CRM與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
CRM的實施主要涉及企業(yè)的三個部門：市場、銷售和服務(wù)。市場、銷售和服務(wù)部門對CRM都有不同的要求，而且這三個部門之間有許多相互合作的地方。因此，需要協(xié)調(diào)這三個部門，共同為客戶提供方便的服務(wù)。同時，企業(yè)的其它部門，如生產(chǎn)、財務(wù)等，也要和CRM緊密協(xié)作。
CRM的業(yè)務(wù)模型
CRM在市場部門的主要作用是產(chǎn)生市場機會，而后通過銷售和服務(wù)等部門的協(xié)作，來把握這些市場機會。
市場專家在對客戶行為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，制定市場策略，給出發(fā)現(xiàn)重點客戶的方法，這些方法可以產(chǎn)生市場機會。
市場機會由銷售和服務(wù)等部門的業(yè)務(wù)流程處理后，進一步與客戶溝通，從而把握市場機會�？蛻舻男袨橥ㄟ^客戶行為反饋到客戶行為分析數(shù)據(jù)中。在這些反饋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，市場專家可以對已經(jīng)存在的市場策略進行評估，從而改進市場策略和重點客戶發(fā)現(xiàn)的方法。
數(shù)據(jù)清潔與集中
各個企業(yè)在長期的運營過程中，積累了大量的數(shù)據(jù)。為了有效地利用這些數(shù)據(jù)，以提高企業(yè)決策的準確性，就需要使用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。
對于企業(yè)來說，大量的數(shù)據(jù)分散在不同的OLTP系統(tǒng)中，客戶的信息也分散在不同的系統(tǒng)中。如果只對某個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行分析，以作為決策支持的依據(jù)，顯然有信息不全面、分析不準確的缺點。數(shù)據(jù)倉庫可以解決這些問題。根據(jù)企業(yè)決策的需求，數(shù)據(jù)倉庫將決策分析用的數(shù)據(jù)集中在一起。
分散的數(shù)據(jù)也帶來了數(shù)據(jù)不清潔的問題。同一個客戶的信息在不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不一致，而且有些數(shù)據(jù)可能是不真實的。
另外，分散的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是面向業(yè)務(wù)的，而不是面向決策的。數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程中，解決了數(shù)據(jù)不清潔問題，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為決策分析所需要的類型。
通過對分散數(shù)據(jù)的集中、清潔和轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)倉庫中存儲著清潔、一致、全面和面向決策的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為了方便用戶的分析與查詢，設(shè)計成多維模型結(jié)構(gòu)。
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)倉庫中存儲了大量面向決策分析的數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行充分的分析，并將分析結(jié)果傳遞給用戶，才能完成數(shù)據(jù)倉庫的作用。在數(shù)據(jù)倉庫項目中，數(shù)據(jù)分析的手段主要有：OLAP、報表和數(shù)據(jù)挖掘等三種。
數(shù)據(jù)倉庫的作用
數(shù)據(jù)倉庫是CRM項目的靈魂。首先，數(shù)據(jù)倉庫將客戶行為數(shù)據(jù)和其它相關(guān)的客戶數(shù)據(jù)集中起來，為市場分析提供依據(jù)。其次，數(shù)據(jù)倉庫將對客戶行為的分析以O(shè)LAP、報表等形式傳遞給市場專家。市場專家利用這些分析結(jié)果，制定準確、有效的市場策略。同時，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)交叉銷售、增量銷售、客戶保持和潛在客戶的方法，并將這些分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為市場機會。通過數(shù)據(jù)倉庫的分析，可以產(chǎn)生不同類型的市場機會。針對這些不同類型的市場機會，企業(yè)分別確定客戶關(guān)照業(yè)務(wù)流程。依照這些客戶關(guān)照業(yè)務(wù)流程，銷售或服務(wù)部門通過與客戶的交流，達到關(guān)照客戶和提高利潤的目的。最后，數(shù)據(jù)倉庫將客戶的市場機會的反應(yīng)行為，集中到數(shù)據(jù)倉庫中，作為評價市場策略的依據(jù)。
客戶行為分析
客戶的行為可以分為兩個方面：整體行為分析和群體行為分析。整體行為分析用來發(fā)現(xiàn)企業(yè)的所有客戶的行為規(guī)律。然而，只有整體行為分析是不夠的。企業(yè)的客戶千差萬別，眾多的客戶在行為上可以劃分為不同的群體。這些群體有著明顯的行為特征。行為分組（Behavior Segmentation）是CRM的一個重要組成部分。
據(jù)Gartner Group預(yù)測，企業(yè)的客戶關(guān)系將越來越復(fù)雜。這個復(fù)雜性的度量公式為：客戶關(guān)系復(fù)雜度=客戶群體個數(shù)×產(chǎn)品個數(shù)×渠道個數(shù)×合作伙伴數(shù)量。對同一產(chǎn)品，客戶的交易行為也有很大差別，如利用信用卡購買、通過合作伙伴購買等。這樣不同的產(chǎn)品組合和不同的交易行為，對企業(yè)的價值的貢獻也有很大不同。
圖1 CRM中的數(shù)據(jù)倉庫
