［課前導讀］數據是客戶關系管理軟件中最核心的內容，不僅業務的操作建立在數據的基礎上，對業務的預測和關聯分析、甚至商業智能的知識均來源于對數據的管理。數據挖掘和數據倉庫是數據管理的高級技術工具，數據倉庫構建標準格式的數據源，數據挖掘從大量數據中尋找隱藏的信息，如趨勢、特征及相關性的過程，也就是從數據中挖掘信息或知識。第6章CRM中的數據管理1客戶是企業競爭的基礎，而客戶數據是CRM系統的靈魂，對數據的處理和分析是CRM的主要任務和功能。在客戶數據庫中，收集和管理包括商品、客戶和潛在客戶等表示客戶“基本狀態”的信息，幫助企業完成消費者分析，確定目標市場，進行銷售管理，并跟蹤市場產品銷售狀況。本節將從客戶數據的類型和隱私管理方面理解客戶數據的內涵。6.1CRM的客戶數據2CRM的客戶信息一般從銷售過程、客服過程、業務推廣過程或其他多種形式獲得。從商業活動行為的需要來看，有一個對客戶了解、針對性促銷、產生交易的過程（如圖6.1所示），行為過程產生了不同的數據類型，據此把客戶數據分為3類。1）客戶描述性數據2）市場促銷性數據6.1.1客戶數據的類型3圖6.1客戶數據分類45673）客戶交易數據8在企業的信息化過程中，越來越多的企業數據管理作為重要的工作內容，而客戶數據的采集則是最重要的第一步。這一個階段主要的目標就是要保證客戶數據的準確、及時，如果數據質量無法保證，后續的數據處理和分析則往往達不到預期的效果。因此，首先需要找到可靠的客戶數據來源，并對數據進行初步的分析處理，以便為后續的數據挖掘工作打下基礎。6.1.2客戶數據的采集9圖6.2多渠道客戶數據收集平臺10Elensys是馬薩諸諸塞州的一家家直銷公司，，CVS是當當地一家藥店店，并對病人人診斷治療，，公司和藥店店有合作關系系，由Elensys公公司向消費者者推銷新藥，，CVS公司司提供一定病病人數據。1982年，，病人對此的的不滿情緒爆爆發，紛紛指指責CVS藥藥店的行為破破壞了消費者者醫療記錄的的隱私，最后后以公司與藥藥店合作終止止為句號。1）使用匿名名身份信息2）盡量使用用匯總數據客客戶的隱隱私問題及保保護措施11圖6.3保保護客戶隱隱私的匿名體體系結構123）信息只用用于市場定位位或評估4）盡可能不不合并數據源源在計算機廣泛泛使用之前，，從很多數據據源收集客戶戶數據比在小小范圍內的單單一渠道收集集數據要困難難得多，而要要合并多個數數據源獲得的的數據則幾乎乎不可能。但但由于計算機機和數據庫技技術的發展，，可以很容易易地從多個數數據源收集客客戶數據并按按照客戶進行行合并，從而而得到每個客客戶的完整信信息。這通常常意味著可以以掌握客戶在在產品市場之之外的行為，，并有可能侵侵犯客戶的隱隱私權。13為了保障客戶戶的隱私不被被侵犯，應盡盡可能地不對對客戶數據源源進行合并。。然而站在為為客戶服務的的角度，企業業則需要適當當地整合客戶戶數據。試想想一下，如果果一個客戶同同時接到同一一家公司不同同產品的營銷銷員的兩個服服務電話會是是怎么樣的感感覺。為此，，企業需要建建立以客戶為為單位而不是是以產品為單單位的客戶數數據庫，這實實際上需要對對客戶數據進進行適當的整整合，并且企企業需要根據據客戶的購買買行為對客戶戶進行分類，，以便提供個個性化的服務務。1）客戶數據據庫的特點(1)動態的的、整合的顧顧客數據管理理和查詢系統統客客戶數據據庫的建立14(2)基于數數據庫支持的的顧客關系格格式或結構系系統(3)基于數數據庫支持的的忠誠顧客識識別系統(4)基于數數據庫支持的的顧客購買行行為參考系統統(5)個性化化服務2）客戶數據據的分類如圖6.4所所示，客戶數數據按照來源源分為企業內內部數據和企企業外部數據據。