第五讲-CRM中的数据分析

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2．数据仓库的含义
目前，对于数据仓库的概念，权威的定义是“数据仓库是 在企业管理和决策中面向主题的、集成的、时变的、不可 修改的数据集合”。
3．建立数据仓库的目的
建立数据仓库并不是要取代原有的运作数据库系统，而是 为了将企业多年来已经收集到的数据按统一、一致的企业 级视图组织、存储，对这些数据进行分析，从中得出有关 企业经营状况、客户需求、对手情况、发展趋势等有用信 息，帮助企业及时、准确地做出相应决策。
中国 美国 手机 电脑
图8-3 三维立方体切块（Slice）
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旋 转
旋转即是改变一个报告或面显示的维 方向。例如，旋转可能包含了交换行和列；
或是把某一个行维移到列维中去，或是把一
个横向为时间、纵向为产品的报表旋转成为
横向为产品、纵向为时间的报表。
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客户类型（分销商、咨询者、产品协作者等）；银行帐号、信 贷限额及付款情况；购买过程；与其它竞争对手的联系情况； 忠诚度指数、潜在消费指数；对新产品的倾向
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2. 市场促销性数据 大类信息
促销活动的 类型
详细信息
降价销售、电话促销、业务推广活动、纸媒广告、广播型 广告和Web广告。
行为爱好
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大类信息
详细信息
公司名称、总部及相应机构营业地址、电话、传真；主要联系 人姓名、头衔及联系渠道；关键决策人姓名、头衔及联系渠 道；公司其它部门和办公室；行业标准分类代码及所处行业； 公司基本情况（注册资本、员工数、年销售额、收入及利润 等）
公司基本情况
公司行为情况
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包括促销活动的固定成本和变动成本
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ห้องสมุดไป่ตู้
3. 客户交易数据
大类信息 购买商品类 数据 详细信息 过去购买记录、购买频率和购买数量、购买金额及 金额累计价格、交货要求、产品规格、商品购买 过程及付款方式 售后服务内容、使用后对产品的评价、对服务的评 价、曾有的问题和不满、要求退货记录
商品售后类 数据
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二、客户的隐私及保护 1. 在企业层面保证客户信息安全性
2012年3月15日，据央视3.15晚会报道，招商银行信用卡 中心风险管理部贷款审核员胡XX就曾向作案人出售个人 信息300多份；中国工商银行客户经理曹XX，通过中介向 作案人提供了多达2318份个人信息。向朱凯华出售个人 征信报告、银行卡信息的，还有中国农业银行无锡荣龙支 行员工董某、中国工商银行福州鼓楼支行员工陈某。
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客户号
姓名
时间段
时间
区域段 邮政段
客户号 时间段 产品号 员工号 联系人员 区域编号 机会总额
产品号 产品组
员工号
姓名
联系人标识 姓名
销售机会数据仓库的星形链接
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（2）以保险公司业务为主题来考虑维的构建。
地理维
时间维
地理键 市行政区 邮政区号 小区域 业务地址
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2.使用匿名身份信息 3.尽量使用汇总数据
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三、构建客户数据库
（1）适当超前。 按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考虑预 期客户购买产品的情况和购买后的反应。 （2）设计弹性。 深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定的弹性， 以满足未来变化的需要。 （3）灵活应用。 建立数据库，可先建成一个小而实用的数据库，在管 理客户数据库中获得经验，并对其评价，不断改进。 （4）必要参与。 构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。 一方面使信息采集科学完备；另一方面让数据库的使用 者充分了解设计者的思想。
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4. 数据仓库特征
