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客户关系管理中的数据仓库应用
1. 表结构创建
在数据管理中，首先创建了两个基础表：
create table dim_subscription_status
(
subscription_status_key int not null,
subscription_status_code char(2),
description varchar(50),
source_system_code tinyint,
create_timestamp datetime,
update_timestamp datetime,
constraint pk_dim_subscription_status
primary key clustered (subscription_status_key)
);
create table dim_channel
(
channel_key int not null,
name varchar(20),
description varchar(50),
start_date smalldatetime,
end_date smalldatetime,
status varchar(10),
source_system_code tinyint not null,
create_timestamp datetime not null,
update_timestamp datetime not null,
constraint pk_dim_channel
primary key clustered (channel_key)
);
这两个表分别用于管理订阅状态和渠道信息，为后续的数据处理和分析提供了基础的数据结构。
2. 权限管理与退订机制
在权限管理方面，客户必须能够随时从任何营销活动中退订或撤销权限。以电子邮件营销活动为例，每个活动邮件中都需要有一个指向退订页面的链接。当客户点击该链接进入退订页面后，前端数据库会被更新，更新信息随后会传播到数据仓库。这一过程会使订阅状态失效，具体通过更新订阅结束日期和状态来实现。为确保已撤销权限的客户不再收到后续营销活动，退订信息应频繁传播到 CRM 数据仓库，理想情况下是日内传播，至少每天传播一次。如果是通用或特定权限，ETL 会将客户维度中相应的权限列从“Y”更新为“N”。
3. 活动交付与响应数据
活动交付数据指的是所发送的营销活动是否送达目标收件人。例如，电子邮件活动可能因邮箱已满等原因无法送达目标邮箱。活动响应数据则是客户收到营销活动后的反应，如点击邮件中的特定优惠链接购买产品。
以 Amadeus 娱乐音乐周刊为例，该活动有 100,000 个目标收件人。活动执行时，1,000 个收件人因在禁止列表中被过滤，2,000 个收件人的邮箱因四次退信被过滤，实际发出 97,000 条信息，其中 90,000 条通过电子邮件发送，4,000 条通过邮政，2,000 条通过 RSS，1,000 条通过短信。在 90,000 封电子邮件中，86,000 封送达目标收件人，4,000 封未送达。在送达的 86,000 封邮件中，25,000 封被打开阅读，5,000 封被点击，其中 500 个客户下单购买了产品。
活动交付数据包括发出的邮件数量、送达的邮件数量、未送达（退信）的邮件数量以及因禁止列表或退信列表未发出的邮件数量；活动响应数据包括被打开阅读的邮件数量、客户点击的邮件数量以及购买产品的客户数量。这些数据对于评估活动的成功与否至关重要，例如高打开率和点击率表明活动成功。
不同行业的打开率和点击率有所不同，受是否实施双重确认（更纯净的列表）、目标受众是企业对企业还是企业对消费者以及细分是否具体等因素影响。对于采用双重确认和具体细分的企业对消费者营销，打开率预计在 5% 至 15% 之间。
CRM 系统收集活动交付和响应数据的技术和方法因应用而异。对于电子邮件活动，交付状态可从 SMTP 响应代码获取，如 250 表示已送达，530 表示访问被拒绝等。对于短信，需要使用适当的协议，如 SMS 交付报告来指示短信是否送达目标手机。
4. 数据仓库中实施活动交付与响应数据的优缺点
在数据仓库中实施活动交付与响应数据有以下优点：
-
活动细分
：数据仓库可将交付和响应数据与其他用于选择查询的数据（如客户数据、购物/购买/活动数据和权限数据）放在同一平台上，便于进行活动细分。例如，可选择收到特定音乐产品电子邮件但未打开或未点击优惠的客户，针对这些群体开展特定的跟进活动。
