CRM系统:基于数据仓库的证券CRM 系统规划
基于数据仓库的证券CRM 系统规划
任宏伟 王延清 华东理工大学商学院
[摘 要] 为支持证券公司“以客户为中心”的营销服务体系建设,证券公司有必要建设CRM 系统,为客户提供个性化差异化的
营销服务策略,提高证券公司核心竞争力。作者结合多年的证券公司CRM 系统软件开发及实施经验,对证券公司CRM 软件系统的总体
架构设计进行了研究。
[关键词] CRM 数据仓库 多维分析
一、背景分析
1. 证券公司面临的机遇和挑战。我国证券市场环境的国际化、
规范化进程不断加快,QFII 制度的实施、合资基金管理功能公司
及合资证券公司的成立,开放式基金、股指期货等新产品的不断
推出,我国证券公司在面临机遇的同时面临着巨大的挑战,正经
历着从提供交易通道服务到全面向营销及增值服务转型的时期,
如何扩大经营范围、改善客户服务质量、优化业务流程、整合公
司内部各部门的信息资源,构建“以客户为中心”的营销服务体
系,细分客户、细分市场,为客户提供差异化个性化服务,达到
提高客户价值、忠诚度及满意度的效果,从而提高证券公司核心
竞争力,是目前证券公司共同的关注的话题。
2 . 证券公司营销服务管理现状分析。在营销支持方面,长期
的卖方市场使证券公司总部对营业部一线营销人员缺乏支持,各
营业部营销人员单枪匹马,各自为政,没有形成公司合力,没有
形成公司统一的营销服务策略。
在客户管理方面,客户资料分散在各个营业部和相关业务部
门,没有集中。客户资料层次较低,只是简单地记录了客户姓名、
地址联系方式等。同时客户基础资料失真严重,尤其是柜台中客
户的联系电话和联系地址等不完整或者错误。客户分析和细分异
常困难,无法转化为知识。
在客户服务方面,服务同质化,没有建立规范的服务流程。对
绝大多数券商而言,服务的主要内容就是提供好的交易场所,包
括好的环境,好的设备等,没有重视市场信息的研究和信息增值
服务。没有建立规范的服务流程,各级管理人员无法了解客户服
务人员对客户的服务情况;客户也不知道自己应该享受哪些服
务;同样对经纪人和客户服务人员来说,对客户提供的服务没有
一个好的流程来规范。
3.证券公司CRM 系统建设现状分析。证券公司CRM 系统的建
设最初是营业部自主建设C R M 系统,目前绝大多数证券公司已经
完成集中交易系统的建设,证券公司现在建设的C R M 系统都是总
部统一负责C R M 系统的规划和建设。
我国近110 家证券公司截止2007 年底完成CRM 系统建设的有
近10 家,例如国泰君安证券、海通证券、安信证券、招商证券股
份有限公司等,有近1 5 家证券公司正在进行C R M 系统的建设,
7 0 % 以上的券商至今尚未启动C R M 系统的建设。
大多数券商建设的C R M 系统仅停留在客户经理的薪酬考核、
客户的服务记录留痕、经纪业务报表管理等,没有真正的通过
C R M 系统的建设,结合数据仓库及多维分析技术对客户进行多维
分析。因此基于数据仓库对证券公司的C R M 系统进行总体规划设
计非常有意义。
二、C R M 系统建设目标
1 . 建立数据仓库及客户分析模型。证券公司所面对的客户可
以分为不同的群体,比如高活跃高价值群体、潜在客户群体、沉
寂客户群体等等,各种客户群体对公司产生的贡献、所消耗的公
司资源、所适合的金融产品、对应的服务和营销策略都不一样。
C R M 系统需建立面向客户分析、业务分析和各类决策模型的
数据集市,并利用多维分析工具和手段支持管理分析和管理决
策,全面支持客户总体分析、客户群体分析、产品分析、业务分
析等,便于营销管理人员制定相应营销策略,同时为总部分析人
员提供必要的技术支持。
2 . 整合服务渠道,实现服务差异化。在服务手段上,C R M 系
统需整合Call Center、短信平台、E-MAIL 平台等各种渠道资源,
将主动关怀和被动服务相结合,实现差异化个性化服务。在资讯
研究方面,可以为一线客户服务人员获取最新、最完整的资讯提
供强劲支持。在服务流程上,有助于规范化管理,形成公司的服
务品牌。
3 . 整合公司资源,创建品牌优势。C R M 系统需整合公司所有
的资源,包括渠道资源、通道资源、研发资源、客户资源、市场
资源等,以客户数据为核心,将业务系统、知识系统、管理系统
整合在一期,形成畅通、一致的数据流,打破部门边界,实现资
源共享,小券商可以发挥灵活的优势,大券商可以发挥规模的优
势,各取所需,逐渐形成自己的品牌,变低层次的价格之争为高
层次品牌之争。
三、基于数据仓库的证券C R M 系统规划
证券CRM 系统需依据以信息技术、网络、通讯技术为手段,整
合证券公司内外所有与客户相关的资料和数据,通过改善与企业
销售、市场营销、客户服务和决策支持等领域的客户有关的商业
流程并实现自动化,提高客户满意度和忠诚度。系统整合现有的
网站、Call Center、短信平台、E-Mail 平台等,向客户推介服务。
1 . 应用层设计。证券C R M 系统在应用层包括薪酬管理系统、
营销工作系统、客户管理系统、营销分析系统、营销管理系统、
