电子商务企业管理方案

第五章

电子商务企业管理方案

客户关系管理

供应链管理商务智能客户关系管理简述CRM(CustomerRelationshipManagement，客户关系管理)，是正在兴起的一种旨在健全、改善企业与客户之间关系的新型管理系统

CRM核心思想是以“客户为中心”，提高客户满意度，改善客户关系，从而提高企业的竞争力

对CRM的定义，目前还没有一个统一的表述。但就其功能来看，CRM是通过采用信息技术，使企业市场营销、销售管理、客户服务和支持等经营流程信息化，实现客户资源有效利用的管理软件系统

需求的拉动的冲击来自销售人员的声音来自营销人员的声音来自服务人员的声音来自顾客的声音来自经理人员的声音技术的推动管理理念的更新业务流程的重组（BPR）客户的重要性日益突出网络化市场的主动权在客户方CRM的产生Internet和电子商务多媒体技术数据仓库和数据挖掘人工智能和专家系统呼叫中心及相应的硬件系统专业咨询真正的CRM应做到让客户更方便（Convenient）让客户更亲切（Care）让客户更觉个性化（Personalized）实时反应（real-timeresponse）CRM作为解决方案CRM的主要内容客户分析企业对客户的承诺客户信息交流一良好的关系留住客户客户反馈管理CRM系统组成客户概况（Profiling）分析子系统客户利润（Profitability）分析子系统客户性能（Performance）分析子系统客户产品（Product）分析子系统客户忠诚度（Persistency）分析子系统客户未来（Prospecting）分析子系统客户促销（Promotion）分析子系统CRM主要内容CRM与ERP的关系客户关系管理模型客户关系管理的功能主要分为四大部分：客户信息管理：整合记录企业各部门、每个人所接触的客户资料，并进行统一管理

