CRM客户关系管理系统技术应用课件

客户关系管理客户关系管理1第1章客户关系管理的起源和发展1.1客户关系管理的起源和理论背景1.2客户关系管理的发展动力1.3客户关系管理的未来发展趋势第1章客户关系管理的起源和发展1.1客户关系管21、CRM的起源及发展历程客户关系管理的起源与演变过程早期的数据库营销发展和完善而来产品中心市场导向客户中心

1.1客户关系管理的起源和背景1、CRM的起源及发展历程客户关系管理的起源与演变过程1.32、客户关系管理系统的发展历程几个代表性的软件系统:简单客户服务(HelpDesk,BugTrackingSystem)

复杂客户服务与呼叫中心(CSM,FieldServers,CallCenter)销售自动化系统(SFA)前台办公室(FrontOffice)客户关系分析(DM,DW,OLAP)客户关系管理系统(CRM)2、客户关系管理系统的发展历程几个代表性的软件系统:41）客户关系管理是社会经济发展的产物产品日益丰富，客户拥有了更多的选择权，讨价还价的能力增强；信息技术的发展改变了过去买方和卖方之间信息不对称的状况，进一步提高了客户的讨价还价实力；经济全球化加剧了企业之间的客户竞争，客户资源的重要性凸现，良好的客户关系日益成为企业求的生存与发展的重要保证。3、客户关系管理产生的背景1）客户关系管理是社会经济发展的产物3、客户关系管理产生的背52）保持企业竞争优势需要CRM良好的客户资源是其他企业无法轻易模仿的竞争优势。随着竞争的加剧，企业已逐步由传统的产品和规模为中心的粗放式经营管理模式向客户为中心、实现客户价值和达到企业利润最大化的集约化经营管理模式转变，企业迫切希望通过实施CRM项目，建立良好的客户关系。2）保持企业竞争优势需要CRM63）营销理论的发展为CRM的产生提供了理论支持现代营销理论关系营销80/20法则整合营销1对1营销客户周期理论（图1.1）营销理论的演变过程营销理论演变的实质---从以市场为中心转向以客户为中心、客户关系为中心；---从满足目标客户的需求转向满足有价值的客户需求；---从被动推销转向主动营销4P4C4R3）营销理论的发展为CRM的产生提供了理论支持4P4C4R74）技术的发展推动了CRM发展---虽然，在现代信息技术应用于CRM之前，CRM理论和实践已经有了一定的发展，但是现代信息技术，特别是互联网技术、数据库技术、电子商务技术和数据挖掘技术的使用，推动了CRM的完善和发展。总之，CRM的产生与发展有需求的拉动，营销理论的支持和信息技术的推动。4）技术的发展推动了CRM发展81.2客户关系管理的发展动力1、客户行为的“e”化特征1）消费者价值观的变迁理性消费阶段

感觉消费阶段

感情消费阶段1.2客户关系管理的发展动力1、客户行为的“e”化92）互联网技术使客户的选择权空前加大

权力

时间网络时代客户厂商2）互联网技术使客户的选择权空前加大网络时代客户厂商102、激烈的市场竞争竞争的全球化产品差距缩小，竞争转向服务内部潜力挖掘已不足以产生明显的竞争优势E化企业对传统市场的蚕食3.企业内部管理的需求4.信息技术的快速发展2、激烈的市场竞争竞争的全球化3.企业内部管理的需求111.3客户关系管理的未来发展趋势1、CRM理念的发展趋势

CRMXRM客户关系管理客户管理的关系交易营销理念关系营销理念

1.3客户关系管理的未来发展趋势1、CRM理念的发122、CRM应用技术上的发展趋势系统整合支持网络应用的客户联络中心（无线移动、Web服务、CTI呼叫中心）商业智能BI（OLAP,DM）RFID2、CRM应用技术上的发展趋势系统整合13第2章客户关系管理的概念及内涵2.1CRM的定义和内涵2.2客户关系管理的核心思想2.3CRM的分类2.4CRM的功能2.5CRM的价值链分析第2章客户关系管理的概念及内涵142.1CRM的概念与内涵1、客户关系与客户定位（1）客户关系的类型基本型被动型负责型能动型伙伴型客户数量边界利润水平(2)客户关系类型的选择2.1CRM的概念与内涵1、客户关系与客户定位客户数量边15（3）客户定位所谓客户定位就是最快最准确地发现客户的有效需求，然后致力于解决该类型客户的需求。客户定位的步骤：－准确识别客户；－区分客户群中不同价值的客户；－与有价值的客户建立高质量的互动关系；－为客户提供个性化的产品、服务或满足客户的特殊需求，提高其购买力，加强客户关系。（3）客户定位162、CRM的定义（CustomerRelationshipManagement）

CRM是现代信息技术、经营理念和管理思想的结合体，它以信息技术为手段，通过对以客户为中心的业务流程的重新组合与设计，形成一个自动化的解决方案，以提高客户的忠诚度，最终实现业务操作效益的提高和利润的增长。2、CRM的定义173、CRM的三个层次涵义（1）CRM首先是一种管理思想和管理理念。－以客户为中心；客户资源是企业的重要资源。（2）CRM是一套旨在改善企业与客户之间的关系的新兴管理机制。－主要体现在市场营销、销售实现、客户服务、决策分析等领域。（3）CRM是一个人机交互系统，需要一套有效的CRM方案的支撑。－集销售营销、客户服务、技术支持、数据库、呼叫中心、客户智能分析等为一体的系统。3、CRM的三个层次涵义（1）CRM首先是一种管理思想和管理184、CRM的构成客户交互子系统业务功能子系统数据库子系统企业应用集成子系统详见图2.34、CRM的构成客户交互子系统192.2CRM的核心思想1、企业管理思想的演变与CRM产值中心论销售中心论利润中心论客户满意中心论客户中心论2.2CRM的核心思想1、企业管理思想的演变与CRM产值中202、CRM的核心思想（1）重视客户的个性化特征，实现一对一营销；（2）不断提高客户满意度和客户忠诚度；（3）客户关系贯穿于市场营销的全过程。2、CRM的核心思想（1）重视客户的个性化特征，实现一对一21CRM按系统功能分类(图2.4):操作型CRM用于自动地集成商业过程，包括销售自动化（SFA）、营销自动化、客户服务与支持等三部分流程。合作型CRM用于同客户沟通地所有手段（电话、传真、网络、E-mail）地集成和自动化，包括业务信息系统、呼叫中心和Web集成管理。分析型CRM用于对操作型与合作型CRM所产生地数据的分析，为企业的战略、战术的决策提供支持，包括数据仓库（DataBase/Warehouse,DB）、商业智能（BusinessIntelligence,BI）等。2.3CRM的类型CRM按系统功能分类(图2.4):操作型CRM用于自动地集成222.4CRM的功能按照企业需求的不同,CRM分部门级、协同级和企业级三个层次1、部门级CRM功能

