关于CRM中数据集中方案的研究

    1 引言

    本文分析的数据集中方案，已经在实际的CRM系统中实施。该设计不但完成了对业务数据对象的统一整理，并可根据不同数据应用要求整理出不同数据集市，良好的满足了CRM系统对于业务数据的要求。

    2 CRM在国内外研究现状

    客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM) ，最早发展客户关系管理的国家是美国，在1980年初便有所谓的“接触管理”(Contact Management)，即专门收集客户与公司联系的所有信息；1985年，巴巴拉·本德·杰克逊提出了关系营销的概念，使人们对市场营销理论的研究又迈上了一个新的台阶；到1990年则演变成包括电话服务中心支持资料分析的客户关怀(Customer care)。

    1999年，Gartner Group Inc(高德纳)公司提出了CRM的概念，定义为：“CRM是通过围绕客户细分方式组织企业，培养以客户为中心的经营行为、实施以客户为中心的业务流程以提高企业的获利能力、收入，以及客户满意度的一项商业策略”。Gartner Group明确指出了CRM并非某种单纯的IT技术，而是企业的一种商业策略，注重企业盈利能力和客户满意度。

    关于CRM的定义，不同的研究机构有着不同的表述：

    (1)理论上讲，借助CRM，每个客户和企业间的互动都可记载下来，通过建立供销售、营销和管理人员分析的客户偏好数据库，企业可以给客户提供最周到细致的服务，而且，这个数据库还可用来分析规划、降低成本、提高生产效率。

    (2)从解决方案的角度考察，客户关系管理(CRM)是将市场营销的科学管理理念通过信息技术的手段集成在软件上面，集合了当今最新的信息技术，它们包括Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等。

    (3)若从应用范畴来看，大致可分为通路型、操作型和分析型等三大类CRM系统。

    通路型CRM(Channel CRM)：通路型CRM整合企业与客户互动的渠道，如Call Center(客服中心)、入口网站、电子邮件、自动语音系统等，其目的是提升企业与客户的沟通能力，强化服务质量与时效性。

    操作型CRM(Operational CRM)：操作型CRM主要是通过业务流程的制定与管理，借助IT技术，让企业在进行销售、营销和服务时，能以最佳方法取得最佳效果。例如：销售自动化(Sales Force Automation)、营销自动化(Marketing Automation)与客户服务(CustomeScrvices)等应用系统，皆是属于操作型CRM的范围。

    分析型CRM(Analytical CRM)：分析型CRM从ERP、SCM等系统，以及操作型CRM、通路型CRM等不同渠道收集各种与客户接触的资料，经过汇总、整理等数据处理，通过线上分析(OLAP)、Data Mining等商业智能(BI)的技术，帮助企业全面了解客户的分类、行为、满意度、需求等信息，以得出具有商业价值的分析资料。

    下图可以代表当前人们对CRM的主流认识：

图1 CRM体系架构图

    3 CRM的数据集中设计

    为完成业务系统数据集中管理和规划，统一规划系统内的数据交互和整个业务系统内流程数据的使用分析，理顺各系统定位。清理各生产操作系统数据和接门，减轻操作系统负荷。通过运用领先的客户数据管理和挖掘理念，充分利用业务的现有客户资料从现有的产品和客户群中增加收入并发掘新客户。利用对客户的深刻了解，进行更有针对性的营销和服务，增加客户的忠诚度。不断积累出对客户的洞察力，用于新业务新产品的开发设计，增强业务市场部的运营和执行能力设计如下数据同步方案。

图2 数据集中应用整体框架

    3.1 数据集中的整体框架设计

    CRM系统的数据集中范嗣涌盖寿险，产险，电销，客户，人管，续收，配送，外部系统。各系统内都根据本系统业务特点需要构建有系统内部定义的数据实体信息，为了将这些数据口径并不统一的数据进行集中，首先是将各业务数据库中有意义的数据同步抽取到集中数据平台中，在集中数据平台我们设计一套通用的数据模型，对各个业务系统的数据进行整合，过滤。形成一个完整而又独立的数据仓库，再根据不同数据应用的需要，在数据集中平台构建对应的不用的应用的数据集市，至此完成CRM对业务数据采集的需要。

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