基于数据仓库的商业智能——CRM的本质_CRM

基于数据仓库的商业智能——CRM的本质

2008/10/31

　　在当今竞争日益激烈、信息日益膨胀的市场经济环境中，大家都希望能够从浩如烟海的商务数据中发现带来利润的商机，商业智能已经成为公司使用电子商务投资创造更大利润的一个重要步骤，因此，越来越多的管理者开始借助商务智能技术来发现商务运营过程中存在的问题，找到有利的解决方案。与此同时，在信息技术领域，成功的数据仓库正在为许多企业提供实实在在的投资回报，并且使企业以一种崭新的更加细致的方式检查企业的运营状况。数据仓库所提供的洞察力不仅使企业更加高效，而且使企业能够对客户的需求作出更迅速准确的响应。商业智能与数据仓库技术的结合形成了增强企业竞争力的强大工具——客户关系管理CRM。

一、数据仓库与商业智能

　　数据仓库与传统的数据库系统相比有着本质的区别，数据库是一种通用平台，建立于严格的数学模型之上，用来管理企业数据，进行事务处理;而数据仓库没有严格的数据理论，更偏向于工程，是企业数据一个日积月累的建立过程，它的应用对象是不同层次的管理者，它的数据源可能是多种数据库，主要是进行大规模查询和分析，因此要求有大量的历史数据和汇总数据。数据仓库之父W.H .inmon这样定义：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。”

　　数据仓库的特点之一是能够整合来自于大量异构系统的数据，包括外部数据。通过整合来自多个接触渠道的客户数据，数据仓库向企业展示客户的属性、所有历史行为记录等信息。许多企业正在通过数据仓库在客户行为分析领域获得丰厚的利润，这个分析领域属于客户关系管理(CRM)的一部分。正因为客户关系分明一个企业成功的重要方面，因此本文对此进行讨论。

　　意识到CRM是当务之急的事，这就需要一个桥梁——商业智能工具，不仅联接分离的技术，而且通过进入商业的核心而使其与传统的以技术为中心的竞争对手区别开来。商业智能工具可以集合、分析、管理这些智能元素用以探索、展示与挖掘居于今天电子商务战略中心的客户信息资产。企业以一个预先架设的桥梁开始，可以大大减少风险而一且可以更快获得成功，换句话说，一个预先架设的桥梁不仅仅是一系列有数据导人与数据标准化功能的设计和维护工具，更重要的是一个已完成的包含了行业特定数据模型与资产报告，只需装入企业自己数据即可运行的分析型应用系统。

二、企业客户关系管理的发展

　　从中国目前的市场来看，数据仓库/商业智能已经浮出水面，从概念走到了实施的阶段。在过去的十年中，已建立的企业业务多数都集中提高他们核心业务流程的效率上，然而，ERP(Enterprise Resource Planning企业资源计划系统)主要关注的是企业业务流程或者供应链的效率，换言之，这种效率出自增加内部控制、削减成本以及使消耗更少产出更多，然而，电子商务的出现预示着企业进人了新一轮的更新，客户成为新的核心，企业关注的焦点跳出了企业自身的范围，更多地以客户为中心。

　　(一)以客户为中心的商业智能——客户关系管理(CRM)分析

　　CRM重于关注商业行为的现实性与不可预期性，这一点与ERP及其类似系统所关注的内容形成鲜明的对照，它们关注的是优化交易型业务流程内部的机制。

　　众所周知，在许多行业内，赢得一个新客户比保留一个老客户所付出的代价要高得多，因此，提高服务质量，赢得客户的忠诚对企业生存发展意义重大。但是，大企业的客户群体通常非常庞大，而且客户对服务的要求也越来越高，做好服务工作不再是漂亮的营业员会微笑就可以完成的事了，要利用先进的数据仓库技术，对用户进行客户关系管理分析，也就是CRM(Customer Relation Management)。具体内容包括：利用用户资料和一切可能有助于进行客户分析管理的资料进行客户概况分析、客户忠诚度分析、客户利润分析、客户性能分析、客户未来分析、客户产品分析、客户促销分析，通过对这些数据的分析，提供既能留住老客户又能吸引新客户的辅助决策信息。

　　个性化是今天市场上的口号。客户期望，而且技术也允许企业以一个个体来对待每一个客户，此外，这个关系应该被建立并开发。为了使响应更具个性化，需要建立业务并基于不断变化的客户特征作出响应。特征信息可能来自于直接的数据收集，也可能来自对客户行为的观察。例如，通过记录“点击轨迹”或“点击流”——用户在浏览Web页面时的路径——商家可以建立关于客户偏好、兴趣、反感的信息，评估商家自己的应变、宣传活动、主动行为的效果。这是一个强大的信息学的方法。