销售自动化（SFA）营销自动化（MA）客户服务与支持部门2、协同级CRM功能要解决的问题：信息及时传递、销售渠道优化应具备的功能：多渠道的高度集成、合理的信息基础架构、强大的工作流引擎、智能的数据分析和处理系统2.4CRM的功能按照企业需求的不同,CRM分部门233、企业级CRM功能企业级CRM框架（图2.6）销售电子邮件呼叫中心其他渠道CRO（客户关系优化）系统CRM数据仓库企业应用系统集成（EAI）ERPOAMISPDM3、企业级CRM功能企业级CRM框架（图2.6）242.5客户关系管理的价值链分析1、价值链迈克尔.波特：《竞争优势》☆价值链概念是80年代由迈克尔.波特提出的☆企业的基本活动是由5个基本的增值活动构成的，这5个环节构成了企业的价值链：1）内部后勤2）生产3）外部后勤4）市场营销5）服务2.5客户关系管理的价值链分析1、价值链252、以客户为中心的企业价值链：（1）建立整合性的客户互动关系与完整的增值链条（2）以满足客户需求为核心原则，以最佳方式进行资源配置与运用2、以客户为中心的企业价值链：263、CRM价值链（图2.7）CRM价值链的基本环节：CRM价值链的支持活动：（1）客户终身价值分析（1）企业文化与领导

收集客户数据定义与计算终身价值客户投资与利润分析客户细分（2）客户亲近（2）采购过程（3）关系网络发展（3）HRM过程（4）创造与传递客户价值（4）IT支持（5）管理客户关系（5）组织设计3、CRM价值链（图2.7）CRM价值链的基本环节：274、CRM的作用（1）CRM对企业的作用市场营销智能（MarketingIntelligence）－数据收集与分析，市场预测与营销活动建议销售自动化(SFA)－销售与服务自动化提高效率－信息共享，减少事务性的工作。CRM整合企业的全部业务环节和资源体系为客户服务。在吸引新客户的同时更好地保留老客户－通过对客户信息的收集、分析、利用，为客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。4、CRM的作用（1）CRM对企业的作用28（2）CRM对客户的作用节约购买成本－时间成本、沟通成本和机会成本满足潜在需求－企业会根据已有的客户信息分析客户的潜在需求，并予以满足；接受无微不至的服务－这是CRM的目标之一（2）CRM对客户的作用节约购买成本29第3章客户关系管理战略与客户分析3.1企业战略管理视野下的客户关系管理3.2客户价值3.3客户细分3.4CRM与顾客满意度3.5CRM与顾客忠诚第3章客户关系管理战略与客户分析303.1企业战略管理视野下的客户关系管理1、客户关系管理战略的内容（1）企业战略管理（2）客户关系战略管理定义价值前提定义客户战略全方位变革的支撑定义CRM战略（3）把CRM上升到战略高度3.1企业战略管理视野下的客户关系管理1、客户关系管理战312、CRM战略环境分析营销新环境销售新环境CRM使用前后销售模式的变化（表3.2）服务新环境

2、CRM战略环境分析营销新环境323、CRM战略目标制定与战略实施战略目标制定的影响因素CRM战略目标制定1）高层：在优化客户体验、客户满意的同时，实现企业利润最大化；2）中层：在成本控制的基础上，提高客户满意度和客户忠诚度，不断挖掘有价值的新客户；3）基层：实现营销、销售和服务的自动化，统一客户管理。CRM战略实施实施CRM战略，最终要做到C.C.P.R，但客户需求是发展变化的，所以C.C.P.R也应是发展的。3、CRM战略目标制定与战略实施战略目标制定的影响因素33（1）让客户更方便（Convenient）－要让客户更便于取得企业的服务（2）对客户更亲切（Care）－

很多企业与客户的接触，好像都是冰冷的“自动贩卖机”，尤其当企业与客户间的关系纯粹只有“给钱－交货”时，客户对企业的选择也只有“价格”，所以只要有更便宜的供应来源，客户就流失了。（3）个人化（Personalized）服务－企业要把每一个客户，当作一个永恒的宝藏，而不是一次交易，所以必须了解每一个客户的喜好与习惯，并适时提供建议。（4）立即反应（Real-time）－企业对于客户行为，必须透过每次接触不断学习，并且很敏感的立即响应。（1）让客户更方便（Convenient）343.2客户价值与客户关系价值客户价值（CustomerValue）是企业为客户创造的价值，即客户对企业提供的产品与服务的价值判断；

菲利普.科特勒:顾客渡让价值=顾客总价-顾客总成本客户关系价值（CustomerRelationshipValue）是客户为企业带来的价值，指企业通过建立、发展、培育并维持与特定客户的关系，而在整个关系保持期内得到的价值。

四个维度:关系盈利度、关系生命周期、客户能力价值和推荐价值3.2客户价值与客户关系价值客户价值（Customer353.3客户细分1、客户细分的概念和目的又称市场细分，指营销者通过市场调研，依据消费者的需要和欲望、购买行为和习惯、客户生命周期和客户价值等方面的差异，把某一产品的市场整体规划分为若干消费群体，以提供针对性的产品服务和营销模式的市场分类模式的市场分类过程。目的：1）认识市场和寻找市场机会2）确定目标市场和针对性地开展营销活动3）集中有限资源于最有价值的客户群4）对未来盈利进行量化分析3.3客户细分1、客户细分的概念和目的362、客户细分的方式和客户主要类型1）基于客户行为的客户细分RFM模型（P76图3.6）客户行为矩阵模型（P76图3.7）

是RFM的修正和简化优点：易量化、统计缺点：难反映认知状态，如满意度、忠诚度

2、客户细分的方式和客户主要类型1）基于客户行为的客户细分372）基于客户生命周期的客户细分客户生命周期指客户关系水平随时间变化的发展轨迹，描述了客户从一种状态向另一种状态运动的总体特征。忠诚度阶梯分类法（图3.8）按客户生命周期的不同阶段，将客户分为：潜在客户、现实买主、长期客户、支持者和鼓吹者。客户关系不同阶段细分法四阶段模型：考察期、形成期、稳定期、退化期2）基于客户生命周期的客户细分383）基于客户价值的客户细分利润分类法：高价值客户低价值客户负价值客户客户价值矩阵

