平经常进行投诉工作检查二、判断题1．错误 2．正确 3．正确 4．错误 5．错误三、名词解释1．客户互动：是指客户与企业双方之间的各种接触活动;包括产品或服务的信息咨询与介绍、客户关怀管理、客户投诉处理、客户抱怨及其挽救、客户异议及其处理等..2．客户互动管理：指的是当企业与客户接触时可以通过面对面、电话、网络、E-mail或传真等不同接触方式;如何向客户提供最佳、最适合的服务或支援如投诉问题的及时处理、快速为客户进行信息介绍服务、后勤支援业务、客户关怀问候、客户异议处理等;并将接触过程中的互动信息记录下来例如联系记录交办事项;与相关部门和人员进行及时联系;布置后续作业等..3．客户互动中心Costumer Interactive Center;CIC：是站在现代信息技术发展的前沿;利用电话、计算机网络、数据库等一切先进的信息技术;将资源进行有效整合;并通过电话、E-mail沟通的形式;进行现代化客户互动的一种重要沟通渠道和手段..4．客户关怀：通过对客户行为的深入了解;主动把握客户的需求;通过持续的、差异化的服务手段;为客户提供合适的产品或服务;最终实现客户满意度与忠诚度的提高..5．客户投诉：客户因为对产品或者服务不满意而提出投诉或对产品或服务进行抱怨的各种相关活动..四、简答题1．P159-160 2．P161-162 3．P162-163 4．P163-164 5．P165 6．P166-168 7．P170-172 8．P172 9．P173-176 10．略;请自己发挥五、案例应用分析略第7章客户关系数据的管理与分析一、填空题1．描述性数据促销性数据交易性数据2．准确性有效性及时性完备性3．直接渠道间接渠道4．现有客户潜在客户流失的客户分销商5．客户行为分析重点客户发现市场性能评估二、判断题1．正确 2．正确 3．错误 4．正确 5．错误三、名词解释1．促销性数据：描述对客户进行营销或者促销活动的信息;主要包括市场活动的类型、预算或描述等..2．客户数据库：用来存放客户数据信息的数据库文件..利用客户数据库;企业能够全面收集、追踪和掌握现有客户、潜在客户或目标客户的基本情况、商品需求和个人偏好;并且还能够深入统计和分析;从而使营销工作更有针对性..3．RFM模型：是一种客户分析的重要工具;它选择最近一次消费Recency、消费频率Frequency、消费金额Monetary3个要素;作为分析客户的指标;这可以用来帮助企业识别最有价值的客户、忠诚的客户和即将流失的客户..4．数据仓库：是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合..5．数据挖掘：是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..四、简答题1．P183－186 2．P187 3．P187－189 4．P190－1925．P193－198 6．P195 7．P199－203 8．P204－209五、案例应用分析略第8章客户服务中心及其应用一、填空题1．北美 50 民航和旅游2．呼入型呼出型呼入/呼出3．智能网络自动呼叫分配交互式语音应答4．Internet二、名词解释1．客户服务中心：企业利用现代通信手段集中处理与客户的交互过程的机构..2．呼叫中心：是英文Call Center的直译;是服务供应商为提高服务水平;通过计算机、电话、传真、E-mail、互联网等技术向客户提供服务的综合性信息服务系统..3．智能网络Intelligence Network; IN：是呼叫中心依托的通信基础设施;可以根据企业的需要制定不同的路由策略、提供800免费呼叫服务、支持虚拟专用网等..4．自动呼叫分配 Automatic Call Distributor;ACD：俗称排队机;是现代呼叫中心有别于一般的热线电话和自动应答系统的重要标志..ACD支持把呼入请求按照用户的来源、业务类型以预先设定的策略进行多队列排队;通过智能路由分配到适当的话务员..5．交互式语音应答 Interactive Voice Response;IVR ：其所提供的自动话音服务是企业为客户提供的自助服务的主要设备..IVR实际上是一个“自动的业务代表”..系统采用用户导向的语音目录;根据客户选择通过电话键盘或语音完成相应的信息查询和命令执行;为客户提供动态的实时信息;同时还可引导客户到达指定的坐席员;使客户得到及时、准确的服务..三、简答题1．P217 2．P217－219 3．P219－222 4．P222－224;P226 5．P230－231 6．P228－229四、案例应用分析略第9章客户关系管理软件系统介绍一、填空题1．销售自动化营销自动化客户服务与支持商务智能2．