客户关系管理实用教程-第2版-教学课件-周贺来-第07章-客户关系数据管理与分析

在线教务辅导网：教材其余课件及动画素材请查阅在线教务辅导网QQ:349134187

或者直接输入下面地址：在线教务辅导网：http://www.shangfuwang1《客户关系管理实用教程》

（第二版）

教学课件

第07章客户关系数据管理与分析

2022/11/252《客户关系管理实用教程》

（第二版）

教学课件

第07章本章引例案例7-0:沃尔玛公司发现“啤酒+尿布”的故事(内容详见教材)点评：从本例可以看出，CRM运用的成功必须依靠客户数据，对客户数据进行科学地分析，往往会带来意想不到的商机：对客户数据进行初级处理，可以完成基本业务过程；对数据进行高级处理(如数据挖掘)，可以提供企业决策，促进销售，保持消费群体的稳定。所以说，客户数据是整个CRM运用的灵魂，本章内容就是以客户数据管理与分析为主。

2022/11/253本章引例案例7-0:沃尔玛公司发现“啤酒+尿布”的故事202学习目标通过本章的学习，读者应该能够：熟悉客户数据的内容与类型划分理解客户数据的质量及其重要性了解客户信息、客户知识的含义掌握客户数据收集、处理与应用了解CRM中客户数据库的作用了解数据仓库在CRM中的应用了解数据挖掘在CRM中的应用2022/11/254学习目标通过本章的学习，读者应该能够：2022/11/224本章提纲7.1客户数据及其重要性7.2客户数据的处理、分析与应用7.3数据仓库及其在CRM中的应用7.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍2022/11/255本章提纲2022/11/2257.1客户数据及其重要性7.1.1客户数据的类型划分7.1.2客户数据的质量保证7.1.3客户数据的重要性7.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/2567.1客户数据及其重要性7.1.1客户数据的类型划分20227.1.1客户数据的类型划分2022/11/2577.1.1客户数据的类型划分2022/11/2277.1.2客户数据的质量保证1．客户数据质量的重要性2．高质量数据的评判标准（1）数据的准确性。（2）数据的有效性。（3）数据的时效性。（4）数据的完备性。另外，客户数据既要符合逻辑，又不能冗余。逻辑性主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确；同时客户数据中要避免不必要的冗余（如客户出生日期和年龄同步采集）。2022/11/2587.1.2客户数据的质量保证1．客户数据质量的重要性20227.1.3客户数据的重要性1．客户数据是进行客户分级的依据2．客户数据是开展企业决策的基础3．客户数据是加强客户互动的指南4．客户数据是达到客户满意的要求2022/11/2597.1.3客户数据的重要性1．客户数据是进行客户分级的依据27.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/25107.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/227.2客户数据的处理、分析与应用7.2.1客户数据的收集渠道7.2.2客户数据的整理7.2.3客户数据库及其建立7.2.4客户数据库在CRM中的重要作用2022/11/25117.2客户数据的处理、分析与应用7.2.1客户数据的收集渠道7.2.1客户数据的收集渠道1．直接渠道（1）在市场调查中获取客户数据（2）在营销活动中获取客户数据（3）在服务过程中获取客户数据（4）在终端收集客户数据（5）通过博览会、展销会、洽谈会等获取客户数据（6）网站和呼叫中心是收集客户数据的新渠道（7）从客户投诉中收集2022/11/25127.2.1客户数据的收集渠道1．直接渠道2022/11/227.2.1客户数据的收集渠道2．间接渠道（1）各种媒介（2）工商行政管理部门及驻外机构（3）国内外金融机构及其分支机构（4）国内外咨询公司及市场研究公司（5）从已建立客户数据库的公司租用或购买（6）其他渠道2022/11/25137.2.1客户数据的收集渠道2．间接渠道2022/11/227.2.2客户数据的整理一般而言，客户信息处理有三个步骤。首先是把从多渠道集成平台获得的数据进行一些基本的校验，去除有明显错误的数据。第二个步骤是结构化。第三个步骤是进行数据的使用和分析。数据使用指的是企业的内部人员以一种可预测2022/11/25147.2.2客户数据的整理一般而言，客户信息处理有三个步骤。27.2.3客户数据库及其建立1．客户数据库的特点（1）动态整合客户数据管理和查询系统。（2）基于数据库支持的客户关系格式或结构系统。(3)基于数据库支持的忠诚客户识别系统（4）基于数据库支持的客户购买行为参考系统。（5）个性化服务。2022/11/25157.2.3客户数据库及其建立1．客户数据库的特点2022/17.2.3客户数据库及其建立2．客户数据库的内容2022/11/25167.2.3客户数据库及其建立2．客户数据库的内容2022/17.2.3客户数据库及其建立3．建立客户数据库的注意事项（1）按照预测所需的信息量，尽可能多地考虑客户购买产品的情况和购买后的反应。（2）深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定的弹性，以满足未来变化的需要。（3）不需要因谋求建立一个详细完备的数据库而推迟建成时间，可先建成一个小而实用的数据库，并对其评价获得经验，然后再不断改进。（4）构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。一方面使信息采集科学完备，另一方面让数据库的使用者充分了解设计者的思想。2022/11/25177.2.3客户数据库及其建立3．建立客户数据库的注意事项207.2.4客户数据库在CRM中的重要作用1．