15圖6.4企企業數據信信息來源163）客戶數據據信息處理4）構建客戶戶數據庫①按照可預見見未來所需的的信息量，盡盡可能多地考考慮預期客戶戶購買產品的的情況和購買買后的反應。。②深入策劃客客戶數據庫的的組成部分，，應保留一定定的彈性，以以滿足未來變變化的需要。。③建立數據庫庫，不需要因因謀求建立一一個詳細完備備的數據庫而而推遲建成時時間，可先建建成一個小而而實用的數據據庫，在管理理客戶數據庫庫中獲得經驗驗，并對其評評價，不斷改改進。④構建客戶數數據庫時，讓讓盡可能多的的部門和人員員參與。17隨著計算機技技術的廣泛應應用和發展，，人們已不再再滿足于僅僅僅執行簡單的的數據事務操操作，而要求求對現有的數數據進行系統統的組織、理理解、分析和和推理，從而而迅速而準確確地獲取關聯聯信息，為戰戰略決策提供供依據。數據據倉庫就是針針對上述問題題而產生的一一種技術方案案，它是基于于大規模數據據庫的決策支支持系統環境境的核心。6.2數數據倉庫技術術18人們在日常生生活中常常會會遇到這樣的的情況：超市市的經營者希希望將經常被被同時購買的的商品放在一一起，以增加加銷售；銀行行想了解存款款的用戶希望望投資什么樣樣的基金；保保險公司想知知道購買保險險的客戶一般般具有哪些特特征；醫學研研究人員希望望從已有的成成千上萬份病病歷中找出患患某種疾病的的病人的共同同特征，從而而為治愈這種種疾病提供一一些幫助。對對于此類問題題，如果利用用現有信息管管理系統中的的數據分析工工具是無法給給出答案的。。因為無論是是查詢、統計計還是報表，，其處理方式式都是對指定定的數據進行行簡單的數字字處理，而不不能對這些數數據所包含的的內在信息進進行提取。數數據倉庫庫概述191）從數據庫庫到數據倉庫庫圖6.5數數據倉庫體體系化環境202）數據倉庫庫定義3）數據倉庫庫的類型4）數據倉庫庫的技術與傳傳統數據庫的的比較5）聯機事務務處理(OLTP)6）數據倉庫庫的體系結構構IBM、Oracle等等廠商都提出出了自己的數數據倉庫結構構，但嚴格說說來，任何一一個數據倉庫庫結構都是從從一個基本框框架發展而來來，實現時再再根據分析處處理的需要具具體增加一些些部件。其中中斯坦福大學學“WHPS”課題組提提出的一個基基本的數據倉倉庫模型，如如圖6.6所所示。21圖6.6數數據倉庫基基本體系結構構22數據倉庫是一一個解決方案案，而不是一一個可以買到到的產品。不不同企業會有有不同的數據據倉庫，企業業人員往往不不懂如何利用用數據倉庫，，不能發揮其其決策支持的的作用，而數數據倉庫公司司人員又不懂懂業務，不知知道建立哪些些決策主題，，從數據源中中抽取哪些數數據，因此需需要雙方互相相溝通，共同同協商開發數數據倉庫。1）數據倉庫庫的開發流程程2）實施數據據倉庫應注意意的問題數數據倉庫庫的實施23維數據倉庫的的創建所使用用和維護的技技術與傳統數數據倉庫有顯顯著的不同。。傳統數據倉倉庫在處理多多維數據方面面存在著較大大的局限性，，需對其進行行結構和功能能上的擴展，，才能較好地地用在多維決決策分析方面面。1）星型模式式2）雪花模式式多多維數據據倉庫中度量量的建模24圖6.7星星型模式結結構示意圖25圖6.8銷銷售機會數數據倉庫的星星型關系結構構26圖6.9銷銷售機會數數據倉庫的星星型鏈接27圖6.10保保險業務務多維數據倉倉庫的星狀模模型28圖6.11雪雪花模式式結構示意圖圖29數據倉庫的構構建需要將不不同來源的數數據進行集中中、整合，然然后為不同用用戶提供數據據支持，執行行策略指的就就是這些數據據的整合結構構和應用結構構。下面將先先介紹數據倉倉庫中的兩個個概念：數據據集市和元數數據。數據集集市是按照不不同功能對數數據的歸類，，一般與工作作職能相對應應；而元數據據則是對數據據倉庫中的資資源——數據據的描述，是是倉庫中的數數據“藍圖””。