41、利用数据仓库进行客户关系管理-优快云博客

利用数据仓库进行客户关系管理

1. 客户关系管理概述

客户关系管理（CRM）是一系列活动的集合，包括与客户建立联系、管理沟通、分析客户信息、开展营销活动以吸引新客户、与客户进行业务交易、为客户提供服务以及给予支持等。这里的客户指的是公司或组织所服务的对象，也就是消费其产品或服务的人。对于非商业组织，如学校、政府机构、非营利组织、社交俱乐部、政党等，可以根据实际情况将“客户”替换为“学生”“选民”“公民”“纳税人”“用户”“应用程序”“利益相关者”等合适的表述。

CRM 应用系统是公司或组织用于执行多种任务的工具，例如创建和发送营销活动、分析客户的个人和人口统计信息、分析和预测客户行为（包括购买行为）、进行客户评分、管理客户权限、管理客户支持与服务、整合客户数据、管理客户忠诚度计划以及管理客户联系（包括处理投诉和解决问题）等。部分 CRM 应用可能仅涵盖上述部分功能。CRM 应用可以部署在企业内部，也可以由应用支持提供商（ASP）进行外部托管，即应用和数据存放在公司外部，用户通常通过互联网远程访问。例如 Salesforce.com 就是一个托管式 CRM 解决方案，它通过互联网在其服务器上提供客户数据管理、客户分析、客户响应管理以及客户关系历史记录等功能。CRM 应用既可以作为企业资源规划（ERP）产品套件的一部分出售，如 Siebel、SAP 和 PeopleSoft；也可以是独立的产品，如 Infor（Epiphany）、Microsoft Dynamics CRM 和 Teradata CRM。

客户数据可以集中存储在数据仓库或操作数据存储中，在这些地方对客户数据进行整合，以生成单一客户视图（SCV）。SCV 是将来自不同数据源的客户数据整合到一个中心位置，从而让企业能够全面了解客户。SCV 非常重要，因为它有助于企业更好地理解客户。此外，将整合后的客户数据存储在数据仓库中，还可以进行客户分析和数据挖掘，包括描述性分析（发现客户数据中的模式）和预测性分析（预测客户行为）。而且，维度数据仓库是进行客户评分的理想平台，特别是当评分算法涉及人口统计和购买分析时。

2. 单一客户视图

在企业中，不同部门与客户的接触点不同，导致对客户的定义和看法也存在差异。例如，订单处理部门可能认为客户是购买过公司产品或服务的个人；CRM 部门可能认为客户是购买过公司产品且订阅了时事通讯的人；客户服务部门可能将放入购物篮但未完成结账的人视为客户；财务部门则认为客户是向公司付款或欠款的人。这种不同部门对客户定义的差异，使得各部门统计的“客户数量”也各不相同。

如果不同部门使用不同的系统或应用，情况会更加复杂。例如，营销部门可能使用 Omniture，财务部门使用 SAP，CRM 部门使用 Siebel，这会导致客户数据分散在多个系统中，每个系统都有不同的客户列表，从而难以形成一个明确的客户清单。

SCV 的概念就是为了解决这个问题，它旨在为客户提供一个统一的定义。只有当所有部门对客户有了统一的定义，企业才能拥有一个明确的客户清单。SCV 是将来自不同数据源的客户数据整合到一个中心位置，让企业能够全面了解客户。

以 Amadeus Entertainment 为例，该公司的客户可以根据不同部门的定义分为购买者、订阅者、注册用户等。以下是一些客户定义及其数量示例：
|客户定义|数量|
| ---- | ---- |
|购买过 Amadeus Entertainment 产品的个人|2500 万|
|订阅其通讯的个人|3500 万|
|在网站上注册的个人|2000 万|
|请求报价的个人|4400 万|
|浏览过其网站的个人|5500 万|
|从网站下载过内容的个人|3100 万|
|参与过其在线竞赛的个人|1200 万|
|给公司发送过电子邮件或打过电话的个人|700 万|
|向 Amadeus Entertainment 付款的个人|2400 万|
|在 Amadeus Entertainment 拥有账户的个人|1700 万|

