第6章CRM中的數(shù)據(jù)管理

1、 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）1課前導(dǎo)讀數(shù)據(jù)是客戶關(guān)系管理軟件中最核心的內(nèi)容，不僅業(yè)務(wù)的操作建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)和關(guān)聯(lián)分析、甚至商業(yè)智能的知識(shí)均來(lái)源于對(duì)數(shù)據(jù)的管理。數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的高級(jí)技術(shù)工具，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏的信息，如趨勢(shì)、特征及相關(guān)性的過(guò)程，也就是從數(shù)據(jù)中挖掘信息或知識(shí)。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）2客戶是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)，而客戶數(shù)據(jù)是CRM系統(tǒng)的靈魂，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析是CRM的主要任務(wù)和功能。在客戶數(shù)據(jù)庫(kù)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(tài)”的信息，幫助企業(yè)完成消費(fèi)者分析，確定

2、目標(biāo)市場(chǎng)，進(jìn)行銷售管理，并跟蹤市場(chǎng)產(chǎn)品銷售狀況。本節(jié)將從客戶數(shù)據(jù)的類型和隱私管理方面理解客戶數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。6.1 CRM的客戶數(shù)據(jù)的客戶數(shù)據(jù) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）3CRM的客戶信息一般從銷售過(guò)程、客服過(guò)程、業(yè)務(wù)推廣過(guò)程或其他多種形式獲得。從商業(yè)活動(dòng)行為的需要來(lái)看，有一個(gè)對(duì)客戶了解、針對(duì)性促銷、產(chǎn)生交易的過(guò)程（如圖6.1所示），行為過(guò)程產(chǎn)生了不同的數(shù)據(jù)類型，據(jù)此把客戶數(shù)據(jù)分為3類。1）客戶描述性數(shù)據(jù)2）市場(chǎng)促銷性數(shù)據(jù)6.1.1 客戶數(shù)據(jù)的類型客戶數(shù)據(jù)的類型 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）4圖6.1 客戶數(shù)據(jù)分類 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）5 出版社 經(jīng)管分社客

3、戶關(guān)系管理（第2版）6 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）7 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）83）客戶交易數(shù)據(jù) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）9在企業(yè)的信息化過(guò)程中，越來(lái)越多的企業(yè)數(shù)據(jù)管理作為重要的工作內(nèi)容，而客戶數(shù)據(jù)的采集則是最重要的第一步。這一個(gè)階段主要的目標(biāo)就是要保證客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、及時(shí)，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量無(wú)法保證，后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析則往往達(dá)不到預(yù)期的效果。因此，首先需要找到可靠的客戶數(shù)據(jù)來(lái)源，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析處理，以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作打下基礎(chǔ)。6.1.2 客戶數(shù)據(jù)的采集客戶數(shù)據(jù)的采集 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）10圖6.2 多渠道客戶數(shù)據(jù)收集平臺(tái)

4、出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）11Elensys是馬薩諸塞州的一家直銷公司，CVS是當(dāng)?shù)匾患宜幍?，并?duì)病人診斷治療，公司和藥店有合作關(guān)系，由Elensys公司向消費(fèi)者推銷新藥，CVS公司提供一定病人數(shù)據(jù)。1982年，病人對(duì)此的不滿情緒爆發(fā)，紛紛指責(zé)CVS藥店的行為破壞了消費(fèi)者醫(yī)療記錄的隱私，最后以公司與藥店合作終止為句號(hào)。1）使用匿名身份信息2）盡量使用匯總數(shù)據(jù)6.1.3 客戶的隱私問(wèn)題及保護(hù)措施客戶的隱私問(wèn)題及保護(hù)措施 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）12圖6.3 保護(hù)客戶隱私的匿名體系結(jié)構(gòu) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）133）信息只用于市場(chǎng)定位或評(píng)估4）盡可能不合并

