數據倉庫會成為CRM的靈魂嗎?
潘維民 2001/03/01
數據倉庫與CRM有著難以割舍的密切關系。CRM的很多工作都是以數據倉庫為基礎展開的。CRM充分利用數據倉庫的分析結果,制定市場策略,產生市場機會,并通過銷售和服務等部門與客戶的交流,來提高企業(yè)的利潤。
CRM與數據倉庫的關系
CRM的實施主要涉及企業(yè)的三個部門:市場、銷售和服務。市場、銷售和服務部門對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)調這三個部門,共同為客戶提供方便的服務。同時,企業(yè)的其它部門,如生產、財務等,也要和CRM緊密協(xié)作。
CRM的業(yè)務模型
CRM在市場部門的主要作用是產生市場機會,而后通過銷售和服務等部門的協(xié)作,來把握這些市場機會。
市場專家在對客戶行為數據分析的基礎上,制定市場策略,給出發(fā)現重點客戶的方法,這些方法可以產生市場機會。
市場機會由銷售和服務等部門的業(yè)務流程處理后,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據中。在這些反饋數據的基礎上,市場專家可以對已經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)現的方法。
數據清潔與集中
各個企業(yè)在長期的運營過程中,積累了大量的數據。為了有效地利用這些數據,以提高企業(yè)決策的準確性,就需要使用數據倉庫技術。
對于企業(yè)來說,大量的數據分散在不同的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)的數據進行分析,以作為決策支持的依據,顯然有信息不全面、分析不準確的缺點。數據倉庫可以解決這些問題。根據企業(yè)決策的需求,數據倉庫將決策分析用的數據集中在一起。
分散的數據也帶來了數據不清潔的問題。同一個客戶的信息在不同系統(tǒng)中的數據不一致,而且有些數據可能是不真實的。
另外,分散的業(yè)務系統(tǒng)中的數據是面向業(yè)務的,而不是面向決策的。數據倉庫建設過程中,解決了數據不清潔問題,并將數據轉換為決策分析所需要的類型。
通過對分散數據的集中、清潔和轉換,數據倉庫中存儲著清潔、一致、全面和面向決策的數據。這些數據為了方便用戶的分析與查詢,設計成多維模型結構。
數據分析
數據倉庫中存儲了大量面向決策分析的數據。對這些數據進行充分的分析,并將分析結果傳遞給用戶,才能完成數據倉庫的作用。在數據倉庫項目中,數據分析的手段主要有:OLAP、報表和數據挖掘等三種。
數據倉庫的作用
數據倉庫是CRM項目的靈魂。首先,數據倉庫將客戶行為數據和其它相關的客戶數據集中起來,為市場分析提供依據。其次,數據倉庫將對客戶行為的分析以OLAP、報表等形式傳遞給市場專家。市場專家利用這些分析結果,制定準確、有效的市場策略。同時,利用數據挖掘技術,發(fā)現交叉銷售、增量銷售、客戶保持和潛在客戶的方法,并將這些分析結果轉化為市場機會。通過數據倉庫的分析,可以產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)分別確定客戶關照業(yè)務流程。依照這些客戶關照業(yè)務流程,銷售或服務部門通過與客戶的交流,達到關照客戶和提高利潤的目的。最后,數據倉庫將客戶的市場機會的反應行為,集中到數據倉庫中,作為評價市場策略的依據。
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Gartner Group預測,企業(yè)的客戶關系將越來越復雜。這個復雜性的度量公式為:客戶關系復雜度=客戶群體個數×產品個數×渠道個數×合作伙伴數量。對同一產品,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中的數據倉庫
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,企業(yè)可以制定相應的市場策略。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。
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)生這種現象的原因,這就是組間交叉分析的重要內容。通過組間交叉分析,企業(yè)可以了解以下內容:
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
在“客戶經濟學”中,有很多關于重點客戶的理論。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)現過程,通常是由一系列數據處理和轉換過程以及數據挖掘來組成的。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)現流程,從而自動發(fā)現這些重點客戶。
性能評估
根據客戶行為分析,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。同樣,重點客戶的發(fā)現過程,也需要對其性能進行分析,在此基礎上修改重點客戶發(fā)現過程。這些性能評估都是建立在客戶對市場反饋的基礎上。
針對行為分組和重點客戶發(fā)現過程,性能分析至少有以下功能:
1. 對每個市場目標設計一系列評估模板,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)結構
在CRM項目中實現數據倉庫系統(tǒng),是CRM系統(tǒng)成敗的關鍵之一。在CRM系統(tǒng)中,數據倉庫的邏輯結構如圖1所示。
數據主要有四個方面的來源:客戶信息、客戶行為、生產系統(tǒng)和其它相關數據。這些數據通過抽取、轉換和裝載過程,形成數據倉庫,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據倉庫用戶。
在數據倉庫中,利用數據倉庫的ETL工具,針對行為分組和重點客戶發(fā)現的需要,產生相應的數據集市(DM)。在數據集市的基礎上,實現行為分組系統(tǒng)和重點客戶發(fā)現過程。最后,將分析的結果與數據倉庫結合起來,將分析與性能評價等傳遞給CRM用戶。監(jiān)控和調度系統(tǒng)負責調度行為分組系統(tǒng)和重點客戶發(fā)現系統(tǒng)的運行更新間隔。
雖然數據倉庫與CRM密不可分,但是CRM除了市場分析之外,還有銷售和服務等方面的功能。不同的企業(yè)應該根據自己的實際情況,選擇實現銷售、服務和市場的策略。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要以數據倉庫為核心。
《賽迪市場專家》2001/03/01
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