运用客户数据库可以对客户开展一对一的营销2．运用客户数据库，可以实现客户服务及管理的自动化3．运用客户数据库，可以实现对客户的动态管理4．客户数据库能为企业深入分析客户提供帮助，并指导客户关系的努力方向2022/11/25187.2.4客户数据库在CRM中的重要作用1．

运用客户数据7.3数据仓库及其在CRM中的应用7.3.1数据仓库基本知识介绍7.3.2CRM中数据仓库的建立方法7.3.3CRM中数据仓库的应用介绍2022/11/25197.3数据仓库及其在CRM中的应用7.3.1数据仓库基本知识7.3.1数据仓库基本知识介绍1．数据仓库的含义目前，对于数据仓库的概念，权威的定义是“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。2.数据仓库的特点（1）面向主题（2）集成的数据（3）数据不可更新（4）数据随时间不断变化2022/11/25207.3.1数据仓库基本知识介绍1．数据仓库的含义2022/13．从数据库系统到数据仓库数据仓库来源于数据库系统，是在原来存储数据库的基础上整合而成的。但数据仓库并非是一个仅仅存储数据的简单信息库，因为它与传统数据库存在差别。4．建立数据仓库的目的建立数据仓库并不是要取代原有的运作数据库系统，建立数据仓库的目的是为了将企业多年来已经收集到的数据按统一、一致的企业级视图组织、存储，对这些数据进行分析，从中得出有关企业经营状况、客户需求、对手情况、发展趋势等有用信息，帮助企业及时、准确地把握机会，以求在激烈的竞争中获得更大的利益。2022/11/25213．从数据库系统到数据仓库2022/11/22217.3.2CRM中数据仓库的建立方法1．CRM中的数据仓库的逻辑结构2022/11/25227.3.2CRM中数据仓库的建立方法1．CRM中的数据仓库2．CRM中数据仓库建设的基本步骤企业数据仓库的建设通常按照快速原型法予以实施，包括确定范围、环境评估、分析、设计、开发、测试和运行等几个阶段，是一个在原型的基础上不断迭代的过程。数据仓库系统的建设不可能一蹴而就，它是一个不断建立、完善、健全的过程。这个过程是随着业务量、业务范围和客户的不断发展而发展的，其成长的速度非常之快，同时随着业务的发展，数据仓库的价值也将随之增长。世界商业零售帝国沃尔玛举世无双的庞大数据仓库系统，据说目前其容量已达到PB数量极（1PB=1024TB；1TB=1024GB），这也正是其数据仓库价值所在。2022/11/25232．CRM中数据仓库建设的基本步骤2022/11/22237.3.3CRM中数据仓库的应用介绍1．CRM客户行为分析(1)客户理解。(2)行为规律分析。(3)组间交叉分析。2．重点客户发现3．性能评估2022/11/25247.3.3CRM中数据仓库的应用介绍1．CRM客户行为分析7.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍7.4.1数据挖掘基本知识介绍7.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程7.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍2022/11/25257.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍7.4.1数据挖掘基本7.4.1数据挖掘基本知识介绍1．数据挖掘的含义简单地说，数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置的目的。2．数据挖掘的基本应用主要包括六种，分别是分类、估值、预测、确定关联规则、聚类、描述和可视化。2022/11/25267.4.1数据挖掘基本知识介绍1．数据挖掘的含义2022/13．数据挖掘的一般过程2022/11/25274．实施数据挖掘的人员配备（1）业务分析人员。（2）数据分析人员。（3）领域专家。（4）决策制定人员。评估业务方案和批准解决方案。（5）数据管理人员。3．数据挖掘的一般过程2022/11/22274．实施数据挖7.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程1．定义商业问题2．建立营销数据库3．探索数据4．