【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 多打電話。通過對(duì)每次電話交流的效果進(jìn)行評(píng)分，呼出管理功能可自動(dòng)控制那些收效較強(qiáng)的名單的使用，將注意力集中在收效較強(qiáng)的名單上。這樣，可更快地達(dá)到預(yù)定的廣告目標(biāo)?！　。?）提供座席代表的工作效率。一般來說，呼叫中心的最大支出便是座席代表的運(yùn)行成本。利用軟撥號(hào)功能，可消除人工造成的撥號(hào)錯(cuò)誤，縮短呼叫中心座席代表的非生產(chǎn)性時(shí)間。座席代表不用浪費(fèi)寶貴的時(shí)間去撥打電話、傾聽非生產(chǎn)性的鈴聲和忙音信號(hào)，而只需接聽有人接聽的電話。如果對(duì)方是答錄機(jī)響應(yīng)，座席代表也不用接聽。這樣，減少了非生產(chǎn)性電話的浪費(fèi)，節(jié)約了更多時(shí)間，單位時(shí)間內(nèi)可聯(lián)系到更多的客戶，從而提高了呼叫中心的生產(chǎn)率和公司的整體贏利狀況?！　。?）撥號(hào)反饋與結(jié)果。呼出管理軟件可為呼叫中心的管理人員提供關(guān)鍵的報(bào)表信息，讓管理人員對(duì)呼出宣傳的效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，并判斷是否需要修正電話營(yíng)銷方案，以達(dá)到既定宣傳目標(biāo)。這些報(bào)表包括每份呼叫清單的每分鐘的呼叫業(yè)務(wù)量、每份清單中的銷售線索活動(dòng)、各份清單中剩余的記錄、何時(shí)才能結(jié)束與清單中的客戶的聯(lián)系等等。 分析性CRM在當(dāng)今企業(yè)CRM的應(yīng)用中，之所以與其相匹配的BI/DSS的需求呼聲日益高漲，主要原因是：在商業(yè)智能和決策支持解決方案的幫助下，企業(yè)可以通過充分挖掘現(xiàn)有的客戶數(shù)據(jù)資源，捕獲信息、分析信息、溝通信息，發(fā)現(xiàn)許多過去缺乏認(rèn)識(shí)或未被認(rèn)識(shí)的數(shù)據(jù)關(guān)系。使得企業(yè)對(duì)客戶的需求能有更及時(shí)更充分的理解，能夠幫助企業(yè)管理者做出更好的商業(yè)決策，并藉此提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)不再滿足原有信息管理系統(tǒng)簡(jiǎn)單的信息統(tǒng)計(jì)匯總，而是更多地關(guān)注能否全面獲得客戶和市場(chǎng)的資料，能否借助現(xiàn)代化的技術(shù)對(duì)繁多復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)其客觀本質(zhì)規(guī)律進(jìn)行深入理解、認(rèn)識(shí)，并做出專業(yè)化的正確判斷。　　分析型CRM能夠分析出企業(yè)的問題，并且能夠找出問題的原因，而且能夠?qū)淼内厔?shì)和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而很好地支持人們的決策，比如，經(jīng)過對(duì)公司整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的分析，它可以回答諸如“哪個(gè)客戶對(duì)我們公司的郵件推銷活動(dòng)最有可能作出反應(yīng)，為什么”等問題?！　≡谄髽I(yè)隔離客戶生命周期的各個(gè)階段都會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。分析型CRM能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點(diǎn)，從而可以為客戶提供有針對(duì)性的服務(wù)。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)購(gòu)買某一商品的客戶的特征，從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有購(gòu)買的客戶推銷這個(gè)商品；若找到流失的客戶的特征，就可以在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對(duì)性的措施。 分析型CRM主要用途分析客戶特征。為了制定出個(gè)性化的營(yíng)銷手段，分析客戶特征是首要工作。企業(yè)不僅會(huì)想方設(shè)法了解顧客的地址、年齡、性別、收入、職業(yè)、教育程度等基本信息，對(duì)婚姻、配偶、家庭狀況、疾病、愛好等等的收集也是不遺余力。　　分析“黃金客戶”。通過客戶行為分析，挖掘出消費(fèi)額最高、最為穩(wěn)定的客戶群，確定為“黃金客戶”。針對(duì)不同的客戶檔次，確定相應(yīng)的營(yíng)銷投入。對(duì)于“黃金客戶”，往往還需要制定個(gè)性化營(yíng)銷策略，以求留住高利潤(rùn)客戶。所以，不要期待在CRM時(shí)代繼續(xù)人人平等。當(dāng)然，成功的CRM不會(huì)讓顧客感覺到歧視?！　》治隹蛻絷P(guān)注點(diǎn)。通過與客戶接觸，收集大量客戶消費(fèi)行為信息，通過挖掘，得出客戶最關(guān)注的方面，從而有針對(duì)性地進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)，把錢花在“點(diǎn)”上。同樣的廣告內(nèi)容，根據(jù)客戶不同的行為習(xí)慣，有的人會(huì)接到電話，有的人就可能收到信函；同一個(gè)企業(yè)，會(huì)給他們的客戶發(fā)送不同的信息，而這些信息往往正是顧客感興趣的。　　