【文章內(nèi)容簡介】 一步了解客戶身份及其需求，并做出預(yù)測，企業(yè)需要花費(fèi)一些精力進(jìn)行分析，因此產(chǎn)生了數(shù)據(jù)信息搜集。成功地使用數(shù)據(jù)信息搜集是CRM建設(shè)的重要步驟。 CRM的客戶數(shù)據(jù)倉庫需要把企業(yè)內(nèi)外的客戶數(shù)據(jù)集成起來。就客戶數(shù)據(jù)集成來講，企業(yè)需要對客戶進(jìn)行匹配和合并。 首先，在建立 CRM數(shù)據(jù)庫時(shí)，一定要確認(rèn)由應(yīng)用程序所生成的客戶編碼的唯一性；其次，建立完整、準(zhǔn)確的客戶數(shù)據(jù)倉庫，姓名和地址這兩個(gè)信息片段是很重要的，一定要進(jìn)行分解和規(guī)范化；最后，對企業(yè)想收集又沒有一定結(jié)構(gòu)且信息量比較大的數(shù)據(jù)一定要非常慎重，比如文本信息。 首先識別新數(shù)據(jù)性質(zhì)，新客戶的數(shù)據(jù)給一個(gè)獨(dú)立的標(biāo)識，在數(shù)據(jù)倉庫中插入一條新的記錄；如果是已有客戶的數(shù)據(jù)，更新客戶記錄的相關(guān)信息片段。數(shù)據(jù)更新要求同步化是 CRM數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)之一。 統(tǒng)一共享的客戶數(shù)據(jù)倉庫把銷售、市場營銷和客戶服務(wù)的所有信息連接起來。如果一個(gè)企業(yè)的信息來源互相獨(dú)立，那么這些信息會不可避免地出現(xiàn)重復(fù)、互相沖突等現(xiàn)象，這對企業(yè)的整體運(yùn)作效率將產(chǎn)生消極的影響。 第三節(jié) CRM系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) CRM系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 C R M 中 數(shù) 據(jù) 倉 庫 的 應(yīng) 用 客戶行為分析 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn) 市場性能評估 客戶行為分析包括 整體行為分析 和 群體行為分析 兩個(gè)方面 。整體行為分析用來發(fā)現(xiàn)企業(yè)所有客戶的行為規(guī)律，行為分組時(shí)按照客戶的不同種類的行為 ,將客戶劃分成不同的群體。 在行為分組完成后 ,要進(jìn)行客戶理解、客戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)和客戶組間交叉分析等 。 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)主要是發(fā)現(xiàn)能為企業(yè)帶來潛在效益的重要客戶。根據(jù)客戶的屬性特點(diǎn)就可以挖掘出重點(diǎn)客戶 ,然后做好保持和提高這些重點(diǎn)客戶的忠誠度工作。此外 ,通過數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)清洗與集中過程 ,可以將客戶對市場的反饋?zhàn)詣虞斎霐?shù)據(jù)倉庫中 ,這個(gè)獲得客戶反饋的過程 ,稱為 客戶行為追蹤 。 根據(jù)客戶行為分析 ,企業(yè)可以準(zhǔn)確地制定市場策略和市場活動 。然而 ,這些市場活動是否能夠達(dá)到預(yù)定的目標(biāo) ,是改進(jìn)市場策略和評價(jià)客戶行為分組性能的重要指標(biāo)。因此 ,在 CRM中必須對行為分析和市場策略進(jìn)行評估 。 第三節(jié) CRM系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) CRM系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 OLAP是共享多維信息的、針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù) 快速 訪問和分析的軟件技術(shù)。它通過對信息的多種可能的觀察形式進(jìn)行快速、穩(wěn)定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入觀察。 相關(guān)概念 變量 維 維的層次性 維成員 多維數(shù)組 數(shù)據(jù)單元 聯(lián)機(jī)分析處理的概念 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 變量： 分析數(shù)據(jù)時(shí)要考慮的屬性，即描述數(shù)據(jù)“是什么”。 維： 是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度 ,是考慮問題時(shí)的一類屬性 ,屬性集合構(gòu) 成一個(gè)維。 維的層次性： 人們觀察數(shù)據(jù)的某個(gè)特定角度 (即某個(gè)維 )還可以存在細(xì)節(jié) 程度不同的各個(gè)描述方面 ,我們稱這多個(gè)描述方面為維的層次。一個(gè)維往 往具有多個(gè)層次。 維成員： 維的一個(gè)取值，若維分為幾個(gè)層次，那么維成員就是不同維層 次取值的組合。 多維數(shù)組： 多維數(shù)組是維和變量的組合表示。