接触活动业务功能数据库3．运营型分析型协作型4．相互补充运营分析协作5．Sales Force Automation Marketing Automation Business Intelligence 销售自动化营销自动化商务智能二、判断题1．错误 2．正确 3．正确 4．错误 5．正确 6．正确 7．正确三、名词解释1．销售自动化：是CRM中最基本的模块;功能一般包括日历和日程安排;联系和客户管理、佣金管理、商业机会和传递渠道管理、销售预测、建议的产生和管理、定价、区域划分、费用报告等..2．营销自动化：是CRM的最新成果;作为对SFA的补充;MA为营销提供了独特的能力;如营销活动包括网络营销活动和传统营销活动计划的编制和执行、计划结果的分析、清单的产生和管理、预算和预测、营销资料管理、“营销百科全书”关于产品、定价、竞争信息等的知识库、对有需求客户的跟踪、分销和管理..3．运营型CRM：也称“前台”CRM或操作型CRM;如营销自动化、销售自动化和客户服务管理等与客户直接发生接触的部分;其目的是为了确保企业与客户的交流;确保企业能够通过各种客户互动渠道收集到所需要的客户信息;以便建立客户档案;并将各种相关的客户数据存储在中央客户数据库中..4．分析型CRM：也称为“后台”CRM或“战略”CRM;主要是通过分析运营型CRM中获得的各种数据;为企业的经营、决策提供可靠的量化依据..分析型CRM需要用到许多先进的数据管理和数据分析工具;如数据仓库、OLAP分析和数据挖掘等..5．协作型CRM：是指企业直接与客户互动通常通过网络的一种状态;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..它强调交互性;借助多元化、多渠道的沟通工具;让企业内部的各个部门同客户一起完成某项活动..四、简答题1．P246－247 2．P249 3．P252 4．P254 5．P257 6．P259五、案例应用分析略第11章客户关系管理战略及其实施一、填空题1．定义价值前提定义客户战略企业变革计划2．客户理解客户竞争客户亲和力客户管理3．基本型被动型负责型能动型伙伴型4．定制模式合伙人模式引导模式5．提高销售额增加利润率提高客户满意度降低市场销售成本二、判断题1．错误 2．正确 3．正确 4．正确 5．正确三、名词解释1．CRM战略：从管理和战略上明确CRM的发展目标;确定其对于组织、技术、流程和业务模式等的要求;从而为CRM的实施制订规划和战略方向..2．客户增长矩阵：描述企业现有客户及新客户的增长以及现有业务与新业务的组合情况的一种工具..根据这个矩阵;企业需要通过选择不同的战略;与客户建立起特殊的关系..3．客户忠诚战略：是指企业应该将战略关注焦点集中在客户的回头率;认为培养忠诚客户比获得更大的市场份额更重要..4．客户联盟：是指营销渠道中的供应商与客户两个关系主体;在信任、开放和共同利益的基础上;通过彼此的业务整合、资源共享等方式共同创造客户价值;建立一种动态的合作关系;实现关系主体价值增加、双方关系强化、最终达到双赢的联盟..5．定制模式：是指企业在大规模生产的基础上;将每一位客户都视为一个单独的细分市场;根据每位客户的特定需求来进行市场营销组合;以满足每位客户的特定需求;为其提交最合适的、量身定制的解决方案..四、简答题1．P292-293 2．P293-294 3．P294-295 4．P295 5．P296-297 6．P298-299 7．P300-302 8．P303-304 9．P305-306 10．P306-311五、案例应用分析略。
客户关系管理与数据库营销
04
数据库营销的实践方法
数据挖掘技术及应用
客户细分
通过数据挖掘技术，将客 户分成不同的群体，根据 其特点制定不同的营销策 略。
预测模型
利用数据挖掘的预测模型 ，预测客户的购买行为和 需求，提前进行营销策略 的调整。
异常检测
发现客户群体中的异常行 为和事件，及时调整营销 策略，提高营销效果。
邮件营销与个性化服务
背景介绍
XX电商企业为了提高用户黏性和增加复购率，采用了CRM和数据库营销策略。
实施过程
该电商企业建立了用户信息数据库，通过数据挖掘和分析，对用户进行细分和个性化营销 。同时，通过优化客户交互体验，提高用户满意度和忠诚度。
成果评估
实施CRM和数据库营销策略后，该电商企业的用户黏性和复购率均得到了显著提升，同时 营销效果也得到了显著增强。
XX汽车4S店CRM与数据库营销经验分享
01
背景介绍
02
实施过程
03
成果评估
XX汽车4S店为了提高客户满意度和忠 诚度，以及增加销售量，采用了CRM 和数据库营销策略。