（1）面向主题（subject－oriented）。 数据仓库的数据组织是围绕主题的。 （2）集成（integrated）。 数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的。 （3）时变（time-variant）。 数据仓库中包含时间元素，它所提供的信息总是与时 间相关联的。 （4）不可修改（nonvolatile）。 其数据相对稳定，极少或根本不更新。
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Customer Relationship Management
主讲： 何瑞卿
Heruiqing-xjtu@163.com
第五讲 CRM中的数据管理

CRM的客户数据 数据仓库技术 数据挖掘技术

数据挖掘技术的应用
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案例：尿布+啤酒=更大的利益
先请大家做个脑力游戏——说出任何尿布和啤酒的联系， 即在什么情况下它们可以相提并论。 请想象这样的一副情景：在一个大的超级市场里面， 人来人往。一角的货架上，尿布和啤酒赫然地摆放在一起出
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三、基于数据仓库的OLAP
1. OLAP基本概念
1)维 维是人们观察数据的特定角度。 2)维的层次 一个维往往具有多个层次，如描述时间维，可以从日 期、月份、季度、年等不同层次来捕述，那么日期、月 份、季度、年等就是时间维的层次；同样，城市、地区、 国家等构成了一个地理维的多个层次。
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客户主题域：
客户基本信息：客户号，姓名，地址，电话。。。。 客户行为信息：客户号，购买频次，最近购买时间，。。。 客户维修信息：客户号，商品号，日期，负责人 … 客户咨询信息：编号，客户号，日期，相关产品 ， …
营销子系统
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销售子系统
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售后子系统
事实数据维 地理键 时间键 部门键 险种键 保额 保费 赔款
时间键 年 季 月 日 时间
部门维 部门键 分公司 办公室 代办处 经办人
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保险种类维 险种键 险种 险别
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保险业务多维数据仓库的星状模型
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2. 雪花模式
维度表 维度表 维度表
事实表
维度表
维度表
维度表
雪花模式结构示意图
和尿布在一起购买的机会是最多的。 谁在当时就能看出这种带来“利益”的联系？其实想到答
案的不是人，是信息技术。具体地说，就是美国沃尔玛超市
的数据仓库。是它，通过集中商店一年多的详细原始交易数 据，利用自动数据挖掘工具对这些数据进行分析，得到了这 个意外的发现。
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点评：
从本例可以看出，CRM运用的成功必须依靠客户数据， 对客户数据进行科学地分析，往往会带来意想不到的 商机：对客户数据进行初级处理，可以完成基本业务 过程；对数据进行高级处理(如数据挖掘)，可以提供 企业决策支持，促进销售，保持消费群体的稳定。所 以说，客户数据是整个CRM运用的灵魂，本章内容就是 以客户数据管理与分析为主。
售。而且，尿布和啤酒的销售量双双增加。
这是上个世纪发生在美国沃尔玛连锁超市的真实事件， 而且也许是将尿布和啤酒最好地联系起来的方法，因为它甚 至符合了今天正在流行的“双赢”原理。
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原来，美国的太太经常嘱咐他们的丈夫下班以后为小孩
购买尿布，而丈夫们在买尿布以后又顺手带回了啤酒。啤酒

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营销子系统:
客户特征（类别号，收入水平，交易期限，客户价值， … ） 客户行为（客户号，购买频次，最近购买时间，。。。） 营业推广（编号，推广方式，成本，日期，客户。。。。） 维修次数、客户特
征与客户忠诚度之 销售子系统： 间具有什么样的关 客户（客户号，姓名，地址，电话， …） 系？ 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ） 售后服务子系统： 咨询单（编号，客户号，日期，相关产品 … ） 维修单（编号，客户号，商品号，日期，负责人 … ）
对促销活动的 这方面的题材很多，依据厂家促销活动组织形式，如寄明 描述 信片的颜色、业务推广人员的性别、礼品发放形式等。 促销媒体 促销时间 电视、报纸、广播、网络等。 进行促销活动的日期，包括年、月、日，有时甚至要细致 到时刻
市场促销活动 对该活动的目标客户的简单说明，以及为什么采取这样的 的意图 促销活动，例如，为什么要选择这样的颜色或者背景音 乐 成本信息
