CRM中的數(shù)據管理培訓課件

1客戶關系管理第六章CRM中的數(shù)據管理CRM的客戶數(shù)據數(shù)據倉庫技術數(shù)據挖掘技術數(shù)據挖掘技術的應用

2客戶關系管理第一節(jié)CRM的客戶數(shù)據一、客戶數(shù)據的類型圖6-1客戶數(shù)據分類3客戶關系管理客戶描述性數(shù)據大類信息詳細信息基本情況姓名、地址、性別、出生年月、電話、受教育水平、工作類型、收入水平、婚姻狀況、家庭成員情況信用情況信用卡號和信貸限額、忠誠度指數(shù)（與公司交易占總花費的比例）、潛在消耗指數(shù)、客戶類型（現(xiàn)有客戶、潛在客戶、流失客戶）行為愛好生活方式、特殊愛好、對企業(yè)產品和服務的偏好、對問卷和促銷活動的反應、其他產品偏好、試用新產品的傾向表6.1個人客戶信息模型4客戶關系管理大類信息詳細信息

公司基本情況公司名稱、總部及相應機構營業(yè)地址、電話、傳真；主要聯(lián)系人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道；關鍵決策人姓名、頭銜及聯(lián)系渠道；公司其它部門和辦公室；行業(yè)標準分類代碼及所處行業(yè)；公司基本情況（注冊資本、員工數(shù)、年銷售額、收入及利潤等）公司行為情況客戶類型（分銷商、咨詢者、產品協(xié)作者等）；銀行帳號、信貸限額及付款情況；購買過程；與其它競爭對手的聯(lián)系情況；忠誠度指數(shù)、潛在消費指數(shù)；對新產品的傾向表6.2團體客戶信息模型5客戶關系管理市場促銷性數(shù)據大類信息詳細信息促銷活動的類型降價銷售、電話促銷、業(yè)務推廣活動、紙媒廣告、廣播型廣告和Web廣告。對促銷活動的描述這方面的題材很多，依據廠家促銷活動組織形式，如寄明信片的顏色、業(yè)務推廣人員的性別、禮品發(fā)放形式等。促銷媒體電視、報紙、廣播、網絡等。促銷時間進行促銷活動的日期，包括年、月、日，有時甚至要細致到時刻市場促銷活動的意圖對該活動的目標客戶的簡單說明，以及為什么采取這樣的促銷活動，例如，為什么要選擇這樣的顏色或者背景音樂成本信息包括促銷活動的固定成本和變動成本6客戶關系管理大類信息詳細信息購買商品類數(shù)據過去購買記錄、購買頻率和購買數(shù)量、購買金額及金額累計價格、交貨要求、產品規(guī)格、商品購買過程及付款方式商品售后類數(shù)據售后服務內容、使用后對產品的評價、對服務的評價、曾有的問題和不滿、要求退貨記錄市場促銷性數(shù)據表6.4客戶交易型數(shù)據模型7客戶關系管理二、客戶數(shù)據的采集客戶數(shù)據的來源圖6-2多渠道客戶數(shù)據收集平臺8客戶關系管理客戶數(shù)據信息處理(1)基本的校驗。(2)結構化。(3)數(shù)據的分析和使用9客戶關系管理一、客戶的隱私問題及保護措施使用匿名身份信息圖6-3保護客戶隱私的匿名體系結構10客戶關系管理盡量使用匯總數(shù)據信息只用于市場定位或評估盡可能不合并數(shù)據源11客戶關系管理四、客戶數(shù)據庫的建立客戶數(shù)據庫的特點（1）動態(tài)的、整合的顧客數(shù)據管理和查詢系統(tǒng)。（2）基于數(shù)據庫支持的顧客關系格式或結構系統(tǒng)。（3）基于數(shù)據庫支持的忠誠顧客識別系統(tǒng)。（4）基于數(shù)據庫支持的顧客購買行為參考系統(tǒng)。（5）個性化服務。12客戶關系管理構建客戶數(shù)據庫（1）按照可預見未來所需的信息量，盡可能多地考慮預期客戶購買產品的情況和購買后的反應。（2）深入策劃客戶數(shù)據庫的組成部分，應保留一定的彈性，以滿足未來變化的需要。（3）建立數(shù)據庫，可先建成一個小而實用的數(shù)據庫，在管理客戶數(shù)據庫中獲得經驗，并對其評價，不斷改進。（4）構建客戶數(shù)據庫時，讓盡可能多的部門和人員參與。一方面使信息采集科學完備；另一方面讓數(shù)據庫的使用者充分了解設計者的思想。13客戶關系管理第二節(jié)數(shù)據倉庫技術一、數(shù)據倉庫概述從數(shù)據庫到數(shù)據倉庫圖6.4數(shù)據倉庫體系化環(huán)境14客戶關系管理數(shù)據倉庫定義“數(shù)據倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數(shù)據集合”。（1）面向主題（subject－oriented）。數(shù)據倉庫通常圍繞一些主題。（2）集成（integrated）。數(shù)據倉庫通常是結合多個異種數(shù)據源構成的。（3）時變（time-variant）。數(shù)據倉庫中包含時間元素，它所提供的信息總是與時間相關聯(lián)的。（4）不可修改（nonvolatile）。其數(shù)據相對穩(wěn)定，極少或根本不更新。15客戶關系管理數(shù)據倉庫的類型（1）企業(yè)數(shù)據倉庫（EDW）。（2）操作型數(shù)據庫（ODS）。（3）數(shù)據集市（DataMart）。數(shù)據倉庫的技術與傳統(tǒng)數(shù)據庫的比較（1）數(shù)據的抽取。（2）數(shù)據的存儲和管理。（3）數(shù)據的展現(xiàn)。聯(lián)機事務處理(OLTP)

