CRM系统:通信企业CRM 中数据挖掘的应用研究

通信企业CRM 中数据挖掘的应用研究 康青卿 ( 江苏省张家港保税区国税局, 江苏张家港215634) 摘要: 通信企业CRM 的构建目标是为了使服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识不断提升与完善, 赢得更多的客 户并且提高客户的忠诚度和满意度, 挖掘客户潜在价值以及降低销售和管理成本。本文通过通信CRM 系统的框架结构、CRM 中数据 仓库的作用、通信CRM 中数据挖掘的具体应用三个方面论述了详细论述了通信企业CRM 中数据挖掘的应用。 关键词: 通信企业CRM; 数据挖掘; 应用 中图分类号: TP311 文献标识码: A 文章编号: 1009- 3044(2007)07- 20026- 02 Communication Enterprise CRM Application of Data Mining KANG Qing- qin (Zhangjiagang Bonded Zone Administration of Jiangsu Province, Zhangjiagang 215634, China) Abs tract:The goal is to build CRM enterprise communication services, service delivery, service quality, management and continuously upgrade and improve service. win more customers and increase customer loyalty and satisfaction. tap the potential value of customer marketing and management, and reduced costs. Through communication, the framework of CRM, CRM data warehouse, Communication CRM data mining application specific detail three aspects of the telecommunications business CRM Data Mining Application. Key words :Communication Enterprise CRM; Data Mining; Application 1 通信企业CRM 系统的框架结构 通信客户管理系统是以通信客户关系管理理论为指导, 建立 在数据仓库技术之上, 具有数据分析、挖掘、业务管理的功能。主 要包括了主题分析、数据仓库管理、系统管理、接口功能、业务管 理等模块。 1.1 主题分析模块 主题分析模块为市场营销、销售、业务及服务等各个企业经 营环节的客户管理按主题提供丰富和强大的支持。系统将提供丰 富和有价值的主题分析功能, 对分析的结果以图形、报表、Email, 传真等方式提供给用户, 用户可以应用钻取、切片、旋转、排序等 方式对某一主题进行多视角、多层次深入的分析。此外系统提供 了预测及预警平台, 用户可以对预测模型及预警指标进行选择和 定制, 将分析的结果联系到具体的业务管理, 来帮助通信企业的 决策者和管理者及时把握业务发展的趋势, 对业务发展进行前瞻 性分析预测以制定相应的市场策略, 对市场机会做出及时、灵活 的反应。 主题分析模块包括以下5 种分析: 潜在客户获取分析; 客户 流失预测分析; 客户分析; 服务分析; 异常分析。 1.2 数据仓库管理模块 数据仓库管理是负责和控制从通信各个业务系统中的源数 据经过抽取, 清洗, 转换, 加载到数据仓库的流程和调度, 即要保 证数据的完整性, 一致性, 又要避免数据传输过程对通信营业系 统的正常运转。数据仓库管理由三大部分组成: 元数据管理, 数据 仓库模型管理, 数据管理。 1.2.1 元数据管理 元数据是关于数据的数据, 元数据涉及到数据仓库构造、运 行、维护的整个生命周期。通过元数据管理, 可以用业务名称、定 义、描述和别名来表示数据仓库和业务系统中的各种属性, 而且 描述了源数据、数据转换、抽取过程、加载策略以及目标数据库的 定义等。在通信企业客户管理系统中, 对元数据的全面了解、描 述、表达能够推动数据仓库的应用, 使大客户管理系统使用人员 真正使用、了解数据仓库, 从而能够使数据及时、正确地得到应用 和维护。 1.2.2 数据仓库模型管理 在深入理解通信企业的业务流程和需求的基础上, 将业务规 则转换为逻辑模型, 并逐渐细化为针对特定目标数据库的物理模 型。数据仓库模型是数据仓库建库和管理、定义数据转移规则和 流程以及设计数据仓库和前端应用接口的重要依据, 而且数据仓 库系统的性能、可用性和扩展能力与其模型设计质量具有紧密的 联系。本系统数据仓库模型设计工具功能强大, 其易于使用的数 据库/数据仓库模型设计、管理工具大提高了设计、生成、维护、管 理数据库/数据仓库应用的工作效率, 特别是增强了对维模型(星 型模式或雪花模式)的支持, 大大方便了数据仓库结构的设计。用 户可以直接设计维表、事实表、层次关系等, 可以定义表的数据来 源、刷新频率等数据仓库特有的属性, 也可以估算未来的数据仓 库数据容量和增长情况。通过用完全比较法来实施迭代式的数据 库/数据仓库设计, 即通过对逻辑模型、物理模型与实际数据库结 构进行交互比较和同步, 不断对数据库/数据仓库的结构进行调整 和优化, 直至满足性能要求。 