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从客户资源中淘金

发布时间:2020-07-21 18:39:55 阅读: 来源:大鹏卡槽厂家

基于数据仓库的CRM

目前,国内市场的主流CRM方案分别来自Siebel、Oracle、IBM、Onyx、艾克国际、Applix、开思等公司,其中大部分是舶来品。它们的市场定位与产品功能的提供都有很大不同,但相同的是,它们中的大部分都使用了数据仓库。数据仓库的优势是可以从不同的数据源收集数据,并能对这些数据进行整合和统计,形成一个中心数据集,从而既能保持数据的一致性,又易于用户访问。 数据仓库系统一般包括三层结构:数据获取层、数据存储层、数据输出层。数据获取层通常采用弱耦合方式与业务系统数据库相连,通过对业务系统数据进行抽取、转换和加载后,导入数据仓库;数据存储层完成对数据仓库系统中数据的存储和管理,为了便于对海量数据的管理,总是把数据以一定的规则组织起来,如何从逻辑和物理上去组织数据,是数据仓库建设的重要步骤;数据的输出层与OLAP服务器、数据挖掘服务器相连,对数据仓库中的数据进行多维分析和挖掘。 三个层次简单明了,但在实际实施时,却需要应用数据挖掘、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术,以及统计学、决策科学、计算机科学等方面专业人才的密切合作,才能从数据仓库的海量数据中淘出所需要的“金”。基于数据仓库的CRM体系结构如图所示。 数据仓库在CRM中的作用● 客户群体的分类和聚类 企业的客户千差万别,但是必定存在一群客户在行为模式上的相似性。CRM系统通过对数据仓库的分类和聚类分析,可以发现群体客户的行为规律。按照客户行为划分为不同的群体,这是CRM中的一个重要组成部分,即行为分组。 ● 客户价值分析 进行了客户群体划分之后,企业还必须知道各个群体对企业的贡献率如何。根据“二八原则”我们知道,银行业20%的客户创造了80%的价值。要对这20%的客户实施最优质的服务,其前提是发现这20%的重点客户。重点客户的发现通常是由一系列数据处理、转换过程以及数据挖掘来实现。如通过分析客户对产品的应用频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度;通过对交易数据的详细分析来鉴别哪些是银行希望保持的客户。 ● 客户行为分析 找到重点客户之后,银行就该着眼于如何为他们服务。这就需要进行客户行为分析,发现客户的行为偏好。客户行为分析又分为整体行为分析和群体行为分析。整体行为分析用来发现企业现有客户的行为规律。同时,通过对不同客户群组之间的交叉分析,企业可以发现客户群体间的变化规律,并可通过数据仓库的数据清洁与集中过程,将客户对市场的反馈自动输入到数据仓库中。通过对客户的理解和客户行为规律的发现,企业可以制定相应的市场策略。 ● 客户的中间业务需求分析 银行作为社会交易活动的中介,存储了大量客户交易信息,CRM系统通过对客户的收入水平、消费习惯、购买物种等指标分析,可以得知客户的潜在需求。同时银行作为一个金融机构经常与厂商打交道,又掌握了大量厂商信息。所以银行可以作为厂商和消费者之间的中介,与厂商联手,在掌握消费者需求的基础上,发展中间业务,更好地为客户服务。 ● 优化资源配置,降低经营风险 通过分析客户的账户分布状况、账面金额、对不同银行产品的利用、资金流动等情况可以分析金融网络的利用率、效率和客户行为。例如分析每天的现金流入、流出状况以及引起变化的原因,以便及时调动资金,更好地安排网点服务和资金头寸管理。同时还可以发现一些异常行为,防止金融犯罪等经营风险。 在数据仓库提供的上述功能的基础之上,CRM可以在实施阶段通过收集客户信息,建立数据模型,设计和创建CRM数据仓库,分析客户信息,实现个性化服务。计算机世界网()

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