1）數據集市市(DataMart)2）元數據(Metadata)3）數據倉庫庫的執行策略略（1）自上而而下模式數數據倉庫庫的執行策略略30圖6.12自自上而下下模式31圖6.13有有反饋的的自上而下模模式32（2）自下而而上模式自下而上模式式（如圖6.14所示））是從構造各各個部門或特特定的企業問問題的數據集集市開始，而而整體性數據據倉庫是建立立在這些數據據集市的基礎礎上。（3）平行開開發模式平行開發模式式（如圖6.16所示））是指在一個個整體性數據據倉庫的數據據模型的指導導下，數據集集市的建立和和整體性數據據倉庫的建立立同步進行。。33圖6.14自自下而上上模式34圖6.15有有反饋的的自下而上模模式35圖6.16平平行開發發模式36圖6.17有有反饋的的平行開發模模式374）數據倉庫庫系統的結構構圖6.18數數據庫系系統結構圖38聯機分析處理理（OnLineAnalyticalProcessing，OLAP）是在1993年由關關系型數據庫庫模型的發明博博士提出的。。OLAP支支持通過多維維的方式對數數據進行分析析、查詢和生生成報表，其其基本功能是是對用戶當前前及歷史數據據進行分析以以輔助領導決決策。OLAP支持復雜雜的分析操作作，側重決策策支持，并且且可提供直觀觀易懂的查詢詢結果。即OLAP應當當提交對共享享的多維信息息的快速分析析，其中包含含5個關鍵特特征：多維。這是OLAP的基基本特征，即即可以提供對對數據的多角角度綜合查詢詢、統計、分分析。聯聯機分析析處理(OLAP)39快速。即即必須以以相當固固定的速速度向用用戶提交交信息，，大多數數查詢應應當在5秒或更更短時間間內提交交給用戶戶。分析。即即可以執執行由應應用程序序開發人人員預定定義或由由用戶特特別定義義的對數數據的查查詢和統統計分析析操作。。共享。即即必須滿滿足在大大量用戶戶間實現現共享秘秘密數據據所必需需的安全全性需求求。信息。即即可以透透明地訪訪問應用用程序所所必需的的、相關關的所有有數據和和信息，，而不受受它所在在的物理理位置的的限制。。406.3數數據據挖掘技技術數據挖掘掘是近年年來隨著著人工智智能和數數據庫技技術的發發展而出出現的一一門新興興技術。。它是從從大量的的數據中中篩選出出隱含的的、可信信的、新新穎的、、有效的的信息的的高級處處理過程程。數據挖掘掘是面向向事實的的，在數數據挖掘掘中，數數據分為為訓練數數據、測測試數據據和應用用數據3大部分分，而這這3部分分的比例例依據經經驗來確確定（例例如1∶∶1∶8）。數數據挖掘掘力圖在在訓練數數據中發發現事實實，并以以測試數數據作為為檢驗和和修正理理論的依依據，而而最后把把知識應應用于數數據中。。41數數據挖挖掘的含含義數據挖掘掘的關鍵鍵性思路路可以簡簡單地概概括為““實事求求是”。?！皩嵤率隆奔础啊皵祿薄保扒笄蟆本褪鞘侨グl現現、去挖挖掘、去去探索，，“是””即數據據中隱藏藏的規律律。因此此，數據據挖掘實實質上就就是探索索數據中中所蘊含含的規律律的過程程。（1）技技術角度度的定義義（2）商商業角度度的定義義42數數據挖挖掘的作作用和意意義許多企業業有數以以百萬計計的歷史史數據，，要通過過傳統的的統計等等分析方方法精密密分析相相當困難難，容易易錯失企企業應有有的商機機；而數數據挖掘掘工具能能從龐雜雜的信息息中篩選選出有用用的數據據，以公公正客觀觀的統計計分析快快速準確確地得知知企業經經營的信信息，從從而找出出銷售模模式，正正確掌握握未來的的經營動動態。43數數據挖挖掘的發發展歷程程隨著數據據庫技術術的迅速速發展以以及數據據庫管理理系統的的廣泛應應用，人人們積累累的數據據越來越越多。激激增的數數據背后后隱藏著著許多重重要的信信息，人人們希望望能夠對對其進行行更高層層次的分分析，以以便更好好地利用用這些數數據。