1、2022年12月16日客户关系管理1第9章 客户信息的整合与运用o 客户信息、信息技术与CRMo CRM系统和数据仓库o CRM系统中的数据挖掘o 知识发现与CRMo 联机信息分析处理与CRM2022年12月16日客户关系管理29.1客户信息、信息技术与CRM一、客户信息概述1.客户信息、客户数据与客户知识2.客户信息的类型3.客户信息的重要性说明4.客户信息对其他管理活动的影响5.客户数据客户信息客户知识2022年12月16日客户关系管理39.1客户信息、信息技术与CRM二、CRM中的信息技术介绍n 数据库管理系统n 数据仓库n 数据挖掘n 决策支持n 电子邮件2022年12月16日客户关系
2、管理49.1客户信息、信息技术与CRM三、CRM系统中信息技术的应用1.数据仓库的应用2.数据挖掘技术的应用2022年12月16日客户关系管理59.2CRM系统和数据仓库一、数据仓库概述1.数据库技术的发展2.数据仓库的提出、发展与兴起2022年12月16日客户关系管理69.2CRM系统和数据仓库二、数据仓库的定义、特征与类型1.其他关于数据仓库的定义2.数据仓库的类型2022年12月16日客户关系管理79.2CRM系统和数据仓库三、数据仓库的技术结构n 设计模块n 数据获取模块n 数据管理员模块n 管理模块n 信息目录模块n 数据访问模块n 中间件模块2022年12月16日客户关系管理89.
3、2CRM系统和数据仓库四、面向CRM系统的数据仓库设计与开发1.任务和环境的评估2.需求的收集和分析3.构造数据仓库4.数据仓库技术培训5.回顾、总结与再开发2022年12月16日客户关系管理99.2CRM系统和数据仓库五、数据仓库解决方案n Sybase提供的数据仓库解决方案n SAS提供的数据仓库解决方案n Platinum提供的数据仓库解决方案n HP提供的数据仓库解决方案n IBM提供的数据仓库解决方案n Informix提供的数据仓库解决方案n Oracle提供的数据仓库解决方案2022年12月16日客户关系管理109.2CRM系统和数据仓库六、Eddie Bauer的客户数据仓库1
4、.新的观点2.信息决定商业决策3.跟踪客户4.了解客户5.客户忠诚度2022年12月16日客户关系管理119.2CRM系统和数据仓库七、如何避免数据仓库建设项目的失败1.缺少领导的大力支持和积极参与2.过高的期望值3.没有以决策支持为核心4.人员配备不够充分5.低估了数据清洁、转换、载入的工作量6.低估了用户对系统扩充的需要7.忽视对用户界面和前端工具的重视2022年12月16日客户关系管理129.3CRM系统中的数据挖掘一、数据挖掘概述1.从与数据仓库、OLAP和统计分析的联系中定义数据挖掘2.数据挖掘的主要特征3.数据挖掘的未来发展方向n与专家系统结合的数据挖掘n网络数据挖掘n数据挖掘的时
5、序性n对非结构化数据的挖掘n引入新的数据挖掘算法2022年12月16日客户关系管理139.3CRM系统中的数据挖掘二、数据挖掘的基本任务1.自动预测趋势和行为2.关联分析3.聚类分析4.概念描述5.偏差检测2022年12月16日客户关系管理149.3CRM系统中的数据挖掘三、数据挖掘的技术与算法简介1.数据挖掘的集合论技术2.数据挖掘的仿生物技术3.统计分析算法4.关联规则算法2022年12月16日客户关系管理159.3CRM系统中的数据挖掘四、数据挖掘的流程技术视角n 从逻辑数据库开始，经过选择流程获得被选择的数据，然后对这些数据进行预处理，从而得到经过预处理的数据库。在此基础上，再对新生成
6、的数据进行某种转换，并利用所获取的新数据进行挖掘，提出其中有用信息，再加以分析和同化，最终形成经过同化的知识，为企业决策提供支持。2022年12月16日客户关系管理169.3CRM系统中的数据挖掘五、用数据挖掘优化CRM系统n 优化是结果进行明确评价的问题，是在一定的约束和限制条件下，得到最优安排的过程。n 评价：检测发生的结果n 预测：根据已发生的事情进行预测n 行动：进行尝试2022年12月16日客户关系管理179.3CRM系统中的数据挖掘六、在CRM中利用数据挖掘所形成的商业价值1.客户盈利模型2.客户获取模型3.客户挽留模型4.客户细分模型5.交叉销售模型2022年12月16日客户关系
7、管理189.3CRM系统中的数据挖掘七、数据挖掘工具及其评估1.数据挖掘工具的类型2.数据挖掘工具的评估标准n 操作的数据类型n 结果的有用性和确定性n 知识的表达n 多层次互动知识n 并行分布的数据挖掘算法n 私有保护和数据安全2022年12月16日客户关系管理199.4知识发现与CRM一、知识发现概述n 从大量数据中提前出可信的、新颖的、有效的信息的高级处理过程，是一个多步骤的处理过程，主要包括：识别与诊断问题、数据选择、数据预处理、数据缩减、数据挖掘、结果解释和知识评估。2022年12月16日客户关系管理209.4知识发现与CRM二、知识发现的过程n 数据准备、数据选取、数据预处理、数据
8、变换、确定KDD的目标、选择算法、解释/评价三、在CRM中运用知识发现2022年12月16日客户关系管理219.5联机信息分析处理与CRM一、作为数据仓库前端接口的OLAP二、从OLTP到OLAP的转变三、OLAP的定义和特征四、OLAP中的一些基本概念五、OLAP结构介绍六、OLAP的基本分析操作七、OLAP市场状况和产品评测2022年12月16日客户关系管理229.5联机信息分析处理与CRM一、作为数据仓库前端接口的OLAP二、从OLTP到OLAP的转变三、OLAP的定义和特征四、OLAP中的一些基本概念五、OLAP结构介绍六、OLAP的基本分析操作七、OLAP市场状况和产品评测2022年12月16日客户关系管理23关键概念 o 客户数据o 客户信息o 客户知识o 数据库o 数据仓库o 数据挖掘o 知识发现o OLAP2022年12月16日客户关系管理24思考与练习 o 描述客户数据客户信息客户知识这一演进过程2022年12月16日客户关系管理25 THE END