5、數(shù)據(jù)源在計(jì)算機(jī)廣泛使用之前，從很多數(shù)據(jù)源收集客戶數(shù)據(jù)比在小范圍內(nèi)的單一渠道收集數(shù)據(jù)要困難得多，而要合并多個(gè)數(shù)據(jù)源獲得的數(shù)據(jù)則幾乎不可能。但由于計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展，可以很容易地從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集客戶數(shù)據(jù)并按照客戶進(jìn)行合并，從而得到每個(gè)客戶的完整信息。這通常意味著可以掌握客戶在產(chǎn)品市場(chǎng)之外的行為，并有可能侵犯客戶的隱私權(quán)。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）14為了保障客戶的隱私不被侵犯，應(yīng)盡可能地不對(duì)客戶數(shù)據(jù)源進(jìn)行合并。然而站在為客戶服務(wù)的角度，企業(yè)則需要適當(dāng)?shù)卣峡蛻魯?shù)據(jù)。試想一下，如果一個(gè)客戶同時(shí)接到同一家公司不同產(chǎn)品的營(yíng)銷員的兩個(gè)服務(wù)電話會(huì)是怎么樣的感覺(jué)。為此，企業(yè)需要建立以客戶為

6、單位而不是以產(chǎn)品為單位的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)，這實(shí)際上需要對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼?，并且企業(yè)需要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為對(duì)客戶進(jìn)行分類，以便提供個(gè)性化的服務(wù)。1）客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)(1)動(dòng)態(tài)的、整合的顧客數(shù)據(jù)管理和查詢系統(tǒng)6.1.4 客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的建立客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的建立 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）15(2)基于數(shù)據(jù)庫(kù)支持的顧客關(guān)系格式或結(jié)構(gòu)系統(tǒng)(3)基于數(shù)據(jù)庫(kù)支持的忠誠(chéng)顧客識(shí)別系統(tǒng)(4)基于數(shù)據(jù)庫(kù)支持的顧客購(gòu)買行為參考系統(tǒng)(5)個(gè)性化服務(wù)2）客戶數(shù)據(jù)的分類如圖6.4所示，客戶數(shù)據(jù)按照來(lái)源分為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和企業(yè)外部數(shù)據(jù)。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）16圖6.4 企業(yè)數(shù)據(jù)信息來(lái)源 出版社 經(jīng)管分

7、社客戶關(guān)系管理（第2版）173）客戶數(shù)據(jù)信息處理4）構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫(kù)按照可預(yù)見(jiàn)未來(lái)所需的信息量，盡可能多地考慮預(yù)期客戶購(gòu)買產(chǎn)品的情況和購(gòu)買后的反應(yīng)。深入策劃客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的組成部分，應(yīng)保留一定的彈性，以滿足未來(lái)變化的需要。建立數(shù)據(jù)庫(kù)，不需要因謀求建立一個(gè)詳細(xì)完備的數(shù)據(jù)庫(kù)而推遲建成時(shí)間，可先建成一個(gè)小而實(shí)用的數(shù)據(jù)庫(kù)，在管理客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)其評(píng)價(jià)，不斷改進(jìn)。構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，讓盡可能多的部門和人員參與。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）18隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展，人們已不再滿足于僅僅執(zhí)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)事務(wù)操作，而要求對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的組織、理解、分析和推理，從而迅速而準(zhǔn)確地獲取關(guān)

8、聯(lián)信息，為戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是針對(duì)上述問(wèn)題而產(chǎn)生的一種技術(shù)方案，它是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)環(huán)境的核心。6.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）19人們?cè)谌粘Ｉ钪谐３?huì)遇到這樣的情況：超市的經(jīng)營(yíng)者希望將經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買的商品放在一起，以增加銷售；銀行想了解存款的用戶希望投資什么樣的基金；保險(xiǎn)公司想知道購(gòu)買保險(xiǎn)的客戶一般具有哪些特征；醫(yī)學(xué)研究人員希望從已有的成千上萬(wàn)份病歷中找出患某種疾病的病人的共同特征，從而為治愈這種疾病提供一些幫助。對(duì)于此類問(wèn)題，如果利用現(xiàn)有信息管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析工具是無(wú)法給出答案的。因?yàn)闊o(wú)論是查詢、統(tǒng)計(jì)還是報(bào)表，其處理方式都

