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息和交易细节等数据的记录上,对这些数据的利用主要是做一些简单的查询和统计。这样,在这些CRM信息组织中,信息资源实际只完成了“从数据到信息”的转化,它还必须经过大量的人工实时处理才能被提供为决策参考。在当今数据量极度增长的背景下,这样的CRM系统实际上是无法在适当的时候向适当的人提供适当的决策参考的。“从信息到知识”这一信息组织流程的缺失或不足,直接影响了企..

企业的CRM管理系统战略
到知识的转化,就是在促使CRM战略发展和相关的商务智能的实施。很多企业耗费巨资投资于CRM却没有得到他们所需要的或想要得到的东西,就是因为他们不能够确切地知道,在数据、信息、知识中间,他们到底需要什么,也不清楚数据、信息、知识到底能做什么或不能做什么。这样,弄清楚在一个综合的CRM战略中各种信息资源的根本区别就非常重要了。1.1 数据CRM的数据涉及企业运作..

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商务智能与CRM关系解读

作者:佚名  来源:转载
3.1 商务智能的内涵

一般我们可以认为商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化、半结构化和非结构化的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改普商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力闭。

商业智能逐步形成了其完整的技术体系,主要由数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。商务智能中信息组织的过程是这样的:从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据,对数据进行清理以保证数据的正确性,经提取、转换后将数据加载人数据仓库(这时数据变为信息),然后通过联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的行业知识,对信息进行处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现于用户面前,转变为决策。

商务智能帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断。也就是说,怎样把各种数据及时地转化为企业管理者感兴趣的信息(或者知识),然后根据这些信息来采用明智的行动。

3.2 在CRM中与引入商务智能的必要性

如何利用数据增进对客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)情况的了解,实施以客户为中心的战略,从而创造出能使企业收入、利润和客户满意度都达到最优的理想结果的商务战略,这是CRM的核心,也是CRM实施中的难点。而商务智能正可以利用恰当的工具,如数据挖掘、决策支持和分析工具等去收集和分析与客户行为有关的信息,并进行客户相关数据分析以及营销、销售和服务的部门级辅助决策支持,并能为高层领导提供企业全局的辅助决策支持,实现了运营与分析的闭环互动。所以,在CRM战略中引入商务智能的概念,并在实施中加以正确应用,就成为CRM战略取得成功的不可或缺的一环。

3.3 在CRM中引入商务智能后的信息组织流

3.3.1 数据的收集。CRM的基本数据按其来源可以分为三类:客户数据、外部数据和内部数据。其中,客户数据是CRM的核心,这些数据可以通过CRM运营系统来收集,CRM运营系统通过多种渠道与客户互动,通过市场营销、销售和服务等业务流程的管理,能够将客户的各种背景信息、偏好、行为习惯、交易数据、信用状况等信息收集并整合在一起;内部数据是指企业内部产生的数据,包括产品、财务及订单等多方面数据,这就要求CRM还要与ERP、SCM及财务等系统间实现信息共享,以获取全面的内部数据;外部数据则主要指在企业以外产生但与企业业务相关的各种数据,如反映市场、竞争企业情况的数据,它是经营决策时评估企业环境的依据。数据是分析的基础,对数据的收集一定要做到全面、及时、准确。

3.3.2 数据的存储、组织与管理(数据仓库与元数据管理)。由于收集来的数据来自于不同部门、不同时期,各种数据又被存放在分散的异构环境中,不易于查询访间,而且还有大量的历史数据处于脱机状态,形同虚设,使用传统的数据库技术对数据进行存储、组织和管理,已远远不能满足CRM分析的需要。而在CRM中引入商务智能,建立数据仓库,就可以整理和归并各种形式的数据,建立一个专门为分析统计、数据挖掘和决策支持应用服务的数据中心。CRM数据仓库通过商务智能提供的ET以Extract Transform Load,数据析取、转换和载入)平台,完成对数据的抽取、清洗、整合和装载工作(这同时也是数据向信息转变的过程)。在这个过程中,收集来的各种面向应用的数据重新按照面向分析的方式进行组织,从而建立了一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。通过元数据管理,使数据仓库中的信息形成完整、一致、层次分明的语义体系,为面向语用的、实时的知识发现莫定基础。数据仓库与元数据管理是CRM分析的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的信息源。

3.3.3 使用各种分析工具。在数据仓库与元数据管理建立后,就可以利用各种分析工具对数据进行分析以获得实施客户战略所需的信息和知识。现在使用的分析工具主要有联机分析处理和数据挖掘工具等。联机分析处理是对多维数据进行分析的技术,提供从多视角分析途径获取用户所需的辅助决策的分析数据;数据挖掘技术是从信息中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息技术,它能从大量的信息中发现隐藏于其后的规律或信息间的关系。另外,神经元网络、数学编程、高级解释和可视化工具等高级分析技术虽然在其它领域还缺乏根基,但它们在CRM数据分析中的应用已经趋于成熟。这些工具通常采用机器自动识别的方式,不需要更多的人工干预,这些工具的使用,使得从数据、信息到知识的飞跃成为可能。

3.3.4 知识的获取和利用。数据仓库生成的各种报表,可以让企业了解CRM运营的基本情况。在此基础上,借助元数据管理,运用各种分析工具从数据仓库中分析和提取相关规律、模型和趋势。企业还可以获取更深层次的知识:首先是分析型知识,它聚集于理解客户,分析CRM中客户事件发生的原因;然后是预测型知识,侧重于将会发生什么。这些信息和知识转化为企业的战略规划、科学决策和各业务流程的辅助支持,主要体现在以下几个方面:将有价值的分析信息(如深度销售预测和趋势、集道信息、呼叫解决和最新的市场活动数据)及时地发布到桌面上,同时大大降低了实现成本;提供先进的预测跟踪和趋势分析,进行细节追溯(简单的向下钻取操作);提供关于整个CRM的动态分析等等。应用了这些知识的CRM可以提高在所有渠道上同客户交互的有效性和针对性,从而把适合的产品和服务,通过适合的渠道,在适当的时候,提供给合适的客户,从而实现企业利润的最大化。

商务智能在知识的获取和利用上还有一个很大的优势就是提供了多姿多彩的用户界面,特别是可视化技术的应用,使得分析生成的知识可以转化为专门化的视图、报告和图表提供给决策者,尽快从营销现场的数据变化中形成栩栩如生的动态趋势图表乃至音像报警信号,从而使技术和非技术人员都能够看出公司数据的分组、关系和趋势,从而更快地做出决策。CRM与商务智能的结合,能够使企业CRM战略中“从数据、信息到知识”的信息资源组织的流程趋于完整,从而弥补许多现行CRM方案中“从信息到知识”这缺失或不足的一环。对实施了CRM的企业来说,CRM分析使“发生了什么”、“你希望将来发生什么”和“如果作一个敏感的变动将会发生什么”之间的循环趋于完整,这种知识使公司的CRM系统能够取得预期效果。

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