准备数据5．建立模型6．评价模型7．将数据挖掘运用到CRM方案中2022/11/25287.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程1．定义商业问题2027.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍在CRM中，数据挖掘可以应用在以下几个方面：(1)客户特征多维分析。(2)客户行为分析。(3)客户流失分析。(4)销售分析与销售预期。(5)交叉销售。(6)客户细分。(7)客户获取。(8)客户盈利能力分析。(9)风险评估和防止诈骗。2022/11/25297.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍在CRM中，数据挖掘可本章小结本章首先介绍了客户数据的基本知识，包括客户数据的类型、质量标准、重要性，以及从客户数据到客户信息、客户知识的转化流程；然后介绍了对客户数据进行处理、分析和应用的相关知识，包括客户数据的收集渠道、客户数据的整理、客户数据库的建立及其在CRM中的应用；最后本章浅谈了数据仓库和数据挖掘的基本知识及其在CRM中的应用。通过本章学习，读者应充分认识数据管理和分析在CRM中的主要作用，养成重视客户档案数据库的习惯；同时要基本理解数据仓库和数据挖掘技术的在CRM中的应用。2022/11/2530本章小结本章首先介绍了客户数据的基本知识，包括客户数据的类型关键术语客户数据描述性数据促销性数据交易性数据客户数据库RFM模型数据仓库数据挖掘2022/11/2531关键术语2022/11/2231练习题一、填空题二、名词解释三、简答题以上三类题型详见教材四、案例应用分析2022/11/2532练习题一、填空题2022/11/2232案例7-1亚马逊利用客户数据库为客户简化交易手续和推荐书目（详细内容参见教材）案例讨论题1．请分析亚马逊书店是如何利用客户数据库，以便推荐书目进而实现交叉销售的。2．本例中可以看出，亚马逊书店之所以成功，其中一个主要原因就是——非常重视客户体验，并尽力精简用户操作流程。那么，对于CRM在电子商务中的重要性，你如何认识?3．我国的网上书店（例如当当网、卓越网），在简化客户交易手续方面都做了哪些具体工作？请自己进行实际调研，然后进行相关内容的总结。2022/11/2533案例7-1亚马逊利用客户数据库2022/11/2233案例7-2美国第一银行：借助数据仓库系统支持“如您所愿”（详细内容参见教材）案例讨论题1．你如何看待美国第一银行的“ICARE”和“AtYourRequest”的客户服务理念？2．美国第一银行数据仓库系统是如何支持其“AtYourRequest”(如您所愿)服务的?3．本例中美国第一银行的客户服务理念观念，对我国银行业的启示有哪些?2022/11/2534案例7-2美国第一银行：2022/11/2234案例7-3天津联通利用SAS数据挖掘技术实现精细营销（详细内容参见教材P211－213）案例讨论题1．在本案例中，天津联通为什么要考虑采用数据挖掘技术对客户数据进行分析？2．天津联通为什么选择了SAS公司？SAS公司的方案对于天津联通带来了什么好处？3．本例中天津联通利用SAS数据挖掘技术实现了精细营销，对此你受到了什么启发？2022/11/2535案例7-3天津联通利用SAS数据挖掘技术实现精细营销（详细实践训练2022/11/2536实践训练2022/11/2236在线教务辅导网：教材其余课件及动画素材请查阅在线教务辅导网QQ:349134187

或者直接输入下面地址：在线教务辅导网：http://www.shangfuwang37《客户关系管理实用教程》

（第二版）

教学课件

第07章客户关系数据管理与分析

2022/11/2538《客户关系管理实用教程》

（第二版）

教学课件

第07章本章引例案例7-0:沃尔玛公司发现“啤酒+尿布”的故事(内容详见教材)点评：从本例可以看出，CRM运用的成功必须依靠客户数据，对客户数据进行科学地分析，往往会带来意想不到的商机：对客户数据进行初级处理，可以完成基本业务过程；对数据进行高级处理(如数据挖掘)，可以提供企业决策，促进销售，保持消费群体的稳定。所以说，客户数据是整个CRM运用的灵魂，本章内容就是以客户数据管理与分析为主。