獲得客戶。對(duì)大多數(shù)行業(yè)來說，企業(yè)的增長(zhǎng)需要不斷地獲得新的客戶。新的客戶包括以前沒有聽說過企業(yè)產(chǎn)品的人、以前不需要產(chǎn)品的人和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶。數(shù)據(jù)挖掘能夠辨別潛在客戶群，并提高市場(chǎng)活動(dòng)的相應(yīng)率?！　〗徊驿N售?，F(xiàn)在企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動(dòng)的，一旦一個(gè)人或者一個(gè)公司成為企業(yè)的客戶，企業(yè)就要盡力保持這種客戶關(guān)系。客戶關(guān)系的最佳境界體現(xiàn)在三個(gè)方面：；；。因此，企業(yè)需要對(duì)已有的客戶進(jìn)行交叉銷售。交叉銷售是指企業(yè)向原有客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)的過程。交叉銷售是建立在雙贏的基礎(chǔ)之上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務(wù)而獲益，企業(yè)也因銷售增長(zhǎng)而獲益。在企業(yè)所掌握的客戶信息，尤其是以前購(gòu)買行為的信息中，可能正包含著這個(gè)客戶決定下一次購(gòu)買行為的關(guān)鍵因素。 分析型CRM的主要功能客觀地講，分析型CRM通常具有較強(qiáng)烈企業(yè)個(gè)性化色彩，企業(yè)的行業(yè)特征越強(qiáng)，該色彩就越濃烈。但也存在相當(dāng)一部分的共性需求，如客戶、產(chǎn)品銷售、市場(chǎng)、服務(wù)的眾多分析就是最普遍應(yīng)用的領(lǐng)域。各行企業(yè)都要了解和監(jiān)視對(duì)不同類別客戶、不同地區(qū)，不同產(chǎn)品種類，不同銷售部門和員工在不同時(shí)間下的銷售進(jìn)程、財(cái)務(wù)狀態(tài)；了解和掌控企業(yè)的客戶綜合狀態(tài)、產(chǎn)品綜合狀態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手綜合狀態(tài)和市場(chǎng)、銷售與服務(wù)環(huán)節(jié)等的具體內(nèi)涵。　　市場(chǎng)分析：對(duì)各類市場(chǎng)的活動(dòng)、費(fèi)用、市場(chǎng)反饋、市場(chǎng)線索進(jìn)行分析，幫助市場(chǎng)人員全程把握市場(chǎng)活動(dòng)。對(duì)市場(chǎng)的廣告宣傳、市場(chǎng)情報(bào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，供市場(chǎng)各類宣傳決策。分析合作伙伴、潛在合作伙伴的各種背景、潛力、實(shí)際營(yíng)運(yùn)狀態(tài)，協(xié)助合作伙伴的發(fā)展和維系。　　銷售分析：在銷售環(huán)節(jié)，針對(duì)客戶：實(shí)現(xiàn)客戶銷售量、銷售排名、銷售區(qū)域、銷售同期比、收款－應(yīng)收、客戶新增、重復(fù)購(gòu)買、交叉銷售、客戶關(guān)懷全面分析。針對(duì)產(chǎn)品：實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品銷售量、排名、區(qū)域、同期比、產(chǎn)品銷售價(jià)格、利潤(rùn)、新產(chǎn)品銷售構(gòu)成、久未交易產(chǎn)品、新產(chǎn)品銷售構(gòu)成等的全面分析。針對(duì)部門：實(shí)現(xiàn)部門/員工銷售量、排名、同期比、收款－欠款、指標(biāo)完成情況、滿意－投訴等的全面分析。此外，實(shí)現(xiàn)合同類型、合同執(zhí)行情況、產(chǎn)品利潤(rùn)、客戶利潤(rùn)、部門利潤(rùn)、商機(jī)費(fèi)用、客戶費(fèi)用、部門費(fèi)用、線索來源、線索商機(jī)轉(zhuǎn)換、商機(jī)成功率、綜合銷售漏斗、合作伙伴銷售等的全面分析?！　‘a(chǎn)品分析：根據(jù)市場(chǎng)、銷售、服務(wù)各環(huán)節(jié)的反饋，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的銷售增長(zhǎng)率、質(zhì)量－缺陷、質(zhì)量費(fèi)用、生命周期、產(chǎn)品屬性、產(chǎn)品銷售能力、獲利能力、市場(chǎng)占有率、競(jìng)爭(zhēng)能力、市場(chǎng)容量等的分析?！　】蛻舴治觯涸诳蛻艚y(tǒng)一管理的層面上，實(shí)現(xiàn)客戶屬性、消費(fèi)行為、與企業(yè)的關(guān)系、客戶價(jià)值、客戶服務(wù)、信譽(yù)度、滿意度、忠誠(chéng)度、客戶利潤(rùn)、客戶流失、惡意行為、客戶產(chǎn)品、客戶促銷、客戶未來等的全面分析?！　「?jìng)爭(zhēng)分析：通過對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手同類產(chǎn)品信息的收集和統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格、地區(qū)、產(chǎn)品性能、廣告投入、市場(chǎng)占有率、項(xiàng)目成功率、促銷手段、渠道能力等方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析。實(shí)現(xiàn)不同地區(qū)、不同產(chǎn)品、不同競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)策略分析。