客户历史价值客户潜在价值低低高高3）基于客户价值的客户细分客户历史价值客户潜在价值低低高高393.CRM与客户细分客户细分是客户关系管理的基础，也是实施客户关系管理的关键环节。CRM是一种新的管理和信息处理方法，用基于客户的DW技术产生聚焦于客户为中心的数据，形成真正的实用的企业客户数据。3.CRM与客户细分403.4CRM与顾客满意度1、顾客满意度的概念指一个人通过对一个产品的可感知效果和他的期望值相比较后的感觉水平。c=b/ac——客户满意度b——客户的感知值a——客户的期望值3.4CRM与顾客满意度1、顾客满意度的概念412、顾客满意度模型1）卡诺（Kano）的顾客满意度模型顾客满意当然质量重要程度期望质量迷人质量2、顾客满意度模型1）卡诺（Kano）的顾客满意度模型顾客满422）美国顾客满意度指数（ACSI）模型感知质量感知价值顾客预期顾客满意度顾客抱怨顾客忠诚2）美国顾客满意度指数（ACSI）模型感知质量感知价值顾客预433）顾客满意度指数模型的基本构架

顾客满意度逻辑模型产品或服务的内在质量顾客忠诚度顾客满意度利润3）顾客满意度指数模型的基本构架产品或服务的内在质量顾客忠诚444）顾客满意度指数结构顾客满意度指数模型中的结构变量与观测变量顾客感知质量顾客预期质量信息对称程度顾客满意度财务绩效顾客忠诚度顾客感知价值4）顾客满意度指数结构顾客感知质量顾客预期质量信息对称程度顾453、如何提高顾客满意度企业高层多接触客户提高员工对企业经营活动的参与程度与积极性努力提供优质的产品与服务持续改进提高信息技术加强客户管理3、如何提高顾客满意度企业高层多接触客户463.5CRM与顾客忠诚度1、顾客忠诚的概念：p96顾客忠诚的内涵：态度取向行为重复顾客忠诚的类别：垄断带来的忠诚亲缘忠诚利益忠诚惰性忠诚信赖忠诚潜在忠诚3.5CRM与顾客忠诚度1、顾客忠诚的概念：p96472、顾客忠诚给企业带来的效益节约争取新顾客的成本产生基本利润增加顾客份额，提高收入节约服务成本产生溢价口碑推荐2、顾客忠诚给企业带来的效益节约争取新顾客的成本483、建立顾客忠诚度的方法1）影响顾客忠诚度的因素分析顾客满意顾客服务忠诚营销计划定制化3、建立顾客忠诚度的方法1）影响顾客忠诚度的因素分析492）顾客忠诚的价值驱动模型(p102图3.19)3）顾客忠诚度：顾客在单位时间内对于企业产品、服务和品牌的“粘贴”程度。具体表现在产品/服务使用频率、顾客推荐数量、推荐顾客价值和“抵御”竞争能够对手的吸引等。4）顾客忠诚度的评价方法明确影响因素的评价指标对因素进行分类计算忠诚度的客观值(p103)计算忠诚度的主观值(p104)

2）顾客忠诚的价值驱动模型(p102图3.19)50客户满意陷阱：客户的期望分为基本期望和潜在期望,当基本期望得到满足后，客户更关注潜在期望的实现，若企业仍致力于提高基本期望的满意水平，而忽视了客户的潜在期望的实现，将造成客户满意度高而忠诚度没有明显提高。客户忠诚度客户满意水平平均忠诚度基本期望得到满足潜在期望得到满足4、客户满意陷阱与客户忠诚客户满意陷阱：客户的期望分为基本期望和潜在期望,当基本期望得51对客户满意的界定，学术界有比较一致的看法：满意度=结果-期望，当“结果>>期望”时，客户达到完全满意（非常满意），客户也会忠诚度大大提高。对客户忠诚的界定，不同研究者有不同的看法。但普遍认为：

客户满意客户忠诚在汽车行业中，某一产品如果有85%~95%的客户感到满意，但可能只有30%~40%的客户会继续购买同一品牌的产品。对客户满意的界定，学术界有比较一致的看法：满意度=结果-期52不同时期客户的期望和对策分析（1）根据客户满意陷阱的成因，当客户忠诚的接近平均忠诚度时，企业应该致力于客户潜在期望的实现；（2）潜在期望得不到满足时，客户不会感到不满，但潜在期望一旦得到满足客户就会感到愉快和高兴；不同时期客户的期望和对策分析53（3）基本期望和潜在期望并不是一成不变的，随着时间的推移和购买次数的增加，客户对商品和服务变的越来越熟悉，也会变的越来越苛刻（期望提高），越来越难以满足。以前的潜在期望成为现在的基本期望；（4）客户关系的维持必须通过不断提高产品和服务质量，满足客户的需求，但要根据客户的期望、市场竞争情况来逐步提高产品和服务质量。CRM客户关系管理系统技术应用课件54解决顾客满意陷阱的方式1）提供比竞争对手更大的顾客让渡价值顾客让渡价值=总顾客价值-总顾客成本2）通过提高顾客转移成本来锁定顾客忠诚顾客转移成本包括：沉淀成本、交易成本、心理成本、转移的折扣损失和合同损失解决顾客满意陷阱的方式55第4章客户关系管理的营销策略4.1数据库营销4.2关系营销4.3一对一营销4.4客户关系管理的营销策略创新4.5CRM的营销自动化4.6CRM营销的其他理念第4章客户关系管理的营销策略4.1数据库营销564.1数据库营销1、数据库营销（DatabaseMarketing）的定义企业通过搜集和积累现有和潜在消费者的大量信息，来建立一个动态的数据库。

