CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用
類型的分析處理。數(shù)據(jù)的分割是把邏輯上統(tǒng)一的數(shù)
據(jù)分割成較小的、可以獨(dú)立管理的物理單元(分片) 進(jìn)
行存儲,以便于重構(gòu)、重組和恢復(fù),提高索引創(chuàng)建和順
序掃描的效率。數(shù)據(jù)的分割使數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員
和用戶具有更大的靈活性。
在CRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的建立過程中做了有益
的嘗試。步驟如下:
(1) 建立數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型。
CRM系統(tǒng)中的主題:對CRM系統(tǒng)中記錄的客戶信
息、溝通記錄、機(jī)會、策略等進(jìn)行分析;CRM系統(tǒng)使用情
況分析:通過銷售人員使用CRM 的情況,考核他們的
業(yè)績。CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫圍繞這兩個(gè)主題建立。
(2) 定義記錄系統(tǒng)。
(3) 將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)。
(4) 建立記錄系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉庫的接口。
(5) 建立第一個(gè)主題域,在反饋和循環(huán)中逐步建
立其它主題域。
(6) 建立數(shù)據(jù)倉庫的工具———四維數(shù)據(jù)生成器。
其功能是根據(jù)主題的確定,在實(shí)際的操作型數(shù)據(jù)中根
據(jù)自定義規(guī)則生成分析型數(shù)據(jù),并加以存儲。
(7) 存儲級別,為提高系統(tǒng)運(yùn)行效率,必須分割
數(shù)據(jù)。分割的標(biāo)準(zhǔn)是時(shí)間,劃分單位是年。
2. 工具。
為了高效地建造CRM 系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,我們按四
維方式組織數(shù)據(jù),四維是:行、列、部門、日期。每個(gè)四
維數(shù)據(jù)實(shí)體都按照主題來組織,比如:客戶信息、溝通
記錄。
3. 各級數(shù)據(jù)的動態(tài)交換。
在數(shù)據(jù)倉庫中各級粒度的數(shù)據(jù)存放的物理或邏
輯位置是不同的,為了能夠動態(tài)交換這些數(shù)據(jù),我們
應(yīng)用一個(gè)基于四維數(shù)據(jù)管理與生成的數(shù)據(jù)交換引擎。
3 數(shù)據(jù)挖掘在CRM 系統(tǒng)中的應(yīng)用
CRM 系統(tǒng)有大量關(guān)于客戶和潛在客戶的信息,
企業(yè)應(yīng)該充分地利用這些信息,跟蹤并分析每一個(gè)客
戶的信息從而知道什么樣的客戶有什么樣的需求,同
時(shí)還能觀察和分析客戶行為對企業(yè)收益的影響,使企
業(yè)與客戶的關(guān)系及企業(yè)利潤得到最優(yōu)化,使得決策者
所掌握的信息更完全,從而能更及時(shí)地做出決策。
1. 智能選案。
所謂智能選案系統(tǒng)就是具有智能特征的選案系統(tǒng),
它并不是平行于邏輯選案的另一選案體系。邏輯選案
體現(xiàn)了選案的業(yè)務(wù)流程,智能方法將參與這一流程。
2. 加入智能方法的選案環(huán)節(jié)。
選案過程主要有兩個(gè)環(huán)節(jié):預(yù)選和定戶。這兩個(gè)
環(huán)節(jié)都加入了智能的方法。
(1) 預(yù)選是通過模式運(yùn)行完成的,智能方法可進(jìn)
一步豐富選案模式。
(2) 定戶是從預(yù)選庫中最后確定客戶的過程,在
邏輯選案中這一過程是通過方案運(yùn)行完成,應(yīng)用智能
方法可以減少人為因素,彌補(bǔ)現(xiàn)有方法的不足。
3. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于選案。
客戶案例(已消費(fèi)客戶) 所提供的信息包括兩部
分:消費(fèi)前信息,消費(fèi)后信息。消費(fèi)過程就是通過消
費(fèi)前信息確定消費(fèi)客戶。要提高預(yù)測準(zhǔn)確率,就必須
能從已知和消費(fèi)前信息預(yù)測消費(fèi)結(jié)果,挖掘潛在客
戶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過訓(xùn)練后,可得到預(yù)測模型,
結(jié)論量化:結(jié)論由專家通過來自消費(fèi)者的全面信
息作出。專家通過消費(fèi)前后的信息,反觀對該客戶投
入的溝通力量,將其量化,就是消費(fèi)客戶重點(diǎn)級別。
預(yù)測結(jié)果也是相應(yīng)客戶的消費(fèi)重點(diǎn)級別,這一信息對
于潛在選戶有重要參考價(jià)值。將各消費(fèi)客戶信息輸
入用案例訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,所得到的輸出即為
該客戶的消費(fèi)重點(diǎn)級別,這一結(jié)果可做為甄選大客戶
的重要參考信息。
4 結(jié)束語
將DSS 用于CRM系統(tǒng)的實(shí)踐表明基于數(shù)據(jù)倉庫
技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和OLAP 技術(shù)的DSS 系統(tǒng),具有
廣泛的應(yīng)用前景。采用的四維數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)及其建
立在四維空間之上的OLAP 分析方法是一個(gè)靈活實(shí)
用的系統(tǒng),在數(shù)據(jù)挖掘方面應(yīng)用人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行客戶選案也是比較成功
的嘗試。
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