9、是對(duì)指定的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)字處理，而不能對(duì)這些數(shù)據(jù)所包含的內(nèi)在信息進(jìn)行提取。6.2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）201）從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)圖6.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系化環(huán)境 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）212）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的類型4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的比較5）聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)6）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)IBM、Oracle等廠商都提出了自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)，但嚴(yán)格說(shuō)來(lái)，任何一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)都是從一個(gè)基本框架發(fā)展而來(lái)，實(shí)現(xiàn)時(shí)再根據(jù)分析處理的需要具體增加一些部件。其中斯坦福大學(xué)“WHPS”課題組提出的一個(gè)基本的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，如圖6.6

10、所示。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）22圖6.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本體系結(jié)構(gòu) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）23數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)解決方案，而不是一個(gè)可以買到的產(chǎn)品。不同企業(yè)會(huì)有不同的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，企業(yè)人員往往不懂如何利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不能發(fā)揮其決策支持的作用，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)公司人員又不懂業(yè)務(wù)，不知道建立哪些決策主題，從數(shù)據(jù)源中抽取哪些數(shù)據(jù)，因此需要雙方互相溝通，共同協(xié)商開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)流程2）實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)注意的問(wèn)題6.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）24維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)建所使用和維護(hù)的技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有顯著的不同。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在處理多

11、維數(shù)據(jù)方面存在著較大的局限性，需對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)和功能上的擴(kuò)展，才能較好地用在多維決策分析方面。1）星型模式2）雪花模式6.2.3 多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中度量的建模多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中度量的建模 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）25圖6.7 星型模式結(jié)構(gòu)示意圖 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）26圖6.8 銷售機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星型關(guān)系結(jié)構(gòu) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）27圖6.9 銷售機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星型鏈接 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）28圖6.10 保險(xiǎn)業(yè)務(wù)多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星狀模型 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）29圖6.11 雪花模式結(jié)構(gòu)示意圖 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管

12、理（第2版）30數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建需要將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中、整合，然后為不同用戶提供數(shù)據(jù)支持，執(zhí)行策略指的就是這些數(shù)據(jù)的整合結(jié)構(gòu)和應(yīng)用結(jié)構(gòu)。下面將先介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的兩個(gè)概念：數(shù)據(jù)集市和元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市是按照不同功能對(duì)數(shù)據(jù)的歸類，一般與工作職能相對(duì)應(yīng)；而元數(shù)據(jù)則是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的資源數(shù)據(jù)的描述，是倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)“藍(lán)圖”。1）數(shù)據(jù)集市(Data Mart)2）元數(shù)據(jù)(Metadata)3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的執(zhí)行策略（1）自上而下模式6.2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的執(zhí)行策略數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的執(zhí)行策略 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）31圖6.12 自上而下模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）32圖6.13 有反饋的

13、自上而下模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）33（2）自下而上模式自下而上模式（如圖6.14所示）是從構(gòu)造各個(gè)部門或特定的企業(yè)問(wèn)題的數(shù)據(jù)集市開(kāi)始，而整體性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是建立在這些數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)上。（3）平行開(kāi)發(fā)模式平行開(kāi)發(fā)模式（如圖6.16所示）是指在一個(gè)整體性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型的指導(dǎo)下，數(shù)據(jù)集市的建立和整體性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立同步進(jìn)行。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）34圖6.14 自下而上模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）35圖6.15 有反饋的自下而上模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）36圖6.16 平行開(kāi)發(fā)模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）37圖6