作用：给产品精确定位----有针对性地制定营销信息----把产品和服务信息传递给消费者----与消费者建立互信共赢的关系。重点客户管理、挖掘潜在客户4.1数据库营销572、数据库营销与传统营销的比较2、数据库营销与传统营销的比较583、数据库营销的过程更新与保养客户数据库建立前的准备工作客户数据的采集与储存客户数据分析与挖掘销售实现客户满意提供服务客户忠诚使用客户数据库建立客户数据库3、数据库营销的过程更新与保养客户数据库建立前的准备工作客户594、数据库营销的战略意义帮助企业准确找到目标消费者群帮助企业降低营销成本，提高营销效率通过个性化的客户交流，维系客户忠诚为营销、新产品开发与市场探测提供信息选择合适的营销媒体与消费者建立紧密关系，防止客户转向竞争者4、数据库营销的战略意义帮助企业准确找到目标消费者群604.2关系营销1、关系营销的定义关系营销是把营销活动看成是一个企业与消费者、供应商、分销商、竞争者、政府机构及其他相关者互动，并建立起长期、信任、互惠关系的过程。4.2关系营销1、关系营销的定义612、关系营销与传统交易营销的比较2、关系营销与传统交易营销的比较623、关系营销的特征良好沟通是前提协同合作是基础信息交流是渠道互利双赢是目标3、关系营销的特征良好沟通是前提63一级关系营销：企业让渡适当的财务收益给客户，增加客户价值；二级关系营销：在增加客户财务利益的同时，增加他们的社会利益，如建立客户俱乐部；三极关系营销：增加与客户的结构纽带，附加财务和社会利益。结构纽带给客户带来的利益是竞争者所不能提供的。4、关系营销梯度推进的三个层次一级关系营销：企业让渡适当的财务收益给客户，增加客户价值；464关系营销的双重价值销售量增加成本降低对企业口碑效应信任利益社会利益对客户特殊对待利益5、关系营销中的双赢策略关系营销的双重价值5、关系营销中的双赢策略654.3一对一营销1、一对一营销的核心理念顾客份额终身价值顾客等级学习型关系4.3一对一营销1、一对一营销的核心理念662、一对一营销的理论模式企业主导的4Ps：20世纪60年代麦卡锡Product、Price、Place、Promotion弊端：依据无差别的客户需求、着重企业内部、产品，价格和促销手段的同质化而缺少竞争力以客户满意为目标的4Cs：20世纪90年代劳特朋Consumer、Cost、Communication、Convenience不足：未考虑竞争对手、消费者需求的合理性问题、未体现客户管理营销思想、缺乏企业和客户的互动以客户忠诚为目标的4Rs：21世纪伊始艾登伯格Relevancy、Response、Relation、Return特点：着眼企业与顾客的互动双赢、适应并创造顾客需求、通过关联，关系、反映形式与客户形成独特关系、将双方联系在一起形成竞争优势2、一对一营销的理论模式企业主导的4Ps：20世纪60年代673、一对一营销的I.D.I.C模型时间企业营销行为识别企业顾客（Identify）顾客差别化（Differentiate）企业顾客双向沟通（Interactive）企业行为定制（Customize）3、一对一营销的I.D.I.C模型时间企业营销行为识别企业顾684、一对一营销的战略发展企业战略发展的4个阶段：

4、一对一营销的战略发展企业战略发展的4个阶段：694.4客户关系管理的营销策略创新1，客户关系管理的营销目标了解与提炼客户的真正需求提高客户忠诚度寻找有价值的关键客户挖掘客户现在价值4.4客户关系管理的营销策略创新1，客户关系管理的营销目702、客户关系管理的营销特点1）CRM是营销观念指导下的营销创新2）以客户为中心是CRM营销的核心3）数据库应用是CRM营销的关键4）集成是CRM营销的特征2、客户关系管理的营销特点1）CRM是营销观念指导下的营销创713、CRM中以客户为中心的营销策略1）目标客户的获取2）新客户的开发3）老客户的维系3、CRM中以客户为中心的营销策略1）目标客户的获取724、维系现有客户——CRM营销策略的关键1）“漏斗”原理2）客户维系的作用从现有客户中获取更多客户份额、减少销售成本、赢得口碑宣传、员工忠诚度提高3）客户维系的层次第一层：用价格刺激来增加客户关系；第二层：通过了解单个客户的需求，使服务个性化和人性化，增加企业和客户的社会联系；第三层：提供以技术为基础的客户化服务，为客户提高效率和产出，而产生的结构性联系，提高了客户转换供应商的成本，同时吸引竞争对手的的客户，从而增加企业效益客户维系（利润提高）客户满意度员工忠诚度服务质量提高4、维系现有客户——CRM营销策略的关键1）“漏斗”原理客户735、CRM营销的其他理念1）绿色营销理念2）合作竞争营销理念3）互动营销理念4）消费联盟5、CRM营销的其他理念744.5CRM的营销自动化1、CRM系统应用中的营销自动化（MA）

通过设计、执行和评估市场营销行动和相关活动的全面框架，赋予市场营销人员更强的工作能力，使其能够对直接市场营销活动的有效性加以计划、执行、监视和分析，并可以应用工作流技术，优化营销流程，使一些共同的任务和过程自动化。应用领域：高端营销及自动化、Web营销及自动化4.5CRM的营销自动化1、CRM系统应用中的营销自动化752、CRM与Web营销的关系1）有助于企业建立完善的客户数据库2)有助于企业更好地满足客户个性化服务3)有助于企业建立完善的售后服务网络2、CRM与Web营销的关系1）有助于企业建立完善的客户数据763、Web集成管理及企业营销网站的建设1）以客户需求为导向2）准确的客户与市场定位3）从客户的角度设计网站的结构4）注重质量和效率5）利用CRM系统不断改进网站3、Web集成管理及企业营销网站的建设1）以客户需求为导向77第五章CRM系统设计与实施5.1CRM体系结构与功能5.2CRM的网络结构选择5.3CRM的软件系统的组成与功能5.4CRM系统实施5.5实施CRM为企业带来的价值

第五章CRM系统设计与实施5.1CRM体系结构与功785.1CRM系统的体系结构与功能5.1.1CRM的体系结构三层结构图数据库管理系统操作系统、应用系统网络通信协议支持层用户界面用户SCM系统ERP系统数据接口界面层销售管理市场管理客户管理功能层5.1CRM系统的体系结构与功能5.1.1CRM的体795.1.2CRM系统的功能对销售、营销和客户服务3部分业务流程的信息化----运营型CRM；与客户沟通手段的集成和自动化处理----协作型CRM对前面两部分积累信息的加工处理，为企业决策作支持----分析型CRM2135.1.2CRM系统的功能对销售、营销和客户服务3部分业80CRM系统的子系统客户销售管理子系统主要功能：客户信息查询、订单管理、业务流程管理、分销商信息管理、库存管理、统计与决策支持客户市场管理子系统主要功能：客户信息管理、营销活动管理、市场资料管理、统计与决策支持客户支持和服务管理子系统主要功能：客户信息管理、服务合同管理、服务档案管理、统计与决策支持数据库及支撑平台子系统主要功能：为各子系统提供可靠、开放、稳定和易扩充的数据支持环境CRM系统的子系统客户销售管理子系统81数据客户机服务器应用应用应用客户机客户机…1、客户机/服务器模式（Client/Server，简记为C/S）5.2CRM的网络结构数据客户机服务器应用应用应用客户机客户机…1、客户机/服务822、B/S（Browser/Server）结构随着Internet/Intranet技术的不断发展，导致了网络的体系结构从C/S的主从结构向灵活的多级分布结构－浏览器/服务器（B/S）体系结构的重大演变。

B/S结构大大简化了客户端，而服务器则集中了所有的应用逻辑，开发、维护等几乎所有工作也都集中在服务器端。2、B/S（Browser/Server）结构83B/S结构图B/S结构图843、A/S（Application/Serving）结构