聯(lián)機事務處理（On－LineTransactionProcessing，OLTP）是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫的核心應用，主要執(zhí)行基本的插入、刪除等聯(lián)機事務和查詢處理，其基本任務就是及時、安全地將當前事務所產生的記錄保存下來。16客戶關系管理數(shù)據倉庫的體系結構圖6.5數(shù)據倉庫基本體系結構17客戶關系管理二、數(shù)據倉庫的實施數(shù)據倉庫的開發(fā)流程（1）啟動工程。（2）建立技術環(huán)境。（3）確定主題進行倉庫結構設計。（4）數(shù)據倉庫的物理庫設計。（5）數(shù)據抽取、精練、分布。（6）對數(shù)據倉庫的OLAP訪問。（7）數(shù)據倉庫的管理。18客戶關系管理實施數(shù)據倉庫應注意的問題（1）與傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)不同，數(shù)據倉庫是面向管理決策層應用的，必須有系統(tǒng)自身的最終用戶——企業(yè)決策層的參與。（2）由于數(shù)據倉庫的訪問和查詢往往能夠通過工具來提供，因此數(shù)據倉庫的功能取決于系統(tǒng)的規(guī)劃和設計。（3）在對待原始數(shù)據不拘泥于業(yè)務系統(tǒng)的現(xiàn)狀。（4）數(shù)據的抽取、轉換和裝載在系統(tǒng)實施過程中建議由專門小組或人員負責數(shù)據抽取的工作，將其納入統(tǒng)一的管理和設計。（5）數(shù)據倉庫的強項在于提供聯(lián)機的業(yè)務分析手段，才使管理人員實時了解企業(yè)和市場的動態(tài)。（6）系統(tǒng)的實施需要明確的計劃和時間表。19客戶關系管理三、多維數(shù)據倉庫中度量的建模星型模式圖6.6星型模式結構示意圖20客戶關系管理（1）以銷售機會作為一個主題，可以同其他幾個維表組成一個星狀的關系結構。圖6.6星型模式結構示意圖21客戶關系管理客戶號姓名時間段時間區(qū)域段郵政段客戶號姓名時間段員工號區(qū)域編號機會總額姓名產品號聯(lián)系人員產品號產品組員工號聯(lián)系人標識圖6.8銷售機會數(shù)據倉庫的星形鏈接22客戶關系管理（2）以保險公司業(yè)務為主題來考慮維的構建。市行政區(qū)郵政區(qū)號小區(qū)域業(yè)務地址地理鍵時間鍵部門鍵險種鍵地理指針保額保費賠款年季月日時間分公司辦公室代辦處經辦人部門鍵時間鍵險種險別險種鍵地理鍵地理維時間維部門維保險種類維事實數(shù)據維圖6.9保險業(yè)務多維數(shù)據倉庫的星狀模型23客戶關系管理雪花模式事實表維度表維度表維度表維度表維度表維度表圖6.10雪花模式結構示意圖24客戶關系管理四、數(shù)據倉庫的執(zhí)行策略數(shù)據集市(Datamart)