市场营销管理：制订市场推广计划，并对各种渠道接触的客户进行记录、分类和辨识，提供对潜在客户的管理，并对各种市场活动的成效进行评价

销售管理：包括对销售人员电话销售、现场销售、销售佣金等管理，支持现场销售人员的移动通信设备或掌上电脑接入

服务管理与客户关怀：功能包括产品安装档案、服务请求、服务内容、服务网点、服务收费等管理信息，详细记录服务全程进行情况

CRM的典型功能

IBM的CRM解决方案

CRM解决决方方案案的的功功能能主主要要有有三三类类：：接入入管管理理：用来来管管理理客客户户和和企企业业进进行行交交互互的的方方式式CRM流程程管管理理：：CRM流程程管管理理代代表表着着与与销销售售、、服服务务、、支支持持和和市市场场相相关关的的业业务务流流程程的的自自动动化化，，主主要要包包括括销销售售自自动动化化、、服服务务送送达达、、产产品品支支持持和和市市场场自自动动化化关系系管管理理：：使使用用数数据据挖挖掘掘/数数据据仓仓库库和和复复杂杂的的分分析析功功能能，，贯贯穿穿于于CRM解决决方方案案关关系系管管理理的的全全过过程程，，并并具具有有全全面面的的客客户户观观念念和和客客户户忠忠诚诚度度衡衡量量标标准准和和条条件件IBMCRM的主主要要内内容容客户户关关系系管管理理供应链管管理商务智能能SCM概念供应链（（supplychain））定义为相相互间通通过提供供原材料料、零部部件、产产品、服服务的厂厂家、供供应商、、零售商商等组成成的网络络供应链管管理（SupplyChainManagement）则是对供供应链中中的信息息流、物物流和资资金流进进行设计计、规划划和控制制，从而而增强竞竞争实力力，提高高供应链链中各成成员的效效率和效效益SCM帮助管理理人员有有效分配配资源，，最大限限度提高高效率和和减少工工作周期期SCM与ERP供应链管管理(SCM)应用是在在企业资资源管理理(ERP)的基础上上发展起起来的ERP从概念上上而言仅仅是对企企业内部部的资源源进行调调配与平平衡SCM被作为ERP的外延和和补充提提出来，，因为SCM不仅包括括资源接接收、生生产制造造过程的的管理，，还涉及及产品交交付过程程等管理ERP是着重在在交易处处理（TransactionBase）的层面，，SCM软件则着着重在规规划层面面，而且且它是从从供应链链的角度度思考作作整个供供应链的的管理SCM的功能订购管理理：管理理客户各各种订购购情况，，如订货货、收货货、付款款与否等等需求管理理：从市市场动态态预测客客户需求求，以及及材料补补给计划划等供给管理理：管理理材料供供应商的的供给情情况，如如库存情情况、价价格、供供给能力力等制造管理理：管理理产品的的状况，，如生产产线、生生产量、、物流管管理等供应链流流程观周期的观观点推拉的观观点Dell供应链的的推/拉流程Oracle供应链管管理系统统主要包包括：供应链计计划供给管理理物料管理理销售定单单管理售后客户户服务质量管理理Oracle的供应链链管理方方案客户关系系管理供应链管管理商务智能能核心业务务与电子子商务紧紧密结合合面向客户户个性化服服务商业智能能快速反应应智能电子子商务的的特征如果数据据是金钱钱，商务务智能可可以...ExistingDataAssets产品或服服务分析析降低成本本分析利润润发现销售售机会目标市场场/动态态区隔P=R-C什么是商商务智能能？商务智能能指收集集、转换换、分析析和发布布数据的的过程，，目的是是为了更更好的决决策。商务智能能是指将将数据转转化为知知识的过过程。它它包括捕捕获和分分析信息息，交流流信息，，以及利利用这些些信息开开发市场场。DataInformationKnowledge商务智能在行行业的应用银行客户利润分析析分支行利润分分析交叉销售信用风险管理理新产品推销收费策略保险欺诈管理收费策略目标市场活动动客户挽留客户利润分析析零售地区/商店各各种货物（品品牌，分类等等）销售业绩绩定价和减价市场篮子关系系市场需求预测测仓储规划通讯客户忠实客户流失模式式客户利润分析析竞争分析欺诈管理数据仓库技术术联机分析处理理技术OLAP数据挖掘技术术代理技术商务智能关键键技术数据仓库数据仓库的最最终目标是把把企业范围内内的所有数据据集成在一个个大仓库中，，让用户能运运行查询、产产生报告、执执行分析“数据仓库之之父”BillInmon给的定义：数据仓库就是是一个用以更更好地支持企企业或组织的的决策分析处处理的，面向向主题的，集集成的，不可可更新的，随随时间不断变变化的数据集集合数据仓库的特特征面向主题的：：主题是一个在在较高层次将将数据归类的的标准，每个个主题基本对对应一个宏观观的分析领域域集成的：允许数据来自自于跨组织和和部门等不同同数据源；集集成的数据必必须是一致的的、用户看来来是统一的数数据视图不可更新的：：指一旦某个数数据进入数据据仓库后，一一般情况下将将被长期保留留（反映历史史数据内容））随时间不断变变化：库中的信息系系统地记录了了企业从过去去某一点到目目前的各阶段段的信息数据仓库与数数据库比较不同点