2022/11/2539本章引例案例7-0:沃尔玛公司发现“啤酒+尿布”的故事202学习目标通过本章的学习，读者应该能够：熟悉客户数据的内容与类型划分理解客户数据的质量及其重要性了解客户信息、客户知识的含义掌握客户数据收集、处理与应用了解CRM中客户数据库的作用了解数据仓库在CRM中的应用了解数据挖掘在CRM中的应用2022/11/2540学习目标通过本章的学习，读者应该能够：2022/11/224本章提纲7.1客户数据及其重要性7.2客户数据的处理、分析与应用7.3数据仓库及其在CRM中的应用7.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍2022/11/2541本章提纲2022/11/2257.1客户数据及其重要性7.1.1客户数据的类型划分7.1.2客户数据的质量保证7.1.3客户数据的重要性7.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/25427.1客户数据及其重要性7.1.1客户数据的类型划分20227.1.1客户数据的类型划分2022/11/25437.1.1客户数据的类型划分2022/11/2277.1.2客户数据的质量保证1．客户数据质量的重要性2．高质量数据的评判标准（1）数据的准确性。（2）数据的有效性。（3）数据的时效性。（4）数据的完备性。另外，客户数据既要符合逻辑，又不能冗余。逻辑性主要从业务逻辑的角度判断数据是否正确；同时客户数据中要避免不必要的冗余（如客户出生日期和年龄同步采集）。2022/11/25447.1.2客户数据的质量保证1．客户数据质量的重要性20227.1.3客户数据的重要性1．客户数据是进行客户分级的依据2．客户数据是开展企业决策的基础3．客户数据是加强客户互动的指南4．客户数据是达到客户满意的要求2022/11/25457.1.3客户数据的重要性1．客户数据是进行客户分级的依据27.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/25467.1.4从客户数据到客户信息与客户知识2022/11/227.2客户数据的处理、分析与应用7.2.1客户数据的收集渠道7.2.2客户数据的整理7.2.3客户数据库及其建立7.2.4客户数据库在CRM中的重要作用2022/11/25477.2客户数据的处理、分析与应用7.2.1客户数据的收集渠道7.2.1客户数据的收集渠道1．直接渠道（1）在市场调查中获取客户数据（2）在营销活动中获取客户数据（3）在服务过程中获取客户数据（4）在终端收集客户数据（5）通过博览会、展销会、洽谈会等获取客户数据（6）网站和呼叫中心是收集客户数据的新渠道（7）从客户投诉中收集2022/11/25487.2.1客户数据的收集渠道1．直接渠道2022/11/227.2.1客户数据的收集渠道2．间接渠道（1）各种媒介（2）工商行政管理部门及驻外机构（3）国内外金融机构及其分支机构（4）国内外咨询公司及市场研究公司（5）从已建立客户数据库的公司租用或购买（6）其他渠道2022/11/25497.2.1客户数据的收集渠道2．间接渠道2022/11/227.2.2客户数据的整理一般而言，客户信息处理有三个步骤。首先是把从多渠道集成平台获得的数据进行一些基本的校验，去除有明显错误的数据。第二个步骤是结构化。第三个步骤是进行数据的使用和分析。数据使用指的是企业的内部人员以一种可预测2022/11/25507.2.2客户数据的整理一般而言，客户信息处理有三个步骤。27.2.3客户数据库及其建立1．客户数据库的特点（1）动态整合客户数据管理和查询系统。（2）基于数据库支持的客户关系格式或结构系统。(3)基于数据库支持的忠诚客户识别系统（4）基于数据库支持的客户购买行为参考系统。（5）个性化服务。2022/11/25517.2.3客户数据库及其建立1．客户数据库的特点2022/17.2.3客户数据库及其建立2．客户数据库的内容2022/11/25527.2.3客户数据库及其建立2．客户数据库的内容2022/17.2.3客户数据库及其建立3．建立客户数据库的注意事项（1）按照预测所需的信息量，尽可能多地考虑客户购买产品的情况和购买后的反应。（2）深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定的弹性，以满足未来变化的需要。（3）不需要因谋求建立一个详细完备的数据库而推迟建成时间，可先建成一个小而实用的数据库，并对其评价获得经验，然后再不断改进。（4）构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。一方面使信息采集科学完备，另一方面让数据库的使用者充分了解设计者的思想。2022/11/25537.2.3客户数据库及其建立3．建立客户数据库的注意事项207.2.4客户数据库在CRM中的重要作用1．