14、.17 有反饋的平行開(kāi)發(fā)模式 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）384）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖6.18 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）39聯(lián)機(jī)分析處理（OnLine Analytical Processing，OLAP）是在1993年由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)模型的發(fā)明者E.F.Codd博士提出的。OLAP支持通過(guò)多維的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和生成報(bào)表，其基本功能是對(duì)用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。OLAP支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且可提供直觀易懂的查詢結(jié)果。即OLAP應(yīng)當(dāng)提交對(duì)共享的多維信息的快速分析，其中包含5個(gè)關(guān)鍵特征：多維。這是OLAP的基本特征，

15、即可以提供對(duì)數(shù)據(jù)的多角度綜合查詢、統(tǒng)計(jì)、分析。6.2.5 聯(lián)機(jī)分析處理聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）40快速。即必須以相當(dāng)固定的速度向用戶提交信息，大多數(shù)查詢應(yīng)當(dāng)在5秒或更短時(shí)間內(nèi)提交給用戶。分析。即可以執(zhí)行由應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員預(yù)定義或由用戶特別定義的對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和統(tǒng)計(jì)分析操作。共享。即必須滿足在大量用戶間實(shí)現(xiàn)共享秘密數(shù)據(jù)所必需的安全性需求。信息。即可以透明地訪問(wèn)應(yīng)用程序所必需的、相關(guān)的所有數(shù)據(jù)和信息，而不受它所在的物理位置的限制。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）416.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘是近年來(lái)隨著人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一

16、門新興技術(shù)。它是從大量的數(shù)據(jù)中篩選出隱含的、可信的、新穎的、有效的信息的高級(jí)處理過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是面向事實(shí)的，在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測(cè)試數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)3大部分，而這3部分的比例依據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定（例如1 1 8）。數(shù)據(jù)挖掘力圖在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事實(shí)，并以測(cè)試數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)和修正理論的依據(jù)，而最后把知識(shí)應(yīng)用于數(shù)據(jù)中。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）426.3.1 數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘的含義數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵性思路可以簡(jiǎn)單地概括為“實(shí)事求是”?！皩?shí)事”即“數(shù)據(jù)”，“求”就是去發(fā)現(xiàn)、去挖掘、去探索，“是”即數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。因此，數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵸|(zhì)上就是探索數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的規(guī)律的過(guò)程。（1）技術(shù)角度的

17、定義（2）商業(yè)角度的定義 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）436.3.2 數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義數(shù)據(jù)挖掘的作用和意義許多企業(yè)有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的歷史數(shù)據(jù)，要通過(guò)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)等分析方法精密分析相當(dāng)困難，容易錯(cuò)失企業(yè)應(yīng)有的商機(jī)；而數(shù)據(jù)挖掘工具能從龐雜的信息中篩選出有用的數(shù)據(jù)，以公正客觀的統(tǒng)計(jì)分析快速準(zhǔn)確地得知企業(yè)經(jīng)營(yíng)的信息，從而找出銷售模式，正確掌握未來(lái)的經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài)。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）446.3.3 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)越來(lái)越多。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析

18、，以便更好地利用這些數(shù)據(jù)。目前的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，但無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)的手段，導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）45 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）466.3.4 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)挖掘知識(shí)的類型在多數(shù)文獻(xiàn)和“數(shù)據(jù)挖掘”軟件中稱為數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)?？偨Y(jié)規(guī)則挖掘。它所要做的是從客戶指定的數(shù)據(jù)中挖掘出（從不同的角度或在不同的層次上）平均值極小值/極大值、總和、百分比等。挖掘結(jié)果運(yùn)用交叉表、特征規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的曲線圖表等表示。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖

