客户管理系统 CRM的数据管理与分析

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1．客户数据是进行客户分级的依据 2．客户数据是开展企业决策的基础 3．客户数据是加强客户互动的指南 4．客户数据是达到客户满意的要求
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6.2.1客户数据的收集渠道 6.2.2客户数据的整理 6.2.3客户数据库及其建立 6.2.4客户数据库在CRM中的重要作用
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• 1． 运用客户数据库可以对客户开展一对一的营销 • 2． 运用客户数据库，可以实现客户服务及管理的自 动化 • 3．运用客户数据库，可以实现对客户的动态管理 • 4． 客户数据库能为企业深入分析客户提供帮助，并 指导客户关系的努力方向
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– 6.3.1数据仓库基本知识介绍 – 6.3.2 CRM中数据仓库的建立方法 – 6.3.3 CRM中数据仓库的应用介绍
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• 3．建立客户数据库的注意事项 • （1）按照预测所需的信息量，尽可能多地考虑客户购买产 品的情况和购买后的反应。 • （2）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）不需要因谋求建立一个详细完备的数据库而推迟建成 时间，可先建成一个小而实用的数据库，并对其评价获得 经验，然后再不断改进。 • （4）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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6.1.1客户数据的类型划分 6.1.2客户数据的质量保证 6.1.3客户数据的重要性 6.1.4从客户数据到客户信息与客户知 识
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1．客户数据质量的重要性 2．高质量数据的评判标准 （1）数据的准确性。 （2）数据的有效性。 （3）数据的时效性。 （4）数据的完备性。 另外，客户数据既要符合逻辑，又不能冗余。逻辑性 主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确；同时客户 数据中要避免不必要的冗余（如客户出生日期和年龄 同步采集）。
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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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• 一般而言，客户信息处理有三个步骤。 • 首先是把从多渠道集成平台获得的数据进行一些基本 的校验，去除有明显错误的数据。 • 第二个步骤是结构化。 • 第三个步骤是进行数据的使用和分析。数据使用指的 是企业的内部人员以一种可预测
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1．CRM中的数据仓库的逻辑结构
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• 2．CRM中数据仓库建设的基本步骤 • 企业数据仓库的建设通常按照快速原型法予以实施，包括 确定范围、环境评估、分析、设计、开发、测试和运行等 几个阶段，是一个在原型的基础上不断迭代的过程。 • 数据仓库系统的建设不可能一蹴而就，它是一个不断建立、 完善、健全的过程。这个过程是随着业务量、业务范围和 客户的不断发展而发展的，其成长的速度非常之快，同时 随着业务的发展，数据仓库的价值也将随之增长。世界商 业零售帝国沃尔玛举世无双的庞大数据仓库系统，据说目 前其容量已达到PB数量极（1PB=1024TB； 1TB=1024GB），这也正是其数据仓库价值所在。
CRM的数据管理与分析
沃尔玛公司发现“啤酒+尿布”的故事 (内容详见教材)
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，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。
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熟悉客户数据的内容与类型划分 理解客户数据的质量及其重要性 了解客户信息、客户知识的含义 掌握客户数据收集、处理与应用 了解CRM中客户数据库的作用 了解数据仓库在CRM中的应用 了解数据挖掘在CRM中的应用
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6.1客户数据及其重要性 6.2客户数据的处理、分析与应用 6.3数据仓库及其在CRM中的应用 6.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍 案例讨论题 本章小结 思考与实践
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二、实践题 • 1．社会调查题
• 自己通过社会关系，联系相关企业，了解其客户档案数据库的建设情况。
• 2．方案设计题
• 选择某一特定类型的企业，利用Excel或者Access软件，为其设计一个客 户数据库。
• 3．案例调查题
• 通过网络搜索、文献阅读、实地调研等方法，了解并撰写有关以下主题 的应用案例。 • （1）客户档案数据库的应用 （2）数据仓库技术的应用 （3）数据挖 掘技术的应用
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• 3．从数据库系统到数据仓库 • 数据仓库来源于数据库系统，是在原来存储数据库的基础 上Βιβλιοθήκη Baidu合而成的。但数据仓库并非是一个仅仅存储数据的简 单信息库，因为它与传统数据库存在差别。 • 4．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，建立 数据仓库的目的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、准确地把握机会， 以求在激烈的竞争中获得更大的利益。