：—依据决策要求求，只从数据据库中抽取需需要的数据，，并进行一定的的处理—数据仓库是是多维的，即即数据仓库的的数据的组织织方式有多层的的行和列—支持决策处处理（OLAP），，不同于普通的的事务处理（OLTP）需要的数据库库知识—并行数据库技技术：数据量量很大—高性能的数数据库服务器器：分析型的的应用—数据库互操操作技术：数数据来源多种种多样数据仓库的体体系结构操作型数据源源1报告查询、应应用开发和EIS工具操作型数据源源2OLAP工具n数据挖掘工具具仓库管理器元数据高度综合数据据轻度综合数据据细节数据集成管理器查询管理器操作型数据源源n数据仓库建模模—星型型模式ExampleofStarSchemaDateMonthYearDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTableDateProductStoreCustomerunit_salesdollar_salesYen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductStoreIDCityStateCountryRegionStore数据仓库建建模—雪雪片模式式DateMonthDateCustIdCustNameCustCityCustCountryCustSalesFactTableDateProductStoreCustomerunit_salesdollar_salesYen_salesMeasurementsProductNoProdNameProdDescCategoryQOHProductMonthYearMonthYearYearCityStateCityCountryRegionCountryStateCountryStateStoreIDCityStoreExampleofSnowflakeSchema操作型（OLTP）数据源---销销售库星形模式时间维事实表多维模型事实度量(Metrics)时间维时间维的属属性联机事物处处理OLTP系统和数据据仓库的比比较典型的数据据仓库解决决方案IBM数据仓库解解决方案ORACLE数据仓库解解决方案SAS数据仓库解解决方案…...IBM数据仓库解解决方案建立数据仓仓库包括以以下阶段：：数据抽取阶阶段：完成成对各种数数据源的访访问数据转换阶阶段：完成成对数据的的清洗、汇汇总、整合合数据分布阶阶段：完成成对结果数数据存储的的分配通常此三阶阶段紧密结结合在一个个产品中体体现数据仓库的的存储：由由DB2家族完成数据的呈现现：由不同同产品完成成不同的分分析要求管理和维护护数据仓库库中的数据据：交给VisualWarehouseIBM数据仓库解解决方案IBM数据仓库解解决方案前三个阶段段（抽取、、转换、分分布）：VisualWarehouse、、DataJoiner、、DatePropagator数据仓库的的存储由DB2家族产品来来完成IBM数据仓库解解决方案数据的呈现现：Approach可进行查询询和统计分分析IntelligentDecisionServer支持多维分分析IntelligentMiner用于数据挖挖掘用户查找和和理解数据据仓库中的的数据：DataGuideORACLE数据仓库解解决方案ORACLE数据仓库解决方案是OracleOLAP产品。其示意图如下：OLAP应用程序OLAP工具OLAPServer数据源OracleSalesAnalyzerOracleFinancialAnalyzerOracleFinancialController第三方前端工具OracleExpressObjectsOracleExpressAnalyzerOracleExpressWebAgentOracleDiscovererOracleExpressServer其他传统的和外部数据库关系型数据库管理系统ORACLE数据仓库解解决方案OracleExpressServer是一个先进进的计算引引擎和数据据高速缓存存Oracle的OLAP工具主要包包括OracleExpressObjects、OracleExpressAnalyzer和OracleDiscovererORACLE数据仓库解解决方案OracleExpressWebAgent将OracleExpress技术的分析析能力和Web浏览器的简简单性相结结合OracleFinancialAnalyzer，OracleFinancialController和OracleSalesAnalyzer是Oracle针对财务和和销售而预预制的OLAP应用联机分析处处理（OLAP））60年代，，关系数据据库之父提出了关系系模型，促促进了联机机事务处理理(OLTP)的发展(数数据以表格格的形式而而非文件方方式存储)。1993年，提出了OLAP概念，认为为OLTP已不能满足足终端用户户对数据库库查询分析析的需要，，SQL对大型数据据库进行的的简单查询询也不能满满足终端用用户分析的的要求。