【正文】 史威福特/著,楊東龍/譯,客戶關(guān)系管理,中國經(jīng)濟(jì)出版社,2001[2][美]Alex Berson、Stephen Smith、Kurt Thearling 著,賀奇、鄭巖等譯,構(gòu)建面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,人民郵電出版社,2002[3][美]Wendy Boggs、Michael Boggs著,邱仲潘 等譯,UML with Rational Rose 從入門到精通,電子工業(yè)出版社,2002免責(zé)聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會(huì)員提供。Q= ∑ QiQi基本指標(biāo)第i次交易額進(jìn)銷存系統(tǒng)重復(fù)購買次數(shù)基本指標(biāo)從交易次數(shù)反映客戶與公司關(guān)系密切程度，該值越大，客戶忠誠度越高。學(xué)習(xí)了目前先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)并有了一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。圖19 表示了不同客戶的不同應(yīng)收賬款狀態(tài)：在授信業(yè)務(wù)控制過程最后，還需要進(jìn)一步對(duì)整個(gè)授信過程進(jìn)行評(píng)估，以達(dá)到為以后授信積累經(jīng)驗(yàn)。報(bào)警條件：TmT0+NбTT:客戶上一次交易距離現(xiàn)在的時(shí)間間隔（天）T0:客戶平均交易周期（天）T0=Ta/X Ta：客戶歷史交易總時(shí)間（天）；X：歷史交易次數(shù)m:交易周期季節(jié)修正系數(shù)N:標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整系數(shù)，系統(tǒng)默認(rèn)為1，隨著系統(tǒng)投入使用結(jié)合實(shí)際進(jìn)行調(diào)整。令指標(biāo)得分為Ai(i=1,2,3,4), 將每個(gè)指標(biāo)劃分為5個(gè)等級(jí)，以新增客戶率為例：Ra10%， A1=100；10%Ra8%，A1=80；8%Ra5%，A1=60；5%Ra3%，A1=40。圖16 表示了這一對(duì)比分布情況。享有優(yōu)先提貨、授信發(fā)貨等增值服務(wù)。5T≥ 2 ,A1 1=8。t= ∑ ti/iti:第i筆授信實(shí)際占用天數(shù)不良授信次數(shù)占總交易次數(shù)的比率 從客戶歷史不良授信發(fā)生的概率反映客戶的資信狀況，該值越大，資信越差G=x/Xx:不良授信次數(shù)X:總交易次數(shù) 在得出指標(biāo)體系后，還需要進(jìn)一步對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分賦值，因此還需要建立一套評(píng)分賦值體系：① 指標(biāo)的權(quán)重每一個(gè)指標(biāo)在客戶等級(jí)劃分中所起的作用也不同，所以我們要根據(jù)實(shí)際情況賦予每個(gè)指標(biāo)不同的權(quán)重。CRM的觀點(diǎn)認(rèn)為，高質(zhì)量的客戶是：和企業(yè)建立長期、穩(wěn)定的關(guān)系，愿意為企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)承擔(dān)合適價(jià)格的客戶。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大部分企業(yè)每年有20~50% 的客戶都是變動(dòng)的，而這一數(shù)字在銷售公司更甚。因此，可以從兩個(gè)方面考察總經(jīng)理的授信業(yè)務(wù)的管理能力：一方面，通過對(duì)比授信業(yè)務(wù)規(guī)模和客戶結(jié)構(gòu)的對(duì)比分析，測度出授信決策的效果和決策水平，即如果決策者通過相對(duì)較少的授信業(yè)務(wù)帶得到了相對(duì)較高的客戶保持率和客戶升級(jí)率，那么他的決策水平是高的，反之亦然。這就是客戶流失報(bào)警模塊的Use Case所要描述的，而其中又分為Use Case“基于購買周期的客戶流失報(bào)警”、Use Case“基于周期采購量的客戶流失報(bào)警”和Use Case“采取行動(dòng)建議”三大Use Case。兩者都顯示參與Use Case流程的對(duì)象和對(duì)象之間發(fā)送的消息，其中時(shí)序圖按時(shí)間排序，協(xié)作圖按對(duì)象本身組織。