CRM中的数据管理培训课件

1、1客户关系管理第六章CRM中的数数据管理理CRM的的客户数数据数据仓库库技术数据挖掘掘技术数据挖掘掘技术的的应用2客户关系系管理第一节CRM的的客户数数据一、客户户数据的的类型图6-1客户数数据分类类3客户关系系管理客户描述述性数据据大类信息详细信息基本情况姓名、地址、性别、出生年月、电话、受教育水平、工作类型、收入水平、婚姻状况、家庭成员情况信用情况信用卡号和信贷限额、忠诚度指数（与公司交易占总花费的比例）、潜在消耗指数、客户类型（现有客户、潜在客户、流失客户）行为爱好生活方式、特殊爱好、对企业产品和服务的偏好、对问卷和促销活动的反应、其他产品偏好、试用新产品的倾向表6.1 个人人客户信信息

2、模型型4客户关系系管理大类信息详细信息 公司基本情况公司名称、总部及相应机构营业地址、电话、传真；主要联系人姓名、头衔及联系渠道；关键决策人姓名、头衔及联系渠道；公司其它部门和办公室；行业标准分类代码及所处行业；公司基本情况（注册资本、员工数、年销售额、收入及利润等）公司行为情况客户类型（分销商、咨询者、产品协作者等）；银行帐号、信贷限额及付款情况；购买过程；与其它竞争对手的联系情况；忠诚度指数、潜在消费指数；对新产品的倾向表6.2团团体体客户信信息模型型5客户关系系管理市场促销销性数据据大类信息详细信息促销活动的类型降价销售、电话促销、业务推广活动、纸媒广告、广播型广告和Web广告。对促销活

3、动的描述这方面的题材很多，依据厂家促销活动组织形式，如寄明信片的颜色、业务推广人员的性别、礼品发放形式等。促销媒体电视、报纸、广播、网络等。促销时间进行促销活动的日期，包括年、月、日，有时甚至要细致到时刻市场促销活动的意图对该活动的目标客户的简单说明，以及为什么采取这样的促销活动，例如，为什么要选择这样的颜色或者背景音乐成本信息包括促销活动的固定成本和变动成本6客户关系系管理大类信息详细信息购买商品类数据过去购买记录、购买频率和购买数量、购买金额及金额累计价格、交货要求、产品规格、商品购买过程及付款方式商品售后类数据售后服务内容、使用后对产品的评价、对服务的评价、曾有的问题和不满、要求退货记录

4、市场促销销性数据据表6.4客户户交易型型数据模模型7客户关系系管理二、客户户数据的的采集客户数据据的来源源图6-2 多渠渠道客户户数据收收集平台台8客户关系系管理客户数据据信息处处理(1)基基本的校校验。(2)结结构化。(3)数数据的分分析和使使用9客户关系系管理一、客户户的隐私私问题及及保护措措施使用匿名名身份信信息图6-3 保护护客户隐隐私的匿匿名体系系结构10客户关系系管理尽量使用用汇总数数据信息只用用于市场场定位或或评估尽可能不不合并数数据源11客户关系系管理四、客户户数据库库的建立立客户数据据库的特特点（1）动动态的、整合的的顾客数数据管理理和查询询系统。（2）基基于数据据库支持持的

5、顾客客关系格格式或结结构系统统。（3）基基于数据据库支持持的忠诚诚顾客识识别系统统。（4）基基于数据据库支持持的顾客客购买行行为参考考系统。（5）个个性化服服务。12客户关系系管理构建客户户数据库库（1）按按照可预预见未来来所需的的信息量量，尽可可能多地地考虑预预期客户户购买产产品的情情况和购购买后的的反应。（2）深深入策划划客户数数据库的的组成部部分，应应保留一一定的弹弹性，以以满足未未来变化化的需要要。（3）建建立数据据库，可可先建成成一个小小而实用用的数据据库，在在管理客客户数据据库中获获得经验验，并对对其评价价，不断断改进。（4）构构建客户户数据库库时，让让尽可能能多的部部门和人人员参