A/S计算模式既承袭了C/S结构的软件资源和用户经验，又进一步发挥了B/S结构的集中控管优势。它通过设置应用服务器（组），将关键性的业务软件集中安装并进行发布，客户端可完全在服务器上执行所需的应用。3、A/S（Application/Serving）结构85A/S结构图A/S结构图865.3CRM的软件系统的组成与功能一个完备的CRM软件系统，应该从两个层面进行考虑：1、从管理层面来看，企业需要运用CRM中所体现的思想，来推行管理机制、管理模式和业务流程的变革；2、从技术层面来看，企业部署CRM应用系统，来实现新的管理模式和管理方法。这两个层面相辅相成，互为作用。管理的变革是CRM系统发挥作用的基础，而CRM系统则是支撑管理模式和管理方法变革的利器。5.3CRM的软件系统的组成与功能一个完备的875.3.1CRM软件系统的一般模型5.3.1CRM软件系统的一般模型885.3.2CRM软件系统的组成1、接触活动

典型方式：呼叫中心、面对面沟通、传真、移动销售、电子邮件、因特网、金融中介等；2、业务功能

包括：市场管理、销售管理、客户服务和支持；3、数据库

三类数据：客户数据、销售数据、服务数据；4、技术功能技术要求：信息分析能力、客户互动渠道集成能力、支持网络应用能力、建设集中客户数据仓库能力、工作流集成能力和ERP集成能力5.3.2CRM软件系统的组成1、接触活动895.3.3CRM系统的模块功能1、销售自动化2、营销自动化3、客户服务与支持4、计算机、电话、网络的集成5.3.3CRM系统的模块功能1、销售自动化901、销售自动化销售队伍自动化（SalesForceAutomation,SFA）在国外已经有了十几年的发展。

SFA主要是提高专业销售人员的大部分活动的自动化程度。它包含一系列的功能，提高销售过程的自动化程度，并向销售人员提供工具，提高其工作效率。它的功能一般包括日历和日程安排、联系和客户管理、佣金管理、商业机会和传递渠道管理、销售预测、建议的产生和管理、定价、区域划分、费用报告等。1、销售自动化销售队伍自动化（SalesForceAut912、营销自动化

营销自动化模块是CRM的最新成果，作为对SFA的补充，它为营销提供了独特的能力。营销活动（包括以网络为基础的营销活动或传统的营销活动）计划的编制和执行、计划结果的分析；清单的产生和管理；预算和预测；营销资料管理；“营销百科全书”（关于产品、定价、竞争信息等的知识库）；对有需求客户的跟踪、分销和管理。2、营销自动化

营销自动化模块是CRM的最新成果，作为对S923、客户服务与支持

在CRM中，客户服务与支持主要是通过呼叫中心和互联网实现。在满足客户的个性化要求方面，它们的速度、准确性和效率都令人满意。CRM系统中的强有力的客户数据使得通过多种渠道（如互联网、呼叫中心）的纵、横向销售变得可能，当把客户服务与支持功能同销售、营销功能比较好地结合起来时，就能为企业提供很多好机会，向已有的客户销售更多的产品。客户服务与支持的典型应用包括：客户关怀；纠纷、次货、订单跟踪；现场服务；问题及其解决方法的数据库；维修行为安排和调度；服务协议和合同；服务请求管理。

3、客户服务与支持

在CRM中，客户服务与支持主要是通过呼934、计算机、电话、网络的集成

企业有许多同客户沟通的方法，如面对面的接触、电话、呼叫中心、电子邮件、互联网、通过合作伙伴进行的间接联系等。CRM应用有必要为上述多渠道的客户沟通提供一致的数据和客户信息。我们知道，客户经常根据自己的偏好和沟通渠道的方便与否，掌握沟通渠道的最终选择权。统一的渠道能给企业带来效率和利益，这些收益主要从内部技术框架和外部关系管理方面表现出来。