基于数据仓库的证券CRM 系统规划
任宏伟 王延清 华东理工大学商学院
[摘 要] 为支持证券公司“以客户为中心”的营销服务体系建设,证券公司有必要建设CRM 系统,为客户提供个性化差异化的
营销服务策略,提高证券公司核心竞争力。作者结合多年的证券公司CRM 系统软件开发及实施经验,对证券公司CRM 软件系统的总体
架构设计进行了研究。
[关键词] CRM 数据仓库 多维分析
《商场现代化》2008 年2 月(下旬刊)总第531 期118
营销策略
产品管理系统、资讯服务系统。
薪酬管理系统:作为C R M 系统的后端支持系统,可实现对营
销人员的考核以及薪酬计算功能。
营销工作系统:作为C R M 系统的前端系统,能帮助营销和服
务人员服务客户、挽留客户和开拓客户,对客户的服务记录进行
留痕,可通过与资讯服务系统的结合,给营销服务人员以及客户
提供丰富有效的资讯研究信息支持,并为公司各地域的同事提供
了内部交流和公司内部事务管理平台,提高营销服务工作效率。
客户管理系统:作为C R M 系统的基础系统,能帮助公司营销
和服务人员记录客户扩展资料信息。除了对交易系统已有客户的
管理,同时包括潜在客户管理、流失客户管理,并可实现客户群
的定义和分析、客户积分管理等功能。
营销分析系统:作为C R M 系统的核心系统,使用对象为营销
管理总部和研究分析类人员。为各级管理人员、决策和分析人员
等提供决策支持信息,可以提高统计分析人员的工作效率、深度
和广度。在实现客户细分的基础上,对为客户提供差异化营销服
务策略和差异化产品组合提供指导性建议。
该系统结合数据仓库及多维分析技术。数据仓库(D a t a
Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的
(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的数据集合,用于支持管理决策。OLAP 是“使分析人
员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化
出来的、能够真正为用户所理解的并真实反映企业维特性的信
息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了
解的一类软件技术。”基于数据仓库的客户细分指标可参考定义
如下,其中指标的分类以及分类区间可以进行修改和扩充,指
标计算频度和计算周期可自定义,不同营业部可以设置不同的
细分规则:
客户细分步骤如下图所示:
营销管理系统:使用对象为各级营销管理类人员,包括对营
业网点的考核排名、开放式基金等新产品的销售分析、统计报表
管理、营销活动管理等。统计报表管理包括上报证监会的报表以
及日常使用的经纪业务日报、周报、月报、年报等。
产品管理系统:产品管理实现对金融产品库的管理,包括产
品类型管理、产品信息管理、投资组合管理、资讯产品管理、产
品库存管理、产品分析等功能,并可通过采集实时行情数据查询
投资组合的实时走势。
资讯服务系统:使用对象为营销服务人员、理财顾问、投资
分析、资讯提供或产品设计人员,主要目标是为了提供一个高度
整合的公司级资讯服务平台,最大限度地利用现有公司研究机构
的资讯资源以及外购的资讯库,可将资讯信息与客户的持仓、偏
好以及各渠道订阅的内容进行匹配后利用短信平台、邮件系统、
网上交易软件等客户接触渠道推送给客户。该系统可实现资讯的
采编、订阅、匹配、推送的全过程管理。
2.数据处理层设计。CRM 系统需要采集的数据源包括交易数据
源、网站、呼叫中心等。通过数据处理系统,从源数据层采集、清
洗、转换和整理各种数据存放到CRM 系统数据库,并将数据推送到
C R M 系统数据仓库。
3 . 网络拓扑设计。
C R M 系统在总部部署,分公司和各个营业部的用户以浏览器,
通过公司内部网访问系统,并可提供通过外网方式接入系统。数
据库服务器可结合证券公司的客户数量大小进行硬件设备的选
型,大中型券商建议采用小型机,小券商可使用PC SERVER 服务
器。W e b 服务器可根据使用C R M 软件的并发用户数量进行集群部
署,并可通过Web 中间件例如Tomcat,Resin 等实现负载均衡。OLAP
服务器用于安装数据仓库系统。采集服务器负责将业务系统的数
据采集到C R M 系统数据库,然后推送到数据仓库系统。
四、结论及展望
本文结合证券公司营销服务管理现状、C R M 系统建设现状分
析,对证券公司C R M 系统的建设目标、总体架构设计、客户细分
模型进行了研究。基于C R M 系统的数据仓库,可以利用数据挖掘
技术发现新的知识,更好的支持证券公司决策管理人员制定营销
服务策略。
参考文献:
[1]保 罗 格林伯格:实时的客户关系管理[M]. 机械工业出
版社,2002
[2]林 宇:数据仓库原理与实践[M].北京: 人民邮电出版社,
2003
[3]夏火松:数据仓库与数据挖掘技术.北京:科学出版社,2004
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