数据仓库与CRM的关系

数据仓库在CRM中的作用1精选ppt1CRM与数据仓库的关系2数据仓库的作用3数据仓库在CRM中的应有结构2精选ppt数据仓库与CRM有着难以割舍的密切关系。CRM的很多工作都是以数据仓库为根底展开的。CRM充分利用数据仓库的分析结果，制定市场策略，产生市场时机，并通过销售和效劳等部门与客户的交流，来提高企业的利润3精选pptCRM与数据仓库的关系

CRM的实施主要涉及企业的三个部门：市场、销售和效劳。市场、销售和效劳部门对CRM都有不同的要求，而且这三个部门之间有许多相互合作的地方。因此，需要协调这三个部门，共同为客户提供方便的效劳。同时，企业的其它部门，如生产、财务等，也要和CRM紧密协作。4精选ppt1.1CRM的业务模型

CRM在市场部门的主要作用是产生市场时机，而后通过销售和效劳等部门的协作，来把握这些市场时机。

市场专家在对客户行为数据分析的根底上，制定市场策略，给出发现重点客户的方法，这些方法可以产生市场时机。

市场时机由销售和效劳等部门的业务流程处理后，进一步与客户沟通，从而把握市场时机。客户的行为通过客户行为反响到客户行为分析数据中。在这些反响数据的根底上，市场专家可以对已经存在的市场策略进行评估，从而改进市场策略和重点客户发现的方法。

5精选ppt1.2数据清洁与集中

各个企业在长期的运营过程中，积累了大量的数据。为了有效地利用这些数据，以提高企业决策的准确性，就需要使用数据仓库技术。

对于企业来说，大量的数据分散在不同的OLTP系统中，客户的信息也分散在不同的系统中。如果只对某个系统的数据进行分析，以作为决策支持的依据，显然有信息不全面、分析不准确的缺点。数据仓库可以解决这些问题。根据企业决策的需求，数据仓库将决策分析用的数据集中在一起。

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分散的数据也带来了数据不清洁的问题。同一个客户的信息在不同系统中的数据不一致，而且有些数据可能是不真实的。

另外，分散的业务系统中的数据是面向业务的，而不是面向决策的。数据仓库建设过程中，解决了数据不清洁问题，并将数据转换为决策分析所需要的类型。

通过对分散数据的集中、清洁和转换，数据仓库中存储着清洁、一致、全面和面向决策的数据。这些数据为了方便用户的分析与查询，设计成多维模型结构7精选ppt1.3数据分析

数据仓库中存储了大量面向决策分析的数据。对这些数据进行充分的分析，并将分析结果传递给用户，才能完成数据仓库的作用。在数据仓库工程中，数据分析的手段主要有：OLAP、报表和数据挖掘等三种。

8精选ppt二、数据仓库的作用

数据仓库是CRM工程的灵魂。首先，数据仓库将客户行为数据和其它相关的客户数据集中起来，为市场分析提供依据。其次，数据仓库将对客户行为的分析以OLAP、报表等形式传递给市场专家。市场专家利用这些分析结果，制定准确、有效的市场策略。同时，利用数据挖掘技术，发现交叉销售、增量销售、客户保持和潜在客户的方法，并将这些分析结果转化为市场时机。通过数据仓库的分析，可以产生不同类型的市场时机。针对这些不同类型的市场时机，企业分别确定客户照顾业务流程。依照这些客户照顾业务流程，销售或效劳部门通过与客户的交流，到达照顾客户和提高利润的目的。最后，数据仓库将客户的市场时机的反响行为，集中到数据仓库中，作为评价市场策略的依据。9精选ppt2.1客户行为分析

客户的行为可以分为两个方面：整体行为分析和群体行为分析。整体行为分析用来发现企业的所有客户的行为规律。然而，只有整体行为分析是不够的。企业的客户千差万别，众多的客户在行为上可以划分为不同的群体。这些群体有着明显的行为特征。行为分组〔BehaviorSegmentation〕是CRM的一个重要组成局部。