4、计算机、电话、网络的集成

企业有许多同客户沟通的方法，945.4CRM系统实施CRM系统设计与实施策略选择要点战略步骤：一步到位或分步走突破口：自上而下或自下而上，战略性关键点硬件软件：大型或小型、高档或低挡新老系统切换：直接、并行、试点5.4CRM系统实施CRM系统设计与实施策略选择要点955.4.1CRM系统的选择选择的过程和标准分析问题，确定实施CRM的目标要实现这一目标所需的改进措施—通过CRM系统实现参考（多家）软件厂商的解决方案和咨询公司的建议注意CRM系统与企业其他信息系统的集成建立适合自身情况的产品评价体系揭开众多软件厂商的真实面目，开始选型5.4.1CRM系统的选择选择的过程和标准965.4.2CRM系统的实施步骤1、项目准备－－取得高层领导的支持，做可行性分析，勾画出CRM系统整体蓝图；2、项目启动－－组建项目实施小组、制定项目计划（实施和培训计划）、初步确定项目的评价指标；3、分析和诊断－－系统的安装和技术培训、基础数据准备、对现有工作流程的分析和诊断，进行相应培训；4、描绘业务蓝图－－结合BPR思想改进后的企业业务流程模型5、原型（Prototype）测试－－数据录入与测试、原型测试的准备、原型测试；6、二次开发与确认－－流程、制度、组织结构的设计7、会议室导航与最终用户培训－－验证和测试二次开发的可执行性；8、新旧系统切换－－（三种切换方法并行、直接、试点）9、新系统的支持－－监控与维护5.4.2CRM系统的实施步骤1、项目准备－－取得高层领导975.4.3实现CRM的关键成功因素（1）高层领导的支持。为CRM设定明确的目标；向CRM项目提供为达到设定目标所需的时间、财力和其他资源；确保企业上下认识到这样一个工程对企业的重要性；在项目出现问题时，高层领导应激励员工解决问题而不是打退堂鼓。（2）要专注于流程。技术只是促进因素，本身不是解决方案。因此，好的项目小组开展工作后的第一件事就是花费时间去研究现有的营销、销售和服务流程与策略，并找出改进方法。5.4.3实现CRM的关键成功因素（1）高层领导的支持。98（3）技术的灵活运用。技术的选择要与要改善的特定问题紧密相关。选择的标准应该是，根据业务流程中存在的问题来选择合适的技术，而不是相反。包括CRM软件供应商和尖端的CRM技术。（4）组织良好的团队。CRM的实施队伍应该在四个方面有较强的能力：业务流程再造的能力；对系统集成的能力；对IT部门的要求，如网络大小的合理设计、对用户桌面工具的提供和支持、数据同步化策略等；实施小组具有改变管理方式的技能。（3）技术的灵活运用。99（5）深入研究客户成熟度客户成熟度指客户的购买决策相当成熟，客户在追求产品和服务本身之外，还要求得到更多与购买决策相关的信息、知识和技术。一个成熟度较高的客户往往更注重与企业建立良好的客户关系。掌握客户购买行为模型、准确分析知识、信息与技术对客户购买行为的真正影响。客户成熟度越高，企业实施CRM会更迫切，成功的可能性更大（6）强调企业自身的成熟度企业成熟度是企业面对环境的威胁或机会做出反应的灵敏程度，是衡量企业从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变的程度。涉及到经营管理理念转变、组织机构调整、员工管理水平提升、生产运作流程优化等众多方面分为5个级别：初始级、可重复级、可定义级、可管理级和优化级只有达到可管理级或可优化级，实施CRM系统才会取得成功。（5）深入研究客户成熟度100（7）极大地重视人的因素。请企业的未来的CRM用户参观试用CRM系统，了解这个系统到底能为CRM用户带来什么。在CRM项目的各个阶段，都争取最终用户的参与，使得这个项目成为用户负责的项目。在实施的过程中，千方百计的从用户的角度出发，为用户创造方便。（8）系统的整合。系统各个部分的集成对CRM的成功很重要。CRM的效率和有效性的获得有一个过程，它们依次是：终端用户效率的提高、终端用户有效性的提高、团队有效性的提高、企业有效性的提高、企业间有效性的提高。（7）极大地重视人的因素。1015.5实施CRM为企业带来的价值对成功实现客户关系管理的企业调查表明：每个销售员的销售额增加51%；顾客的满意度增加20%；销售和服务的成本降低21%；销售周期减少了三分之一；利润增加2%。5.5实施CRM为企业带来的价值对成功实现客户关系管理的102实施CRM为企业带来的价值（1）提高效率通过采用信息技术，可以提高业务处理流程的自动化程度，实现企业范围内的信息共享，提高企业员工的工作能力，并有效减少培训需求，使企业内部能够更高效的运转。（2）拓展市场通过新的业务模式（电话、网络）扩大企业经营活动范围，及时把握新的市场机会，占领更多的市场份额。（3）保留客户客户可以自己选择喜欢的方式，同企业进行交流，方便的获取信息得到更好的服务。客户的满意度得到提高，可帮助企业保留更多的老客户，并更好的吸引新客户。实施CRM为企业带来的价值（1）提高效率103第6章CRM中的数据管理6.1CRM的客户数据6.2数据仓库技术6.3数据挖掘技术6.4数据挖掘在CRM中的应用6.5CRM中实施数据挖掘的基本步骤第6章CRM中的数据管理1046.1CRM中的客户数据企业在实施CRM时，首先要构建一个结构科学、数据模型合理、可扩充性强的客户数据库，在实际运作中不断纳入新的数据。有了阶段性的历史数据后，再构建形成数据仓库，为数据挖掘提供数据源。通过数据挖掘技术的应用，企业可以从海量信息中及时提取到有用的知识，真正提高信息利用，并产生商业价值。6.1CRM中的客户数据企业在实施CRM时，首先要构建一个1056.1.1客户数据的定义与分类CRM的数据类型从广义上来讲不仅包括客户数据，还包括产品数据、内部人员数据、销售商数据等。从商业活动行为的需要来看，有一个对客户了解、针对性促销、产生交易的过程，该过程产生了不同的数据类型，我们以此把客户数据分为三类：6.1.1客户数据的定义与分类CRM的数据类型从广义上来讲1066.1.2客户数据的隐私问题在建立针对CRM的数据库时，客户隐私是一个公众非常关注的问题。因此，要有一些针对性的指导方针来进行相应的预防，以避免很多将来可能碰到的问题。在当前的技术水平上，可采取以下措施：（1）匿名身份信息－客户身份最明显的是完整的姓名或身份证号。为避免直接与具体个人姓名相对时引起消费者的反感，可采取创建匿名标识符的方式组建数据库。给每个客户分配一个唯一的、经过加密的标识符。而且只有授权人才能够将它们转换成客户的姓名和地址信息。6.1.2客户数据的隐私问题在建立针对CRM的数据库时，客107（2）使用汇总数据－要更好地保护客户隐私，一个办法就是只对汇总数据进行挖掘。即对所有的客户数据按使用的目的划分为不同的目标客户群，然后再分组使用，而不是使用具体的单个数据。（3）数据的适度使用－另一个要考虑的重要问题是准备使用客户数据来进行市场定位还是只做简单的评估。这两者的区别是，客户对于你了解他们在做些什么，并且评估他们对促销活动的反应不太在意。然而，如果他们认为在这些信息的基础上，你采取了进一步的行动，他们就会不放心了。（2）使用汇总数据108（4）合并数据源的适当应用－由于计算机网络和数据库技术的发展，可以很容易地从多个数据源收集客户数据，合并后得到每个客户的完整信息，从而掌握客户在产品市场之外的行为。－合并数据的使用要从遵守法律和道德的角度，适度应用，保护客户的隐私权。CRM客户关系管理系统技术应用课件1096.1.3客户数据库的构建数据库（Database）是按一定的数据模型组织、描述和存贮的，有组织、可共享的数据集合，是构成数据库系统的重要部分。而数据库系统指有组织、动态存贮的有密切联系的数据集合，及对其进行统一管理的计算机软件和配件资源所组成的系统。数据库系统将有关客观事物的大量信息进行记录、分类整理和规范化处理，并以记录为单位存贮于数据库中。用户可以通过应用程序向数据库发出查询、统计、打印等命令，以得到满足不同层次需要的各种信息。6.1.3客户数据库的构建数据库（Database）是按一1102、客户数据库的建立客户数据的来源－对一个成熟的数据库系统来说，其信息数据来源要求稳定而又可靠，必须建立多渠道集成的客户信息收集平台，它的功能不仅仅是了解顾客需求、接收产品反馈信息，还担负着企业与顾客的接口作用。企业通过这个接口向客户发布产品信息，提供相关服务支持，接受顾客投诉等。客户数据采集原则以客户为中心、以企业为本、与企业战略相结合2、客户数据库的建立客户数据的来源111客户类型：尽管企业可能期望客户数据库中有尽可能多的客户群体和客户类型，但一般情况下，客户数据库包括四种客户类型：－现有客户。主要通过最近购买情况、购买的频率、每次购买的金额和交叉销售、终生价值等指标来识别。－潜在客户。主要靠与现有客户的相似性分析或同类产品的购买客户特征归纳。－流失的客户。－营销渠道客户，包括批发商、零售商、代理商等。客户类型：1126.2数据仓库技术数据仓库与CRM有着难以割舍的密切关系，客户关系管理的许多工作都是以数据仓库为基础展开的。利用数据仓库，企业可对客户行为进行分析与预测，从而制定准确的市场策略，发现企业的重点客户和评价市场性能，并通过销售和服务部门与客户交流，实现企业利润的提高。对于客户量大、市场策略对企业影响较大的企业（如银行、电信、保险等）来说，必须在CRM系统中包含数据仓库。《商业周刊》曾评述：“对于每一个面临竞争的公司，数据仓库是最终必须拥有的市场武器，通过它可以更多地了解客户的需求以及处理这些需求的方法。”6.2数据仓库技术数据仓库与CRM有着难以割舍的密切关113数据库技术的发展收集和数据库创建(20世纪60年代和更早)-原始文件处理数据库管理系统(20世纪70年代)-层次、网状、关系数据库系统-数据建模工具：实体-联系(E－R)模型等-索引和数据组织技术-查询语言:SQL、用户界面:表单、报告等-查询处理和查询优化、事务并发控制等-联机事务处理(OLTP)6.2.1从数据库到数据仓库数据库技术的发展收集和数据库创建(20世纪60年代和更早114高级数据库系统(80年代中期—现在)-高级数据模型:扩充关系、面向对象、对象-关系-面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主动的、科学的知识库数据仓库和数据挖掘(80年代后期—现在)-数据仓库和OLAP技术-数据挖掘和知识发现