该4S店建立了客户信息数据库，通过 数据挖掘和分析，对客户进行细分和 个性化营销。同时，通过优化客户交 互体验，提高客户满意度和忠诚度。
舆情监控与响应
通过社交媒体监控客户舆情，及时发现和处理客 户反馈和投诉，提高客户满意度。
社交媒体内容创作
根据客户喜好和社交媒体特点，创作有趣、有价 值的内容，吸引客户关注和互动。
呼叫中心与电话营销
呼叫中心建设
建立高效、专业的呼叫中心，提供优质的客户服务。
电话营销策略制定
根据客户数据和购买行为，制定针对性的电话营销策略。
客户关系管理与数据库营销
客户关系管理与数据库营销
客户关系管理与数据库营销1. 引言客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过使用人员、流程和技术，为公司与现有和潜在客户建立联系、交流和关系而管理的战略。
CRM的目标是提高客户满意度、增加客户忠诚度，并实现营销活动的个性化和有效性。
数据库营销（Database Marketing）是通过分析和利用存储在数据库中的客户信息，以个性化方式进行营销的方法。
它利用数据库中的客户数据，通过分析客户行为和特征，以满足客户需求为核心，实施有针对性的营销策略。
本文将深入探讨客户关系管理与数据库营销的概念、优势以及如何实施这两种策略。
2. 客户关系管理（CRM）客户关系管理是一种企业战略和业务理念，通过建立、发展和维护与客户之间的互动关系，以提高销售、增加客户满意度和忠诚度。
CRM可以通过以下方式帮助企业实现这些目标：2.1 客户数据集成和分析CRM系统可以集成和维护客户的相关数据，包括基本的个人信息、购买历史、互动记录等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
2.2 销售机会管理CRM系统可以帮助销售团队跟踪和管理销售机会，包括销售线索、销售预测和销售机会转化。
通过有效地管理销售机会，企业可以提高销售团队的工作效率，并更好地掌握销售机会的动态。
2.3 售后服务管理CRM系统可以帮助企业管理售后服务，包括客户投诉、问题解决和客户满意度调查。
通过及时跟踪和解决客户的问题，企业可以提高客户满意度，并增加客户的忠诚度和口碑。
2.4 营销活动管理CRM系统可以帮助企业规划、执行和评估营销活动，包括市场推广、促销和广告活动。
通过对客户群体进行细分和分类，企业可以更好地选择目标市场，并制定有针对性的营销策略。
3. 数据库营销（Database Marketing）数据库营销是一种利用客户数据库进行个性化营销的方法。
客户关系管理系统与库存管理系统
客户关系管理系统与库存管理系统1. 引言在现代商业活动中，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）和库存管理（Inventory Management）是两个不可或缺的组成部分。
其高效运作对企业的成功至关重要。
本文将介绍客户关系管理系统和库存管理系统的概念、功能以及它们在企业中的作用。
2. 客户关系管理系统客户关系管理系统是一套由软件支持的工具和流程的集合，旨在帮助企业与客户建立、维护和增强关系。
其主要功能包括客户数据管理、销售管理、市场推广、客户服务和分析报告。
2.1 客户数据管理客户数据管理是客户关系管理系统的核心功能之一。
它涵盖了客户信息的收集、存储和管理，包括姓名、联系方式、购买历史等。
通过这些数据的集中管理，企业可以更好地了解客户需求并建立更有效的沟通。
2.2 销售管理客户关系管理系统的销售管理模块帮助企业管理销售流程。
它可以跟踪并分析销售机会、报价和合同，支持销售团队协作，并提供销售业绩分析报告。
通过这个模块，企业可以更好地管理销售活动，提高销售效率。
2.3 市场推广市场推广是客户关系管理系统的另一个重要功能。
它包括市场调研、市场推广活动的规划与执行，以及市场推广效果的评估。
通过市场推广模块，企业可以更好地了解市场需求，制定有效的推广策略，并通过分析报告评估推广活动的效果。
2.4 客户服务客户服务是客户关系管理系统的关键功能之一。
它涵盖了客户问题的处理、投诉管理和服务跟踪等方面。
通过客户服务模块，企业可以更好地响应客户需求，提供及时、满意的客户服务，提高客户满意度。
3. 库存管理系统库存管理系统是一套用于跟踪、管理和控制企业库存的工具和流程。
它的主要功能包括库存记录、采购管理、销售管理和库存分析。
3.1 库存记录库存记录是库存管理系统的核心功能之一。
它涵盖了供应商信息、库存数量、货物位置等关键信息的记录和管理。
通过库存记录模块，企业可以准确了解库存情况，及时补充库存，避免库存过剩或短缺的问题。
客户关系管理CRM与数据仓库