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第一节CRM的客户数据
一、客户数据的类型
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1．直接渠道 （1）在市场调查中获取客户数据
（2）在营销活动中获取客户数据 （3）在服务过程中获取客户数据 （4）通过博览会、展销会、洽谈会等获取客户数据 （5）网站和呼叫中心是收集客户数据的新渠道 （6）从客户投诉中收集
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OLAP的分析方法
切 片
选定多维数组的一个二维子集的方法叫做切片， 即选定多维数组（维1，维2，„„，维n，变量）中 的两个维：维I 和维J，在这两个维上取某一区间或 任意维成员，而将其余的维都取定一个维成员，则
得到的就是多维数组在维I和j上一个二维子集，称
这个二维子集为多维数在维I和维J上的一个切片， 表示为；（维I，维j，变量）。
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2．间接渠道
（1）各种媒介 （2）工商行政管理部门及驻外机构 （3）国内外金融机构及其分支机构 （4）国内外咨询公司及市场研究公司 （5）从已建立客户数据库的公司租用或购买 （6）其他渠道
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第一节CRM的客户数据
1. 客户描述性数据
大类信息
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整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构， 具体由下图表示。
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二、数据仓库的多维模型
1. 星型模式
维度表
维度表
事实表
维度表 维度表
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（1）以销售机会作为一个主题，可以同其他几个维表组 成一个星状的关系结构。
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详细信息
姓名、地址、性别、出生年月、电话、受教育水平、 工作类型、收入水平、婚姻状况、家庭成员情况 信用卡号和信贷限额、钱包份额、潜在消耗指数、客户类型 （现有客户、潜在客户、流失客户） 生活方式、特殊爱好、对企业产品和服务的偏好、对问卷和 促销活动的反应、其他产品偏好、试用新产品的倾向
基本情况
信用情况
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(1)维成员。维的一个取值称为该维的一个维成员。如 果一个维是多层次的，那么，该维的维成员是在不同维层 次的取值的组合。 (2)多维数组。一个多维数组可以表示为：(维1，维 2，…，维n，变量)。例如，日用品销售数据是按时间、地 区和销售渠道组织起来的三维立方体，加上变量"销售额”， 就组成了一个多维数组(地区，时间，销售渠道，销售额)。 (3)数据单元。多维数组的取值称为数据单元。
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例如，选定多维数组(地区，时间，产品，销售
额)中的地区维与产品维，在另外一维：时间维，选取
一个维成员(如“2006年1月”)，就得到了多维数组 (地区，时间，产品，销售额)在产品和地区两维上的 一个切片(客户，地区，销售额)。这个切片表示2006 年1月各地区、各产品的销售情况。
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产品销售 情况 时间维
选定两个维：产品维和地区维
2006.1 产 品 销售情况
产 品 维
数据切片
产 品 维
地区维 地区维
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切 块
选定多维数的一个三维子集的方法称切块。即选定 多维数组（维1，维2，……，维n，变量）中的三个维： 维I、维j和维r，在这三个维上取某一区间或任意的维成 员，而将其余的维都取定一个维成员，则得到的就是多 维数组在维I、维j和维r上一个三维子集，我们称这个三 维子集为多维数组在维I、维j和r上的一个切块，表示为： （维I，维j，维r，变量）。切块与切片的作用与目的是 相似的。
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第二节数据仓库技术 一、数据仓库概述
1. 从数据库到数据仓库
传统的数据库技术由于其高效的数据存储与查询技术， 支持了综合型管理信息系统的广泛应用。然而这些数 据库主要适应于业务处理的需要，不能提供从全局视 图对企业数据进行深入分析和挖掘。 响应时间要求短 某些业务功能数据对决策分析无关紧要 客户信息被割裂在各个不同系统中 以二维表格存储，无法进行多视角分析
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旋转 前的 有关 数据 描述