第09章客户信息的整合与运用课件.ppt

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1、2023年3月28日,客户关系管理,1,第9章 客户信息的整合与运用,客户信息、信息技术与CRMCRM系统和数据仓库CRM系统中的数据挖掘知识发现与CRM联机信息分析处理与CRM,2023年3月28日,客户关系管理,2,9.1客户信息、信息技术与CRM,一、客户信息概述1.客户信息、客户数据与客户知识2.客户信息的类型3.客户信息的重要性说明4.客户信息对其他管理活动的影响5.客户数据客户信息客户知识,2023年3月28日,客户关系管理,3,9.1客户信息、信息技术与CRM,二、CRM中的信息技术介绍数据库管理系统数据仓库数据挖掘决策支持电子邮件,2023年3月28日,客户关系管理,4,9.1

2、客户信息、信息技术与CRM,三、CRM系统中信息技术的应用1.数据仓库的应用2.数据挖掘技术的应用,2023年3月28日,客户关系管理,5,9.2CRM系统和数据仓库,一、数据仓库概述1.数据库技术的发展2.数据仓库的提出、发展与兴起,2023年3月28日,客户关系管理,6,9.2CRM系统和数据仓库,二、数据仓库的定义、特征与类型1.其他关于数据仓库的定义2.数据仓库的类型,2023年3月28日,客户关系管理,7,9.2CRM系统和数据仓库,三、数据仓库的技术结构设计模块数据获取模块数据管理员模块管理模块信息目录模块数据访问模块中间件模块,2023年3月28日,客户关系管理,8,9.2CRM

3、系统和数据仓库,四、面向CRM系统的数据仓库设计与开发1.任务和环境的评估2.需求的收集和分析3.构造数据仓库4.数据仓库技术培训5.回顾、总结与再开发,2023年3月28日,客户关系管理,9,9.2CRM系统和数据仓库,五、数据仓库解决方案Sybase提供的数据仓库解决方案SAS提供的数据仓库解决方案Platinum提供的数据仓库解决方案HP提供的数据仓库解决方案IBM提供的数据仓库解决方案Informix提供的数据仓库解决方案Oracle提供的数据仓库解决方案,2023年3月28日,客户关系管理,10,9.2CRM系统和数据仓库,六、Eddie Bauer的客户数据仓库1.新的观点2.信息

4、决定商业决策3.跟踪客户4.了解客户5.客户忠诚度,2023年3月28日,客户关系管理,11,9.2CRM系统和数据仓库,七、如何避免数据仓库建设项目的失败1.缺少领导的大力支持和积极参与2.过高的期望值3.没有以决策支持为核心4.人员配备不够充分5.低估了数据清洁、转换、载入的工作量6.低估了用户对系统扩充的需要7.忽视对用户界面和前端工具的重视,2023年3月28日,客户关系管理,12,9.3CRM系统中的数据挖掘,一、数据挖掘概述1.从与数据仓库、OLAP和统计分析的联系中定义数据挖掘2.数据挖掘的主要特征3.数据挖掘的未来发展方向与专家系统结合的数据挖掘网络数据挖掘数据挖掘的时序性对非

5、结构化数据的挖掘引入新的数据挖掘算法,2023年3月28日,客户关系管理,13,9.3CRM系统中的数据挖掘,二、数据挖掘的基本任务1.自动预测趋势和行为2.关联分析3.聚类分析4.概念描述5.偏差检测,2023年3月28日,客户关系管理,14,9.3CRM系统中的数据挖掘,三、数据挖掘的技术与算法简介1.数据挖掘的集合论技术2.数据挖掘的仿生物技术3.统计分析算法4.关联规则算法,2023年3月28日,客户关系管理,15,9.3CRM系统中的数据挖掘,四、数据挖掘的流程技术视角从逻辑数据库开始，经过选择流程获得被选择的数据，然后对这些数据进行预处理，从而得到经过预处理的数据库。在此基础上，再

6、对新生成的数据进行某种转换，并利用所获取的新数据进行挖掘，提出其中有用信息，再加以分析和同化，最终形成经过同化的知识，为企业决策提供支持。,2023年3月28日,客户关系管理,16,9.3CRM系统中的数据挖掘,五、用数据挖掘优化CRM系统优化是结果进行明确评价的问题，是在一定的约束和限制条件下，得到最优安排的过程。评价：检测发生的结果预测：根据已发生的事情进行预测行动：进行尝试,2023年3月28日,客户关系管理,17,9.3CRM系统中的数据挖掘,六、在CRM中利用数据挖掘所形成的商业价值1.客户盈利模型2.客户获取模型3.客户挽留模型4.客户细分模型5.交叉销售模型,2023年3月28日

7、,客户关系管理,18,9.3CRM系统中的数据挖掘,七、数据挖掘工具及其评估1.数据挖掘工具的类型2.数据挖掘工具的评估标准操作的数据类型结果的有用性和确定性知识的表达多层次互动知识并行分布的数据挖掘算法私有保护和数据安全,2023年3月28日,客户关系管理,19,9.4知识发现与CRM,一、知识发现概述从大量数据中提前出可信的、新颖的、有效的信息的高级处理过程，是一个多步骤的处理过程，主要包括：识别与诊断问题、数据选择、数据预处理、数据缩减、数据挖掘、结果解释和知识评估。,2023年3月28日,客户关系管理,20,9.4知识发现与CRM,二、知识发现的过程数据准备、数据选取、数据预处理、数据

8、变换、确定KDD的目标、选择算法、解释/评价三、在CRM中运用知识发现,2023年3月28日,客户关系管理,21,9.5联机信息分析处理与CRM,一、作为数据仓库前端接口的OLAP二、从OLTP到OLAP的转变三、OLAP的定义和特征四、OLAP中的一些基本概念五、OLAP结构介绍六、OLAP的基本分析操作七、OLAP市场状况和产品评测,2023年3月28日,客户关系管理,22,9.5联机信息分析处理与CRM,一、作为数据仓库前端接口的OLAP二、从OLTP到OLAP的转变三、OLAP的定义和特征四、OLAP中的一些基本概念五、OLAP结构介绍六、OLAP的基本分析操作七、OLAP市场状况和产品评测,2023年3月28日,客户关系管理,23,关键概念,客户数据客户信息客户知识数据库数据仓库数据挖掘知识发现OLAP,2023年3月28日,客户关系管理,24,思考与练习,描述客户数据客户信息客户知识这一演进过程,2023年3月28日,客户关系管理,25,THE END,