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4.1 数据仓库概述 数据仓库的特征
非易失性(nonvolatile) 数据一旦进入数据仓库就不再改变，因此不需要传统数据库 中类似插入、更新、删除等操作，在数据仓库中只有装载操 作。如图： 时变性(time-variant)
数据仓库中数据都是和时间相关，并且每隔一段时间后，运 作数据库系统中的数据将被抽取、转换后集成到数据仓库中。 如图：
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4.1 数据仓库概述 数据仓库的产生 早期的数据库主要支持联机事务处理 决策支持对数据分析的需求 传统数据库系统不适宜DSS
① ② ③ ④ ⑤ ⑥ 事务处理和分析处理的性能特性不同 数据集成问题 数据动态集成问题 历史数据问题 数据的综合问题 操作繁简问题
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4.1 数据仓库概述 数据仓库的产生
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4.3 数据仓库的建模模型
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4.3 数据仓库的建模模型
2.雪花模型：
对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以 使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为雪花模型。 雪花模型是星型模型的变种，其中某些维表是规范的，把数据 进一步分解到附加的表中。这种模型图形成类似于雪花的形状。
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4.4 OLAP与数据集成 OLAP的分析方法(一)钻取
按 时 间 维 向 上 钻 取
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按 时 间 维 向 下 钻 取
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4.4 OLAP与数据集成 OLAP的分析方法(二)旋转
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4.4 OLAP与数据集成 OLAP的分析方法(三)切片、切块
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4.4 OLAP与数据集成 数据集成 数据集成的目的： 1.访问多种数据源的数据 2.转换成统一格式 3.校验数据的完整性 4.存储数据到数据仓库中
仓储行业中的客户关系管理
仓储行业中的客户关系管理在当今高度竞争的商业环境中，建立和维护良好的客户关系管理对于企业的长期发展至关重要。
仓储行业作为供应链管理的重要环节之一，也需要有效的客户关系管理来保持合作伙伴关系的稳定和发展。
本文将探讨仓储行业中的客户关系管理的重要性以及如何实施。
一、仓储行业中客户关系管理的重要性仓储行业的核心任务是为客户提供安全、高效的产品存储和配送服务。
因此，与客户建立紧密的合作关系，满足他们的需求，提供优质的服务是至关重要的。
1. 提升客户满意度通过积极主动地了解客户需求并及时作出响应，仓储企业能够更好地满足客户的期望，提供符合他们需求的定制化服务。
这不仅能够提升客户满意度，还能够加强客户忠诚度，为企业带来持续的业务机会。
2. 提高合作伙伴关系客户关系管理不仅仅是一种单方面服务，而是一种双向的合作关系。
通过与客户保持紧密的沟通和密切的合作，仓储企业能够更好地了解客户的业务需求和产品特性，从而为他们提供更加精确的仓储和配送服务。
同时，通过与客户建立稳定的关系，也能够形成长期的合作伙伴关系，促进业务的可持续发展。
3. 增加市场份额通过客户关系管理，仓储企业能够与现有客户建立紧密的联系，深化合作关系，并扩大业务范围。
同时，通过与客户建立良好的合作关系，他们还能够获得客户的口碑宣传，吸引更多的潜在客户，进一步增加市场份额。
二、实施1. 进行客户分析了解客户是实施客户关系管理的基础。
仓储企业可以通过销售记录、客户调研、市场分析等方式收集客户信息，了解客户的需求、偏好和行为习惯，以便为他们提供更好的服务。
这些信息可以帮助企业更好地了解客户的特点，并通过区分客户群体，为不同需求的客户制定个性化的服务策略。
2. 建立沟通渠道建立良好的沟通渠道是客户关系管理的核心。
