44、数据仓库在客户关系管理及其他领域的应用

数据仓库在客户关系管理及其他领域的应用

在当今数字化商业环境中，数据仓库在客户关系管理（CRM）以及其他方面发挥着至关重要的作用。以下将详细介绍数据仓库在不同场景下的具体应用。

1. 特定行业的客户通知功能

• 电子商务行业的价格提醒 ：在电子商务领域，系统可实现价格提醒功能。当某些产品的折扣低于特定水平时，会自动通知已注册的客户。这可能是因为新产品线即将取代这些产品。该活动可以每天运行一次，通过匹配产品价格、客户兴趣和购买历史，然后通过电子邮件、RSS 或短信等方式向客户发送通知。
• 娱乐行业的定制化新作品通知 ：以 Amadeus 娱乐公司为例，系统能提供定制化的新电影或音乐通知服务。当客户喜爱的艺术家或作者有新单曲、专辑、电影或书籍发布时，会及时告知客户，同时还会提供有关艺术家的详细信息，如传记、网站、粉丝俱乐部和即将举办的演出等。实现这些功能主要依赖于分析和数据挖掘技术，部分功能还需要通知和订阅机制的支持。

2. 网站和服务的个性化定制

• 个性化的重要性和实现方式 ：个性化是指根据特定客户的需求，对网站、活动、优惠、产品和服务进行定制。例如，当 John Smith 和 Stella Sanchez 浏览 Amadeus 娱乐网站时，他们看到的内容会有所不同。这种定制化通常应用于电子商务网站，使产品和优惠更符合特定客户的需求。个性化能够提高客户购买产品的可能性，从而增加销售收入。
• 个性化的数据来源和分析方法 ：个性化的源数据可以来自购物数据（客户之前访问过的页面）、兴趣登记（注册页面上的兴趣文本框或下拉列表）或类似客户的过去购买记录（可根据人口统计属性确定相似性）。通过数据挖掘模型（如决策树、聚类和其他算法）对这些源数据进行分析，为每个客户对一系列优惠和产品进行评分。分析结果可以封装为 XML 格式，提供给网站的个性化主页，也可以显示为“我的商店”“我的旅行”或“My Amadeus”等特定页面。
• 个性化活动的执行和推荐应用 ：个性化输出还可以用于个性化活动，通过电子邮件发送给客户。根据个性化程度和活动细分情况，活动的执行时间可能从几天到几小时不等（仅指生成原始 XML 文件，不包括发送电子邮件）。分析结果还可以存储在维度数据集市中，以时间、客户和产品为维度，事实表中的度量值是客户对这些产品感兴趣的可能性得分。这些数据可用于推荐，类似于个性化优惠电子邮件，但通常在客户仍在网站上购物时应用，推荐内容可以简单如“购买此商品的人还购买了…”，也可以复杂到分析客户的人口统计信息后，从可能性数据集市中找到最可能感兴趣的产品范围。
• 客户识别的方法和特点 ：实现网站内容个性化和推荐的关键是识别客户。常用的识别方法有两种：登录和使用 Cookie。自我认证（即要求客户登录）是最可靠和准确的方法，尽管这对客户来说可能不太方便，但能确保准确识别。Cookie 是存储在客户计算机上的小文件，用于存储唯一的网站访问者 ID，下次访问时可识别客户。这种方法对客户更方便，但可靠性不如自我认证，因为有些人可能会删除或禁用 Cookie，或者使用公共计算机，导致识别失败。Cookie 本身不能直接识别客户，只是一种客户端存储信息的机制，仍需要从客户那里获取某种形式的标识并存储为 Cookie。