行為分組是按著客戶的不同種類的行為，將客戶劃分成不同的群體。通過行為分組，企業(yè)可以更好地理解客戶，發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。通過對客戶的理解和客戶行為規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，企業(yè)可以制定相應(yīng)的市場策略。同時，通過對不同客戶的群組之間的交叉分析，可以使企業(yè)發(fā)現(xiàn)客戶群體間的變化規(guī)律。
客戶理解
客戶理解又可以稱為群體特征分析。通過行為分組，將客戶劃分成不同的群組，這些群體客戶在行為上有著許多共同的特征。這些行為特征，必須和已知的資料結(jié)合在一起，才能被企業(yè)所利用。因此，需要對這些不同的行為分組的特征進行分析。特征分析至少有以下幾個方面的功能：
1. 哪些人具有這樣的行為？是年輕人，還是老年人？
2. 哪里人具有這樣的行為？是北京人，還是上海人？
3. 具有這樣行為的人，給企業(yè)帶來的利潤有多大？
4. 具有這樣行為的人，對企業(yè)是忠誠的嗎？
行為規(guī)律分析
行為規(guī)律分析，是發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。行為規(guī)律分析，至少有以下方面的功能：
1. 這些客戶都擁有企業(yè)的哪些產(chǎn)品？
2. 這些客戶的購買高峰是什么時候？是在節(jié)假日，還是在工作日？
3. 這些客戶通常的購買行為是在哪些地方發(fā)生？是在合作商戶處，還是在營業(yè)廳等？
通過對這些客戶的行為分析，能夠為企業(yè)在確定市場活動的時間、地點與合作商等方面，提供確鑿的依據(jù)。
組間交叉分析
通過對群體客戶的特征分析和行為規(guī)律分析，使企業(yè)在一定程度上了解了自己的客戶。但是客戶的組間交叉分析有著非常重要的作用。例如，一些客戶在兩個不同的行為分組中，且這兩個分組對企業(yè)的價值相差有較大，然而，這些客戶在基本資料等其它方面非常相似。這時，就要充分分析客戶發(fā)生這種現(xiàn)象的原因，這就是組間交叉分析的重要內(nèi)容。通過組間交叉分析，企業(yè)可以了解以下內(nèi)容：
1. 哪些客戶能夠從一個行為分組，躍進到另一個行為分組中？
2. 行為分組之間的主要差別在哪里？
3. 客戶從一個對企業(yè)價值較小的組，提升到對企業(yè)有較大價值的組的條件是什么？相反的原因是什么？
通過這些分析，使企業(yè)能夠準確地制定市場策略和市場活動，從而為企業(yè)帶來較大的利潤。
重點客戶發(fā)現(xiàn)
在“客戶經(jīng)濟學”中，有很多關(guān)于重點客戶的理論。如開發(fā)新客戶的費用是保留一個老客戶的費用的5倍，成功地保留老客戶能夠使企業(yè)的利潤翻番等。
重點客戶發(fā)現(xiàn)過程，通常是由一系列數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換過程以及數(shù)據(jù)挖掘來組成的。通過這樣的過程，針對每個種類的客戶確定一個和多個分析發(fā)現(xiàn)流程，從而自動發(fā)現(xiàn)這些重點客戶。
性能評估
根據(jù)客戶行為分析，企業(yè)可以準確地制定市場策略和市場活動。然而，這些市場活動是否能夠達到預(yù)定的目標，是改進市場策略和評價客戶行為分組性能的重要依據(jù)。同樣，重點客戶的發(fā)現(xiàn)過程，也需要對其性能進行分析，在此基礎(chǔ)上修改重點客戶發(fā)現(xiàn)過程。這些性能評估都是建立在客戶對市場反饋的基礎(chǔ)上。
針對行為分組和重點客戶發(fā)現(xiàn)過程，性能分析至少有以下功能：
1. 對每個市場目標設(shè)計一系列評估模板，從而使企業(yè)能夠及時跟蹤市場。同時，在性能評估報告中，給出了一些統(tǒng)計指標來度量市場活動的效率。
2. 在一定的時間范圍給出行為分組的報告。
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
在CRM項目中實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，是CRM系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵之一。在CRM系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示。
數(shù)據(jù)主要有四個方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產(chǎn)系統(tǒng)和其它相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過抽取、轉(zhuǎn)換和裝載過程，形成數(shù)據(jù)倉庫，并通過OLAP和報表，將客戶的整體行為分析和企業(yè)運營分析等傳遞給數(shù)據(jù)倉庫用戶。
在數(shù)據(jù)倉庫中，利用數(shù)據(jù)倉庫的ETL工具，針對行為分組和重點客戶發(fā)現(xiàn)的需要，產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)集市（DM）。在數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)行為分組系統(tǒng)和重點客戶發(fā)現(xiàn)過程。最后，將分析的結(jié)果與數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合起來，將分析與性能評價等傳遞給CRM用戶。監(jiān)控和調(diào)度系統(tǒng)負責調(diào)度行為分組系統(tǒng)和重點客戶發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的運行更新間隔。
雖然數(shù)據(jù)倉庫與CRM密不可分，但是CRM除了市場分析之外，還有銷售和服務(wù)等方面的功能。不同的企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自己的實際情況，選擇實現(xiàn)銷售、服務(wù)和市場的策略。但無論如何，對于客戶量巨大、市場策略對企業(yè)影響較大的企業(yè)，CRM要以數(shù)據(jù)倉庫為核心。