顾客资料分析工具

顾客资料分析工具美商优比速快递公司如何运用信息系统或网际网络作为分析工具，以便支援顾客互动的进行？导入信息系统牵涉到那些资源分配、需求分析、系统选择等议题？如何善用信息系统分析结果的信息，改善顾客关系？美商优比速章前企业案例顾客关系管理架构6-1资料处理的概念数据库资料：代表事實的符號Data=<e,a,v>e：Entity(个体)a：Attribute(属性)v：Value(值)数据库：相关连档案的集合资料表的基本格式数据库管理系統关联式数据库管理系统(RelationalDBMS)是今日在个人计算机、大型计算机与大型主机上最广泛使用的DBMS类型。关联式资料模型代表数据库中所有资料系以简单的二维表格来表示。阶层式数据库管理系统(HierarchicalDBMS)用树状结构来呈现资料。每笔记录中资料元件被组织成记录的一小部分叫做分节(Segment)。对使用者来说，每一笔记录看起来就像组织图，有最高层分节称为根(Root)。网络式数据库管理系统(NetworkDBMS)描述了多对多的关系。换句话说，父分节可以有很多子分节，子分节也可以有多于一个父分节。典型网络式DBMS中的多对多关系是学生－课程关系。关联式数据库的资料表範例信息系統处理资料的方法筛选：筛选主要的處理方式是從資料庫中，選取合乎某些条件的资料纪录或资料纪录的部分。计算：计算主要是運用数学公式或统计的计数等方式，计算所欲求得的结果。分析：分析乃是透過统计、管理科学或计量经济等模式进行分析。判断：所谓判斷指的是應用程式仿如人腦一樣具有推论的功能。资料与資訊资料代表适时的符号。信息对使用者有价值的资料，可能会影响使用者的决策或调整其行为。营销信息系统产品建议系统销售支援系统资料采矿系统与CRM较有关系的信息系統CRM信息系统功能顾客联系：与顧客不斷聯繫，可能是約定拜訪時間、内容、意见反应等。交易流程支援：方便可靠的交易流程，例如下單(购物车)、结帐、付款等，如果是数字化商品，还包含传送过程。顾客服务：透过資訊系統來進行顧客服務，例如查詢產品型录、查询业务流程、表单下载、问题解答等等。机会分析：透过對於顧客資料分析的結果，可以發現一些商機，例如了解顧客購買偏好，可以用來規劃新产品及新服务；了解顾客交易内容，可以用来提出促销方案等。6-2网际网络技术与應用网际网络技术特性网际网络具有強大的传输能力与运算能力，传输能力方面，优越的频宽可以快速传输多媒体资料，且具有强大连接能力(连接性)及双向沟通能力(互动性)；运算能力方面，快速与自动化的运算与资料处理能力，CRM系统宜善用网际网络强大的技术能力。网络时代消费者的需求客制化与个人化：产品或服務需要量身定做。参与与合作：企业與消費者透過資訊提供、互動、合作、共同創造等方式進行參與與合作。整体的解案或一次购足：消费者希望得到整體的解案或一次購足的服務，例如旅行機票加上機場接送、旅館代訂；汽車加上保險、監理、維修等。互动、快速、方便、亲切的逛街购物经验：消费者購物不僅僅是購買商品或接受服務，而且也希望體驗購物的過程，包含經濟上的滿足與心理上的娛樂、尊重等。通路的一致性：柜台、電話、傳真、網站、經銷站等作業需要整合，使顧客有一致而不重複的感覺。网际网络营销內容产品或促销策略：以運用網際網路進行產品或服務，或運用網站或E-Mail进行促销宣传、销售等活动。网络支援新产品开发流程：包含了解需求、規格定義、研發設計、測試、生產製造等流程支援；可以依據產品之有形或無形、可否數位化、經驗產品或複雜度、網友之偏好、庫存或保存期限等條件，是當地在網路上提供數位化產品或服務，降低成本與提升方便性。产品或促销策略：以运用网际网络进行产品或服务，或运用网站或E-Mail进行促销宣传、销售等活动。