客户数据仓库对我行市场拓展和管理决策的支持分析

1、客户数据仓库对我行市场拓展和管理决策的支持分析一、客户数据仓库建设的意义及动因客户是企业最重要的资源这一理念随着营销理论与实践的不断广泛和深入，已经深深在管理者和从业人员心中扎根了。在当今客户处于市场主导地位的条件下，如何有效地管理和开拓客户群，是一个企业赖以生存和发展的基础，因此“以客户为中心”被企业奉为金科玉律。上个世纪末，随着信息技术，尤其是网络技术的飞速发展，一种包括了企业判断、选择、争取、发展和保持客户所要实施的全部商业过程，充分体现了“以客户为中心”战略的、从理念到技术、从产品设计到方案应用都被证明可以有效的提高企业运营效率和运营质量的全面电子化方案客户关系管理（Customer

2、Relationship Management, CRM）应运而生。广义的客户关系管理（CRM）是基于信息技术平台，通过对企业业务流程的重组来整合客户信息资源，以更科学有效的方法来管理客户关系，在企业内部实现信息和资源共享，从而降低企业运营成本，为客户提供更经济、快捷、周到的服务，从而保持和吸引更多顾客，以求最终达到利润最大化目的的企业级电子商务应用系统。客户关系管理（CRM）的出现受到许多拥有庞大、复杂的客户群体的行业，如银行、保险、证券、电信、民航、运输、医疗保健、IT等行业的青睐，在这些行业中普遍认为，只有通过实施先进的客户关系管理，才能保证“顾客就是上帝”的经营理念能够真正深入到企业经

3、营的全过程中，也才能体现“以客户为中心”战略的最终胜利。一个完整、有效的CRM应用系统的基本框架应包含以下四个生态子系统：业务操作管理子系统，客户合作管理子系统，数据分析管理子系统，信息技术管理子系统。客户合作管理子系统 联络中心管理（CC）业务信息系统（OIS）Web集成管理（WIM） 数 据 分 析 管 理 子 系 统 业 务操作管 理子系统 商业决策分析智能BI管理信息系统MIS营销自动化（MA）其他系统管理软件EC技术和标准管理系统集成管理中间软件和工具管理客户服务与支持（CS/S）销售自动化（SA） 数据仓库DB知识仓库KB 信息技术管理子系统（图1、RM应用系统的基本框架）CRM的

4、内涵之一就是它的新商务模式，就是使企业能在动态运营中识别发生于企业产品、服务与客户间的直接或间接关系，洞悉从这种关系开始之初客户与企业之间进行的所有交互操作，能在市场竞争、销售及支持、客户服务等方面形成彼此协调的全新的关系实体，形成持久的竞争优势。CRM的概念集中于具体的企业经营管理模式中，主要体现在市场营销、销售实现、客户服务和决策分析四大业务领域，这些都是客户与企业发生关系的重要方面。从技术层面上看，CRM也是企业在不断改进与客户关系相关的全部业务流程、整合企业资源、实时响应客户、最终实现电子化、自动化运营目标的过程中，所创造并使用的先进的信息技术、软硬件和优化的管理方法、解决方案的总和。

5、从上面的基本架构图我们可以看出四大子系统的衔接是在基本的信息技术平台上，建立客户数据仓库和知识仓库，通过管理信息系统（MIS）和决策分析智能（BI），确定营销、销售和客户服务策略和手段，再与客户进行交互作用，把业务信息反馈回来给数据仓库和知识仓库，再通过MIS和BI对业务操作进行调整，其逻辑关系如图2所示。 客户交互业务操作MA、SA、CS&S管理信息系统MIS决策分析智能BI数据仓库（DB）知识仓库（KB） 技术平台 业务信息系统（OIS）（图2、CRM运行的逻辑关系）从中我们不难看出，这是一个闭合的自适应系统（当然这只是从技术层面上看的逻辑关系，人的参与没有表述）。这样的系统能够根

6、据与客户交互的情况自动、快速的调整业务操作，客户信息发生变化，通过其自适应能在业务操作中跟上这些变化，以此更好地满足客户的需求，客户的中心地位得到真正体现，而内部经营管理的目的就是使上面的链条准确、通畅和富有效率。同时我们也很清楚地看到客户数据仓库的建设是CRM的起点和基础，它对CRM战略的作用是关键和决定性的，这是建设客户数据仓库的理论层面的意义和动因。从现实角度上看，面对加入WTO后所面临的竞争格局，我行在业务发展战略上有新的变化。在业务发展过程中，尤其是零售业务的发展过程中，我们面临着很大的挑战和机遇，把CRM引入我行的经营管理中，尤其是要引入零售业务的经营管理中，已经是我们进一步提高竞