3. 客户忠诚度计划

• 忠诚度计划的定义和目的 ：在许多组织，特别是商业组织中，客户忠诚度计划是重要的 CRM 活动。它是一种根据客户对业务的贡献给予奖励的计划，贡献通常以忠诚度得分来衡量，一般基于客户产生的收入或利润计算。该计划的主要目的是鼓励客户持续与企业合作，最终增加公司的收入或利润。忠诚度计划可以应用于所有客户，也可以仅针对忠诚度得分排名前 n 的客户。
• 忠诚度计划的示例和实施方式 ：以常旅客计划为例，客户通过乘坐航空公司航班或使用其合作伙伴的服务积累飞行里程，然后可以用里程预订航班。常旅客计划还可以设置不同的等级，里程越多的客户等级越高，可享受额外的福利，如机场贵宾休息室和优先登机等。计算出的忠诚度得分可以作为客户维度的一个属性存储，便于在活动细分中使用，向客户发送消息以及进行分析。在某些忠诚度计划实施中，得分会转换为等级（或类别），例如 0.4 至 0.6 为 C 级，0.6 至 0.8 为 B 级，0.8 至 1.0 为 A 级。不同等级决定了客户获得的奖励和福利，以及沟通计划。
• 忠诚度计划的评估和管理 ：客户忠诚度计划需要定期进行报告和分析，如客户流失分析和收入分析，以衡量计划的成功与否。客户流失分析主要分析每个周期（周、月等）新增和流失的客户数量，收入分析则比较每个客户等级或类别相对于对照组产生的额外收入。对照组是指未从忠诚度计划中获得任何奖励的客户。例如，假设有 100,000 名客户参与计划，可以将前 25,000 名设为 A 级，接下来的 25,000 名设为 B 级，再接下来的 25,000 名设为 C 级，最后 25,000 名设为对照组。A、B、C 级客户可获得不同程度的奖励，对照组则无奖励。几个月后比较他们的购买情况，理论上 A、B、C 级客户应比对照组产生更多的收入。此外，需要定期将新客户纳入计划，并定期更新所有客户的忠诚度得分，同时确保忠诚度计划的权限信息（包括加入、退出和取消订阅）保持最新，排除那些不想收到相关通知的客户。

4. 客户数据集成（CDI）

• CDI 的概念和背景 ：在许多组织中，客户数据分散在不同的系统或应用程序中。例如，在零售银行中，信用卡部门、储蓄账户部门或贷款管理部门可能使用不同的系统，人寿保险和抵押贷款系统也可能不同，客户服务或呼叫中心可能使用另一个系统。因此，客户数据分散在多个系统中。CDI 是一个持续的过程，包括检索、清理、存储、更新和分发客户数据，涵盖客户姓名、地址、出生日期、电话号码、电子邮件地址、职业、沟通偏好、兴趣和订阅等信息。
• CDI 的五个关键流程 ：
  • 检索 ：从源系统中提取客户数据。
  • 清理 ：纠正错误数据并删除重复记录。
  • 存储 ：将客户数据存入中央客户数据存储。
  • 更新 ：根据源系统的新值修改中央存储中的客户数据。
  • 分发 ：发布客户数据，以便其他系统可以使用。
• CDI 的好处和架构实现 ：CDI 使企业能够拥有更清洁、单一、可靠的客户数据版本，供企业内的应用程序使用，从而带来诸多商业利益，如提高客户满意度、更好的业务分析和降低使用客户数据的流程复杂性。CDI 采用面向服务的架构实现，客户数据存储在中央客户数据存储中，周围构建了相关服务。所有应用程序必须通过服务来存储和获取数据，而不能直接访问客户数据存储。
• CDI 的相关组件和数据模型 ：元数据库包含数据定义、数据结构元数据和数据集成规则。数据定义解释了客户数据存储中每个客户属性的含义，数据结构描述了数据库的结构，包括列的数据类型、长度、排序规则、约束条件以及是否为主键或外键等，还包含数据层次结构。数据集成规则包含数据映射和转换，例如将源系统 A 中的客户组代码 X 映射到客户数据存储中的客户组代码 Y。客户数据存储采用规范化关系模型，在检索、创建或更新单个客户记录或部分记录时，该模型比维度模型具有更好的性能。在某些情况下，需要使用审计表存储客户属性的历史值，以便解释旧交易。