6、与与。一方方面使信信息采集集科学完完备；另另一方面面让数据据库的使使用者充充分了解解设计者者的思想想。13客户关系系管理第二节数数据仓库库技术一、数据据仓库概概述从数据库库到数据据仓库图6.4数据仓仓库体系系化环境境14客户关系系管理数据仓库库定义“数据仓仓库是在在企业管管理和决决策中面面向主题题的、集集成的、与时间间相关的的、不可可修改的的数据集集合”。（1）面面向主题题（subjectoriented）。数据据仓库通通常围绕绕一些主主题。（2）集集成（integrated）。数数据仓库库通常是是结合多多个异种种数据源源构成的的。（3）时时变（time-variant）。数据据仓库中中包含时

7、时间元素素，它所所提供的的信息总总是与时时间相关关联的。（4）不不可修改改（nonvolatile）。其其数据相相对稳定定，极少少或根本本不更新新。15客户关系系管理数据仓库库的类型型（1）企企业数据据仓库（EDW）。（2）操操作型数数据库（ODS）。（3）数数据集市市（DataMart）。数据仓库库的技术术与传统统数据库库的比较较（1）数数据的抽抽取。（2）数数据的存存储和管管理。（3）数数据的展展现。联机事务务处理(OLTP)联机事务务处理（OnLineTransactionProcessing，OLTP）是传统统的关系系型数据据库的核核心应用用，主要要执行基基本的插插入、删删除等联联机事

8、务务和查询询处理，其基本本任务就就是及时时、安全全地将当当前事务务所产生生的记录录保存下下来。16客户关系系管理数据仓库库的体系系结构图6.5 数据据仓库基基本体系系结构17客户关系系管理二、数据据仓库的的实施数据仓库库的开发发流程（1）启启动工程程。（2）建建立技术术环境。（3）确确定主题题进行仓仓库结构构设计。（4）数数据仓库库的物理理库设计计。（5）数数据抽取取、精练练、分布布。（6）对对数据仓仓库的OLAP访问。（7）数数据仓库库的管理理。18客户关系系管理实施数据据仓库应应注意的的问题（1）与与传统业业务系统统不同，数据仓仓库是面面向管理理决策层层应用的的，必须须有系统统自身的的最终

9、用用户企业决决策层的的参与。（2）由由于数据据仓库的的访问和和查询往往往能够够通过工工具来提提供，因因此数据据仓库的的功能取取决于系系统的规规划和设设计。（3）在在对待原原始数据据不拘泥泥于业务务系统的的现状。（4）数数据的抽抽取、转转换和装装载在系系统实施施过程中中建议由由专门小小组或人人员负责责数据抽抽取的工工作，将将其纳入入统一的的管理和和设计。（5）数数据仓库库的强项项在于提提供联机机的业务务分析手手段，才才使管理理人员实实时了解解企业和和市场的的动态。（6）系系统的实实施需要要明确的的计划和和时间表表。19客户关系系管理三、多维维数据仓仓库中度度量的建建模星型模式式图6.6星型模模式

10、结构构示意图图20客户关系系管理（1）以以销售机机会作为为一个主主题，可可以同其其他几个个维表组组成一个个星状的的关系结结构。图6.6星型模模式结构构示意图图21客户关系系管理客户号姓名时间段时间区域段邮政段客户号姓名时间段员工号区域编号机会总额姓名产品号联系人员产品号产品组员工号联系人标识图6.8 销售售机会数数据仓库库的星形形链接22客户关系系管理（2）以以保险公公司业务务为主题题来考虑虑维的构构建。市行政区邮政区号小区域业务地址地理键时间键部门键险种键地理指针保额保费赔款年季月日时间分公司办公室代办处经办人部门键时间键险种险别险种键地理键地理维时间维部门维保险种类维事实数据维图6.9保险