-
性能提升
：活动交付和响应数据量可能在几年内达到数十亿行，数据仓库在处理大量数据方面优于运营系统。在查询活动响应数据进行客户分析和购买分析时，数据仓库能提供更好的性能。
然而，如果 CRM 应用是打包应用，可能无法直接在数据仓库中实施这些数据。例如，CRM 应用可能只能与高度规范化的运营数据库配合使用，此时可将规范化 CRM 数据库中的活动交付和响应数据加载到维度数据仓库中进行分析。
5. 数据仓库中的活动交付与响应数据架构
数据仓库中活动交付与响应数据的架构包含一个事实表和六个维度表：日期、通信、活动、客户、渠道和交付状态。事实表的粒度是每个活动中的每个目标收件人对应一行。例如，上周发送了 10 个活动，每个活动包含 20,000 个客户，则事实表中有 200,000 行。
以下是该架构的 DDL：
create table fact_campaign_result
(
campaign_key int not null,
customer_key int not null,
communication_key int not null,
channel_key int not null,
send_date_key int not null,
delivery_status_key int not null,
sent int,
delivered int,
bounced int,
opened int,
clicked_through int,
complaint int,
spam_verdict int,
trap_hit int,
source_system_code tinyint,
create_timestamp datetime,
update_timestamp datetime,
constraint pk_fact_campaign_result
primary key clustered (campaign_key, send_date_key, customer_key)
);
create table dim_campaign
(
campaign_key int not null,
campaign_title varchar(50) not null,
description varchar(100),
planned_send_date smalldatetime,
number_of_recipients int,
communication_name varchar(50),
source_system_code tinyint not null,
create_timestamp datetime not null,
update_timestamp datetime not null,
constraint pk_dim_campaign
primary key clustered (campaign_key)
);
create table dim_delivery_status
(
delivery_status_key int not null,
delivery_status_code int not null,
description varchar(50),
category varchar(20),
source_system_code tinyint not null,
create_timestamp datetime not null,
update_timestamp datetime not null,
constraint pk_dim_delivery_status
primary key clustered (delivery_status_key)
);
将活动交付和响应数据加载到数据仓库后，可进行各种分析，如按任何人口统计属性、活动类型和产品层次结构计算活动结果统计数据，包括打开率、点击率和购买率。还可比较不同地区、不同产品类别的活动响应率，分析客户对活动中每个链接的点击情况，以及与之前活动发送的统计数据、公司整体平均水平和行业标准进行比较。
6. 客户分析
除了活动响应分析，CRM 数据仓库还可用于客户活动和行为分析，主要分为描述性分析和预测性分析两类。
描述性分析旨在理解或描述客户的行为和活动，例如：
-
电子商务行业
：按人口统计分析购买模式，了解客户群体按年龄、职业、收入、位置、家庭和兴趣等人口统计属性的购买和浏览行为。