　　(二)使企业和客户获得双赢的CRM

　　优秀的CRM应当使企业和客户获得双赢，不仅需要客户感觉良好，还需要更多的内容来增加企业的收益，任何一项投资的正确性需要坚实的数据与更加坚实的获益，而CRM在提供客户服务品质的同时能够给企业带来显著的效益，基本的道理很明确：

服务一个新客户的费用可能是保持和服务一个老客户成本的5倍。

研究表明，基于Web的服务提供比传统的方式成本低2%。

客户保持一直都很难。

　　企业的CRM应该是个企业与客户关系的全面整合管理，通过CRM为维系并巩固既有客户，赢得并发展新客户，同时增进客户的忠诚度和利润贡献度。其核心内容是发现“金牌”客户、维系“利润”客户和分化、改造一般客户。它具体可以分为四个方面：　　

客户信息管理

营销管理

销售管理

服务管理与客户关怀

　　具体而言，CRM系统使得公司能够管理客户相关的信息和数据;全面自动管理横跨销售、营销与服务的前端办公业务流程;优化跨渠道的客户交易与互动;并理解和响应客户的行为模式。

三、有效的商业智能解决方案的要求

　　专家在分析我国软件市场发展趋势时认为，在中国应用软件市场上，管理软件的市场前景最为看好，其中，企业对CRM的潜在需求日益增加，并且企业对有效的商业智能解决方案的要求是：

　　(一)全面的解决方案

　　随着IT企业持续不断的并购行为的发生，反映信息系统中表现为对多种工具和技术平台的使用，所以一个全面渗透的开放文化是很重要的，尤其是在与软件工具的接口能力、技术平台、可以访问和支持的数据源。

　　(二)基本性能要求

　　为了与实际需要的解决方案保持一致，CRM必须基于特定行业的实践和知识。特别地，它必须综合：　　

能够快速实施的、无须大量重新配置即可扩展的解决方案和框架。

数据模型、预格式化的报表与流程，符合最佳实践行业准则，提供快速部署与加速投资回报的基础。

软件工具，允许业务人员根据需求进行分析的拓展商业智能，无须专门的专业IT人员进行干预。

　　(三)解决方案发布支持功能

　　正象一个预设置的行业数据模型跨过了数据定义与收集阶段，一个详尽的实施框架可以节省出几周的时间来做支持计划，而经验是确保这个框架的完整性的最主要的成分。预定义的商业解决方案、发布计划共同为企业提供了一个加速应用发布的机会，从而加速了数据仓库投资的回报。

四、CRM的技术背景和技术基础

　　(一)CRM的技术背景

　　从前面所述可以很明显的看出，对CRM的有效执行需要三组相互独立的功能：事务执行功能、程序与站点管理工具、商业智能与跟踪工具。

　　事务执行功能指那些公司从中获取收的商业业务，它们可能采用电子化或者使用传统的方式执行，如：产品信息提供、行情和价格、获得定单、支付流程、执行和提交。

　　传统的零售管理与电子商务Web站点管理有明显的相似之处。零售商在一个真实的物理地址展示商品而电子零售商使用虚拟的地址。在这里，管理者或管理工具以巡视关键商业资产为目标，提供了一个对销售程序和活动的反馈循环，但不包括重要的资产——信息。

　　商业智能强调对一个能够不断收集并标准化信息的智能管理系统的需求。没有这样一个系统，就难以对基本的电子商务和客户信息进行管理。随着业务不断变化，系统应用将会增长且做适应性调整，尤其是核心的数据模型应该反映当前状态，因此必须有支持它升级和扩展的工具;系统各部分尤其是标准化引擎，必须允许开放的访问跨平台的多种数据源;系统的扩展和升级不应该引起性能重大衰减或者没有商业利益的平台转换。

　　(二)CRM的技术基础

　　ETL(Extract，Transform，Load)抽取、转换和加载是技术架构的中间部分，要融合往往相当分散的数据源。因此要使来自广泛的数据源的数据能够被抽取、标准化并且加载到CRM决策支持数据仓库中;架构的开放性允许用户选用广泛的第三方技术工具，用户希望进一步看到建立、扩展和维护CRM数据仓库的工具。它们包括：数据仓库控制中心——捕获、同步、目录化贯穿数据源;数据仓库建模工具;一组预格式化的SQL报表模板;行业标准的数据模型;项目计划模板。