基于Web的数据库系统(90年代—现在)-基于XML的数据库系统-Web挖掘高级数据库系统(80年代中期—现在)115数据库应用中存在的问题“数据丰富，信息贫乏”。存储了大量数据的数据库变成了“数据坟墓”——难以再访问的数据档案；在大型数据库中快速增长着海量数据，理解数据的含义已经远远超出了人的能力；领导者的重要决策往往无法、及时获得信息，因为缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具；若在当前运行的操作数据库中获取信息，则影响数据库的使用和性能。数据库应用中存在的问题116海量数据要求强有力的数据分析工具以前的专家系统依赖用户或某领域的专家人工地将知识输入知识库；这一过程常常有偏差和错误，并且耗时、费用高；使用数据挖掘工具进行数据分析；可以发现重要的数据模式，对商务决策、知识库、科学和医学研究作出了巨大贡献；数据和信息之间的差距，要求系统地开发数据挖掘工具，将沉寂的数据转换成宝贵的知识。海量数据要求强有力的数据分析工具以前的专家系统依赖用户或某领117什么是数据仓库DW(datawarehouse)?数据仓库可以看作是一种特殊的关系数据库。DW是一个面向主题的、集成的、不更新的、随时间变化的数据集合，用于支持管理部门的决策过程”。DWS允许将各种应用系统集成在一起为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理、决策提供支持。什么是数据仓库DW(datawarehouse1186.2.2数据仓库的概念及特点W.H.Inmon的权威定义：数据仓库是在企业管理和决策中一个面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。6.2.2数据仓库的概念及特点W.H.Inmon的权威定义119数据仓库的主要特征面向主题的(subject–oriented):(1)所谓主题（宏观领域），如顾客、供应商、产品和销售组织；是在高层次上将企业IS中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，为按决策的过程提供信息。

(2)DW关注决策者的数据建模与分析，而传统数据库是面向应用的，集中于组织机构的日常操作和事务处理。(3)DW排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。数据仓库的主要特征面向主题的(subject–ori120(4)传统数据库使用OLTP联机事务处理方式，进行数据组织时考虑记录每一笔业务的情况；数据仓库使用OLAP联机分析处理方式，进行数据分析处理，以主题为单位组织数据，例如：供应商、商品、顾客等。(5)面向主题的数据组织方式要求将数据组织成主题域，各主题域之间有明确的界限（独立性），在某一主题内的数据应该包括分析处理所要求的一切数据（完备性）。CRM客户关系管理系统技术应用课件121集成的(integrated):(1)构造数据仓库是将多个不同的数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录，集成在一起。(2)将多个系统的数据进行计算和整理，保证DW的数据是关于整个系统的、一致的、全局的。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性等的数据结构一致性。保证各数据源中数据的一致性。CRM客户关系管理系统技术应用课件122不更新的(nonvolatile):（1）访问数据仓库主要是两种方式：数据的插入和查询。修改和删除操作很少。（2）DW的数据与操作环境下的应用数据分开存放。因此，数据仓库不需要在操作环境下事务处理、恢复和并发控制等机制。CRM客户关系管理系统技术应用课件123随时间变化的（time-variant):（1）数据仓库记录了从过去某一时间到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以表明发展历程并对未来的趋势作出定量分析和预测。

（2）DW的数据结构，隐式或显式地包含时间元素；其包含的大量综合数据也与时间相关，例如：月产量。（3）DW随时间变化不断增加新的数据内容；去掉超过时限（例如：5－10年）的数据。随时间变化的（time-variant):1246.2.3数据仓库的实施数据仓库的开发流程

建立开发数据仓库工程的目标和制定工程计划；选择实现数据仓库的软硬件资源；确定主题进行数据仓库结构设计；数据仓库的物理设计；进行数据抽取、精炼、分布；对数据仓库的OLAP访问；数据仓库的管理6.2.3数据仓库的实施数据仓库的开发流程125数据仓库的数据模型

数据仓库和OLAP通常是基于多维数据模型。该模型将数据看作数据立方体（datacube）形式。数据立方体由维和事实来定义；以多维的形式对数据建模和观察。

维是关于一个组织想要记录的透视或实体。事实是面向某一主题的数据度量，它表示了多个分析维之间的分析结果。

多维数据模型通常有星型和雪花型两种形式。

6.2.4多维数据仓库中度量的建模数据仓库的数据模型6.2.4多维数据仓库中度量的建模1261.维

维是人们观察数据的特定角度。例如：时间维是商品销售随时间推移发生的变化；地理维是商品在不同地区的销售分布情况。

2.维的层次

某个维以下存在的对细节的多个描述方面，例如：时间维有年、季度、月、日等不同层次。

3.维成员

维的一个取值是该维的一个成员。

1.维

维是人们观察数据的特定角度。例如：时间维是1274.多维数组一个多维数组可以表示为（维1，维2，维3，…维n,变量）；

例如：（地区、时间、销售渠道、销售额）

5.数据单元

多维数组的取值是数据单元。例如：

（上海，2002年2月，批发，2188）4.多维数组128多维数据库模型：星型、雪花型关系数据库设计广泛使用E—R数据模型。数据库模式由实体的集合和它们之间的联系组成。这种数据模型适用于联机事务处理。数据仓库需要简明的、面向主题的模型，便于联机数据分析。数据仓库数据模型是多维数据模型。这种模型有星型模式、雪花模式等。多维数据库模型：星型、雪花型关系数据库设计广泛使用E—R数1291、星型模式