-
电信行业
：对产品使用情况进行分析，如分析客户的手机使用情况，以确定当前的通话套餐是否合适，并通过 CRM 活动鼓励客户切换到更合适的套餐，提高客户服务满意度。
-
保险行业
：识别风险模式，根据客户活动计算客户风险因素和保险保费。例如，汽车保险的风险群体可根据基础位置、驾驶区域、汽车类型、车辆使用情况和行驶时间确定。
-
公用事业行业
：进行客户盈利能力分析，找出盈利和亏损的客户以及具体金额。
预测性分析则试图预测或预测客户的行为和活动，例如：
-
公用事业行业
：进行价格敏感性分析，找出在下个月年度价格上涨时可能关闭账户的客户，并评估失去这些客户的财务影响，以便提前与客户沟通，防止账户关闭。
-
电子商务行业
：进行销售预测，预测未来几个月每种产品类型的销售数量并计算销售金额，从而相应地调整 CRM 活动，使预测与销售目标一致。
-
旅游行业
：根据人口统计数据、以前的预订数据和活动响应数据，预测哪些客户可能对某些类型的假期、航班或生活方式产品优惠感兴趣，以及哪些订阅者在收到某些产品类型的促销活动时可能进行购买。
-
废物管理行业
：根据重量测量数据和客户业务类型，预测哪些天是“繁忙”天，哪些天是“轻松”天，并相应地安排垃圾收集卡车的路线，提高车队效率。
CRM 数据仓库包含丰富的客户数据、权限数据、活动响应数据、客户活动数据、账单数据、支付数据和营销数据，自然有助于进行客户分析。描述性客户分析可通过报告、分析和数据挖掘等方法实现，而预测性客户分析通常使用数据挖掘方法。
以描述性客户分析为例，使用 SSAS 分析客户兴趣与电影购买之间的关系。首先创建一个产品销售立方体，该立方体与之前创建的类似，但增加了客户维度。处理该立方体后，设置立方体浏览器，将客户维度中的 Interest1 属性作为行字段，产品维度中的 Product Type 属性作为列字段，Sales Value 度量作为详细字段，并将产品类别过滤为“电影”。通过这种方式，可以分析不同兴趣的客户对不同类型电影的购买情况，也可通过交换行字段中的兴趣属性为其他客户属性，分析电影购买与其他人口统计因素（如年龄、性别和收入）的关系。
7. 客户支持
大多数客户支持活动在运营系统（如呼叫中心系统和 ERP）上进行，客户服务代表通常使用这些系统为客户提供支持和服务。运营数据存储也越来越多地用于客户支持。
然而，数据仓库在客户支持方面也有一定的作用，特别是利用其分析性质和预测能力。以下是一些数据仓库在客户支持中的应用示例：
-
旅游行业
：出发前活动，在旅行开始前一周发送活动，向客户提供目的地城市的天气预报、航班登机时间和安全限制的一般信息、酒店周边地区的地图以及目的地信息（如推荐的餐厅）。还可提醒客户携带护照（如果目的地在海外），并询问是否需要机场接送服务、租车、景点门票或无线网络连接。
-
电信行业
：帮助个别客户选择合适的计费套餐，通过分析客户过去三个月的所有通话（时间、目的地、时长、费用），并与所有可用套餐进行比较，找出价格更低的套餐。活动可每月运行一次，向过去六个月未收到建议的客户提供建议。
-
公用事业行业
：分析个别客户的电力和天然气使用情况，建议客户是否有更合适的电价套餐，并提供一般的节能建议。
-
金融行业
：分析每个客户（所有账户）的透支和取款活动，并相应地提供建议。例如，询问客户是否想提高透支额度，银行可根据数据仓库中的账户活动信息计算可提供的额度。
综上所述，数据仓库在客户关系管理中具有重要作用，从基础表结构的创建到权限管理、活动交付与响应数据的处理和分析，再到客户分析和客户支持，各个环节相互关联，共同为企业提供了全面的客户管理和营销决策支持。通过合理利用数据仓库，企业可以更好地了解客户需求，提高营销活动的效果，提升客户服务质量，从而增强企业的竞争力。
客户关系管理中的数据仓库应用
8. 数据仓库应用的整体流程
为了更清晰地展示数据仓库在客户关系管理中的应用流程，我们可以用 mermaid 流程图来表示：
graph LR
classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
A(创建基础表):::process --> B(权限管理与退订处理):::process
B --> C(活动交付与响应数据收集):::process
C --> D(数据加载到数据仓库):::process
D --> E(活动分析):::process
D --> F(客户分析):::process