目目前的數數據庫系系統可以以高效地地實現數數據的錄錄入、查查詢、統統計等功功能，但但無法發發現數據據中存在在的關系系和規則則，無法法根據現現有的數數據預測測未來的的發展趨趨勢。缺缺乏挖掘掘數據背背后隱藏藏的知識識的手段段，導致致了“數數據爆炸炸但知識識貧乏””的現象象。4445數數據挖挖掘的任任務挖掘知識識的類型型在多數數文獻和和“數據據挖掘””軟件中中稱為數數據挖掘掘任務。。①總結規規則挖掘掘。它所所要做的的是從客客戶指定定的數據據中挖掘掘出（從從不同的的角度或或在不同同的層次次上）平平均值／／極小值值/極大大值、總總和、百百分比等等。挖掘掘結果運運用交叉叉表、特特征規則則和統計計的曲線線圖表等等表示。。②關聯規規則挖掘掘。它所所要做的的是從客客戶指令令的數據據庫中挖挖掘出滿滿足一定定條件的的依賴性性關系。。③分類規規則挖掘掘。④群集規規則挖掘掘。46⑤預測分分析。⑥趨勢分分析。趨趨勢分析析又稱為為時間序序列分析析，它是是從相當當長時間間的發展展中發現現規律與與趨勢。。⑦偏差分分析。偏偏差分析析又稱為為比較分分析，它它找出一一系列判判別式的的規則，，以區別別客戶設設置的兩兩個不同同類別。。47數數據挖挖掘的基基本方法法為了能從從CRM客戶數數據中挖挖掘出對對實際有有用的關關聯，人人們從統統計學、、人工智智能和數數據庫等等領域，，借助基基礎研究究的成果果和工具具，提出出了許多多辦法。。1）統計計分析方方法2）決策策樹3）人工工神經網網絡4）基因因算法5）粗糙糙集6）聯機機分析處處理技術術(OLAP））48數數據挖挖掘方法法的應用用舉例數據挖掘掘的實際際應用與與計算機機技術和和應用數數學息息息相關，，研究的的難度比比較大，，下面僅僅以實際際中最常常見的兩兩種挖掘掘方法為為例，讓讓讀者有有一個初初步的了了解。1）關聯聯規則挖挖掘一個超級級市場的的銷售系系統記錄錄了客戶戶購買貨貨物的詳詳細情況況。下面面以一個個簡單的的客戶購購物清單單加以分分析，見見表6.6。2）分類類規則挖挖掘舉例例（1）面面向評估估函數的的分類方方法49505152（2）面面向決策策樹的分分類方法法（3）群群集分析析天文學家家為了了了解恒星星的亮度度和溫度度之間的的關系，，畫了如如圖6.19所所示的散散布圖。。縱軸為為衡量該該恒星相相對于太太陽亮度度的倍數數，橫軸軸則衡量量恒星表表面的絕絕對溫度度，即-273℃。。53圖6.19散散布圖圖：將恒恒星依照照溫度和和亮度來來分群54常常見數數據挖掘掘工具軟軟件介紹紹在本節中中，將對對一些常常見的數數據挖掘掘產品作作一個簡簡單的介介紹，以以便使讀讀者對數數據挖掘掘在CRM中的的應用上上理解起起來更加加直觀，，并對世世界上先先進國家家應用數數據挖掘掘工具的的發展程程度有一一個體會會。當前推推出的的數據據挖掘掘軟件件有很很多，，其實實現的的功能能、方方法都都不同同。鑒鑒于對對軟件件的評評價標標準，，選擇擇介紹紹如下下：1）DBMiner2）IntelligentMiner3）SASEnterpriseMiner556.4數數據據挖掘掘技術術的應應用數據挖挖掘就就是探探索客客戶行行為規規律的的過程程。數數據挖挖掘技技術目目前已已越來來越多多地被被應用用于CRM系統統中，，成為為客戶戶細分分、客客戶贏贏利能能力分分析、、交叉叉營銷銷和客客戶維維護的的基礎礎。并并且，，在客客戶生生命周周期的的不同同階段段都有有不同同的應應用。。56數數據據挖掘掘客戶戶關系系管理理中的的應用用在整個個客戶戶關系系管理理系統統中，，主題題分析析逐漸漸成為為應用用的主主導。。對客客戶管管理產產生了了許多多量化化指標標，應應用量量化指指標對對客戶戶進行行管理理決策策提高高了科科學性性和正正確性性。