这些客户定义之间存在重叠，因此 Amadeus Entertainment 的实际客户总数并非上述数量的简单相加。通过维恩图可以更直观地展示这种重叠情况，维恩图中每个圆圈代表一个客户定义，圆圈的大小反映了相应的客户数量，圆圈之间的交集表示同一个客户可能被包含在多个定义中。如果 Amadeus Entertainment 对客户的通用定义涵盖了上述所有情况，那么公司的客户总数就是维恩图的总面积。在这个例子中，实际客户总数可能远小于 2.7 亿，大约为 8250 万（假设维恩图总面积约为最大圆圈面积的 1.5 倍，最大圆圈代表浏览者/购物者，数量为 5500 万）。

创建 SCV 时，需要考虑以下两个关键问题：
- 客户识别、匹配和去重 ：这是 SCV 的基础。当有新客户注册时，确定其是否与已有客户为同一人并非易事。有些应用可能有唯一标识客户的用户 ID 或账户 ID，但有些应用可能没有。因此，需要制定业务规则来进行客户的识别、匹配和去重。例如，可以约定优先使用账户 ID 识别客户，如果没有账户 ID，则使用电子邮件地址和源系统进行识别。匹配客户时需要格外谨慎，因为一旦出错，可能会导致订单归属错误。
- 客户属性 ：由于不同部门对客户的定义不同，客户属性的丰富程度也存在差异。例如，订阅者的信息可能仅包括姓名和电子邮件地址；购买者的信息可能包括姓名、电子邮件地址、地址和电话号码；竞赛参与者的信息可能更加丰富，包括姓名、电子邮件地址、地址、电话号码、出生日期、职业和兴趣等。因此，在使用 SCV 数据时，需要注意并非所有客户都具备所有属性。例如，可能只有 60%的客户有地址信息，80%的客户有姓名信息，95%的客户有电子邮件地址信息。

以下是一个简化的客户表示例，展示了不同客户定义：
|姓名|电子邮件地址|P|S|RU|QP|B/S|CP|E/C|B/P|AH|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|Chloe Nicoletta|chloe@han.com|Y|Y|Y|Y|Y| | | | |
|Nicolina Luigia|nicolina@earth.org|Y|Y| | | | | | | |
|Deni Hudd|deni@bc.org|Y|Y| | | | | | | |
|Bernardine Avril|bavril@msn.com|Y|Y| | | | | | | |
|a_ilaria@gmail.com| |Y| | | | | | | | |
|Jojo Emilie|jojo@aol.com|Y|Y|Y| | | | | | |
|Serafina Hodge|serafin@giant.es|Y|Y|Y|Y| | | | | |
|tina@hans.com| |Y| | | | | | | | |
|a_harvey@can.it| |Y| | | | | | | | |
|Orsola Velia|man33@yahoo.com|Y|Y| | | | | | | |

其中，P 代表购买者，S 代表订阅者，RU 代表注册用户，QP 代表请求报价者，B/S 代表浏览者/购物者，CP 代表竞赛参与者，E/C 代表发邮件/打电话者，B/P 代表计费/付款者，AH 代表账户持有者。

3. 数据仓库中 SCV 的优势

与在操作数据存储（ODS）或客户数据集成（CDI）中创建 SCV 相比，在数据仓库中创建 SCV 具有以下优势：
- 缓慢变化维度（SCD） ：特别是 SCD 类型 2。SCD 是维度建模中用于保留维度数据历史信息的技术。SCD 类型 2 通过行来保留历史信息，而 SCD 类型 3 通过列来保留历史信息，SCD 类型 1 则不保留历史信息。在数据仓库中使用 SCD 可以使客户数据更加丰富。例如，在客户维度中，可以使用 SCD 类型 2 存储客户的先前地址、先前职业，更重要的是，存储先前的忠诚度分数和订阅等级。这些信息可以帮助企业针对曾经处于较高等级的客户提供更合适的产品或服务，从而有可能增加客户带来的收入。
- 分析能力 ：维度数据仓库的分析特性使其更适合进行客户分析，有助于企业更好地理解客户，进而推动业务成功。例如，分析客户的购买行为或订阅动态以获得客户分数和订阅等级，并将这些结果作为客户属性保存。虽然在 ODS、CDI 或 ERP 中也可以进行此类分析，但数据仓库在性能上更具优势。在规范化数据库中进行分析需要进行大量的表连接操作，而维度数据库（特别是星型模式）更适合进行此类分析。例如，使用数据挖掘算法分析 2000 万客户五年的订单数据（采用 SCD 类型 2），如果在规范化的 ERP、CDI 或 ODS 中进行，可能会影响系统的操作性能。假设每年有 3000 万订单行，SCD 类型 2 平均为每个客户创建一条历史记录，那么客户数据将达到 4000 万行。如果使用决策树、聚类和朴素贝叶斯三种算法，对 1.5 亿订单数据、4000 万客户数据和 1 万产品数据进行分析，可能需要几个小时到几天的时间，这会导致系统性能下降，影响前端用户体验，甚至可能影响企业的收入。而将 SCV 客户数据存储在数据仓库中，可以避免这些问题，提高分析性能。
- 计算能力 ：数据仓库系统设计用于处理大规模数据处理需求，能够高效处理涉及大量数据集的查询，例如通过物理表分区等方式。对于小规模数据（10MB - 20MB），在不同平台上执行 SCV 操作可能差异不大，但对于大规模数据（超过 1TB），数据仓库的优势就十分明显。通过在当前平台上运行分析查询，可以评估自身情况。从营销数据、注册数据、订单数据、竞赛数据和订阅数据中提取信息，并更新客户数据（包括匹配和去重以进行更新和插入操作），在专门为大规模查询设计的平台上进行会更加合适。
- 数据集成 ：数据仓库中的客户数据已经从不同的源系统进行了整合，这使得企业能够更方便地将不同来源的数据进行组合，从而获得更全面的客户视图。