預(yù)測(cè)：對(duì)未來銷售量、銷售價(jià)格、市場(chǎng)潛力、新產(chǎn)品定價(jià)等企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策特別關(guān)心的內(nèi)容，通過適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)模型，進(jìn)行多維度的剖析，方便決策。 分析型CRM解決方案（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、隨時(shí)間而變的、持久的數(shù)據(jù)集合。從廣義上講，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是一個(gè)專門的數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ),用來保存這樣一些數(shù)據(jù)：來自于異地、異構(gòu)的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)、提取和維護(hù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)(DWS)的體系結(jié)構(gòu)如下圖所示。　　整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)由查詢與分析工具、管理部件、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、翻譯器、監(jiān)控器、集成器組成。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包括實(shí)視圖和元數(shù)據(jù)，實(shí)視圖由其它數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出。①信息源：可以是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以是文件、HTML文件、知識(shí)庫(kù)等。②翻譯器：翻譯器的數(shù)據(jù)翻譯的工作包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的翻譯和數(shù)據(jù)類型的翻譯，必要時(shí)還需對(duì)數(shù)據(jù)之間的語(yǔ)義聯(lián)系進(jìn)行重新構(gòu)造。③監(jiān)控器：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的實(shí)視圖是一種“離線”數(shù)據(jù)，與源數(shù)據(jù)在一致性上存在著時(shí)間差，監(jiān)控器負(fù)責(zé)監(jiān)視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)誤差或者說是數(shù)據(jù)增量，并報(bào)告給上層的集成器。④集成器　　集成器除了負(fù)責(zé)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)初始化之外，還負(fù)責(zé)接受監(jiān)控器的變化報(bào)告，并將數(shù)據(jù)源的新變化根據(jù)有關(guān)定義轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。⑤管理部件　　負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、安全保密、歸檔、備份、恢復(fù)及元數(shù)據(jù)的管理等工作。⑥查詢與分析工具　　用于完成實(shí)際決策問題所需的各種查詢檢索工具、多維數(shù)據(jù)的OLAP分析工具、數(shù)據(jù)挖掘(DM)工具等，以實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)的各種要求。多維數(shù)據(jù)庫(kù)是目前實(shí)現(xiàn)決策用的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中受到企業(yè)廣泛應(yīng)用的一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。多維數(shù)據(jù)庫(kù)中的“維”就是企業(yè)進(jìn)行主題分析預(yù)測(cè)時(shí)可以變化的角度。譬如,以一個(gè)企業(yè)在全國(guó)各地的產(chǎn)品銷售為例：分析的角度可以按時(shí)間逐年、季、月、周、日的統(tǒng)計(jì)分析；按地區(qū)國(guó)家、省市、地縣的統(tǒng)計(jì)分析；按產(chǎn)品大類直至具體產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)分析；按部門直至員工的統(tǒng)計(jì)分析；按客戶行業(yè)、產(chǎn)品特點(diǎn)、消費(fèi)行為等等屬性的統(tǒng)計(jì)分析；這里的時(shí)間、地區(qū)、部門、產(chǎn)品、客戶等就是不同的維。多維數(shù)據(jù)庫(kù) 為面向主題的分析決策提供了更大的靈活性。它支持對(duì)按總體統(tǒng)計(jì)的詳略級(jí)別組織的數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊查詢,從宏觀的結(jié)果逐步向下跟蹤產(chǎn)生這些結(jié)果的微觀數(shù)據(jù),或者反過來由底層微觀數(shù)據(jù)逐步向上得到高層的宏觀結(jié)果?！　