仓储企业可以通过各种方式与客户进行有效的沟通，如电话、邮件、社交媒体等。
通过建立及时有效的沟通渠道，仓储企业能够更好地了解客户需求，及时回应客户的问题和投诉，保持与客户的良好关系。
仓储行业的客户关系管理与服务质量
仓储行业的客户关系管理与服务质量仓储行业作为现代物流供应链的重要环节之一，与客户建立良好的关系管理和提供高质量的服务对于企业的发展至关重要。
本文将从客户关系管理和服务质量两个方面探讨仓储行业如何有效管理客户关系并提供优质服务。
一、客户关系管理良好的客户关系管理能够帮助企业建立稳固的客户基础，促进业务发展。
在仓储行业中，客户关系管理包括建立客户档案、客户分类和客户沟通等方面。
首先，建立客户档案是客户关系管理的基础。
仓储企业应该准确地记录每位客户的基本信息、需求偏好以及合作历史等。
通过对客户信息的科学管理，企业能够更好地了解客户需求，为其提供个性化的服务。
其次，客户分类是客户关系管理的重要环节。
仓储企业可以根据客户的重要性、价值和合作意愿等指标，对客户进行分类。
这样可以有针对性地采取不同的策略和措施，提高客户满意度和忠诚度。
最后，客户沟通是客户关系管理的关键环节。
仓储企业应该保持与客户的良好沟通，并随时倾听客户的意见和反馈。
通过建立互信和有效沟通的渠道，企业能够及时了解客户的需求变化，并及时作出调整和改进。
二、服务质量服务质量是仓储行业提供客户服务的核心指标之一。
良好的服务质量能够满足客户的需求，提高客户满意度和口碑。
首先，仓储企业应该确保服务的准确性和及时性。
通过优化仓库管理流程、提高人员素质和运用先进的仓储技术，企业可以保证客户的货物能够及时、准确地存储和配送。
其次，仓储企业应该提供个性化的服务。
不同客户有不同的需求，企业应该根据客户的要求，提供量身定制的服务。
例如，一些客户可能需要温控仓储，而另一些客户可能需要特殊物品的处理和包装。
最后，仓储企业应该建立完善的售后服务体系。
及时响应客户的投诉和问题，并积极解决客户的困扰，能够有效提升企业的服务质量。
三、客户关系管理与服务质量的关联良好的客户关系管理与优质的服务质量密不可分。
客户关系管理为仓储企业提供了更好地了解客户需求的基础，而优质的服务质量则是满足客户需求的具体体现。
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7.2.1CRM与数据仓库的关系
CRM的业务整合需要数据仓库 数据清洁与集中需要数据仓库 数据分析需要数据仓库
7.2.2数据仓库的作用
客户行为分析 重点客户发现 个性化服务 市场性能评估
7.2.3CRM数据仓库的系统结构
7.3数据仓库的实施
数据仓库建立的基本框架
7.3.1项目计划
项目计划是指定义创建数据仓库的项目目标和确 定项目范围，包括对项目计划的评估和流程的调整。 了解方向性分析处理需求
确定信息需求 确定数据覆盖范围
7.3.2业务需求分析
深入了解数据源
分析数据仓库系统所包含的主题域及其相互之 间的关系
7.3.3数据线
数据仓库设计 数据预处理 数据维护
7.3.4技术线
技术选择: 产品选择
7.3.5应用线
应用设计
设计标准的用户应用模板 ，包括：确定初始的模 板集、设计模板的标准、设计详细模板、通过用户反 馈进行改进。
第7章 数据仓库与客户关系管理
7.1 数据仓库概述
7.1.1 从数据库到数据仓库
7.1.2 数据仓库概念及特点
7.1.3 数据仓库系统的体系结构ຫໍສະໝຸດ 7.1.1 从数据库到数据仓库
在数据库应用的早期，计算机系统处理的是传 统手工业务自动化的问题。联机事务处理成为 整个80年代直到90年代初数据库应用的主流。 当联机事务处理系统应用到一定阶段，单靠拥 有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争 的优势，于是出现了联机分析处理 。 数据仓库是一个作为决策支持系统和联机分析 应用数据源的结构化数据环境，它研究和解决 的问题就是从数据库中获取信息。
7.1.2数据仓库概念及特点
数据仓库：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。
数据仓库的特点：
面向主题 集成化 相对稳定 反映历史变化
7.1.3数据仓库系统的体系结构
数据仓库的体系结构
7.2 CRM中的数据仓库
7.2.1 CRM与数据仓库的关系 7.2.2 数据仓库的作用 7.2.3 CRM数据仓库的系统结构
应用开发
通过应用设计说明书，按照标准的软件开发流程， 实现模板的设计。一般过程是：选择实现的方法，然 后进行模板的实现、测试和数据验证，应用模板的维 护。
7.3.6系统运行维护
目标数据维护 元数据维护