六個(gè)Use Case與4個(gè)人物活動(dòng)者及外部系統(tǒng)活動(dòng)者存在著交互，如圖6所示。因此這就要求我們從CRM系統(tǒng)最初階段就要進(jìn)行一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的系統(tǒng)規(guī)范，而UML，特別是Use Case能更好的幫我們理順企業(yè)間人物部門與各個(gè)企業(yè)流程之間的關(guān)系，從而開發(fā)出一套符合企業(yè)需求的系統(tǒng)出來。而本文所討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將側(cè)重?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)備這個(gè)階段，以為后面的挖掘和模式解釋評(píng)價(jià)提供一個(gè)良好的基礎(chǔ)。其中分類是用于預(yù)測事件所屬的類別，聚類是用于描述和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中以前未知的數(shù)據(jù)類別，關(guān)聯(lián)則是用于發(fā)現(xiàn)給定事件或紀(jì)錄中經(jīng)常一起發(fā)生的項(xiàng)目，由此推斷事件間潛在的關(guān)聯(lián)，識(shí)別有可能重復(fù)發(fā)生的模式，而序列模式與關(guān)聯(lián)分析類似，只是擴(kuò)展為一段時(shí)間的項(xiàng)目集間的關(guān)系。為了給企業(yè)決策者提供一個(gè)統(tǒng)一的全局視角，在許多領(lǐng)域建立了數(shù)據(jù)倉庫，而大量的數(shù)據(jù)往往使人們無法辨別隱藏在數(shù)據(jù)中的、能對(duì)企業(yè)管理決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報(bào)表工具無法滿足挖掘這些信息的需求，因此需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理大量數(shù)據(jù)，從中抽取有價(jià)值的潛在信息，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由此應(yīng)運(yùn)而生。(5) 編制每一個(gè)Use Case的劇本。(2) Use Case是關(guān)于單個(gè)活動(dòng)者在與系統(tǒng)對(duì)話中所執(zhí)行的處理行為的陳述序列。1997年11月OMG宣布接受UML。在未來CRM的發(fā)展中，前臺(tái)和后臺(tái)的信息系統(tǒng)將進(jìn)一步整合，呼叫中心（Call Center）將擴(kuò)充為接觸中心（Contact Center），CRM系統(tǒng)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)合并朝eCRM發(fā)展，融入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)統(tǒng)一共享的客戶信息倉庫可靠準(zhǔn)確分析等等。其中最為經(jīng)典的一個(gè)案例是沃爾瑪(WallMart)的6:1搭配“啤酒和紙尿褲”。這里的“客戶”是指所有與企業(yè)有互動(dòng)行為的企業(yè)共同利益群體的廣義上的含義，它包括直接客戶、合作伙伴、分銷商或特許經(jīng)營者、內(nèi)部客戶等所有需要與提供的產(chǎn)品有關(guān)的信息和服務(wù)的企業(yè)和個(gè)人。因此，客觀準(zhǔn)確從用戶和業(yè)務(wù)角度描述CRM系統(tǒng)以及采用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行較客觀的預(yù)測企業(yè)行為已經(jīng)是未來CRM系統(tǒng)發(fā)展的主流方向之一。對(duì)CRM系統(tǒng)采用了基于UML的建模方法。本文著重探討了一種使用UML語言的面向?qū)ο蟮慕＿^程，側(cè)重用Use Case捕獲需求。本文正是從軟件UML規(guī)范開發(fā)過程和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用兩個(gè)角度對(duì)銷售商的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化的?？蛻絷P(guān)系管理（CRM）的主要內(nèi)容是三大功能支柱、統(tǒng)一共享的客戶信息倉庫及數(shù)據(jù)分析能力。