5. 非结构化数据的处理

• 结构化数据和非结构化数据的分类 ：数据通常可分为两大类。第一类是结构化数据，主要包括数字、字符和日期，如 32、“John Smith”和 05/21/2008 等，通常存储在数据库中，可按行和列进行排序和查询。第二类是非结构化数据，包括各种多媒体形式，如图像、视频、网页、演示文稿、电话通话、电子邮件、文档和音乐等，通常存储在文件服务器、数据库服务器、FTP 服务器、电子邮件服务器、内容管理系统（CMS）和文档管理系统（DMS）中。非结构化数据的数量远大于结构化数据，但在过去的数据仓库应用中，大部分非结构化数据未得到充分利用。
• 传统的非结构化数据存储方法 ：传统上，非结构化数据以文件形式存储在文件系统中，其属性和链接存储在数据仓库中。例如，假设有 100 万份各种格式的文档，包括 Word 文档、PowerPoint 演示文稿、PDF、电子邮件、文本文档、扫描发票、签署的合同和采购订单等。每个文档都有各种属性，如文档名称、主题、摘要、类型、版本、编号、分类、创建日期、最后编辑/修改日期、最后打印日期、文件大小、字符数、文档中的单词、句子和页面、作者姓名和公司、安全设置、使用的字体以及相关文档的名称和路径等。可以将这些属性存储在数据仓库的关系表中，并在同一表的列中存储文件的路径（或网页的 URL），以便应用程序访问文件。也可以将这些属性和文件/对象的链接以维度格式存储，用于分析目的，或者将文档作为二进制对象或大字符对象存储在数据库中。同样的方法适用于存储其他类型的非结构化数据，如视频、音频、电子邮件和图像等，各种非结构化数据都有其特定属性，可进行分类和系统存储。CMS 和 DMS 也常用于存储和管理非结构化数据。
• 新兴的非结构化数据处理方法 - 文本分析 ：一种新的处理非结构化数据的方法是通过文本分析，将非结构化文档转换为结构化、可分析的数据。首先将文档转换为文本格式，可能需要使用光学字符识别（OCR）技术，如处理扫描发票或采购订单。然后将文本文件输入文本分析软件，解析文本并提取单词和短语。分析结果是一个带有关联分数的单词和短语列表，关联分数反映了短语之间的关系，分数越高，关系越密切。关联分数可用于对相关实体进行分组，找出实体之间的关系。在文本分析应用中，一些不太有意义的介词（如“an”“on”“the”等）的权重会远低于更有意义的单词（如“downtime”“revenue”“Boston”等），过去时态会转换为现在时态，同义词也会进行统一转换。
• 文本分析的行业特定应用和结果应用 ：文本分析应用可以针对特定行业进行开发，理解行业背景。例如，招聘行业的文本分析应用可以识别简历中的技能、职位、软件、城市和公司名称等信息，而制药行业的应用可以识别药品专利文件中的症状、研究、诊断、化学成分、治疗方法等短语。选择文本分析应用时，需要确保其具有适合所在行业的“词典”。分析结果可以存储在数据仓库中，用于进一步分析，例如询问“软件 X 的前五大城市是哪些？”“想要成为角色 C 的优秀候选人需要掌握哪些软件？”“哪些公司拥有最多的角色 A？”等问题。
• 非结构化数据处理的其他应用和注意事项 ：除了文档处理，文本分析方法也适用于其他类型的非结构化数据，如通过数字图像处理或音频分析处理图像或音频。语音音频文件可以根据语调、节奏和语音强度进行解析和分类，语音识别软件可以将音频文件转换为文本文件，然后进行文本分析。电子邮件分析可用于垃圾邮件过滤和客户服务中心的自动分类和路由。扫描文档应用（如发票处理）可以将结构化数据提取出来，存储在数据库中，用于 ERP 系统的发票匹配和支付流程，以及数据仓库的分析。非结构化数据转换的元数据也很重要，所有相关属性（如主题/标题、日期、作者等）应作为元数据存储在数据仓库中，并通过搜索功能供客户端应用程序检索。因此，需要确保元数据的准确性和及时性，每次添加或更改非结构化数据时，应自动更新元数据。

