CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在CRM中的應(yīng)用研究

3.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 在此過(guò)程中, 分析人員收集貸款擔(dān)保系統(tǒng)中存儲(chǔ)的大量歷 史數(shù)據(jù), 包括序號(hào)﹑客戶(hù)標(biāo)識(shí)﹑姓名﹑性別、貸款記錄﹑逾期狀態(tài)﹑ 還款狀態(tài)﹑貸款日期等數(shù)據(jù)。并把他們整理成如下數(shù)據(jù):姓名、 身份證號(hào)、貸款日期、逾期開(kāi)始時(shí)間、資產(chǎn)類(lèi)型、付款方式、逾期 金額等數(shù)據(jù), 并把這些數(shù)據(jù)集成連同借款人的特征數(shù)據(jù)等基本 信息集成在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘 ( 1) 預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘方法。這類(lèi)方法主要指分類(lèi)與回歸。分 類(lèi)方法用來(lái)預(yù)測(cè)某一個(gè)樣本屬于哪一種類(lèi)型, 回歸方法是通過(guò) 已知變量來(lái)預(yù)測(cè)其他變量的值。實(shí)現(xiàn)技術(shù)有決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 和樸素貝葉斯等。 ( 2) 描述型數(shù)據(jù)挖掘方法。該方法包括聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)及序列 模式挖掘算法。聚類(lèi)算法是基于數(shù)據(jù)的相似度對(duì)其歸類(lèi)。聚類(lèi) 可以用來(lái)建立貸款中心對(duì)借款人服務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)模型, 以及客戶(hù) 群體的細(xì)分模型, 適用算法有模糊C- 均值、最近鄰居算法和自 組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 3.3.3 聚類(lèi)實(shí)例 現(xiàn)以某貸款中心對(duì)客戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查的數(shù)據(jù)為例, 將服務(wù)的 特征指標(biāo)分為4個(gè), 分別為選擇服務(wù)要素的客戶(hù)人數(shù)占總數(shù)比 例K1; 客戶(hù)給服務(wù)要素的累計(jì)打分與客戶(hù)總?cè)藬?shù)之比K2; 對(duì)服 務(wù)較滿(mǎn)意的客戶(hù)人數(shù)比例K3; 對(duì)服務(wù)不滿(mǎn)意的客戶(hù)人數(shù)比例 K4。 設(shè)定服務(wù)要素分類(lèi)數(shù)n=4; 第A類(lèi), 非常重要因素; 第B類(lèi), 重要因素; 第C類(lèi), 一般因素; 第D類(lèi), 次要因素。 以上聚類(lèi)結(jié)果顯示:當(dāng)前客戶(hù)對(duì)辦理狀態(tài)及時(shí)回饋情況及 接待前臺(tái)服務(wù)水平的因素最關(guān)心, 此類(lèi)服務(wù)要素為A類(lèi); 其次 是對(duì)各項(xiàng)配套服務(wù)較為重視; 對(duì)其它服務(wù)( 如工作人員精神面 貌) 不太重視。 4 結(jié)束語(yǔ) 企業(yè)計(jì)算作為一個(gè)涉及知識(shí)管理、業(yè)務(wù)流程再造和企業(yè)信 息化的概念看起來(lái)非常復(fù)雜, 其實(shí)它最基礎(chǔ)的是一整套數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫(kù)客戶(hù)資料系統(tǒng)。因此, 實(shí)施和運(yùn)用企業(yè)計(jì)算領(lǐng)域的系統(tǒng), 應(yīng)該 從最基礎(chǔ)的應(yīng)用開(kāi)始, 將客戶(hù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理好、服務(wù)好和應(yīng)用 好。很顯然, 如果沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的支持, CRM、ERP等應(yīng)用 軟件的實(shí)用價(jià)值將會(huì)大打折扣。只有融合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高 效的客戶(hù)關(guān)系管理才能更好地適應(yīng)當(dāng)今信息時(shí)代及其網(wǎng)絡(luò)化 特征, 成為現(xiàn)代企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中制勝的關(guān)鍵。 參考文獻(xiàn): [ 1] 彭木根.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與實(shí)現(xiàn)[M] .北京:電子工業(yè)出版社, 2002. [ 2] 徐潔磐.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與決策支持系統(tǒng)[M] .北京:科學(xué)出版社, 2005. [ 3] 邵峰晶, 于忠清.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M] .北京:中國(guó)水利水電出 版社, 2003. [ 4] Han J iawei, Kamber M.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M] .北京:機(jī)械工業(yè) 出版社, 2001. [ 5] 夏安邦.對(duì)當(dāng)前CRM研究的綜述和討論[ J] .中國(guó)制造業(yè)信息化, 2004( 5) . ( 責(zé)任編輯: 袁月) 強(qiáng)力推薦： 天柏客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng) 天柏客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專(zhuān)業(yè)性、實(shí)用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶(hù)為中心的協(xié)同管理思想和營(yíng)銷(xiāo)理念，圍繞客戶(hù)生命周期的整個(gè)過(guò)程，針對(duì)不同價(jià)值的客戶(hù)實(shí)施以客戶(hù)滿(mǎn)意為目標(biāo)的營(yíng)銷(xiāo)策略，通過(guò)企業(yè)級(jí)協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶(hù)”，從而達(dá)到留住客戶(hù)、提高銷(xiāo)售，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤(rùn)最大化的目的。通過(guò)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行7P的深入分析，即客戶(hù)概況分析(Profiling)、客戶(hù)忠誠(chéng)度分析(Persistency)、客戶(hù)利潤(rùn)分析(Profitability)、客戶(hù)性能分析(Performance)、客戶(hù)未來(lái)分析(Prospecting)、客戶(hù)產(chǎn)品分析(Product)、客戶(hù)促銷(xiāo)分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)和支持等與客戶(hù)關(guān)系有關(guān)的業(yè)務(wù)流程并提高各個(gè)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化程度，從而幫助企業(yè)達(dá)到縮短銷(xiāo)售周期、降低銷(xiāo)售成本、擴(kuò)大銷(xiāo)售量、增加收入與盈利、搶占更多市場(chǎng)份額、尋求新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和銷(xiāo)售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，使得企業(yè)在當(dāng)前激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中立于不敗之地。 關(guān)鍵詞：CRM,CRM系統(tǒng),CRM軟件,客戶(hù)關(guān)系管理,客戶(hù)管理軟件,客戶(hù)管理系統(tǒng),客戶(hù)關(guān)系管理軟件,客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)