用用户的决策策分析需要要对关系数数据库进行行大量计算算才能得到到结果，而而查询的结结果并不能能满足决策策者提出的的需求。因因此，提出了多维维数据库和和多维分析析的概念，，即OLAP。。OLTP数据OLAP数据原始数据导导出数据据细节性数据据综综合合性和提炼炼性数据当前值数据据历历史史数据可更新不不可可更新，但但周期性刷刷新一次处理的的数据量小小一一次处理理的数据量量大面向应用，，事务驱动动面面向分析析，分析驱驱动面向操作人人员，支持持日面面向向决策人员员，支持管管理需要常操作OLTP和OLAP的区别定义1：：OLAP(联机分析处处理)是针对特定定问题的联联机数据访访问和分析析。通过对对信息(维维数据)的的多种可能能的观察形形式进行快快速、稳定定一致和交交互性的存存取，允许许管理决策策人员对数数据进行深深入观察。。定义2：：OLAP(联机分析处处理)是使分析人人员、管理理人员或执执行人员能能够从多种种角度对从从原始数据据中转化出出来的、能能够真正为为用户所理理解的、并并真实反映映企业维特特性的信息息进行快速速、一致、、交互地存存取，从而而获得对数数据的更深深入了解的的一类软件件技术。(OLAP委员会的定定义)OLAP的目标是满足决策策支持或多多维环境特特定的查询询和报表需需求，它的的技术核心心是“维””这个概念念，因此OLAP也可以说是是多维数据据分析工具具的集合。。什么是OLAP？？1.维：是人们观察察数据的特特定角度，，是考虑问问题时的一一类属性，，属性集合合构成一个个维(时间间维、地理理维等)。。2.维的层层次：人们观察数数据的某个个特定角度度(即某个个维)可可以存在细细节程度不不同的各个个描述方面面(时间维维：日期、、月份、季季度、年)。3.维的成成员：维的一个取取值。是数数据项在某某维中位置置的描述。。(“某年年某月某日日”是在时时间维上位位置的描述述)4.多维数数组：维和变量的的组合表示示。一个多多维数组可可以表示为为：(维1，维2，，…，维n，变量)。(时间，地地区，产品品，销售额额)5.数据单单元(单元元格)：多维数组的的取值。(2000年1月，，上海，笔笔记本电脑脑，$100000)相关基本概概念(1)快速速性:用户对OLAP的快速反应应能力有很很高的要求求。系统应应能在5秒秒内对用户户的大部分分分析要求求做出反应应。(2)可分分析性:OLAP系统应能处处理与应用用有关的任任何逻辑分分析和统计计分析。(3)多维维性:多维性是OLAP的关键属性性。系统必必须提供对对数据的多多维视图和和分析,包包括对层次次维和多重重层次维的的完全支持持…(4)信息息性:不论数据量量有多大，，也不管数数据存储在在何处，OLAP系统应能及及时获得信信息，并且且管理大容容量信息。。OLAP特性多维视图地北京理多维数据视视图位上海99置98年广州97份彩电洗衣机电冰箱产品类型98971.超立立方结构构(Hypercube)超立方结结构指用用三维或或更多的的维数来来描述一一个对象象,每个个维彼此此垂直。。数据的的测量值值发生在在维的交交叉点上上,数据据空间的的各个部部分都有有相同的的维属性性。(收缩超立立方结构构:这种结结构的数数据密度度更大,数据的的维数更更少,并并可加入入额外的的分析维维)。2.多立立方结构构(Multicube)在多立方方结构(Multicube)中,将大大的数据据结构分分成多个个多维结结构。这这些多维维结构是是大数据据维数的的子集,面向某某一特定定应用对对维进行行分割,即将超超立方结结构变为为子立方方结构。。它具有有很强的的灵活性性,提高高了数据据(特别别是稀疏疏数据)的分析析效率OLAP多维数据据结构OLAP多维数据据分析对以多维维形式组组织起来来的数据据，采取取切片、、切块、、旋转等等各种分分析动作作，以求求剖析数数据，使使最终用用户能从从多个角角度、多多侧面地地观察数数据库中中的数据据1.切片片和切块块(SliceandDice)在多维数数据结构构中,按按二维进进行切片片,按三三维进行行切块,可得到到所需要要的数据据。如在在“城市市、产品品、时间间”三维维立方体体中进行行切块和和切片,可得到到各城市市、各产产品的销销售情况况。2.钻取取(Drill)钻取包含含向下钻钻取(Drill-down)和向上钻钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，钻钻取的的深度与与维所划划分的层层次相对对应。3.旋转转(Rotate)/转轴(Pivot)通过旋转转可以得得到不同同视角的的数据。。数据分析析方法OLAP的分析方方法(一一)切片片、切块块OLAP的分析方方法(二二)钻取取按时间维维向下钻钻取按时间维维向上钻钻取60OLAP的分析方方法(三三)旋转转数据组织织形式RDB数据组织织-MDDB数据组织织-关系系表中综综合数据据的存放放多维数据据库中综综合数据据的存放放产品名称地区销售量冰箱东北50冰箱西北60冰箱华北100彩电东北40彩电西北70彩电华北80空调东北90空调西北120空调华北140