19、掘。它所要做的是從客戶指令的數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出滿足一定條件的依賴性關(guān)系。分類規(guī)則挖掘。群集規(guī)則挖掘。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）47預(yù)測(cè)分析。趨勢(shì)分析。趨勢(shì)分析又稱為時(shí)間序列分析，它是從相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展中發(fā)現(xiàn)規(guī)律與趨勢(shì)。偏差分析。偏差分析又稱為比較分析，它找出一系列判別式的規(guī)則，以區(qū)別客戶設(shè)置的兩個(gè)不同類別。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）486.3.5 數(shù)據(jù)挖掘的基本方法數(shù)據(jù)挖掘的基本方法為了能從CRM客戶數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)實(shí)際有用的關(guān)聯(lián)，人們從統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)等領(lǐng)域，借助基礎(chǔ)研究的成果和工具，提出了許多辦法。1）統(tǒng)計(jì)分析方法2）決策樹(shù)3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4）基因算法5）粗糙

20、集6）聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)(OLAP） 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）496.3.6 數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用舉例數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用與計(jì)算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用數(shù)學(xué)息息相關(guān)，研究的難度比較大，下面僅以實(shí)際中最常見(jiàn)的兩種挖掘方法為例，讓讀者有一個(gè)初步的了解。1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘一個(gè)超級(jí)市場(chǎng)的銷售系統(tǒng)記錄了客戶購(gòu)買貨物的詳細(xì)情況。下面以一個(gè)簡(jiǎn)單的客戶購(gòu)物清單加以分析，見(jiàn)表6.6。2）分類規(guī)則挖掘舉例（1）面向評(píng)估函數(shù)的分類方法 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）50 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）51 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）52 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2

21、版）53（2）面向決策樹(shù)的分類方法（3）群集分析天文學(xué)家為了了解恒星的亮度和溫度之間的關(guān)系，畫了如圖6.19所示的散布圖?？v軸為衡量該恒星相對(duì)于太陽(yáng)亮度的倍數(shù)，橫軸則衡量恒星表面的絕對(duì)溫度，即-273 。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）54圖6.19 散布圖：將恒星依照溫度和亮度來(lái)分群 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）556.3.7 常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘工具軟件介紹常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘工具軟件介紹在本節(jié)中，將對(duì)一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品作一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹，以便使讀者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用上理解起來(lái)更加直觀，并對(duì)世界上先進(jìn)國(guó)家應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘工具的發(fā)展程度有一個(gè)體會(huì)。當(dāng)前推出的數(shù)據(jù)挖掘軟件有很多，其實(shí)現(xiàn)

22、的功能、方法都不同。鑒于對(duì)軟件的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，選擇介紹如下：1）DB Miner2）Intelligent Miner3）SAS Enterprise Miner 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）566.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘就是探索客戶行為規(guī)律的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)目前已越來(lái)越多地被應(yīng)用于CRM系統(tǒng)中，成為客戶細(xì)分、客戶贏利能力分析、交叉營(yíng)銷和客戶維護(hù)的基礎(chǔ)。并且，在客戶生命周期的不同階段都有不同的應(yīng)用。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）576.4.1 數(shù)據(jù)挖掘客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用在整個(gè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，主題分析逐漸成為應(yīng)用的主導(dǎo)

23、。對(duì)客戶管理產(chǎn)生了許多量化指標(biāo)，應(yīng)用量化指標(biāo)對(duì)客戶進(jìn)行管理決策提高了科學(xué)性和正確性。對(duì)客戶數(shù)據(jù)的分析更多體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘工具的使用上，數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中體現(xiàn)出重要的商業(yè)價(jià)值?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)外推出的諸多客戶關(guān)系管理產(chǎn)品中，數(shù)據(jù)挖掘都作為一個(gè)重要的模塊嵌在其中。單純的操作型客戶關(guān)系管理已被逐漸淘汰。1）客戶的細(xì)分2）客戶的贏利能力分析 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）58圖6.20 決策輸入和構(gòu)成的分群 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）59 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）60圖6.21 商家和消費(fèi)者的互利關(guān)系 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）61圖6.22 數(shù)據(jù)挖掘在客