‰S著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展和應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)(DSS)應(yīng)運(yùn)而生：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中已經(jīng)存放了大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，只要通過分析工具對(duì)它們進(jìn)行綜合、統(tǒng)計(jì)、分析,就能得到多種形式的決策數(shù)據(jù)，提供有利的決策支持。而分析工具中又以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DMDataMining)的應(yīng)用最為突出。（2）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)　　數(shù)據(jù)挖掘是指從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式，它是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的新領(lǐng)域，融合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。　　從CRM軟件所搜集的數(shù)據(jù)是最能幫助企業(yè)了解客戶的，所謂的“一對(duì)一”營(yíng)銷也是注重在了解客戶的需求，以便投其所好，以促成交易。數(shù)據(jù)是死的，但是如果能運(yùn)用一些數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)，那么就可以為管理者提供決策支持?！　?shù)據(jù)挖掘工具能夠?qū)淼内厔?shì)和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而很好地支持人們的決策，比如，經(jīng)過對(duì)公司整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的分析，它可以回答諸如“哪個(gè)客戶對(duì)我們公司的郵件推銷活動(dòng)最有可能作出反應(yīng)，為什么”等問題。有些數(shù)據(jù)挖掘工具還能夠解決一些很消耗人工時(shí)間的傳統(tǒng)問題，因?yàn)樗鼈兡軌蚩焖俚貫g覽整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，找出一些不易察覺但極有用的信息。因此可以說CRM的成功在于成功的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)。　　比較典型的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等。它們可以應(yīng)用到以客戶為中心的企業(yè)決策分析和管理的各個(gè)不同領(lǐng)域和階段。①關(guān)聯(lián)分析　　關(guān)聯(lián)分析，即利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中形如“90%的顧客在一次購(gòu)買活動(dòng)中購(gòu)買商品A的同時(shí)購(gòu)買商品B”之類的知識(shí)。②序列模式分析　　序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析相似，但側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中形如“在某一段時(shí)間內(nèi)，顧客購(gòu)買商品A，接著購(gòu)買商品B，而后購(gòu)買商品C，即序列A→B→C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識(shí)，序列模式分析描述的問題是：在給定交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)序列是按照交易時(shí)間排列的一組交易集，挖掘序列函數(shù)作用在這個(gè)交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)上，返回該數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的高頻序列。在進(jìn)行序列模式分析時(shí)，同樣也需要由用戶輸入最小置信度C和最小支持度S。③分類分析　　設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)和一組具有不同特征的類別(標(biāo)記)，該數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一個(gè)記錄都賦予一個(gè)類別的標(biāo)記，這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)稱為示例數(shù)據(jù)庫(kù)或訓(xùn)練集。分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個(gè)分類規(guī)則對(duì)其它數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄進(jìn)行分類。④聚類分析　　聚類分析輸入的是一組未分類記錄，并且這些記錄應(yīng)分成幾類事先也不知道，通過分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的分類規(guī)則，合理地劃分記錄集合，確定每個(gè)記錄所在類別。