网络支援新产品开发流程：包含了解需求、规格定义、研发设计、测试、生产制造等流程支援；可以依据产品之有形或无形、可否数字化、经验产品或复杂度、网友之偏好、库存或保存期限等条件，是当地在网络上提供数字化产品或服务，降低成本与提升方便性。与CRM相关之网际网络技術电子交易与服务技术资料搜集与分析技术电子邮件或发送技术电子交易与服务技术运用超文字标记语言(HyperTextMarkupLanguage,HTML)、延伸标记语言(ExtentedMarkupLanguage,XML)来制作网站，运用安全订货/付款系统(SSL/SET)来保证交易之安全性等方式制作电子交易网站。电子交易网站的主要功能包含购物车、拍卖软件、订单追踪系统、资料隐私、顾客服务、国际送货、产品搜寻、电子支付、交易安全等。自助服务技术顾客自行操作自我掌控资料搜集与分析技术搜寻引擎与代理程序(Agent)：搜寻引擎運用自動化程式，稱為蜘蛛程式(Spider)，链结到每个网站，逐页逐字搜寻使用者相寻找之网页资料。代理程序(Agent)乃是代表使用者执行功能的程序，配合顾客输入之资料，再把客制化讯息回传，透过双方互动，缩小问题范围。例如，购物代理人程序，便是以互动方式，处理购物者的多重采购条件，寻找较精准的采购商品选项。浏览纪录：网站软件会自动纪录消费者浏览的过程，加以纪录，诸如日志档案(LogFile)与Cookie档。日志档案乃是网站服务器的登入档案记录每一次使用者所造访的网站，而这档案会持续追踪使用者到过的每一个网页、停留时间、是否购买等；Cookie为一特别的文字档案，记录有关网友个人偏好等资料，当网友上网浏览时，使用cookie之网站可将此档案写入网友个人计算机硬盘中，惟此必须经网友之同意，此后网站服务器可根据其cookie来传送客制化之网页给网友。资料搜集与分析技术资料剖析：依据顧客資料加以整合，以便較為整體地了解消費者，包含及時側寫與顧客剖析。实时侧写(Real-timeProfiling)是使用特别软件透过网站来追踪使用者的活动，然后立刻进行资料汇整及报告，以分析消费者行为；顾客剖析(CustomerProfiling)则使用资料仓储来协助营销人员了解特别目标群组的特征及行为。RFM分析(Recency、Frequency、Monetary)：由資料庫中檢視最後一次購買時間、購買頻率、購買金額，用以評判與消費者的關係程度、觀察是否有異常購買行為，進而採取一些促銷或補救(挽留)措施。协同过滤软件(CollaborativeFiltering)：透过观察及询问使用者的行为，自动提出建议及忠告之软件。以透过协同过滤之推荐为例，其步骤是使用每位顾客历史行为纪录，建构每位顾客的个人轮廓资料，按顾客轮廓，计算顾客间相似度，再依相似度分群，最后从与受推荐目标顾客的相似分群中，寻找潜在偏好，推荐给目标顾客。资料搜集与分析技术资料仓储(DataWarehouse)：从多方面的資料庫當中，透過摘取、转换及汇整等整理的过程，所建立的资料集合，该资料集合能够有效而简便地为使用者（如营销或CRM决策者）来使用。资料采矿(DataMining)：由資料庫或資料倉儲中，尋找未知的规则或趋势，做为决策及规划CRM方案之用，称为资料采矿。电子邮件或发送技術电子邮件或发送技术协助企业以电子化的方式与顾客进行沟通，包含邮件、传真与电话。电子邮件技术是以自动方式收进电子邮件与外发电子邮件；传真回传系统可以让消费者打电话至公司，听取自动语音系统，然后透过选项，要求传真消费者所需之资料；电话沟通方面，可以运用网络电话或计算机电话整合系统进行星销货顾客服务。6-3资料倉儲传统数据库功能上的缺点技术方面：格式及查詢方式較為固定，额外的查询则无法进行，或是需要相当高的技术专业方能达成。界面方面：传统資訊系統的介面設計較不友善，使用者需具备较高的技术专业方能使用。资料方面：无法查詢歷史資料，或是要耗費相當大的技术努力方能达成。