星型模式是最流行的实现数据仓库的设计结构。星型模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来执行典型的决策支持查询。事实表客户抱怨维度表相关产品维度表抱怨接受员工维度表抱怨处理部门维度表客户维度表抱怨时间事实表维度表维度表维度表维度表维度表1、星型模式事实表维度表维度表维度表维度表维度表事实表维度表1302、雪花模式事实表主维度表主维度表主维度表主维度表主维度表次维度表次维度表2、雪花模式事实表主维度表主维度表主维度表主维度表主维度表次1316.2.6数据仓库的执行策略1、数据集市（Datamarts）：是一个针对某个主题的经过预统计处理的部门级分析数据库。2、元数据（Metadata）：是数据中的数据，是描述数据的数据。涵盖内容见p2273、数据仓库的执行策略自上而下模式有反馈的自上而下模式自下而上模式有反馈的自下而上模式图6.11-6.16平行开发模式有反馈的平行开发模式6.2.6数据仓库的执行策略1、数据集市（Datamar1324、数据仓库系统结构4、数据仓库系统结构1336.3.1数据挖掘的含义技术上的定义－－数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。商业角度的定义－－数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。6.3数据挖掘技术6.3.1数据挖掘的含义技术上的定义6.3数据挖掘技术134数据挖掘DM(DataMining)是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示出一些有用的信息，为经营决策、市场策划、金融预测等提供依据。通过数据挖掘，有价值的知识、规则或高层次的信息能就从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识管理服务。CRM客户关系管理系统技术应用课件135

数据挖掘在一些文献中也有其他名称，如数据开采、知识挖掘、知识抽取、知识考察等。

数据挖掘是知识发现KDD的一个关键步骤，它包括特定的数据挖掘算法，具有可接受的计算效率，生成特殊的模式。

KDD是利用数据挖掘算法，按指定方式和阈值抽取有价值的知识，包括数据挖掘前对数据的预处理、抽样及转换和数据挖掘后对知识的评价解释过程。

数据挖掘在一些文献中也有其他名称，如数136数据挖掘的角色和过程－将数据转化为信息和知识，在此基础上做出正确的决策－提供机制将知识融入到运营系统中，进行正确的运作－简单过程：数据挖掘的角色和过程137数据挖掘的分类根据所开采的数据库类型、发现的知识类型、采用的技术类型，数据挖掘有不同的分类方法。

(1)按数据库类型分类从关系数据库中发现知识；从面向对象数据库中发现知识；从多媒体数据库、空间数据库、历史数据库、Web数据库中发现知识。

数据挖掘的分类138(2)按挖掘的知识类型分类

按挖掘的知识类型可分为关联规则、特征规则、分类规则、偏差规则、聚集规则、判别式规则及时序规则等。

按知识的抽象层次可分为归纳知识、原始级知识、多层次知识。一个灵活的规则挖掘系统能够在多个层次上发现知识。(2)按挖掘的知识类型分类

按挖掘的知识139(3)按利用的技术类型分类

根据开采方法分为自发知识开采、数据驱动开采、查询驱动开采和交互式数据开采。根据开采途径分为基于归纳的开采、基于模式的开采、基于统计和数学理论的开采及集成开采等。CRM客户关系管理系统技术应用课件140(4)按挖掘的深度分类

在较浅的层次上，利用现有数据库管理系统的查询/检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行OLAP，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，从数据库中发现前所未知的、隐含的知识。OLAP的出现早于数据挖掘，两者都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者可以起到相辅相承的作用。OLAP可以作为一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是使这一过程尽可能自动化。CRM客户关系管理系统技术应用课件1416.3.2数据挖掘的任务（1）总结规则挖掘从客户指定的数据中挖掘出（从不同的角度或在不同的层次上）平均值／极小值/极大值、总和、百分比等

（2）关联规则挖掘从客户数据库中挖掘出满足一定条件的依赖性关联。（3）分类规则挖掘按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。（4）群集规则挖掘数据按被处理对象的特征分类，数据依靠本身的相似性群集在一起6.3.2数据挖掘的任务（1）总结规则挖掘142（5）预测分析通过历史性数据来建立模型，以检查近年来的观察值变化，而获得未来变化的预测值（6）趋势分析从相当长时间的发展中发现规律和趋势，根据数据随时间变化的趋势来预测该数据未来的走向。（7）偏差分析数据库中的数据常有一些异常记录。偏差检测的目的就是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。（5）预测分析1436.3.3数据挖掘的基本方法（1）统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用回归分析、相关分析、主成分分析等方法。（2）决策树决策树把数据归入可能对一个目标变量有不同效果的规则组。例如，我们希望发现可能会对直邮有反应的个人特点。这些特点可以解释为一组规则。6.3.3数据挖掘的基本方法（1）统计分析方法144（3）人工神经网络人工神经网络常用于：分类、群集、特征挖掘、预测和模式识别。（4）基因（遗传）算法模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。（5）粗糙集粗糙集用于数据简化（比如，删除与任务无关的记录或字段）、数据意义评估、对象相似性或共性分析、因果关系及范式挖掘等。

（6）联机分析处理用具体图形将信息模式、数据的关联或趋势呈现给决策者，使客户能交互式地分析数据的关系。（3）人工神经网络1456.3.4数据挖掘方法的应用举例1、关联规则挖掘举例超市商品关联分析P240-2412、分类规则挖掘举例

略（自学）6.3.4数据挖掘方法的应用举例1、关联规则挖掘举例1466.3.5常见数据挖掘工具软件介绍1、DBMiner2、IntelligentMiner3、SASEnterpriseMiner6.3.5常见数据挖掘工具软件介绍1、DBMiner1476.4数据挖掘在CRM中的应用（1）客户的获取（包括客户细分）数据挖掘技术都可以帮助我们对潜在客户群进行细分，并增加市场推广活动产生的反馈率。从而帮助企业完成对潜在客户的筛选工作，并与CRM系统中的销售自动化结合，把由数据挖掘技术得出的客户名单与这些客户可能感兴趣的优惠措施系统地结合起来。（2）客户赢利能力分析客户盈利能力分析是数据挖掘的最基本目的。数据挖掘技术可以从客户的交易记录中发现一些行为模式，并用这些行为模式来预测客户盈利能力的高低。

6.4数据挖掘在CRM中的应用148（3）交叉营销

交叉营销就是指向现有的客户提供新的产品和服务的营销过程。在企业所掌握的客户信息中，可能正包含这个客户决定下一次购买行为的关键因素。利用数据挖掘，可以根据的客户行为信息进行建模，然后依据所建立的客户预测模型对客户的可能反应进行评分，与CRM系统中的营销自动化模块进行结合，销售人员可以根据评分有针对性地向客户推荐新产品或新服务，最终实现交叉营销。

（4）客户保持

通过数据挖掘可以依据历史信息建立客户流失预测模型，发现易流失的客户，与CRM系统中的客户服务自动化模块相结合后，企业可以针对易流失客户的具体需求，采取相应措施。（3）交叉营销1496.5CRM中实施数据挖掘的基本步骤步骤1：确定分析与预测目标步骤2：了解数据步骤3：数据准备步骤4：数据相关性前期探索步骤5：模型构造步骤6：模型评估与检验步骤7：部署与应用6.5CRM中实施数