11、业业务多维维数据仓仓库的星星状模型型23客户关系系管理雪花模式式事实表维度表维度表维度表维度表维度表维度表图6.10雪雪花模式式结构示示意图24客户关系系管理四、数据据仓库的的执行策策略数据集市市(Datamart)数据集市市是一个个针对某某个主题题的经过过预统计计处理的的部门级级分析数数据库，如销售售数据集集市、营营销数据据集市、库存集集市和财财务集市市等。元数据(Metadata)元数据为为数据中中的数据据，即描描述数据据的数据据。数据仓库库的执行行策略25客户关系系管理（1）自自上而下下模式。OLTP原始数据库数据仓库数据集市数据集市数据集市图6.11自上上而下模模式26客户关系系管理O

12、LTP原始数据库数据仓库数据集市数据集市数据集市用户用户用户图6-12有有反馈馈的自上上而下模模式27客户关系系管理（2）自自下而上上模式。OLTP原始数据库数据集市数据集市数据集市数据仓库图6.14有反反馈的自自下而上上模式28客户关系系管理（3）平平行开发发模式。OLTP原始数据库数据集市数据集市数据集市数据仓库数据模型数据仓库图6-17平行行开发模模式29客户关系系管理图6-18有反反馈的平平行开发发模式OLTP原始数据库数据仓库数据模型数据仓库数据集市客户数据集市客户数据集市客户30客户关系系管理数据仓库库系统的的结构元数据OLTP原始数据库数据仓库数据上线净化聚焦转换工具层外部数据数

13、据集市OLAP工具前端工具用户数据仓库和数据集市的元数据图6.19数据据库系统统结构图图。31客户关系系管理五、联机机分析处处理(OLAP)OLAP支持通通过多维维的方式式对数据据进行分分析、查查询和生生成报表表，其基基本功能能是对用用户当前前及历史史数据进进行分析析以辅助助领导决决策。OLAP支持复复杂的分分析操作作，侧重重决策支支持，并并且可提提供直观观易懂的的查询结结果。32客户关系系管理第三节数数据挖掘掘技术一、数据据挖掘的的涵义数据挖掘掘的定义义（1）技技术上的的定义。数据挖挖掘（Data Mining）就就是从大大量的、不完全全的、有有噪声的的、模糊糊的、随随机的实实际应用用数据中

14、中，提取取隐含在在其中的的、人们们事先不不知道的的、但又又是潜在在有用的的信息和和知识的的过程。（2）商商业角度度的定义义。数据据挖掘是是一种新新的商业业信息处处理技术术，其主主要特点点是对商商业数据据库中的的大量业业务数据据进行抽抽取、转转换、分分析和其其他模型型化处理理，从中中提取辅辅助商业业决策的的关键性性数据。33客户关系系管理二、数据据挖掘的的作用和和意义数据挖掘掘工具能能从庞杂杂的信息息中筛选选出有用用的数据据，以公公正客观观的统计计分析快快速准确确地得知知企业经经营的信信息，从从而找出出销售模模式，正正确掌握握未来的的经营动动态。34客户关系系管理三、数据据挖掘的的发展历历程进化

15、阶段商业问题支持技术产品厂家产品特点数据搜集（60年代）“过去五年中我的总收入是多少？”计算机、磁带和磁盘IBM，CDC提供历史性的、静态的数据信息数据访问（80年代）“在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？”关系数据库（RDBMS），结构化查询语言（SQL），ODBCOracle、Sybase、Informix、IBM、Microsoft在记录级提供历史性的、动态数据信息数据仓库；决策支持（90年代）“在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？波士顿据此可得出什么结论？”联机分析处理（OLAP）、多维数据库、数据仓库Pilot、Comshare、Arbor、Cognos、Microstrat

16、egy在各种层次上提供回溯的、动态的数据信息数据挖掘（正在流行）“下个月波士顿的销售会怎么样？为什么？”高级算法、多处理器计算机、海量数据库Pilot、Lockheed、IBM、SGI、其他初创公司提供预测性的信息表6-4数数据挖挖掘的进进化历程程35客户关系系管理四、数据据挖掘的的任务总结规则则挖掘。关联规则则挖掘。分类规则则挖掘。群集（聚聚类）规规则挖掘掘。预测分析析。趋势分析析。偏差分析析。36客户关系系管理五、数据据挖掘的的基本方方法统计分析析方法决策树人工神经经网络（1）前前馈式网网络。（2）反反馈式网网络。（3）自自组织型型网络。基因算法法粗糙集联机分析析处理技技术(OLAP）37