對對客戶戶數據據的分分析更更多體體現在在數據據挖掘掘工具具的使使用上上，數數據挖挖掘在在客戶戶關系系管理理系統統中體體現出出重要要的商商業價價值。。現在在國內內外推推出的的諸多多客戶戶關系系管理理產品品中，，數據據挖掘掘都作作為一一個重重要的的模塊塊嵌在在其中中。單單純的的操作作型客客戶關關系管管理已已被逐逐漸淘淘汰。。1）客客戶的的細分分2）客客戶的的贏利利能力力分析析57圖6.20決決策策輸入入和構構成的的分群群583）交交叉營營銷4）客客戶的的保持持59圖6.21商商家家和消消費者者的互互利關關系60圖6.22數數據據挖掘掘在客客戶層層次轉轉變中中的作作用61數數據據挖掘掘技術術在客客戶生生命周周期各各階段段的應應用在客戶戶生命命周期期的各各個過過程中中，不不同階階段包包含了了多種種重要要的事事件。。數據據挖掘掘技術術可在在客戶戶生命命周期期的各各個階階段加加以應應用，，包括括爭取取新客客戶、、讓已已有客客戶創創造更更多的的利潤潤、保保留原原有老老客戶戶等，，從而而提高高企業業的客客戶關關系管管理能能力。。如圖圖6.23展示示了數數據挖挖掘技技術在在客戶戶生命命周期期事件件中的的典型型應用用。1）潛潛在客客戶2）響響應者者3）即即得客客戶4）流流失客客戶62圖6.23客客戶戶生命命周期期63中中實施施數據據挖掘掘的基基本步步驟如果進進一步步將CRM分析析應用用需求求進行行技術術型整整理，，可以以歸納納出以以下幾幾類數數據挖挖掘需需求：：①數據據描述述和總總結。。②數據據分類類。數數據分分類可可以提提高市市場細細分的的可操操作性性和可可管理理性。。③預測測。給給出一一個或或一批批預測測輸入入，其其結果果會如如何？？④數據據相關關性發發現。。一種種行為為的發發生有有很大大可能能性觸觸發另另一種種行為為。⑤數據據依賴賴性分分析。。一種種行為為的發發生以以另一一種行行為為為前提提。64圖6.24數數據據挖掘掘的基基本步步驟651）確確定分分析和和預測測目標標2）了了解數數據3）數數據準準備4）數數據相相關性性前期期探索索5）模模型構構造6）模模型評評估和和檢驗驗7）部部署和和應用用66應應用用數據據挖掘掘技術術是優優化客客戶關關系管管理的的關鍵鍵隨著企企業CRM系統統的不不斷完完善，，前、、后臺臺系統統從接接觸中中心所所得到到的數數據日日益增增加，，企業業積累累了大大量的的客戶戶和產產品銷銷售數數據。。這些些海量量的數數據使使用傳傳統的的查詢詢或分分析工工具往往往不不能識識別其其中有有價值值的信信息，，進而而就不不能為為企業業制訂訂營銷銷策略略、開開展營營銷活活動提提供決決策支支持，，難以以針對對具體體的客客戶開開展一一對一一的服服務。。而數數據挖挖掘恰恰好能能夠解解決上上述問問題，，因此此利用用數據據挖掘掘技術術優化化客戶戶關系系管理理已經經成為為CRM領領域一一個非非常熱熱門的的話題題。數數據挖挖掘應應用起起來比比較復復雜，，因此此在CRM中實實施數數據挖挖掘需需要經經過審審慎的的考慮慮，以以保證證實施施成功功，使使企業業從中中受益益。671）確確定如如何使使用數數據挖挖掘2）具具備一一定的的商業業智能能和分分析能能力3）定定義數數據挖挖掘應應用的的用戶戶4）定定義所所使用用的數數據并并進行行數據據預處處理5）反反復驗驗證及及用戶戶培訓訓686.5案案例例：數數據倉倉庫技技術在在銀行行經營營管理理中的的作用用數據倉倉庫技技術對對于商商業銀銀行具具有重重要作作用，，是銀銀行成成功地地進行行市場場營銷銷的核核心。。據美美國銀銀行家家協會會(ABA)對對美國國排名名前100名的的商業業銀行行調查查顯示示，已已有50多多家實實施數數據倉倉庫和和數據據挖掘掘項目目，剩剩余的的銀行行正在在試點點準備備實施施。該該項調調查還還預測測數據據倉庫庫和數數據挖挖掘技技術在在美