它所采用的分類規(guī)則是由聚類分析工具決定的。采用不同的聚類方法，對(duì)于相同的記錄集合可能有不同的劃分結(jié)果?！　?yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，較為理想的起點(diǎn)就是從一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開始，這個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面應(yīng)保存著所有客戶的合同信息，并且還應(yīng)有相應(yīng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘可以直接跟蹤數(shù)據(jù)并輔助用戶快速做出商業(yè)決策，并且用戶還可以在更新數(shù)據(jù)的時(shí)候不斷發(fā)現(xiàn)更好的行為模式，并將其運(yùn)用于未來的決策中。（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用　　如圖，普遍的分析型CRM解決架構(gòu)如下：　　企業(yè)分析型CRM解決方案模型　　上圖所示的這個(gè)需求解決方案模型并不是著力于分析型CRM基于的“數(shù)據(jù)挖掘”技術(shù)架構(gòu)，而是著力于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者所期盼的業(yè)務(wù)應(yīng)用邏輯需求，其核心就是滿足企業(yè)面向主題的分析和決策的需求。 企業(yè)經(jīng)營(yíng)者們面對(duì)著復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境，需要從多種角度進(jìn)行多主題的分析。因此，需要的不是企業(yè)信息管理系統(tǒng)中各種信息數(shù)據(jù)爆炸性的直接呈現(xiàn)，需要的是將這些數(shù)據(jù)分門別類地集中，源源不斷地提供給面向具體業(yè)務(wù)主題的分析?！　?shí)際當(dāng)中，主題分析基本分成二大類：一大類是主要面對(duì)市場(chǎng)和客戶環(huán)節(jié)的主題分析，另一大類則為審視企業(yè)內(nèi)部的相應(yīng)業(yè)務(wù)分析。為此，需要根據(jù)主題具體要求,抽取相對(duì)應(yīng)的分類主題管理數(shù)據(jù)，同時(shí)在抽取過程中要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、求和、統(tǒng)計(jì)等處理,抽取的過程實(shí)際上是數(shù)據(jù)的再組織。在抽取過程中,還要求完成數(shù)據(jù)凈化,即去掉不合格的原始數(shù)據(jù),必要時(shí)還必須對(duì)缺損的數(shù)據(jù)加以補(bǔ)充。在改變分析、決策的主題時(shí),要求可以按主題進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)查詢與訪問。同時(shí)，面對(duì)主題的分析，時(shí)常涉及處理數(shù)據(jù)量龐大，處理運(yùn)算關(guān)系復(fù)雜的情況，因此還要求系統(tǒng)滿足脫機(jī)大容量存儲(chǔ)、聯(lián)機(jī)磁盤存儲(chǔ)、內(nèi)存存儲(chǔ)的多級(jí)存儲(chǔ)模式。傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法直接滿足這類需求，人們常把滿足上述功能需求的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。換句話說，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是應(yīng)用企業(yè)CRM、ERP的現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)信息數(shù)據(jù)，進(jìn)行面向主題分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策系統(tǒng)的橋梁，它通過將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理(預(yù)處理)和凈化之后，形成了可靠的易于進(jìn)行決策分析的企業(yè)信息數(shù)據(jù)源－“數(shù)據(jù)集市”、“多維數(shù)據(jù)庫(kù)”。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)抽取與凈化、存儲(chǔ)及組織等,都是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù)。除此之外,在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí),還應(yīng)特別重視數(shù)據(jù)的粒度與劃分問題。第四講 CRM的客戶分析客戶是客戶關(guān)系管理中最寶貴的資源，從不同的角度對(duì)客戶進(jìn)行分析將有利于企業(yè)采取針對(duì)性的措施，在更好的為客戶提供服務(wù)的同時(shí)，獲得更大的回報(bào)。本章從客戶細(xì)分、客戶滿意度、客戶忠誠(chéng)度、客戶流失、客戶消費(fèi)行為、個(gè)性化服務(wù)以及一對(duì)一營(yíng)銷等方面進(jìn)行了 客戶細(xì)分分析 正確理解細(xì)分細(xì)分是指將一個(gè)大消費(fèi)群體劃分成一個(gè)個(gè)細(xì)分群的過