17、客户关系系管理六、数据据挖掘方方法的应应用举例例关联规则则挖掘表6-5客户购物物清单记录号购物清单12345啤酒、尿布、婴儿爽身粉、面包、雨伞尿布、婴儿爽身粉啤酒、尿布、牛奶尿布、啤酒、洗衣粉啤酒、牛奶、可乐表6-5客户购购物清单单单项统计支持度啤酒尿布婴儿爽身粉牛奶0.80.80.40.4表6-6单项项统计结结果38客户关系系管理双项统计支持度啤酒，尿布啤酒，牛奶尿布，婴儿爽身粉0.60.40.4R1：啤啤酒尿尿布，S=0.6，C0.60.80.75R2：尿尿布啤啤酒，S=0.6，C0.60.80.75R3：牛牛奶啤啤酒，S=0.4，C0.40.41R4：啤啤酒牛牛奶，S=0.4，C=0.4

18、0.80.5R5：尿尿布爽爽身粉，S=0.4，C0.40.80.5R6：婴婴儿爽身身粉尿尿布，S=0.4，C=0.4/0.4l39客户关系系管理分类规则则挖掘举举例（1）先先画出一一个训练练数据库库。姓名性别男女男女男年龄2123212323品德AAAAB平均成绩9895909090体育特佳佳特佳特佳特佳得奖量化值9095806060发表论文22100加权总分9192857070评奖等级1123无表6-8评奖项项目训练练数据40客户关系系管理特征选择择。选择一个个总分评评估函数数（又称称为特征征函数）。根据训练练数据解解方程式式或迭代代调整有有效字段段的加权权值，使使得在训训练集中中，各记记录

19、的PiFi刚好好在应评评等级的的分数段段中。用另一组组或多组组独立的的测试数数据来测测试和修修改公式式TotalW。公式TotalPiFi就是从从数据中中“挖掘掘”出来来的，其其所分类类的知识识可以推推广使用用。41客户关系系管理（2）面面向决策策树的分分类方法法根据训练练数据计计算出各各个字段段的信息息增益。删除信息息增益很很小的字字段，其其余字段段按照信信息增益益从大到到小排序序，以信信息增益益最大者者为根结结点，建建立一棵棵决策树树。从训练数数据中挖挖掘出每每一个结结点的分分类门限限。应用于大大量的学学生评奖奖辅助决决策。42客户关系系管理（3）群群集（聚聚类）分分析图6.20散散布图：

20、将恒星星依照温温度和亮亮度来分分群43客户关系系管理七、常见见数据挖挖掘工具具软件介介绍DBMiner（1）DBMinerAX2002软件件包用于于关联关关系挖掘掘，它从从大量数数据中挖挖掘出有有价值描描述数据据项之间间相互联联系的有有关知识识。其主主要应用用领域是是挖掘客客户的消消费倾向向和消费费规律。（2）DBMinerDX2002软件件包采用用微分双双方挖掘掘关系数数据库和和多维数数据库中中的数据据的显著著变化，其主要要应用领领域是挖挖掘企业业利润或或其它重重要数据据指标随随其它指指标的变变化规律律。（3）DBMinerSX2002是一一个用于于对时序序数据和和序列数数据进行行挖掘的的工具包包，它主主要用于于挖掘企企业经营营数据的的趋势分分析。IntelligentMinerSASEnterpriseMiner44客户关系系管理第四节数数据挖掘掘技术的的应用一、数据据挖掘客客户关系系管理中中的应用用客户的细细分图6-1客户数数据分类类所有客户年轻年老运动员非运动员段1段3段245客户关系系管理2.客户户的盈利利能力分