[摘 要] 作為一種以客戶為中心的、先進的企業管理理念和軟件系統,CRM的地位日漸突出,數據倉庫技術在CRM中的良好應用,將極大地促進CRM體系的完善和發展,通過對相關決策問題的定性和定量的分析,為企業決策支持提供依據。
[關鍵詞] 數據倉庫 客戶關系管理 信息技術
一、客戶關系管理概述
客戶關系管理(Customer relationship Management,CRM)是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制,它實施于企業的市場營銷、銷售、服務與技術支持等與客戶相關的領域。CRM的目標為:一方面過提供更快速和周到的優質服務吸引和保持更多的客戶,另一方面通過對業務流程的全面管理來降低企業的成本。
CRM既是一種先進的、以客戶為中心的企業管理理念和商業運作模式,也是一種以信息技術為手段、有效提高企業收益、客戶滿意度的具體軟件和實現方法。企業通過利用 CRM系統能夠搜集、跟蹤和分析每一個客戶的信息,使企業與客戶的關系及企業利潤得到最優化。
二、數據倉庫技術
1.數據倉庫的概念
隨著信息技術的發展,數據倉庫技術被提出來解決管理決策中存在的問題。1996年,數據倉庫領域的權威W.H.Inmon對數據倉庫做的定義為:面向主題的、集成的、非易失的、是隨時間變化的數據集合,用來支持管理決策。
2.數據倉庫的功能
(1)數據的收集。數據倉庫系統需要將異構的數據源轉換成數據倉庫系統支持的數據格式。包括過濾無效數據、填補缺省值、消除數據間的不一致性等。轉換完成之后,根據需要,可以對數據進行進一步的處理,生成更加綜合的數據,直接供決策分析使用。
(2)數據倉庫的管理。對數據倉庫中大量元數據進行有效的維護和管理。包括載入新數據;監控數據源、捕捉更新的數據,保證數據源和數據倉庫中數據的一致性;清除或轉儲老化的數據等。
(3)數據的訪問。能夠方便瀏覽數據倉庫中的數據,對于多維數據,能夠進行分片和分塊,可以使用各種工具和分析手段對數據進行綜合分析。
3.聯機分析處理技術
聯機分析處理(Online Analytical Processing,OLAP)側重的對于數據倉庫中的數據分析,并將其轉換成輔助決策信息。OLAP的一個重要特點是多維數據分析,這與數據倉庫的多維數據組織正好形成相互結合、相互補充的關系。以數據倉庫和OLAP相結合建立的輔助決策系統是決策支持系統的新形式。能夠對數據表進行向下鉆取、向上鉆取、跨越鉆取、切片和切塊等操作,便于使用者從不同角度提取有關數據。此外OLAP技術還能夠利用分析過程對數據進行深入分析和加工。
三、數據倉庫技術在客戶關系管理中的應用分析
1.數據倉庫在CRM中的作用
數據倉庫在客戶關系管理中起著重要的作用。首先,數據倉庫將客戶行為數據和其他相關的客戶數據進行集成,為市場分析提供依據。其次,數據倉庫將對客戶行為的分析以OLAP、報表等形式傳遞給決策者,決策者利用這些分析結果,制定準確、有效的市場策略。最后,數據倉庫將客戶的市場機會的反應行為,集中到數據倉庫中,作為評價市場策略的依據。
2.CRM 數據倉庫系統的功能分析
(1)降低管理成本。數據倉庫的應用使得數據的統一、規范管理成為可能。同時,數據倉庫提供了快速、準確的查詢工具,這可以大大降低企業的管理成本。
(2)增加競爭優勢。企業通過歷史數據分析市場變化趨勢,可以及時改變產品策略已適應客戶需要,這有助于搶占先機,鞏固并增強企業的競爭優勢。
(3)保留客戶。目前保留客戶也成就了市場競爭的一個主要內容。因此,要通過數據倉庫技術,分析出最具價值的客戶,并針對這些客戶制定相應的客戶保留政策。
3.構造CRM數據倉庫需要注意的問題
(1)客戶數據的集成。客戶數據倉庫需要把企業內外部的客戶數據集成起來,從不同的信息源中對客戶進行分析、識別,并尋求這些客戶間的相互關系。就客戶數據集成來講,企業需要對客戶進行匹配和合并的能力,因此,在客戶數據倉庫的建設過程中,要求數據倉庫具有集成客戶數據信息的功能。
針對數據的主要來源,我們需要將客戶信息、客戶行為、生產系統和其他相關數據等通過抽取、轉換和裝載,形成數據倉庫,并通過OLAP和報表,將客戶的整體行為分析和企業運營分析等傳遞給數據倉庫用戶。
(2)確保客戶信息的準確性。由于獲取客戶信息有多種不同渠道和方式,得到的客戶信息的質量很難得到保證,因此,在客戶提供的信息中,迅速整理出高質量的信息也是對客戶數據倉庫建設的一項基本要求。
(3)數據及時更新。由于客戶數據倉庫的記錄并不是及時添加的,而是成批加入的。為了減少工作量,提高工作效率,比較合理的做法是,在保留已有的數據的基礎上,每次更新時都加入新的數據。
四、結語
數據倉庫技術的良好運用,將對客戶關系管理系統產生深遠的影響,將有效地增強客戶滿意度和忠誠度,使企業與客戶的關系及企業利潤得到最優化。
參考文獻:
[1]李志剛:客戶關系管理理論與研究[M].北京:機械工業出版社,2006.9
[2]彭木根:數據倉庫技術與實現[M].北京:電子工業出版社, 2002.9