综上所述，数据仓库在客户关系管理中具有重要作用，特别是在创建单一客户视图方面，能够为企业提供更丰富的客户信息、更好的分析能力和更高的处理效率，有助于企业更好地满足客户需求，提高业务竞争力。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了数据仓库创建 SCV 的基本流程：

graph LR
    A[收集不同数据源的客户数据] --> B[数据清洗和预处理]
    B --> C[数据整合到数据仓库]
    C --> D[应用业务规则进行客户识别、匹配和去重]
    D --> E[生成单一客户视图（SCV）]
    E --> F[进行客户分析和数据挖掘]
    F --> G[根据分析结果制定业务策略]

通过这个流程图，可以清晰地看到从收集客户数据到最终制定业务策略的整个过程，数据仓库在其中起到了核心的整合和分析作用。

利用数据仓库进行客户关系管理

4. 基于数据仓库的CRM活动实践

利用数据仓库可以开展多种CRM活动，以下详细介绍这些活动的操作及意义。

4.1 活动细分

活动细分是根据特定标准将客户群体划分为不同子群体的过程。在数据仓库中，可以基于客户的购买历史、人口统计信息、兴趣爱好等数据进行细分。例如，将购买频率高且消费金额大的客户划分为“高价值客户”群体，将新注册但尚未购买的客户划分为“潜在客户”群体。操作步骤如下：
1. 从数据仓库中提取相关客户数据，如购买金额、购买时间、注册时间等。
2. 定义细分规则，例如设定购买金额阈值和购买频率阈值来确定高价值客户。
3. 根据规则对客户数据进行筛选和分类，将客户分配到不同的细分群体中。

通过活动细分，企业可以针对不同群体制定个性化的营销策略，提高营销效果。

4.2 权限管理

权限管理涉及控制客户对企业信息和服务的访问权限。在数据仓库中，可以记录客户的权限信息，并根据业务规则进行管理。操作步骤如下：
1. 在数据仓库中创建权限表，记录客户的权限信息，如是否允许接收营销邮件、是否可以访问特定服务等。
2. 当客户进行相关操作时，系统从数据仓库中查询客户的权限信息。
3. 根据权限信息决定是否允许客户进行操作，如拒绝无权限客户接收营销邮件。

权限管理有助于保护客户隐私和企业信息安全，同时确保营销活动符合法规要求。

4.3 可交付性监控

可交付性监控是确保营销信息能够成功到达客户的过程。在数据仓库中，可以记录营销信息的发送情况和客户的反馈信息，以监控可交付性。操作步骤如下：
1. 记录营销信息的发送时间、发送渠道、接收客户等信息到数据仓库。
2. 跟踪客户的反馈，如是否打开邮件、是否点击链接等，并将反馈信息存储到数据仓库。
3. 分析数据仓库中的数据，评估可交付性指标，如邮件打开率、链接点击率等。
4. 根据评估结果调整营销策略，如优化邮件内容、选择更合适的发送渠道等。

通过可交付性监控，企业可以提高营销信息的送达率和效果。

4.4 客户分析

客户分析是深入了解客户行为和需求的过程。数据仓库提供了丰富的客户数据，可用于多种分析。操作步骤如下：
1. 选择分析主题，如客户购买行为分析、客户忠诚度分析等。
2. 从数据仓库中提取相关数据，如购买记录、忠诚度积分等。
3. 使用数据分析工具和技术，如数据挖掘算法、统计分析方法等，对数据进行分析。
4. 解读分析结果，发现客户的行为模式和需求趋势。
5. 根据分析结果制定营销策略，如推出符合客户需求的产品或服务。