沃爾瑪(WallMart)的數(shù)據(jù)倉庫每時(shí)每刻都在記錄著銷售信息，每個(gè)消費(fèi)者的采購行為也都被記錄下來，根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，就會(huì)的出大量的有用的銷售結(jié)論，從而出臺(tái)一些營銷策略。 當(dāng)前，很多時(shí)候，人們看到和談?wù)摰闹皇荂RM這幅美麗圖畫的一塊，因?yàn)镃RM本身的內(nèi)涵和外延實(shí)在過于龐大。此后，OMG的修改任務(wù)組的專家負(fù)責(zé)對(duì)UML不斷進(jìn)行擴(kuò)充與完善，、(1999年4月)。我國學(xué)者楊芙清、邵維忠的定義為：Use Case是對(duì)一個(gè)活動(dòng)者使用系統(tǒng)的一項(xiàng)功能時(shí)所進(jìn)行的交互過程的一個(gè)文字描述序列。(6) 繪制Use Case圖。數(shù)據(jù)挖掘，英文是Data Mining，, ：數(shù)據(jù)挖掘，就是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)。 數(shù)據(jù)挖掘過程一般由三個(gè)主要的階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘知識(shí)和信息、模式的解釋和評(píng)價(jià)。2 Use Case在CRM系統(tǒng)開發(fā)過程中的應(yīng)用 Case進(jìn)行捕獲需求的原因 我們知道軟件工程的思想就是要探討一種過程和過程中每個(gè)階段的方法來使軟件開發(fā)的效率和可重用性更高。假設(shè)大型銷售商現(xiàn)在有數(shù)以千計(jì)的客戶，在大型銷售商的進(jìn)存銷系統(tǒng)中存貯著大量的客戶數(shù)據(jù)，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的組織、分析，從相關(guān)的數(shù)據(jù)中提煉出客戶群的特征，揭示出數(shù)據(jù)背后隱藏的客戶信息，為管理者提供銷售決策支持是大型銷售商CRM系統(tǒng)所要解決的問題之一。圖 6 CRM系統(tǒng)頂層用例圖 Case模型設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)Use Case“客戶類型劃分”可以分解為以下一些Use Case：“客戶價(jià)值判斷”、“客戶類型劃分”及“銷售策略建議”。一個(gè)時(shí)序圖描述了軟件模型中的對(duì)象之間按時(shí)間順序來相互交流的一個(gè)功能過程?？蛻艚?jīng)理通過這些功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶流失的報(bào)警，并根據(jù)客戶以前交易資料進(jìn)行挽留拯救客戶的行動(dòng)建議。另一方面，通過壞帳比率測度出授信業(yè)務(wù)的控制能力，即分公司壞帳比率越低，決策者的授信控制能力越強(qiáng)，反之亦然。一方面在挖空心思爭取新客戶，另一面卻不斷失去老客戶。從這一陳述中可以得到高質(zhì)量客戶的兩個(gè)特征：盈利性和忠誠度，考慮銷售或零售商所從事行業(yè)的特點(diǎn)，客戶的資信水平反映了交易風(fēng)險(xiǎn)的大小，可以作為第三個(gè)特征。對(duì)二級(jí)指標(biāo)我們令其權(quán)重為aij（i=3；j視i的不同而不同）∑aij=1指標(biāo)權(quán)重的確定方法可以采取如下兩種方法：專家評(píng)定法：請(qǐng)專家分別根據(jù)其知識(shí)經(jīng)驗(yàn)判別各指標(biāo)的重要程度并賦予相應(yīng)的權(quán)重 ,取其平均值作為該指標(biāo)的權(quán)重。2 T≥ 1 ,A1 1 =6。 建立“合作伙伴”或者“客戶聯(lián)盟” MGCs采取適當(dāng)?shù)拇蛘蹆?yōu)惠措施，讓渡一定的財(cái)務(wù)收益給客戶，增加客戶價(jià)值。圖16客戶數(shù)量——利潤對(duì)比分布圖、利潤頻數(shù)分布趨勢統(tǒng)計(jì)這一部分在縱向上對(duì)不同類型客戶的數(shù)量、利潤作頻數(shù)分布統(tǒng)計(jì)，并以圖形的方式直觀表示出不同年度間客戶結(jié)構(gòu)的變化情況，不同年度間各個(gè)類型客戶盈利能力的變化情況，其結(jié)果可以作為管理者制定營銷策略提供支持，同時(shí)也可以作為檢驗(yàn)公司客戶關(guān)系管理工作成果的一個(gè)依據(jù)。3%Ra， A1=40。бT：單客戶歷史交易周期的標(biāo)準(zhǔn)差。具體評(píng)估方法如下：1. 授信效果測度：Ea：授信效果Rc：客戶保持率Ru：客戶升級(jí)率Sa：分公司授信總金額（以年為區(qū)間）St：分公司全年交易額2. 控制能力測度：Rd：壞帳比率