D --> G(客户支持应用):::process
E --> H(调整营销活动):::process
F --> I(优化客户策略):::process
G --> J(提升客户服务):::process
H --> C(活动交付与响应数据收集):::process
I --> C(活动交付与响应数据收集):::process
J --> C(活动交付与响应数据收集):::process
从流程图中可以看出，整个流程是一个循环的过程。首先创建基础表，为后续的数据管理提供结构支持。接着进行权限管理和退订处理，确保客户的权益。然后收集活动交付与响应数据，并将其加载到数据仓库中。在数据仓库中，可以进行活动分析、客户分析和客户支持应用。根据分析结果，调整营销活动、优化客户策略和提升客户服务，这些调整又会影响后续的活动交付与响应数据收集，形成一个不断优化的闭环。
9. 关键指标分析
在活动分析和客户分析中，有一些关键指标需要重点关注，以下是一个表格总结：
| 指标类型 | 具体指标 | 含义 | 作用 |
| — | — | — | — |
| 活动指标 | 打开率 | 打开的邮件数量 / 送达的邮件数量 | 衡量活动内容的吸引力 |
| | 点击率 | 点击的邮件数量 / 送达的邮件数量 | 评估活动中链接的吸引力 |
| | 购买率 | 购买产品的客户数量 / 点击的邮件数量 | 反映活动的转化效果 |
| | 退信率 | 未送达的邮件数量 / 发出的邮件数量 | 检查邮件发送的有效性 |
| 客户指标 | 购买频率 | 客户购买的次数 | 了解客户的活跃度 |
| | 平均购买金额 | 客户购买的总金额 / 购买次数 | 评估客户的消费能力 |
| | 客户生命周期价值 | 客户在整个生命周期内为企业带来的总价值 | 确定客户的重要性 |
| | 客户流失率 | 流失的客户数量 / 总客户数量 | 监测客户的留存情况 |
通过对这些关键指标的分析，企业可以更深入地了解活动的效果和客户的行为，从而做出更明智的决策。
10. 数据仓库应用的挑战与应对策略
虽然数据仓库在客户关系管理中有诸多优势，但也面临一些挑战，以下是一些常见的挑战及应对策略：
-
数据质量问题
：数据可能存在不准确、不完整或不一致的情况。应对策略包括建立数据清洗和验证机制，定期对数据进行检查和修正。
-
数据集成难题
：不同来源的数据可能格式不同，难以集成。可以采用 ETL 工具，将数据从不同的数据源抽取、转换和加载到数据仓库中。
-
性能瓶颈
：随着数据量的增加，查询和分析的性能可能会下降。可以通过优化数据库结构、使用索引和缓存技术来提高性能。
-
安全风险
：数据仓库中包含大量的客户敏感信息，存在安全风险。需要建立严格的访问控制机制，对数据进行加密处理，定期进行安全审计。
11. 未来发展趋势
随着技术的不断发展，数据仓库在客户关系管理中的应用也将不断创新。以下是一些未来的发展趋势：
-
人工智能和机器学习的应用
：利用人工智能和机器学习算法，可以更准确地预测客户行为，提供个性化的营销推荐。例如，通过深度学习算法分析客户的历史数据，预测客户的购买意向。
-
实时数据分析
：实时获取和分析活动交付与响应数据，及时调整营销活动。例如，在活动进行过程中，实时监测打开率和点击率，根据数据变化调整活动内容。
-
多渠道融合
：将不同渠道的营销活动数据进行整合，提供更全面的客户视图。例如，将电子邮件、短信、社交媒体等渠道的活动数据统一分析，了解客户在不同渠道的行为。
-
数据可视化的提升
：通过更直观、交互式的数据可视化工具，让企业决策者更轻松地理解和分析数据。例如，使用 3D 可视化技术展示客户分布和活动效果。
12. 总结
数据仓库在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。从基础表的创建到权限管理、活动分析、客户分析和客户支持，每个环节都紧密相连，为企业提供了全面的客户管理和营销决策支持。通过合理利用数据仓库，企业可以更好地了解客户需求，提高营销活动的效果，提升客户服务质量，从而增强企业的竞争力。
同时，企业也需要面对数据仓库应用过程中的挑战，采取相应的应对策略。随着技术的不断发展，数据仓库在客户关系管理中的应用也将不断创新，为企业带来更多的机遇和价值。企业应密切关注未来的发展趋势，积极探索新的应用模式，以适应市场的变化和客户的需求。
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