运用客户数据库可以对客户开展一对一的营销2．运用客户数据库，可以实现客户服务及管理的自动化3．运用客户数据库，可以实现对客户的动态管理4．客户数据库能为企业深入分析客户提供帮助，并指导客户关系的努力方向2022/11/25547.2.4客户数据库在CRM中的重要作用1．

运用客户数据7.3数据仓库及其在CRM中的应用7.3.1数据仓库基本知识介绍7.3.2CRM中数据仓库的建立方法7.3.3CRM中数据仓库的应用介绍2022/11/25557.3数据仓库及其在CRM中的应用7.3.1数据仓库基本知识7.3.1数据仓库基本知识介绍1．数据仓库的含义目前，对于数据仓库的概念，权威的定义是“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。2.数据仓库的特点（1）面向主题（2）集成的数据（3）数据不可更新（4）数据随时间不断变化2022/11/25567.3.1数据仓库基本知识介绍1．数据仓库的含义2022/13．从数据库系统到数据仓库数据仓库来源于数据库系统，是在原来存储数据库的基础上整合而成的。但数据仓库并非是一个仅仅存储数据的简单信息库，因为它与传统数据库存在差别。4．建立数据仓库的目的建立数据仓库并不是要取代原有的运作数据库系统，建立数据仓库的目的是为了将企业多年来已经收集到的数据按统一、一致的企业级视图组织、存储，对这些数据进行分析，从中得出有关企业经营状况、客户需求、对手情况、发展趋势等有用信息，帮助企业及时、准确地把握机会，以求在激烈的竞争中获得更大的利益。2022/11/25573．从数据库系统到数据仓库2022/11/22217.3.2CRM中数据仓库的建立方法1．CRM中的数据仓库的逻辑结构2022/11/25587.3.2CRM中数据仓库的建立方法1．CRM中的数据仓库2．CRM中数据仓库建设的基本步骤企业数据仓库的建设通常按照快速原型法予以实施，包括确定范围、环境评估、分析、设计、开发、测试和运行等几个阶段，是一个在原型的基础上不断迭代的过程。数据仓库系统的建设不可能一蹴而就，它是一个不断建立、完善、健全的过程。这个过程是随着业务量、业务范围和客户的不断发展而发展的，其成长的速度非常之快，同时随着业务的发展，数据仓库的价值也将随之增长。世界商业零售帝国沃尔玛举世无双的庞大数据仓库系统，据说目前其容量已达到PB数量极（1PB=1024TB；1TB=1024GB），这也正是其数据仓库价值所在。2022/11/25592．CRM中数据仓库建设的基本步骤2022/11/22237.3.3CRM中数据仓库的应用介绍1．CRM客户行为分析(1)客户理解。(2)行为规律分析。(3)组间交叉分析。2．重点客户发现3．性能评估2022/11/25607.3.3CRM中数据仓库的应用介绍1．CRM客户行为分析7.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍7.4.1数据挖掘基本知识介绍7.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程7.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍2022/11/25617.4数据挖掘及其在CRM中的应用介绍7.4.1数据挖掘基本7.4.1数据挖掘基本知识介绍1．数据挖掘的含义简单地说，数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置的目的。2．数据挖掘的基本应用主要包括六种，分别是分类、估值、预测、确定关联规则、聚类、描述和可视化。2022/11/25627.4.1数据挖掘基本知识介绍1．数据挖掘的含义2022/13．数据挖掘的一般过程2022/11/25634．实施数据挖掘的人员配备（1）业务分析人员。（2）数据分析人员。（3）领域专家。（4）决策制定人员。评估业务方案和批准解决方案。（5）数据管理人员。3．数据挖掘的一般过程2022/11/22274．实施数据挖7.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程1．定义商业问题2．建立营销数据库3．探索数据4．准备数据5．建立模型6．评价模型7．将数据挖掘运用到CRM方案中2022/11/25647.4.2数据挖掘在CRM中的实施流程1．定义商业问题2027.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍在CRM中，数据挖掘可以应用在以下几个方面：(1)客户特征多维分析。(2)客户行为分析。(3)客户流失分析。(4)销售分析与销售预期。(5)交叉销售。(6)客户细分。(7)客户获取。(8)客户盈利能力分析。(9)风险评估和防止诈骗。2022/11/25657.4.3数据挖掘在CRM中的应用介绍在CRM中，数据挖掘可本章小结本章首先介绍了客户数据的基本知识，包括客户数据的类型、质量标准、重要性，以及从客户数据到客户信息、客户