据GartnerGroup预测，企业的客户关系将越来越复杂。这个复杂性的度量公式为：客户关系复杂度=客户群体个数×产品个数×渠道个数×合作伙伴数量。对同一产品，客户的交易行为也有很大差异，如利用信用卡购置、通过合作伙伴购置等。这样不同的产品组合和不同的交易行为，对企业的价值的奉献也有很大不同。

10精选ppt行为分组是按着客户的不同种类的行为，将客户划分成不同的群体。通过行为分组，企业可以更好地理解客户，发现群体客户的行为规律。通过对客户的理解和客户行为规律的发现，企业可以制定相应的市场策略。同时，通过对不同客户的群组之间的交叉分析，可以使企业发现客户群体间的变化规律。11精选ppt2.2客户理解

客户理解又可以称为群体特征分析。通过行为分组，将客户划分成不同的群组，这些群体客户在行为上有着许多共同的特征。这些行为特征，必须和的资料结合在一起，才能被企业所利用。因此，需要对这些不同的行为分组的特征进行分析。特征分析至少有以下几个方面的功能：

1.哪些人具有这样的行为？是年轻人，还是老年人？

2.哪里人具有这样的行为？是北京人，还是上海人？

3.具有这样行为的人，给企业带来的利润有多大？

4.具有这样行为的人，对企业是忠诚的吗？12精选ppt2.3行为规律分析

行为规律分析，是发现群体客户的行为规律。行为规律分析，至少有以下方面的功能：

1.这些客户都拥有企业的哪些产品？

2.这些客户的购置顶峰是什么时候？是在节假日，还是在工作日？

3.这些客户通常的购置行为是在哪些地方发生？是在合作商户处，还是在营业厅等？

通过对这些客户的行为分析，能够为企业在确定市场活动的时间、地点与合作商等方面，提供确凿的依据。13精选ppt2.4组间交叉分析

通过对群体客户的特征分析和行为规律分析，使企业在一定程度上了解了自己的客户。但是客户的组间交叉分析有着非常重要的作用。例如，一些客户在两个不同的行为分组中，且这两个分组对企业的价值相差有较大，然而，这些客户在根本资料等其它方面非常相似。这时，就要充分分析客户发生这种现象的原因，这就是组间交叉分析的重要内容。通过组间交叉分析，企业可以了解以下内容：

1哪些客户能够从一个行为分组，跃进到另一个行为分组中？

2.行为分组之间的主要差异在哪里？

3.客户从一个对企业价值较小的组，提升到对企业有较大价值的组的条件是什么？相反的原因是什么？

通过这些分析，使企业能够准确地制定市场策略和市场活动，从而为企业带来较大的利润14精选ppt2.5重点客户发现

在“客户经济学〞中，有很多关于重点客户的理论。如开发新客户的费用是保存一个老客户的费用的5倍，成功地保存老客户能够使企业的利润翻番等。

重点客户发现过程，通常是由一系列数据处理和转换过程以及数据挖掘来组成的。通过这样的过程，针对每个种类的客户确定一个和多个分析发现流程，从而自动发现这些重点客户15精选ppt2.6性能评估

根据客户行为分析，企业可以准确地制定市场策略和市场活动。然而，这些市场活动是否能够到达预定的目标，是改进市场策略和评价客户行为分组性能的重要依据。同样，重点客户的发现过程，也需要对其性能进行分析，在此根底上修改重点客户发现过程。这些性能评估都是建立在客户对市场反响的根底上。

针对行为分组和重点客户发现过程，性能分析至少有以下功能：

1.对每个市场目标设计一系列评估模板，从而使企业能够及时跟踪市场。同时，在性能评估报告中，给出了一些统计指标来度量市场活动的效率。

2.在一定的时间范围给出行为分组的报告。16精选ppt3系统结构

在CRM工程中实现数据仓库系统，是CRM系统成败的关键之一。在CRM系统中，数据仓库的逻辑结构如下图17精选ppt

数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其它相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载过程，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为分析和企业运营分析等传递给数据仓库用户。

在数据仓库中，利用数据仓库工具，实现行为分组系统和重点客户发现过程。最后，将分析的结果与数据仓库结合起来，将分析与性能评价等传递