數(shù)據集市是一個針對某個主題的經過預統(tǒng)計處理的部門級分析數(shù)據庫，如銷售數(shù)據集市、營銷數(shù)據集市、庫存集市和財務集市等。元數(shù)據(Metadata)

元數(shù)據為數(shù)據中的數(shù)據，即描述數(shù)據的數(shù)據。數(shù)據倉庫的執(zhí)行策略25客戶關系管理（1）自上而下模式。OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據倉庫數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據集市圖6.11自上而下模式26客戶關系管理OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據倉庫數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據集市用戶用戶用戶圖6-12有反饋的自上而下模式27客戶關系管理（2）自下而上模式。OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據倉庫圖6.14有反饋的自下而上模式28客戶關系管理（3）平行開發(fā)模式。OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據集市數(shù)據倉庫數(shù)據模型數(shù)據倉庫圖6-17平行開發(fā)模式29客戶關系管理圖6-18有反饋的平行開發(fā)模式OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據倉庫數(shù)據模型數(shù)據倉庫數(shù)據集市客戶數(shù)據集市客戶數(shù)據集市客戶30客戶關系管理數(shù)據倉庫系統(tǒng)的結構元數(shù)據OLTP原始數(shù)據庫數(shù)據倉庫數(shù)據上線凈化聚焦轉換工具層外部數(shù)據數(shù)據集市OLAP工具前端工具用戶數(shù)據倉庫和數(shù)據集市的元數(shù)據圖6.19數(shù)據庫系統(tǒng)結構圖。31客戶關系管理五、聯(lián)機分析處理(OLAP)OLAP支持通過多維的方式對數(shù)據進行分析、查詢和生成報表，其基本功能是對用戶當前及歷史數(shù)據進行分析以輔助領導決策。OLAP支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且可提供直觀易懂的查詢結果。32客戶關系管理第三節(jié)數(shù)據挖掘技術一、數(shù)據挖掘的涵義數(shù)據挖掘的定義（1）技術上的定義。數(shù)據挖掘（DataMining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。（2）商業(yè)角度的定義。數(shù)據挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據庫中的大量業(yè)務數(shù)據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數(shù)據。33客戶關系管理二、數(shù)據挖掘的作用和意義數(shù)據挖掘工具能從龐雜的信息中篩選出有用的數(shù)據，以公正客觀的統(tǒng)計分析快速準確地得知企業(yè)經營的信息，從而找出銷售模式，正確掌握未來的經營動態(tài)。34客戶關系管理三、數(shù)據挖掘的發(fā)展歷程進化階段商業(yè)問題支持技術產品廠家產品特點數(shù)據搜集（60年代）“過去五年中我的總收入是多少？”計算機、磁帶和磁盤IBM，CDC提供歷史性的、靜態(tài)的數(shù)據信息數(shù)據訪問（80年代）“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少？”關系數(shù)據庫（RDBMS），結構化查詢語言（SQL），ODBCOracle、Sybase、Informix、IBM、Microsoft在記錄級提供歷史性的、動態(tài)數(shù)據信息數(shù)據倉庫；決策支持（90年代）“在新英格蘭的分部去年三月的銷售額是多少？