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• 1．数据挖掘的含义 • 简单地说，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。对于企业而言，数据挖 掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预 测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因 素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞 争位置的目的。 • 2．数据挖掘的基本应用 • 主要包括六种，分别是分类、估值、预测、确定关联规则、 聚类、描述和可视化。
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• 本章首先介绍了客户数据的基本知识，包括客户数据 的类型、质量标准、重要性，以及从客户数据到客户 信息、客户知识的转化流程；然后介绍了对客户数据 进行处理、分析和应用的相关知识，包括客户数据的 收集渠道、客户数据的整理、客户数据库的建立及其 在CRM中的应用；最后本章浅谈了数据仓库和数据挖 掘的基本知识及其在CRM中的应用。 • 通过本章学习，读者应充分认识数据管理和分析在 CRM中的主要作用，养成重视客户档案数据库的习惯； 同时要基本理解数据仓库和数据挖掘技术的在CRM中 的应用。
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一、思考题
1．客户数据可以如何进行类型划分? 每类数据各有什么特点？ 2．客户管理中的数据必须具有好的质量。请问：高质量的客户数据应满足哪 些要求？ 3．请举例说明客户数据在客户关系管理中的重要作用。 4．请举例说明客户数据的主要收集渠道。 5．客户数据库具有什么特点和作用？在建立客户数据库时需要注意哪些基本 原则？ 6．什么是数据仓库技术？它有什么作用？在CRM中有那些主要应用？ 7．什么是数据挖掘技术？它有什么作用？在CRM中有那些主要应用？
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1．CRM客户行为分析 (1)客户理解。 (2)行为规律分析。 (3)组间交叉分析。 2．重点客户发现 3．性能评估
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– 6.4.1数据挖掘基本知识介绍 – 6.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程 – 6.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍
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案例6-1 亚马逊利用客户数据库 为客户简化交易手续和推荐书目 （详细内容参见教材）
案例讨论题 • 1．请分析亚马逊书店是如何利用客户数据库，以便推荐书目进而实现交 叉销售的。 • 2．本例中可以看出，亚马逊书店之所以成功，其中一个主要原因就是— —非常重视客户体验，并尽力精简用户操作流程。那么，对于CRM在电 子商务中的重要性，你如何认识? • 3．我国的网上书店（例如当当网、卓越网），在简化客户交易手续方面 都做了哪些具体工作？请自己进行实际调研，然后进行相关内容的总结。
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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）在终端收集客户数据 （5）通过博览会、展销会、洽谈会等获取客户数据 （6）网站和呼叫中心是收集客户数据的新渠道 （7）从客户投诉中收集
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• 1．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、与时 间相关的、不可修改的数据集合”。 • 2. 数据仓库的特点 • （1）面向主题 • （2）集成的数据 • （3）数据不可更新 • （4）数据随时间不断变化
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案例6-2 美国第一银行： 借助数据仓库系统支持“如您所愿” （详细内容参见教材）
案例讨论题 • 1．你如何看待美国第一银行的“ICARE”和“At Your Request”的客户 服务理念？ • 2．美国第一银行数据仓库系统是如何支持其“At Your Request”(如您所 愿)服务的? • 3．本例中美国第一银行的客户服务理念观念，对我国银行业的启示有哪 些?
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案例6-3 天津联通利用SAS数据挖掘技术实现精细营销（详细 内容参见教材）
案例讨论题 • 1．在本案例中，天津联通为什么要考虑采用数据挖掘技术对客户数据进 行分析？ • 2．天津联通为什么选择了SAS公司？SAS公司的方案对于天津联通带来 了什么好处？ • 3．本例中天津联通利用SAS数据挖掘技术实现了精细营销，对此你受到 了什么启发？
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在CRM中，数据挖掘可以应用在以下几个方面： (1)客户特征多维分析。 (2)客户行为分析。 (3)客户流失分析。 (4)销售分析与销售预期。 (5)交叉销售。 (6)客户细分。 (7)客户获取。 (8)客户盈利能力分析。 (9)风险评估和防止诈骗。
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1．客户数据库的特点 （1）动态整合客户数据管理和查询系统。 （2）基于数据库支持的客户关系格式或结构系统。 (3)基于数据库支持的忠诚客户识别系统 （4）基于数据库支持的客户购买行为参考系统。 （5）个性化服务。
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2．客户数据库的内容
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• 3．数据挖掘的一般过程
4．实施数据挖掘的人员配备 （1）业务分析人员。 （2）数据分析人员。 （3）领域专家。 （4）决策制定人员。评估业务方案和批准解决方案。 （5）数据管理人员。
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1．定义商业问题 2．建立营销数据库 3．探索数据 4．准备数据 5．建立模型 6．评价模型 7．将数据挖掘运用到CRM方案中