第06章_CRM中的数据管理与分析.ppt

第六章 crm中的数据管理与分析,6.1客户数据及其重要性 6.2客户数据的处理、分析与应用 6.3数据仓库及其在crm中的应用 6.4数据挖掘及其在crm中的应用介绍 案例讨论题 本章小结 思考与实践,2019/4/7,2,本章提纲,6.1.1客户数据的类型划分 6.1.2客户数据的质量保证 6.1.3客户数据的重要性 6.1.4从客户数据到客户信息与客户知识,6.1客户数据及其重要性,2019/4/7,3,渠道来源：内部来源数据；外部来源数据 采集方式：电子邮件；电话语音；文字交谈；多媒体数据 部门用途：客户信息数据；销售信息数据；服务信息数据 数据性质：描述性数据；促销性数据；交易性数据,促销性数据的典型结构模型,交易性数据的典型结构模型,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）。,6.1.2客户数据的质量保证,2019/4/7,8,1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,6.1.3客户数据的重要性,2019/4/7,9,被胡萝卜汁留住的客户,这是来自一个顾客的亲身感受,他说:”十年前,我和香港丽晶饭店的总经理一起共餐时,他问我最喜欢喝什么饮料,我说最喜欢喝胡萝卜汁。大约6个月后,我再次住进丽晶饭店,在房间的冰箱里,意外地发现了一大杯胡萝卜汁。十年来,不管什么时候住进丽晶饭店,他们都为我备有胡萝卜汁。最近一次旅行中,飞机还没在香港启德机场降落,我就想到饭店里为我准备好的那杯胡萝卜汁,顿时满嘴口水。十年间,尽管饭店的房价涨了3倍多,我还是住这个饭店,就是因为他们为我准备了胡萝卜汁。” 仅一杯胡萝卜汁便留住了这位顾客,使之成为丽晶饭店的“忠诚客户”。,6.1.4从客户数据到客户信息与客户知识,2019/4/7,11,6.2.1客户数据的收集渠道 6.2.2客户数据的整理 6.2.3客户数据库及其建立 6.2.4客户数据库在crm中的重要作用,6.2客户数据的处理、分析与应用,2019/4/7,12,1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,6.2.1客户数据的收集渠道,2019/4/7,13,2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,6.2.1客户数据的收集渠道,2019/4/7,14,一般而言，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,6.2.2客户数据的整理,2019/4/7,15,1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。,6.2.3客户数据库及其建立,2019/4/7,16,2客户数据库的内容,6.2.3客户数据库及其建立,2019/4/7,17,3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。,6.2.3客户数据库及其建立,2019/4/7,18,1.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,6.2.4客户数据库在crm中的重要作用,2019/4/7,19,6.3.1数据仓库基本知识介绍 6.3.2 crm中数据仓库的建立方法 6.3.3 crm中数据仓库的应用介绍,6.3数据仓库及其在crm中的应用,2019/4/7,20,1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”。,6.3.1数据仓库基本知识介绍,2019/4/7,21,2. 数据仓库的特点 （1）面向主题:主题是应对企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象，是针对某一决策问题而设置的。 （2）集成的数据：数据仓库中的存储的数据是从原来分散的各个子系统中提取出来的，但并不是原有数据的简单复制，而是经过统一、综合的。 （3）数据不可更新：针对应用而言 （4）数据随时间不断变化,3从数据库系统到数据仓库 数据仓库实际上是一个“以大型数据管理信息系统为基础的、附加在这个数据库系统之上的、存储了从企业所有业务数据库中获取的综合数据的、并能利用这些综合数据为哦那个湖提供经过处理后的有用信息的应用系统。” 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。,2019/4/7,23,1crm中的数据仓库的逻辑结构,6.3.2 crm中数据仓库的建立方法,2019/4/7,24,数据仓库系统包括三部分： 数据源：客户信息、客户行为、生产系统、其它相关数据 数据仓库系统：数据仓库建设和数据仓库。前者利用数据仓库的数据分析和设计工具将于客户相关的数据集中到数据仓库中。在此基础上，通过olap和报表等传递给数据仓库用户。 crm分析系统：由数据准备、客户分析数据集市、客户分析系统和调度监控模块构成。,2crm中数据仓库建设的基本步骤 确定范围：了解方向性分析处理需求、确定信息需求、确定数据覆盖范围。 环境评估：对企业数据仓库系统建设的硬件环境和软件环境进行选型和准备。硬件：核心服务器；软件：数据仓库引擎、olap引擎、前端分析展现工具。 分析：深入了解数据源和分析数据仓库系统所包括的主题域及其相互之间的关系。必须坚持用户参与，并与原有系统人员进行深入的沟通。 设计：操作型系统接口及数据仓库本身。 开发：数据仓库建模、数据抽取和加载模块、数据访问模块以及实际应用开发。 测试：包括对软件系统和数据的测试。 运行：用户培训、数据加载、数据访问及应用。,2019/4/7,26,1crm客户行为分析 (1)客户理解。即顾客群体特征分析。 (2)行为规律分析。 (3)组间交叉分析。 2重点客户发现 3市场性能评估：根据客户行为分析，可以准确地制定市场策略和市场活动。,6.3.3 crm中数据仓库的应用介绍,2019/4/7,27,6.4.1数据挖掘基本知识介绍 6.4.2数据挖掘在crm中的实施流程 6.4.3数据挖掘在crm中的应用介绍,6.4数据挖掘及其在crm中的应用介绍,2019/4/7,28,1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（即挖掘结果）。,6.4.1数据挖掘基本知识介绍,2019/4/7,29,3数据挖掘的一般过程,2019/4/7,30,1、确定目标。了解应用范围，了解最终用户的目标。 2、数据准备。数据选取、数据预处理、数据变换。 3、实施数据挖掘。 4、结果的解释与评价。,4实施数据挖掘的人员配备 （1）业务分析人员。精通业务，能够解释业务对象，并根据各业务对象确定用于数据定义和挖掘算法的业务需求。 （2）数据分析人员。精通数据分析技术，有能力把业务需求转化为数据挖掘的各步操作，并为每步操作选择合适的技术。 （3）领域专家。帮助数据和业务分析人员确保活的正确的数据和发现有效的业务指标，同时帮助决策制定人员确保解决方案有重要的业务意义。 （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。精通数据管理技术，并从数据库或数据仓库中收集数据，这样有助于获得项目数据，实施产品数据，并对结果进行度量。,1定义商业问题，即目标 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,6.4.2数据挖掘在crm中的实施流程,2019/4/7,32,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。,6.4.3数据挖掘在crm中的应用介绍,2019/4/7,33,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。,2019/4/7,34,本章小结,一、思考题 1