7、争力、健康有效地发展业务的必由之路，总行在深圳等四家分行进行试点和进行课题调研本身已经说明了建设客户数据仓库的现实意义，在这里就不做进一步的分析了。二、客户数据仓库的理论模型随着数据库技术的广泛应用，企业运行环境逐渐转化成以数据库为中心的运营环境，如银行的数据库用于记录客户的账号、密码、存入和支出等一系列业务行为，我们的日常业务都是以此基础而开展的。企业对数据的需求是多方面的，除了在企业中建立企业级的数据库外，常常还要建立部门级数据库。在部门级的基础上还要建立个人级的数据库。随着数据的层层抽取，就会形成“蜘蛛网”现象，使数据的抽取和访问错综复杂，这将产生诸如数据分析缺乏可靠性、数据处理的效率很

8、低、难于将数据转化为信息等问题。为解决“蜘蛛网”问题，必须将用于事务处理的数据环境和用于数据分析的数据环境分离，即把数据处理分为操作型处理和分析型处理。操作型处理以传统的数据库为中心进行企业的日常业务处理，分析型处理以数据仓库为中心分析数据背后的关联和规律，为企业的决策提供可靠有效的依据。这种分离划清了数据处理的分析环境与操作型环境之间的界限，从而由原来单一数据库为中心的数据环境发展为以数据库为中心的业务处理环境和以数据仓库为基础的分析系统。在此基础上IBM公司进一步提出了商业智能（Business Intelligence, BI）系统的概念，商业智能由业务数据库系统、决策支持系统等部分构成

9、（如图3），决策支持系统（Decision Support System, DSS）由三个层次的内容组成：数据仓库（Data Warehouse）、联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）。 企业决策层 DMOLAP 决 策 支 持 数据存储 数 提取、清洗、转换 据 仓 库 业务数据库（图3、商业智能系统的数据处理循环）各个业务数据库的数据通过提取、清洗和转化整理后按照不同的主题存放在数据仓库中，原先存放在多个业务系统中的反映企业局部情况的数据经过整理后转换成反映企业整体情况的信息，这样就完成了从“数据

10、信息”的转变。存放在数据仓库中的信息通过OLAP和DM处理后，形成带有规律性的能够对企业运营提供指导意义的知识，从而完成从“信息知识”的转变。企业决策层可以利用OLAP和DM处理得到的知识制定相应的策略，并反馈到业务系统中，最终改善企业的运营。数据仓库的体系结构可以用图4来表示。由于数据库和数据仓库应用的出发点不同，数据仓库将独立于业务数据库系统，但是数据仓库又同业务数据库系统息息相关。也就是说，数据仓库不是简单地对数据进行存储，而是对数据进行“再组织”。 数据仓库存储 元数据 数据 数据清洗/转换 提取仓库 数据提取 企业外部数据（图4、数据仓库的体系结构）W.H.Inmon把数据仓库定义为

11、“用于管理决策支持的面向主题、集成、稳定、随时间变化的数据集合”。从这个定义我们可以看出，面向主题、集成、稳定、随时间变化是数据仓库最重要的四个特征。1、面向主题。业务系统是以优化事务处理的方式来构造数据结构的，对于某个主题的数据常常分布在不同的业务数据库中，这对决策支持来说是极为不利的。数据仓库将这些数据集中于一个地方，在这种结构中，对应某个主题的全部数据被存放在同一数据表中，这样决策者可以非常方便地在数据仓库中的一个位置检索到某个主题的所有数据。2、数据的集成性。当前绝大多数企业内现有的业务数据库系统的数据是分散而非集成的，造成这种分散的原因有多种，主要有事务处理应用分散、“蜘蛛网”问题、

12、数据不一致问题、外部数据和非结构化数据。决策支持系统需要集成的数据，全面而正确的数据是有效地分析和决策的首要前提，相关数据收集的越完整，得到的结果就越可靠。要实现数据的集成，就必须要对数据进行清洗和转化。3、数据的稳定性。业务系统一般只需要当前数据，因此在数据库系统中数据是不稳定的，它记录的是系统中每一个变化的瞬态。但对于决策分析而言，历史数据是相当重要的，许多分析方法必须以大量的历史数据为依托。在数据仓库中，数据一旦写入就不再变化了，数据仓库可以看成是一个虚拟的只读数据库系统。数据仓库定期执行提取过程为数据仓库增加记录，但是这些记录一旦加入，就不再从系统中删除，从而保存了数据的历史形态。4、

13、数据随时间变化的特点。由于在数据仓库中数据只增不删，这使得数据仓库中的数据总是拥有时间维度。数据仓库实际上就是记录系统的各个瞬态，并通过将各个瞬态连接起来形成动画，从而在数据分析的时候再现系统运动的全过程，数据提取的周期实际上决定了动画间隔的时间。数据仓库的建设现在一般采用“自低向上”的建设方法，尤其是在大型企业的大规模数据仓库建设时更是如此，即首先建立一个或少数几个数据集市（局部数据仓库），随着项目的发展再逐步推进，最后从各个数据集市中再次进行数据抽取建立全局数据仓库，如图5所示。数据仓库数据市场数据市场 数据 再次抽取数据市场数据市场数据市场业务数据库业务数据库 数据抽取、清洗、整理业务数