综上所述，数据仓库在客户关系管理、客户数据集成和非结构化数据处理等方面具有重要作用。通过合理利用数据仓库和相关技术，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化服务，提高客户忠诚度，同时充分挖掘非结构化数据中的价值，为企业的发展提供有力支持。在未来的发展中，随着技术的不断进步和数据量的持续增长，数据仓库的应用前景将更加广阔。

数据仓库在客户关系管理及其他领域的应用

6. 数据仓库在搜索方面的作用

搜索作为一种用户界面，在数据仓库领域发挥着重要作用，它能够帮助用户在数据仓库中高效地查找信息并将其呈现出来。结合前面提到的客户数据集成（CDI）和非结构化数据处理，搜索功能为用户提供了一个统一的入口来获取所需数据。

在 CDI 的背景下，由于客户数据被整合到一个中央存储中，搜索可以帮助用户快速定位到特定客户的信息。例如，销售人员可以通过搜索客户姓名、ID 或其他关键属性，迅速获取该客户的详细资料，包括历史购买记录、沟通偏好等，从而更好地为客户提供服务。

对于非结构化数据，搜索功能更是不可或缺。如前文所述，非结构化数据数量庞大且种类繁多，传统的浏览方式难以满足快速获取信息的需求。通过对非结构化数据进行文本分析并提取关键信息存储在数据仓库后，搜索可以基于这些结构化的信息进行高效查询。例如，在一个包含大量文档的企业数据仓库中，用户可以通过搜索关键词，快速找到包含相关内容的文档，而无需逐个浏览文档。

7. 各应用之间的关联与协同

数据仓库在客户关系管理、CDI、非结构化数据处理和搜索等方面的应用并非孤立存在，而是相互关联、协同工作的，形成一个有机的整体，为企业提供全面的数据支持。

• 客户关系管理与 CDI 的协同 ：客户关系管理依赖于准确、完整的客户数据，而 CDI 正是提供这种高质量数据的关键。通过 CDI 对分散在各个系统中的客户数据进行整合和清理，客户关系管理系统能够获取到单一、可靠的客户视图，从而更好地进行客户分析、个性化服务和忠诚度计划的实施。例如，在进行客户细分时，基于 CDI 整合的数据可以更准确地根据客户的特征和行为进行分类，为不同细分群体提供更有针对性的营销活动和服务。
• 客户关系管理与非结构化数据处理的协同 ：非结构化数据中蕴含着丰富的客户信息，如客户的反馈、评论、社交媒体帖子等。通过对这些非结构化数据进行处理和分析，客户关系管理系统可以更深入地了解客户的需求、偏好和情绪。例如，通过分析客户在社交媒体上的评论，可以及时发现客户的不满并采取相应的措施进行改进，同时也可以挖掘客户潜在的需求，为产品和服务的优化提供依据。
• CDI 与非结构化数据处理的协同 ：CDI 主要关注客户数据的整合和管理，而非结构化数据处理则侧重于从各种非结构化数据中提取有价值的信息。两者可以相互补充，共同为企业提供更全面的数据支持。例如，在 CDI 过程中，可能会涉及到对客户文档（如合同、发票等）的处理，这些文档属于非结构化数据。通过非结构化数据处理技术，可以将这些文档中的关键信息提取出来，纳入 CDI 的数据整合过程中，进一步完善客户数据。