客户分析有助于企业更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度。

4.5 客户支持管理

客户支持管理涉及处理客户的投诉、咨询等问题。在数据仓库中，可以存储客户的支持信息，以便跟踪和管理。操作步骤如下：
1. 记录客户的支持请求信息，如问题描述、请求时间、客户信息等，到数据仓库。
2. 为客户支持请求分配处理人员，并记录处理过程和结果到数据仓库。
3. 定期分析数据仓库中的支持信息，评估客户支持服务的质量和效率。
4. 根据评估结果改进客户支持流程和服务质量。

客户支持管理有助于提高客户满意度，维护良好的客户关系。

4.6 个性化管理

个性化管理是根据客户的个人特征和偏好提供个性化的产品或服务。在数据仓库中，可以存储客户的个性化信息，为个性化推荐提供支持。操作步骤如下：
1. 收集客户的个性化信息，如购买历史、浏览记录、兴趣爱好等，存储到数据仓库。
2. 分析数据仓库中的个性化信息，了解客户的偏好和需求。
3. 根据客户的偏好和需求，为客户推荐个性化的产品或服务。
4. 跟踪客户对个性化推荐的反馈，不断优化推荐策略。

个性化管理可以提高客户的购买意愿和忠诚度，增强客户体验。

4.7 忠诚度计划管理

忠诚度计划管理是激励客户持续购买和提高忠诚度的过程。在数据仓库中，可以记录客户的忠诚度积分、兑换记录等信息，对忠诚度计划进行管理。操作步骤如下：
1. 定义忠诚度计划规则，如积分获取规则、兑换规则等。
2. 在数据仓库中记录客户的购买行为和相应的积分获取情况。
3. 当客户进行积分兑换时，记录兑换信息到数据仓库。
4. 分析数据仓库中的忠诚度数据，评估忠诚度计划的效果。
5. 根据评估结果调整忠诚度计划规则，提高计划的吸引力和效果。

忠诚度计划管理有助于提高客户的忠诚度和复购率，增加企业的收入。

5. 总结与展望

通过以上介绍可以看出，数据仓库在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。它能够整合分散的客户数据，创建单一客户视图，为企业提供全面、准确的客户信息。同时，数据仓库的分析能力和计算能力使得企业能够深入了解客户行为和需求，开展有效的CRM活动。

在未来，随着数据量的不断增长和技术的不断进步，数据仓库在客户关系管理中的应用将更加广泛和深入。例如，人工智能和机器学习技术将与数据仓库相结合，实现更精准的客户预测和个性化推荐；实时数据处理能力的提升将使企业能够及时响应客户需求，提供更优质的服务。

企业应重视数据仓库的建设和应用，不断优化数据仓库的性能和功能，以更好地满足客户关系管理的需求，在激烈的市场竞争中取得优势。

以下是一个表格，总结了基于数据仓库的CRM活动及其优势：
|CRM活动|优势|
| ---- | ---- |
|活动细分|制定个性化营销策略，提高营销效果|
|权限管理|保护客户隐私和企业信息安全，符合法规要求|
|可交付性监控|提高营销信息送达率和效果|
|客户分析|深入了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度|
|客户支持管理|提高客户支持服务质量和效率|
|个性化管理|增强客户体验，提高客户购买意愿和忠诚度|
|忠诚度计划管理|提高客户忠诚度和复购率，增加企业收入|

下面是一个 mermaid 流程图，展示了基于数据仓库的CRM活动的整体流程：

graph LR
    A[数据仓库] --> B[活动细分]
    A --> C[权限管理]
    A --> D[可交付性监控]
    A --> E[客户分析]
    A --> F[客户支持管理]
    A --> G[个性化管理]
    A --> H[忠诚度计划管理]
    B --> I[制定营销策略]
    C --> I
    D --> I
    E --> I
    F --> I
    G --> I
    H --> I
    I --> J[执行营销活动]
    J --> K[收集客户反馈]
    K --> A

这个流程图展示了从数据仓库出发，开展各项CRM活动，制定营销策略，执行营销活动，收集客户反馈并将反馈信息回传至数据仓库的闭环过程，体现了数据仓库在客户关系管理中的核心地位和作用。