波士頓據此可得出什么結論？”聯(lián)機分析處理（OLAP）、多維數(shù)據庫、數(shù)據倉庫Pilot、Comshare、Arbor、Cognos、Microstrategy在各種層次上提供回溯的、動態(tài)的數(shù)據信息數(shù)據挖掘（正在流行）“下個月波士頓的銷售會怎么樣？為什么？”高級算法、多處理器計算機、海量數(shù)據庫Pilot、Lockheed、IBM、SGI、其他初創(chuàng)公司提供預測性的信息表6-4數(shù)據挖掘的進化歷程35客戶關系管理四、數(shù)據挖掘的任務總結規(guī)則挖掘。關聯(lián)規(guī)則挖掘。分類規(guī)則挖掘。群集（聚類）規(guī)則挖掘。預測分析。趨勢分析。偏差分析。36客戶關系管理五、數(shù)據挖掘的基本方法統(tǒng)計分析方法決策樹人工神經網絡（1）前饋式網絡。（2）反饋式網絡。（3）自組織型網絡?；蛩惴ù植诩?lián)機分析處理技術(OLAP）37客戶關系管理六、數(shù)據挖掘方法的應用舉例關聯(lián)規(guī)則挖掘表6-5客戶購物清單記錄號購物清單12345啤酒、尿布、嬰兒爽身粉、面包、雨傘尿布、嬰兒爽身粉啤酒、尿布、牛奶尿布、啤酒、洗衣粉啤酒、牛奶、可樂表6-5客戶購物清單單項統(tǒng)計支持度｛啤酒｝｛尿布｝｛嬰兒爽身粉｝｛牛奶｝0.80.80.40.4表6-6單項統(tǒng)計結果38客戶關系管理雙項統(tǒng)計支持度｛啤酒，尿布｝｛啤酒，牛奶｝｛尿布，嬰兒爽身粉｝0.60.40.4R1：啤酒～尿布，S=0.6，C＝0.6／0.8＝＝0.75R2：尿布～啤酒，S=0.6，C＝0.6／0.8＝＝0.75R3：牛奶～啤酒，S=0.4，C＝0.4／0.4＝＝1R4：啤酒～牛奶，S=0.4，C=0.4／0.8＝＝0.5R5：尿布～爽身粉，S=0.4，C＝0.4／0.8＝＝0.5R6：嬰兒爽身粉～尿布，S=0.4，C=0.4/0.4＝＝l39客戶關系管理分類規(guī)則挖掘舉例（1）先畫出一個訓練數(shù)據庫。姓名ＡＢＣＤＥ性別男女男女男年齡2123212323品德AAAAB平均成績9895909090體育特佳佳特佳特佳特佳得獎量化值9095806060發(fā)表論文22100加權總分9192857070評獎等級1123無表6-8評獎項目訓練數(shù)據40客戶關系管理特征選擇。選擇一個總分評估函數(shù)（又稱為特征函數(shù)）。根據訓練數(shù)據解方程式或迭代調整有效字段的加權值，使得在訓練集中，各記錄的∑PiFi剛好在應評等級的分數(shù)段中。用另一組或多組獨立的測試數(shù)據來測試和修改公式Total＝W。公式Total＝∑PiFi就是從數(shù)據中“挖掘”出來的，其所分類的知識可以推廣使用。41客戶關系管理（2）面向決策樹的分類方法根據訓練數(shù)據計算出各個字段的信息增益。刪除信息增益很小的字段，其余字段按照信息增益從大到小排序，以信息增益最大者為根結點，建立一棵決策樹。從訓練數(shù)據中挖掘出每一個結點的分類門限。應用于大量的學生評獎輔助決策。42客戶關系管理（3）群集（聚類）分析圖6.20散布圖：將恒星依照溫度和亮度來分群43客戶關系管理七、常見數(shù)據挖掘工具軟件介紹DBMiner（1）DBMinerAX2002軟件包用于關聯(lián)關系挖掘，它從大量數(shù)據中挖掘出有價值描述數(shù)據項之間相互聯(lián)系的有關知識。其主要應用領域是挖掘客戶的消費傾向和消費規(guī)律。（2）DBMinerDX2002軟件包采用微分雙方挖掘關系數(shù)據庫和多維數(shù)據庫中的數(shù)據的顯著變化，其主要應用領域是挖掘企業(yè)利潤或其它重要數(shù)據指標隨其它指標的變化規(guī)律。（3）DBMinerSX2002是一個用于對時序數(shù)據和序列數(shù)據進行挖掘的工具包，它主要用于挖掘企業(yè)經營數(shù)據的趨勢分析。IntelligentMinerSASEnterpriseMiner44客戶關系管理第四節(jié)數(shù)據挖掘技術的應用一、數(shù)據挖掘客戶關系管理中的應用客戶的細分圖6-1客戶數(shù)據分類所有客戶年輕年老運動員非運動員段1段3段245客戶關系管理2.客戶的盈利能力分析

CPV=PB/PS