　　所以一个出色的为CRM服务的商业智能解决方案应该至少具备这样的特点：　　

开放性——为现有的技能与技术投资增加价值的能力

部署速度与成功保证

支持ETL(Extract，Transform，Load)技术与方法的能力

一个自上而下的框架式设计具有高度的可扩展能力

完整覆盖整个商业智能生命周期

五、数据仓库与CRM系统的协同

　　应该注意：数据、信息和决策信息三者是有区别的。没有一个优秀的CRM，企业迅速膨胀的信息系统构成的数据仓库可能就是一个垃圾堆。成功的CRM必须是基于对企业当前的、历史性的及数据统计详细资料的整合的分析，即必须是以数据仓库为基础。正如业界分析师表示：没有数据仓库，就没有CRM。

　　尽管各种CRM解决方案有很大的不同，但还是有几个可供遵循的方法，以使数据仓库与CRM系统更好地协同工作。

　　1. 跟踪数据

　　最重要的步骤是确保数据能够在各种系统和数据仓库之间无缝传递，即能对数据进行跟踪。尤其是涉及到Web站点时，人们通常会对基于Web的客户服务系统寄予更高的期望。CRM与数据仓库系统尤其要注意这方面的情况。

　　2. 拉近数据仓库和CRM

　　企业在实施数据仓库和CRM系统时，应使他们很容易结合，而不应当视各自为单独的一方。只有这样，企业才能使两者更好地融为一体，服务于客户和企业本身。

　　3. 个性化客户关系

　　保持客户忠诚的最好方式之一是个性化客户关系。有人甚至认为，个性化是弥补技术和客户之间缝隙的一个最好方法。

　　4. 加强系统智能化水平

　　对于客户服务代表来说，仅拥有与客户看到的同类信息是不够的，使客户保持快乐会给企业带来很大的效益，因此，应当避免使客户“乘兴而来，败兴而归”，对企业的印象大打折扣。同时，据对网上电子商务(B2C)调查，大约65%的在线购物者只是点击购物图标而不买任何物品。其原因是企业受自己能力的限制而不能很快地在线回答一些简单的问题，这使用户抑制了购买东西的欲望。如果在CRM系统中增加一些智能功能，会使客户提高购买欲，此外还应具有从客户的访问中获取信息的商业智能。比如：Face Time通信公司推出了基于Web的商业智能CRM系统，它能使企业在线客户留下访问信息的踪迹，而使用传统方法则无法获得这些信息。这便是商业智能系统和数据挖掘表现出的显著特征。

　　5. 保持数据最新

　　如果数据仓库真正为支持CRM解决方案而设计，它所储存的信息必定是最新的，这在快速发展的电子商务世界中是一项相当困难的工作。但这并不意味着企业可以因此而不做企业数据仓库信息的更新，因为无论是企业还是客户，其变化速度都是非常快的。要适应这种变化，企业就必须要经常更新数据仓库。

　　总之，利用数据仓库技术结合CRM可以为许多企业尤其是大型企业大幅度提升利润空间。例如，比利时国家电信经纪人使用数据仓库建立的顾客信息系统，其中数据仓库拥有超过1万亿字节的数据，包括四个多月的电话通信记录。通过欺骗检测功能，能够很快发现反常电话以及欺骗性的打电话方式，并能在造成重大经济损失之前终止这种欺骗行为。

　　目前，华尔街62%的银行、保险、证券等机构采用数据仓库技术进行风险管理，其中包括著名的摩根·斯坦利、花旗银行、加拿大蒙特利尔银行、加拿大皇家银行等。他们利用数据仓库服务器以及其他相关软件帮助金融机构进行风险的评估、预测以及防范等工作，从而使风险控制到最小。

　　随着各种计算机技术，如数据模型、网络技术和应用开发技术的不断进步，数据仓库技术本身也将不断发展，大量调查结果表明，进行数据仓库项目开发的公司平均2～3年时间内ROI(投资回报率)超过400%。

　　在未来经济环境下，数据仓库以及基于数据仓库的CRM将成为企业获得竞争优势的关键武器。当今信息技术快速发展，原始数据正在快速地积累和膨胀，如何保存并利用好这些珍贵的资源，将其中蕴藏的信息转化为生产力，将成为业内人士所关注的又一个技术热点。

　　随着现代社会商业模式变革的进一步普及和深入，数据仓库将成为企业获得竞争优势的利器。数据仓库这一基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案，将成为数据库市场的新一轮增长点，同时也成为下一代应用系统的重要组成部分“工欲善其事，必先利其器”选择一款适合自身的客户关系管理软件(CRM)是必不可少的，并将收到事半功倍的效果。

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