CRM系統:數據倉庫及數據挖掘技術在電信CRM 中的應用
數據倉庫及數據挖掘技術在電信CRM 中的應用
劉莉1,2
（ 1.湖南工業大學河西校區信息工程系湖南株洲412000 2. 武漢理工大學信息工程學院湖北武漢430000 ）
【摘要】： 隨著數據庫技術、網絡技術的不斷發展及數據庫管理系統的廣泛應用，數據庫中存儲的數據量急劇增大。如
何有效地使用這些數據卻成為一個問題，因為往往是數據豐富而知識缺乏，透過這些客戶的銷售記錄我們能從中發現什么?
于是客戶關系管理系統(CRM)就應運而生。
【關鍵詞】： 數據倉庫；數據挖掘；客戶關系管理；客戶細分
引言
隨著數據庫技術、網絡技術的不斷發展及數據庫管理系統
的廣泛應用，數據庫中存儲的數據量急劇增大。像電信行業每天
的銷售記錄就達上萬條，然而，如何有效地使用這些數據卻成為
一個問題，因為往往是數據豐富而知識缺乏，透過這些客戶的銷
售記錄我們能從中發現什么?于是客戶關系管理系統(CRM)就應
運而生。人們目前所使用的數據庫技術無法將隱藏在數據背后
的重要信息挖掘出來利用，所以如何迅速、準確、有效但適量地
提供用戶所需的信息，發現信息之間潛在的聯系，支持管理決策
就是數據挖掘和數據倉庫要解決的課題，同時也是CRM 系統產
生的必要條件和最終目的。
一、CRM 概述
客戶關系管理(CRM)就其功能來看，就是借助先進的信息技
術、網絡技術和管理思想，通過對企業業務流程的重組來整合客
戶信息資源，并在企業內部實現客戶信息和資源的共享，為客戶
提供更經濟、更快捷更滿意的產品和服務，提高客戶價值、忠誠
度和滿意度， 保持和吸引更多的客戶， 從而增強企業的贏利能
力，最終實現企業利潤的最大化。
為實現這樣的目標，企業可通過建立完整的客戶數據、量身
訂制的產品及服務、有效的管理來建立以客戶為中心的組織，去
了解客戶生命周期、掌握最有價值的客戶及其需求、發展以個人
財務需求為導向的銷售模式，最終達到提高客戶滿意度，并提升
企業的競爭力與獲利率。而客戶細分是CRM 中的首要問題，一
個企業在經營策劃時要非常明確以下問題: 銷售對象是哪個客
戶層，哪些客戶需要這樣的產品，是否考慮了客戶生命周期，是
否建立了以客戶需求為導向的客戶關系， 誰是公司最有價值的
客戶。要回答和解決以上問題，首要任務就是綜合各種數據，從
不同角度對客戶進行分群、分組劃分
作為客戶關系管理的核心理念之一， 客戶細分已經成為一
種基礎性的分析功能，并將為包括操作層、戰術層以及戰略層在
內的企業管理和營銷提供全面的信息支持。客戶細分是指企業
在明確的戰略、業務模式和特定的市場中，根據客戶的屬性、行
為、需求、偏好等因素對客戶進行分類，并提供有針對性的產品、
服務和營銷模式的過程。
通過對客戶進行分群，進而分析客戶群的特征，可以為產品
設計、市場營銷、服務、產品調整等提供依據，如圖1 所示：
二、數據倉庫與數據挖掘的概念
目前業界對數據倉庫的概念沒有一個統一的定義， 可以認
為數據倉庫(DataWarehouse)是集成的、穩定的、隨時間變化的數
據集合，用以支持管理決策系統的過程。由此可見，數據倉庫是
一個綜合的解決方案， 是對原始的操作數據進行各種處理并轉
換成有用信息的處理過程， 它主要用來幫助業務主管部門做出
更符合業務發展規律的決策，用以指導電信產品銷售。數據倉庫
的建設需要綜合應用、決策權、數據庫、數理統計等多項技術。而
如何從龐大客戶信息資料庫中尋找出更有價值的信息， 數據挖
掘便成了電信信息化的重要組成部分。
數據挖掘(Data Mining,簡稱:DM)，是從大量的、不完全的、有
噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不
知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程[10]。所以數據挖
掘又稱為數據庫中知識發現(Knowledge Discovery from DataBase,
簡稱KDD)，它是一個從大量數據中抽取挖掘出未知的、有價值
的模式或規律等知識的復雜過程。
盡管數據挖掘只是整個知識挖掘過程中的一個重要步驟，
但由于目前工業界、媒體、數據庫研究領域中，"數據挖掘"一詞
已被廣泛使用并被普遍接受，現在廣義地使用"數據挖掘"來表
示整個知識挖掘過程，即數據挖掘就是一個從數據庫、數據倉庫
或其它信息資源庫的大量數據中發掘有趣知識的過程。
三、數據倉庫和數據挖掘技術在電信CRM 中的應用
數據倉庫技術和數據挖掘技術的相互結合使得從海量的數
據中進行實時的和深層次的分析成為可能， 由于相關領域的技
術發展及相互協同，已使數據倉庫成為一項可能的實用技術。
隨著全球電信市場的逐步放開和國際化進程的加劇， 電信
業的競爭將愈演愈烈。一個全新的、更加激烈的市場競爭環境迫
使各電信企業不得不考慮尋求新的盈利模式， 以及如何提升自
身的核心競爭力。電信企業必須意識到客戶才是企業生存和發
展的根基，而保持客戶、吸引客戶和充分發掘客戶的價值潛力是
企業提高核心競爭力的關鍵。如何提高客戶的滿意度及忠誠度、
提升客戶價值、擴大自身的收入及利潤等問題，已成為各企業關
注的焦點。
在這種背景下， 客戶關系管理正在受到國內外電信企業的
青睞。電信企業的客戶關系管理同樣離不開發展新客戶、保持老
客戶和提升客戶價值三個目標， 而這三個目標又可以具體細化
為客戶價值評價、客戶細分、客戶流失預測、交叉銷售分析、營銷
響應預測、欺詐識別等若干個具體商業問題[27,28]。這些商業問
題的有效分析和解決往往依賴于內外部客戶數據和基于數據挖
掘技術的客戶知識發現。在這種需求的拉動下，數據挖掘技術在
電信企業中的應用研究越來越廣泛。
1．基于客戶價值的分析主要依據客戶的歷史價值、當前價
值、潛在價值對現有客戶進行價值分類，將客戶分別歸并于不同
的價值區段進行分析，實施相應的維系活動，以提高客戶的忠誠
度；
2．通過對客戶的欠費數據進行分析，對欠費的及時了解才
客戶及時迅速的采取行動，防治欠費現象擴大，通過對同類欠費
情況的分析，得到欠費規律和欠費表現，為做好欠費控制和信用
控制做支持，可以在一定程度上降低某些客戶的惡意欺詐風險，
為企業盡可能地挽回損失；
3．針對客戶離網前的行為特征進行分析，及時了解某一時
間段內客戶的變化趨勢，對未來具有離網傾向的客戶實施挽留，
以降低客戶離網率；
4．針對客戶的行為分析客戶的各種呼叫習慣、使用業務特
征，并對客戶進行自動分群，使同一群內的客戶具有最大程度的
相似性，而不同群的客戶具有最大程度的相異性。在此基礎上利
用客戶群體特征為新產品開發、制定市場推廣計劃提供決策依
據。根據每個客戶的群體特征，為客戶提供更貼切的個性化服務
等等。
通過以上分析可以更好地了解電信客戶市場， 以及抓住客
戶消費心理， 為取得市場競爭力打好基礎， 最終贏得客戶和市
場。
四、結束語
數據倉庫和數據挖掘技術是一門系統科學， 電信經營還需
更科學的決策經營方法來指導決策經營者， 用以制定更符合電
信客戶和產品銷售市場的經營策略。我們只有運用科學的方法，
才能為決策系統提供支撐。
參考文獻：
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