一個(gè)多維數(shù)組可以表示為 : (維 1,維 2,…, 維 n,變量 )。 數(shù)據(jù)單元： 數(shù)據(jù)單元是多維數(shù)組的取值。當(dāng)多維數(shù)組的各個(gè)維都選中一 個(gè)維成員 ,這些維成員的組合就唯一確定了一個(gè)變量的值。那么數(shù)據(jù)單元 就可以表示為 :(維 1維成員 ,維 2維成員 ,?, 維 n維成員 ,變量的值 )。 聯(lián)機(jī)分析處理的概念 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 多維數(shù)據(jù)模型上的 OLAP操作 對多維數(shù)據(jù)集（維 維 維 3…… 維 n、變量值）在維度 i上選定一個(gè)維成員，得到一個(gè)n－ 1維多維數(shù)據(jù)集，稱得到的這個(gè) n－ 1維多維數(shù)據(jù)集為原數(shù)據(jù)集在第 i維上的數(shù)據(jù)切片。 OLAP的分析方法 數(shù) 據(jù) 切 片 數(shù) 據(jù) 切 塊 數(shù) 據(jù) 鉆 取 數(shù) 據(jù) 聚 集 數(shù) 據(jù) 旋 轉(zhuǎn) 在多維數(shù)據(jù)立方體中，確定某些維度的取值范圍，得到一個(gè)原立方體的子立方體的過程被稱為數(shù)據(jù)切塊。數(shù)據(jù)切塊與數(shù)據(jù)切片得到的多維數(shù)組都是原多維立方體的子集，不同的是數(shù)據(jù)切片使多維立方體降低了一個(gè)維度，而數(shù)據(jù)切塊得到的多維立方體與原立方體的維度是相同的。 數(shù)據(jù)鉆取 (數(shù)據(jù)下鉆 )，是由概括的數(shù)據(jù)到詳細(xì)的數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)鉆取對應(yīng)于維的層次，它是由維的高層次展開到低層次的一個(gè)動作。比如，我們由 “ 年 ” 數(shù)據(jù)下鉆到 “ 季度 ” 數(shù)據(jù)，這無疑會增加數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)量，得到更詳細(xì)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)鉆取的具體操作參見 圖 7— 2 中的數(shù)據(jù)鉆取部分。 數(shù)據(jù)聚集又叫數(shù)據(jù)上卷，是數(shù)據(jù)鉆取的逆過程。數(shù)據(jù)聚集是將詳細(xì)的數(shù)據(jù)聚集為較概括的數(shù)據(jù)，是一個(gè)綜合數(shù)據(jù)的動作。 數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)即變換維度的位置，也就是轉(zhuǎn)動數(shù)據(jù)的視角，給用戶提供一個(gè)從不同的角度觀察數(shù)據(jù)的方法。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 原數(shù)據(jù)立方體包含了時(shí)間（年）、城市、產(chǎn)品三個(gè)維度，其中 a1， a2為產(chǎn)品名。鉆取過程是按時(shí)間下鉆，由年數(shù)據(jù)得到季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)由原來的兩行展為八行。聚集過程是按地區(qū)維度上卷，將城市維上卷為國家維，即將北京、上海兩城市數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為中國的數(shù)據(jù)，將東京、大阪兩城市的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為日本的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)聚集和數(shù)據(jù)鉆取為用戶提供了不同層次觀察數(shù)據(jù)的方法。 2023 3季 2023 1季 2023 1季 2023 3季 2023 4季 2023 2季 2023 4季 2023 2季 a1 a2 北京 上海 東京 大阪 鉆取 聚集 a2 a1 2023 2023 中國 日本 2023 2023 北京 上海 東京 大阪 a1 a2 圖 77 數(shù)據(jù)鉆取與聚集 聚集 鉆取 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 2023 2023 A1 200 230 A2 456 478 A3 100 120 A1 A2 A3 2023 200 456 100 2023 230 478 120 圖 78 數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn) 圖 78是數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)的一個(gè)簡單示例，只體現(xiàn)了二維表的旋轉(zhuǎn)。當(dāng)數(shù)據(jù)是三維或是三維以上的多維數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)將更有意義，每進(jìn)行一次數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)就可以從一個(gè)新的視角觀察數(shù)據(jù)。