24、戶層次轉(zhuǎn)變中的作用 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）626.4.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶生命周期各階段的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶生命周期各階段的應(yīng)用在客戶生命周期的各個(gè)過(guò)程中，不同階段包含了多種重要的事件。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可在客戶生命周期的各個(gè)階段加以應(yīng)用，包括爭(zhēng)取新客戶、讓已有客戶創(chuàng)造更多的利潤(rùn)、保留原有老客戶等，從而提高企業(yè)的客戶關(guān)系管理能力。如圖6.23展示了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶生命周期事件中的典型應(yīng)用。1）潛在客戶2）響應(yīng)者3）即得客戶4）流失客戶 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）63圖6.23 客戶生命周期 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）646.4.3 CRM中實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘

25、的基本步驟中實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟如果進(jìn)一步將CRM分析應(yīng)用需求進(jìn)行技術(shù)型整理，可以歸納出以下幾類數(shù)據(jù)挖掘需求：數(shù)據(jù)描述和總結(jié)。數(shù)據(jù)分類。數(shù)據(jù)分類可以提高市場(chǎng)細(xì)分的可操作性和可管理性。預(yù)測(cè)。給出一個(gè)或一批預(yù)測(cè)輸入，其結(jié)果會(huì)如何？數(shù)據(jù)相關(guān)性發(fā)現(xiàn)。一種行為的發(fā)生有很大可能性觸發(fā)另一種行為。數(shù)據(jù)依賴性分析。一種行為的發(fā)生以另一種行為為前提。 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）65圖6.24 數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）661）確定分析和預(yù)測(cè)目標(biāo)2）了解數(shù)據(jù)3）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備4）數(shù)據(jù)相關(guān)性前期探索5）模型構(gòu)造6）模型評(píng)估和檢驗(yàn)7）部署和應(yīng)用 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第

26、2版）676.4.4 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)化客戶關(guān)系管理的關(guān)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是優(yōu)化客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵鍵隨著企業(yè)CRM系統(tǒng)的不斷完善，前、后臺(tái)系統(tǒng)從接觸中心所得到的數(shù)據(jù)日益增加，企業(yè)積累了大量的客戶和產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)。這些海量的數(shù)據(jù)使用傳統(tǒng)的查詢或分析工具往往不能識(shí)別其中有價(jià)值的信息，進(jìn)而就不能為企業(yè)制訂營(yíng)銷策略、開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)提供決策支持，難以針對(duì)具體的客戶開(kāi)展一對(duì)一的服務(wù)。而數(shù)據(jù)挖掘恰好能夠解決上述問(wèn)題，因此利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化客戶關(guān)系管理已經(jīng)成為CRM領(lǐng)域一個(gè)非常熱門的話題。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用起來(lái)比較復(fù)雜，因此在CRM中實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過(guò)審慎的考慮，以保證實(shí)施成功，使企業(yè)從中受益。 出版社 經(jīng)管分社

27、客戶關(guān)系管理（第2版）681）確定如何使用數(shù)據(jù)挖掘2）具備一定的商業(yè)智能和分析能力3）定義數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的用戶4）定義所使用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理5）反復(fù)驗(yàn)證及用戶培訓(xùn) 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）696.5 案例：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在銀行經(jīng)營(yíng)管理中的作用案例：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在銀行經(jīng)營(yíng)管理中的作用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)對(duì)于商業(yè)銀行具有重要作用，是銀行成功地進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷的核心。據(jù)美國(guó)銀行家協(xié)會(huì)(ABA)對(duì)美國(guó)排名前100名的商業(yè)銀行調(diào)查顯示，已有50多家實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，剩余的銀行正在試點(diǎn)準(zhǔn)備實(shí)施。該項(xiàng)調(diào)查還預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在美國(guó)商業(yè)銀行的應(yīng)用增長(zhǎng)率是14.9，由此可見(jiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在銀行經(jīng)營(yíng)管理中的作用主要有：（1）有助于銀行了解自身的經(jīng)營(yíng)狀況 出版社 經(jīng)管分社客戶關(guān)系管理（第2版）70（2）獲得“深度效益”（3）有助于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理和決策支持（4）有助于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防范（5）有助于集成