1.2.3 数据仓库ETL 管理 通过数据仓库ETL 管理, 采集通信企业各个系统提供的数 据, 将各种数据清洗、转换、整合到数据仓库中相对应的不同阶段 (数据转储区, 基本数据仓库, 数据集市)。而且建立自动数据处理 机制, 为决策分析提供完整、统一、准确的数据。数据仓库ETL 管 理的主要操作包括: 数据采集: 每天定时从计费、营帐等系统中取 得数据; 数据清洗: 保持各个系统间数据的一致性、完整性; 数据 转换: 将数据按要求汇总、聚合或生成衍生数据; 数据装载: 将抽 取、清洗、转换后的数据按预定义的数据模型存放在关系型数据 库中。 1.3 数据源接口管理模块 系统外部数据接口要提供大客户管理系统连接各种外部系 统的通用数据接口, 包括营业系统、计费系统、资源管理系统、智 能网系统等数据源。通过外部数据接日管理, 使外部业务系统的 数据能够平滑地扩充, 包括处理能力、处理节点、业务功能的扩 充; 为保证数据仓库系统与其他相关系统的独立性, 由数据同步 采集机调度采集数据, 系统支持数据库方式、文件方式的两种方 式的数据传递。 1.4 业务管理模块 根据业务指导为客户经理日常工作提供服务的特点。有以下 管理: 营销计划管理; 客户群细分; 营销活动管理; 故障投诉管理; 服务请求管理; 系统管理模块。 2 CRM中数据仓库的作用 (1)数据仓库将客户行为数据(反馈)和其他相关的客户数据集 中起来, 为市场分析提供依据; (2)数据仓库将对客户行为的分析以OLAP、报表等形式传递 给市场专家。同时利用数据挖掘技术, 发现交叉销售、增量销售、 客户保持和潜在客户的方法, 市场专家利用这些分析结果, 制定 准确、有效的市场策略; (3)客户的反应行为集中反馈到数据仓库中, 作为评价市场策 略的依据。CRM解决方案的核心思想: CRM的根本要求就是建立 与客户之间的“学习关系”, 即从与客户的接触中了解他们在使用 产品中遇到的问题和对产品的意见和建议, 并帮助他们加以解 决, 同时了解他们的姓名、通讯地址、以及购买习惯, 并在此基础 上进行“一对一”的个性化服务, 甚至拓展新的市场需求。比如, 你 在订票中心预订了机票之后, CRM就会智能地根据通过与你“交 谈”了解的信息, 向你提供唤醒服务以及出租车登记等增值服务。 可以说, CRM解决方案的核心思想, 就是通过跟客户的“接触”, 搜 集客户的意见、建议和要求, 并通过挖掘分析, 提供完善的个性化 服务。CRM由两个关键部分构成, 即触发中心和挖掘中心, 前者指 客户和CRM通过客服热线、传真、Web 访问、电子邮件等多种方 式“触发”进行沟通, 后者指CRM对客户数据进行科能分析并有 助于企业决策的制定。由此, 一个有效的CRM解决方案应该具各 以下要素: 首先要具备畅通有效的客户交流渠道(触发中心)。在通 信手段极为丰富的今天, 能否通过电话、WEB、传真、电子、邮件等 各种触发手段进行交流, 无疑是十分关键的。其次对所获得的客 户数据进行有效分析(挖掘中心)。 3 通信CRM 中数据挖掘的具体应用 数据挖掘技术在通信系统中起着核心作用, 能够帮助企业确 定客户的特点, 从而可以为客户提供有针对性的通讯服务。通过 数据挖掘, 可以发现使用某一业务的客户的特征, 进而可以向那 些同样具有这些特征却没有使用该业务的客户进行有目的推销; 还可以找到流失的客户的特征, 并采取有效的措施挽留那些具有 同样特征的未流失客户。 数据挖掘在通信CRM系统中的应用都是围绕与客户相关的 主题.应用可总结为以下几个方面: 客户获取、客户保持、交叉销 售、客户细分与一对一营销、盗用和异常行为分析、挖掘电信话费 数据价值等等。 3.1 客户获取 对通信企业来说, 企业的增长需要不断地获得新的客户。新 的客户包括以前没有听说过该企业的人、以前不需要服务的人和 竞争对手的客户。数据挖掘能够辨别潜在的客户群, 并提高市场 活动的相应率。比如, 在CRM中可以定义潜在客户类型有: 确定 购买的、有兴趣的、热衷的、观望中、无消费意图的。 3.2 客户保持 当前通信行业的竞争都越来激烈, 企业获得新客户的成本正 不断地上升, 因此保持原有客户就显得越来越重要。典型的客户 分为三类: 第一类是无价值或低价值的客户: 第二类是不会轻易 走掉的有价值的客户; 第三类是不断地寻找更优惠的价格和更好 的服务的有价值的客户。传统的市场活动是针对前两类客户的, 而现代客户关系管理认为, 特别需要用市场手段来维护的客户是 第三类客户, 这样做会降低企业运营成本。数据挖掘可以发现易 流失的客户, 企业就可以针对客户的需求, 采取相应措施。 3.3 交叉销售 在目前的通信市场中, 企业和客户之间的关系是经常变动 的, 一日一个人或者一个公司成为企业的客户, 企业就要尽力保 持这种客户关系。客户关系的最佳境界体现在三个方面: 最长时 间地保持这种关系、最多次数地和客户交易和保证每次交易的利 润最大化。因此, 企业需要对己有的客户进行交叉销售。交叉销售 是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。交叉销售是建 立在双赢的基础之上的, 客户因得到更多更好符合其需求的服务 而获益, 企业也因销售增长而获益。在企业所掌握的客户信息, 可 能正包含着这个客户决定下一次购买行为的关键因素。数据挖掘 可以帮助企业寻找影响客户购买行为的因素。 3.4 客户细分与一对一营销 细致并且切实