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 OLAP的特點(diǎn) 聯(lián)機(jī)分析處理的用戶是企業(yè)中的專業(yè)分析人員及管理決策人員，在分析業(yè)務(wù)經(jīng)營的數(shù)據(jù)時(shí)，從不同的角度來審視業(yè)務(wù)的衡量指標(biāo)是一種很自然的思考模式。比如，分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)，綜合時(shí)間周期、產(chǎn)品類別、分銷渠道、地理分布、客戶群類生成一張張報(bào)表，各個(gè)分析角度的不同組合又可以生成不同的報(bào)表，使得 IT人員的工作量相當(dāng)大。 聯(lián)機(jī)分析處理的主要特點(diǎn)是直接仿照用戶的多角度思考模式，預(yù)先為用戶組建多維的數(shù)據(jù)模型。一旦多維數(shù)據(jù)模型建立完成，用戶可以快速地從各個(gè)分析角度獲取數(shù)據(jù)，也能動態(tài)地在各個(gè)角度之間切換或者進(jìn)行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。這也是聯(lián)機(jī)分析處理近年來被廣泛關(guān)注的根本原因，它從設(shè)計(jì)理念和真正實(shí)現(xiàn)上都與舊的管理信息系統(tǒng)有著本質(zhì)的區(qū)別。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)核心是 聯(lián)機(jī) 分析處理 ， 從應(yīng)用的角度來說， 數(shù)據(jù) 倉庫還可以采用傳統(tǒng)的報(bào)表或數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘等人工智能方法， 涵蓋的范圍更廣； 從應(yīng)用的范圍來說， 聯(lián)機(jī)分析處理往往根據(jù)用戶分析的主題進(jìn) 行應(yīng)用分類， 如銷售分析、市場推廣分析、客戶利潤率分析等，每 一個(gè)分析的主題形成一個(gè) OLAP應(yīng)用，而所有的 OLAP應(yīng)用實(shí)際上只是 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的一部分。 以某家電企業(yè)為例介紹 OLAP的應(yīng)用。家電的多維分析涉及 產(chǎn)品、銷售數(shù)量、地區(qū)和時(shí)間 4個(gè)維。所有抽查的數(shù)據(jù)都是第 1季度的。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 冰 箱 銷 售 第 1季度，冰箱在什么地區(qū)銷售情況最好？ 第 1季度，哪個(gè)省份的冰箱銷量處于領(lǐng)先地位？ 第 1季度，哪個(gè)城市的冰箱銷售數(shù)量最高？ 負(fù)責(zé)冰箱銷售的副總裁提出了以下 3個(gè)問題： 解決方法需要用到 OLAP的兩種多維分析方法， 即數(shù)據(jù)切片 /切塊和數(shù)據(jù)鉆取， 其他的分析方法還有數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)聚集等。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 產(chǎn)品 地點(diǎn) 時(shí)間 電視 冰箱 空調(diào) 華東 東北 西北 冰箱 圖 79 運(yùn)用數(shù)據(jù)切片來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 首先使用數(shù)據(jù)切片方法來對第一個(gè)問題進(jìn)行分析。在圖 79的 數(shù)據(jù)立方體中，時(shí)間、地區(qū)和產(chǎn)品分別是 3個(gè)維度，銷售額是 度量變量。在產(chǎn)品維上選定 “ 冰箱 ” 則形成在產(chǎn)品維上的數(shù)據(jù)切 片，顯示了冰箱在各地區(qū)和各月份的銷售情況。 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 數(shù)據(jù)鉆取和聚集會改變維的層次，變換分析的粒度，在家電企業(yè) 的例子中，必須采用聯(lián)機(jī)分析處理工具深入的地區(qū)維中，通過數(shù)據(jù)鉆 取來查看某地區(qū)維中更細(xì)致的數(shù)據(jù)。 （如圖 710所示）。 表７－ 4 按地區(qū)劃分的銷售數(shù)據(jù) 通過模型驅(qū)動工具來查詢數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，如表 74 第四節(jié) OLAP技術(shù)及其在 CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘 OLAP的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 基本步驟 設(shè)計(jì)與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 客戶智能 定義、構(gòu)成 OLAP技術(shù) 應(yīng)用 商業(yè)智能 冰箱 44899 西北 79954 華東 36040 東北 253