14、据库业务数据库业务数据库（图5、“自低向上”的路线）三、客户数据仓库对业务拓展和管理决策的支持分析和考察客户数据仓库对业务拓展和管理决策的支持，实际就是分析和考察以数据仓库为基础的商业智能系统的功能和应用，或者再扩大至CRM的功能和实际应用。现代商业竞争越来越激烈，客户群体越庞大，客户对服务的要求也越来越高。由于不同企业的客户群各不相同，客户管理的内容也千差万别，所以开发出“放之四海皆准”的万能产品是不现实的，而是针对不同行业提供不同的CRM产品。目前Sybase公司能提供面向电信、金融、保险、医疗保健四个行业的产品，在这四个产品中，有80%的功能是共性的，有20%的功能需要Sybase公司和

15、合作伙伴根据不同的需求进行共同开发。这80%共性功能包括7个模块（即CRM中的“7P”）。第一、客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、风险、爱好、习惯等；第二、客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等；第三、客户利润分析（Profitability）指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等；第四、客户性能分析（Performance）指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额；第五、客户未来分析（Prospecting）包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等；第六、客户产品分析

16、（Product）包括产品设计、关联性、供应链等；第七、客户促销分析（Promotion）包括广告、宣传等促销活动的管理。仅从以上这7个共性模块我们可以看出，CRM在拓展业务和管理决策方面具有强大的支持功能，这种支持主要表现在客户服务、市场营销和决策支持三大方面。在客户服务方面以数据仓库为基础的商业智能系统能够真正体现客户经济的原则，迅速、及时和最大限度地满足客户需求。有三大原则支持着客户经济转型：一是客户占主导地位，客户正在重塑商业模式并改变我们的产业结构；二是客户关系非常重要，你现在或潜在的客户关系客户支持率将决定你公司的价值；三是客户体验非常重要，客户对你的品牌的感觉将决定他们的忠诚程度

17、。一个有效的商业智能系统能充分地体现客户的主导地位，这在前面我们已经作了分析。同时这样的系统能把客户关系和客户体验用量化的形式衡量出来，这给我们的客户服务提供了可靠的依据和引导。有关资料表明，在当今的数字化时代里，有12种客户需求是商家必须要考虑的：（1）公开的、平等的接触；（2）即时的信息；（3）专业信息；（4）便于接触；（5）信息的便携；（6）过程透明；（7）物流服务透明；（8）价格透明；（9）公平的、全球化定价；（10）定价能力；（11）分销渠道的选择；（12）控制信息能力。最大限度地满足客户需求，实际就是要满足以上这12种需求，基于数据仓库的商业智能系统给我们提供了一个这样的平台，使“

18、最大限度地满足客户需求”成为可能。在市场营销方面数据仓库能够提供现有客户数量、深度和质量的全部信息，从而对客户未来作出分析，使得商机的测量、获取和管理，以及营销活动的实现和评估能准确地衡量和自动化实现。这将使市场营销真正纳入企业的经营链中，对营销活动的目标、成本和效果能够进行有效的控制，从而大大提高市场营销的针对性和有效性。在客户关系中有一个客户潜量的概念，它被定义为吸引和维持客户的能力。公司的价值被认为以综合的计划盈利为基础，综合计划盈利是客户资本（现有客户）和客户潜量（未来客户）的计划盈利总和，因而客户关系被认为是一种无形资产。CRM能有效地把这一无形资产通过数据仓库这个平台进行自动化和信

19、息化的处理和管理，这是开拓市场，提升公司价值的一大利器。在决策支持方面以数据仓库为基础的商业智能，或CRM创造和具备了使客户价值最大化决策和分析能力。首先，可以通过对客户数据的全面分析，来规范客户信息，消除交流和共享障碍，并测量客户的需求、潜在消费的优先级定位、衡量客户满意度、以及评价客户带给企业的价值，提供管理报告、建议和完成各种业务的分析；其次，在统一的客户数据基础上，将所有业务应用系统融入到分析环境中开展智能性分析，在提供标准报告的同时又可提供即定性又定量的即时分析。分析的结果反馈给管理层和整个企业的各职能部门，增加了信息分析的价值，更能使企业领导者权衡信息做出全面及时的商业决策。简言之