东北西北华北冰箱5060100彩电407080空调90120140产品名称地区销售量冰箱东北50冰箱西北60冰箱华北100冰箱总和210彩电东北40彩电西北70彩电华北80彩电总和190空调东北90空调西北120空调华北140空调总和350总和东北180总和西北250总和华北320总和总和750

东北西北华北总和冰箱5060100210彩电407080190空调90120140350总和180250320750OLAP体系结构构数据挖掘掘（DataMining）数据挖掘掘(DataMining)，又称数据据库中的的知识发发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是指从大大型数据据库或数数据仓库库中抽取出潜潜在的、、有价值值的知识识（模型型或规则则）的过过程数据挖掘掘的目的的：提高高市场决决策能力力；检测测异常模模式；在在过去的的经验基基础上预预言未来来趋势等等数据挖掘掘不同的的术语和和定义：：datamining,knowledgediscovery,patterndiscovery,datadredging,dataarcheology.数据挖掘掘过程选择转换挖掘理解转换后数数据抽取的信信息可理解的的信息选择的数数据数据仓库库数据挖掘掘过程模模型1.定义商业业问题2.建立数据据挖掘模模型3.分析数据据4.准备数据据5.建立模型型6.评价模型型7.实施数据挖掘掘和数据据仓库数据源数据仓库各分公司数据集市分析数据集市数据挖掘数据集市图1：数据挖掘库从数据仓库中得出数据源数据挖掘库图2：数据挖掘库从事务数据库中得出数据挖掘掘模式分类模式式关联模式式顺序模式式聚类模式式回归模式式时间序列列模式分类（（Classification）方法：首先从数数据中选选出已经经分好类类的训练练集，在在该训练练集上运运用数据据挖掘分分类的技技术，建建立分类类模型，，对于没没有分类类的数据据进行分分类。例子：a.信用卡申申请者，，分类为为低、中中、高风风险b.分配客户户到预先先定义的的客户分分片注意：类类的个个数是确确定的，，预先定定义好的的常用算法法：Decisiontreeinduction、Neuralnetworks、Geneticalgorithms、、K-Nearestneighbors、Casebasedreasoning、AssociationRuleModel、DecisionClustermodel、Roughsetclassificationmodel回归（（估值值Estimation）方法估值与与分类类类似似，不不同之之处在在于，，分类类描述述的是是离散散型变变量的的输出出，而而估值值处理理连续续值的的输出出；分分类的的类别别是确确定数数目的的，估估值的的量是是不确确定的的。例子：：a.根据购购买模模式，，估计计一个个家庭庭的孩孩子个个数b.根据购购买模模式，，估计计一个个家庭庭的收收入c.估计realestate的价值值一般来来说，，估值值可以以作为为分类类的前前一步步工作作。给给定一一些输输入数数据，，通过过估值值，得得到未未知的的连续续变量量的值值，然然后，，根据据预先先设定定的阈阈值，，进行行分类类。例例如：：银行行对家家庭贷贷款业业务，，运用用估值值，给给各个个客户户记分分（Score0~1）。然后，，根据据阈值值，将将贷款款级别别分类类。关联模模式相关性性分组组或关关联规规则（（Affinitygroupingorassociationrules）两种常常用的的技术术是关联规规则和序列模模式。关联规规则是是寻找找在同同一个个事件件中出出现的的不同同项的的相关关性；；序列列模式式寻找找的是是事件件之间间时间间上的的相关关性例子：：a.超市中中客户户在购购买A的同时时，经经常会会购买买B，即A=>B(关联规规则)b.客户在在购买买A后，隔隔一段段时间间，会会购买买B（序列分分析））聚类（（Clustering）方法聚类是是对记记录分分组，，把相相似的的记录录在一一个聚聚类里里。聚聚类和和分类类的区区别是是聚类类不依依赖于于预先先定义义好的的类，，不需需要训训练集集。例子：：a.一些特特定症症状的的聚类类可能能预示示了一一个特特定的的疾病病b.租VCD类型不不相似似的客