资料仓储的定義从多方面的数据库当中，透过摘取、转换及汇整等整理的过程，所建立的资料集合，该资料集合能够有效而简便地为使用者（如营销或CRM决策者）来使用。资料仓储模式资料仓储整理资料的方式撷取：撷取的过程便是将资料全部转为资料仓储软件可读的格式。转换：转换指的是确保资料格式的兼容性。汇整：数据库中的资料也进行某种程度的汇整。数据库与资料仓储之比較维度模式之建立销售主体的维度产品维度：产品維度的資料欄位包含產品編號（連結至銷售主體）、產品描述、產品型態、產品規格指標（如顏色、尺寸、重量等）。顾客维度：顾客維度的資料欄位包含顧客編號（連結至銷售主體）、顧客性別、姓名、年齡、住址、電話、E-mail等。地区维度：地区維度的資料欄位包含地區編號（連結至銷售主體）、地址、鄉鎮、縣市、國家等。日期维度：日期維度的資料欄位包含日期（連結至銷售主體）、日、週、月、季、年等等。维度的顆粒产品维度：产品名稱、產品分類(小类、中类、大类)描述、全公司产品等。顾客维度：顾客、顧客群、所有顧客等。地区维度：包含鄉鎮、縣市、國家、洲別、全世界等。日期维度：包含日、週、月、季、年等。资料仓储種類资料仓储：全公司整体的模式称为资料仓储。资料超市：为某個部门特定业务所建立的资料仓储模式称为资料超市。资料仓储的分析應用透过资料仓储，使用者很容易依据本身的业务需求进行分析，只要按下维度与颗粒的按钮，便迅速得到所需的结果。在线分析处理(OnlineAnalysisProcessing,OLAP)：亦即使用者透过信息系统软件，可以在在线直接进行决策分析。资料仓储的分析分析某个顾客在某个时段的交易量，支援促销方案的拟定。运用了顾客、时间两个维度与颗粒。分析某个产品在某个地区、某个时段的交易量，支援促销方案的拟定。运用了产品、时间、地区三个维度与颗粒。资料仓储的分析之例表6.2是一个简化之交易资料表，该资料表理论上应该已经整合公司所有内外部资料。资料仓储将可能分析的构面定义为维度，包含顾客、产品、时间等，将可能的分析均计算出来，例如中区顾客(顾客维度)交易金额是750+160+240=1150元，中区顾客的糕饼(产品维度)交易金额是160+240=400元，而中区顾客的糕饼在三月份(时间维度)交易金额是160元。这些可能的结果均储存于资料仓储中，透过分析处理工具，可以快速得到所需的结果。资料仓储的分析邏輯6-4资料採礦资料采矿软件工具智慧代理人在线分析软件查询工具统计工具资料视觉化桌面显示报表产生资料采矿软件及技术之例采矿技术原理說明描述性：包含群集分析、序列分析、汇总等技术。预测性：以统计回归、时间数列为主要技术。分类性：包含决策树、神经网络、基因算法、鉴别分析等技术。资料采矿技术分析方法分类分析(Classification)：分类分析乃是將物件資料中對分析者有意義的某一項属性作为类别的对象。群集分析(ClusteringAnalysis)：群集分析乃是將物件分成数个群体的过程。联结分析(AssociationRuleAnalysis)：联结分析乃是找出資料之間的联结状况。次序相关分析(SequentialPatternAnalysis)：次序相關分析也是找出資料之間的聯結狀況，只是其關聯狀況在於有时间先后次序的考量。顾客分类将顾客依照我们设定的目标，进行自动分类。比如在信用的分析上，发卡公司会依据顾客的纪录来加以分类成『很好』、『好』、『中等』、『不好』等信用，举例来说,假如顾客有一个好的信用的话，他的负债的比例会小于百分之十。顾客的分群对公司现存的顾客进行一动态的区隔，在获得详细的顾客分群后，进一步针对个别的顾客层级进行『量身订制』的服务策略，希望藉此获取其忠诚度。顾客行为分析针对顾客购买物品的行为进行关联分析，建立相关的关联规则，以了解顾客的消费行为。例如我们可以试图探索在购买A产品时，是否会连带购买B产品的关联性？只要找出这样的关系，将有助于我们实行交叉销售(CrossSel