20、一个闭环的自适应系统能够使决策更加灵敏、准确和富有效率。四、我行在数据仓库建设方面的现状及建议我行的数据仓库建设还处在刚刚起步阶段，采取的方式是“自底向上”的渐进式开发模式，即先建立一个或数个数据集市（局部数据仓库），随着项目和业务的发展再逐步推进，最后从各个数据集市中再次进行数据抽取建立全局性的数据仓库这样一个发展思路。应该说这是一条符合我们现实状况的发展思路，目前正在建立的有信用卡业务分析系统，这是一个基于数据仓库（实际是数据集市）的分析系统，此外零售业务提出了建立类似CRM系统的需求，它也是一个基于数据仓库（实际上也只是个数据集市）的系统。（一）信用卡业务分析系统该系统构建在数据仓库基础

21、上，通过对数据进行分析和挖掘提供全方位、多层次的辅助决策支持手段，以挖掘重点客户、提高服务质量、减少运作成本，赢得市场竞争优势。该系统能提供客户关系管理、风险管理和控制、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析。通过分析应用系统还可以获得宏观的决策依据，如：市场状况、竞争对手状况、用户状况、企业运作状况等。如图6。从图6我们可以看到该系统以客户关系为核心，以分析客户、商户、发卡机构、交易为四大主题，体现了数据仓库面向主题特征。客户主题对信用卡客户进行分类和管理，商户主题对特约商户进行分类和管理，机构主题描述银行分支机构及其隶属关系，交易主题则作为活动记录把其他三个数据主题联系起来、反映了客户在不

22、同商户的消费行为。该系统还提供了融入CRM的交互接口，能将分析的结果作为CRM的数据来源，同时CRM的其他数据也可以被该系统共享，为未来的全局性数据仓库构建和CRM的建设奠定了基础。特约商户 持卡人 服务 消费 发卡银行 授信 营销 发展 清算 客户分析 商户分析结 趋 风 重点 比构 势 险 商户 较分 分 分 分 分析 析 析 析 析结 趋 风 重点 比构 势 险 客户 较分 分 分 分 分析 析 析 析 析 业务分析 交 收 业务 外 授 风 关 其 易 益 发展 卡 权 险 联 他 分 分 分 分 分 分 分 分 析 析 析 析 析 析 析 析 量 金额 金额 所属行 量 金额 量 金

23、额 结 趋 排 比 结 趋 排 比 结 趋 排 比 结 趋 排 比 结 比 结 趋 排 比 构 势 行 较 构 势 行 较 构 势 行 较 构 势 行 较 构 较 构 势 行 较 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 分 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 析 （图6、信用卡业务分析系统应用）（二）客户经理管理系统需求2003年4月我行零售业务处提出了建立客户经理管理系统的需求，从这个需求方案我们可以看出这是一个简化了的CRM系统。该方案由以下几个功能模块构成：1、统一的数据仓库。要求数据仓库能实现数

24、据的统一存放，将数据信息进行归类（实际上就是面向主题），可以引导外部数据进入，保留历史数据等等；2、客户综合平价体系。要求能对客户进行贡献度、忠诚度、风险度的分析和评价；3、客户经理管理体系。要求能够按照客户经理来统计其管理的客户信息，如存款量、贷款量、交易量、客户数量、客户的贡献等等；4、客户服务系统。要求能反映客户基本情况和业务情况，以及客户的反馈和与客户进行交互；5、客户消费行为分析。要求能够对客户的消费记录进行统计分析，为展开营销提供支持；6、经营状况综合分析、辅助决策系统。要求能对业务进行分析，为管理人员提供决策支持；7、其他辅助性管理系统。从上述情况我们不难看出，我行的数据仓库建设

25、还是初级的、局部的，才刚刚起步，至少有三个突出的问题亟待解决。一是目前还没有一个整体的、全局的数据仓库建设规划；二是在数据仓库的平台上如何引入和构建CRM来提高核心竞争力还没有通盘的考虑；三是引入CRM将如何调整我们的组织结构乃至体制来与之相适应还没有纳入构想中。此外对这样一个复杂庞大的系统工程，我们有没有一个整体的设想和工作思路也还是个问题。有鉴于此本文提出以下建议，供领导参考。一是加强对国外同行和国内已经引入CRM行业的调研，充分认识引入CRM是在信息时代条件下提高我行核心竞争力的必然选择。国外一些银行（如花旗银行）上个世纪九十年代就引入CRM并已使用成熟，并由此而进行了一系列的变革，大大提高了他们的核心竞争力。这样的案例并不鲜见，值得我们认真研究，否则在外资银行全面进入后，我们将在竞争中处于不利地位。同时国内一些和我们具有一定共性的行业（如证券业、保险业、电信业等）也在开始引入CRM，有的也已经形成了竞争力，认真研究他们所走过的路，从中汲取和借鉴他们的经验和教训，这将为我们自己引入CRM提供有益的帮助。在这里必须强调的是对引入CRM重要性的认识问题，如果说现在我们在这个问题上还存在什么侥幸心理，还在为CRM会不会“水土不服