8. 实施步骤和注意事项

在实际应用中，要实现数据仓库在上述各个方面的有效应用，需要遵循一定的实施步骤，并注意相关的事项。

实施步骤 ：
1. 规划阶段 ：明确企业的业务目标和需求，确定数据仓库的应用范围和功能。例如，如果企业的重点是提高客户满意度，那么可以将客户关系管理和 CDI 作为优先实施的方向。
2. 数据收集与整合 ：根据规划阶段确定的需求，收集相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。对于结构化数据，要进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性；对于非结构化数据，要采用合适的存储和处理方法。
3. 系统搭建 ：选择合适的技术平台和工具，搭建数据仓库系统。在这个过程中，要考虑系统的性能、可扩展性和安全性等因素。
4. 数据分析与应用开发 ：运用数据分析技术，对存储在数据仓库中的数据进行分析，开发相关的应用程序，如个性化推荐系统、客户流失预警系统等。
5. 测试与优化 ：对开发好的系统和应用进行测试，确保其功能正常、性能稳定。根据测试结果进行优化，不断提高系统的性能和用户体验。
6. 上线与维护 ：将优化后的系统正式上线运行，并进行日常的维护和管理。定期对数据进行更新和备份，确保数据的安全性和完整性。

注意事项 ：
- 数据质量 ：数据质量是数据仓库应用的基础，要确保收集到的数据准确、完整、一致。在数据收集和整合过程中，要建立严格的数据质量控制机制，对数据进行审核和验证。
- 隐私保护 ：在处理客户数据时，要严格遵守相关的法律法规，保护客户的隐私。对敏感数据要进行加密处理，限制访问权限，确保数据的安全性。
- 技术选型 ：选择合适的技术平台和工具是数据仓库成功实施的关键。要根据企业的实际需求和技术实力，选择具有良好性能、可扩展性和兼容性的技术方案。
- 人员培训 ：数据仓库的应用需要专业的技术人员和业务人员共同参与。要对相关人员进行培训，提高他们的技术水平和业务能力，确保系统的正常运行和有效应用。

9. 案例分析

为了更好地理解数据仓库在实际应用中的效果，下面通过一个具体的案例进行分析。

某大型零售企业在实施数据仓库项目之前，面临着客户数据分散、营销效果不佳、客户忠诚度不高等问题。通过引入数据仓库技术，该企业采取了以下措施：

• 客户数据集成 ：利用 CDI 技术，将分散在各个业务系统中的客户数据进行整合，建立了一个中央客户数据存储。通过对客户数据的清洗和转换，提高了数据的质量，为后续的分析和应用提供了可靠的基础。
• 个性化服务 ：基于整合后的客户数据，运用数据分析和挖掘技术，对客户进行细分，为不同细分群体提供个性化的营销活动和服务。例如，针对高价值客户，提供专属的优惠和服务；针对潜在客户，进行精准的营销推广。
• 非结构化数据处理 ：对客户在社交媒体、在线评论等渠道产生的非结构化数据进行分析，了解客户的需求和反馈。通过及时回复客户的评论和解决客户的问题，提高了客户满意度和忠诚度。

通过以上措施的实施，该企业取得了显著的成效：营销活动的响应率提高了 30%，客户流失率降低了 20%，客户忠诚度得到了明显提升。同时，通过对非结构化数据的分析，企业还发现了一些潜在的市场机会，为业务的拓展提供了有力支持。

10. 总结与展望

数据仓库在客户关系管理、客户数据集成、非结构化数据处理和搜索等方面的应用，为企业提供了强大的数据支持，帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，提升企业的竞争力。

在未来，随着技术的不断发展和数据量的持续增长，数据仓库的应用将面临新的挑战和机遇。例如，人工智能和机器学习技术的应用将进一步提升数据分析的效率和准确性；区块链技术的引入将增强数据的安全性和可信度。企业需要不断关注技术的发展趋势，积极探索新的应用模式，充分发挥数据仓库的价值，为企业的发展创造更大的效益。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了数据仓库应用的整体流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据整合]
    B --> C[数据分析]
    C --> D[应用开发]
    D --> E[系统上线]
    E --> F[系统维护]
    G[结构化数据] --> A
    H[非结构化数据] --> A
    I[客户关系管理] --> D
    J[CDI] --> D
    K[非结构化数据处理] --> D
    L[搜索] --> D

通过以上的介绍和分析，我们可以看到数据仓库在企业的数字化转型中扮演着至关重要的角色。企业应充分认识到数据仓库的价值，积极推进数据仓库项目的实施，以适应市场的变化和竞争的挑战。