客戶智能：CRM的內(nèi)核.doc

客戶智能：CRM的內(nèi)核0.引言客戶關(guān)系管理(crm)是適應(yīng)企業(yè)“以產(chǎn)品為中心”到“以客戶為中心”的經(jīng)營(yíng)模式的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移而迅猛發(fā)展起來的新的管理理念，它把追求客戶滿意和客戶忠誠(chéng)作為最終目標(biāo)。近年來，越來越多的國(guó)內(nèi)外企業(yè)和軟件開發(fā)商把CRM作為研究熱點(diǎn)。CRM是集成了后臺(tái)應(yīng)用的前臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)，是在以客戶為中心的銷售、營(yíng)銷、服務(wù)和支持應(yīng)用的增強(qiáng)、自動(dòng)化的基礎(chǔ)上，提高客戶滿意度和忠實(shí)度，從而給企業(yè)帶來長(zhǎng)久利益的一種應(yīng)用和理念。許多企業(yè)在實(shí)施CRM時(shí)，正是違背了這條原則，致使CRM不成功的案例屢見不鮮?，F(xiàn)有的關(guān)于CRM的文章絕大多數(shù)探討建立的系統(tǒng)和流程對(duì)高質(zhì)量的CRM會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響，卻很少關(guān)心實(shí)施CRM第一步要做的工作：知道誰是你的客戶，以及影響他們行為的因素?，F(xiàn)階段企業(yè)能做到的，是了解(know about)自己的客戶，而不是理解(understand)客戶本身。KPMG報(bào)告指出：70%的UK公司承認(rèn)很難發(fā)現(xiàn)誰是他們的客戶，他們買些什么。諸如此類的與CRM有價(jià)值的信息，在通常的報(bào)表和分析中是難以被發(fā)現(xiàn)的。Jim Berkowitz認(rèn)為CRM必須具備兩個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)：一個(gè)是合理的組織結(jié)構(gòu)(Organization)，另一個(gè)是合理的信息結(jié)構(gòu)(Information)。如果企業(yè)實(shí)施CRM的動(dòng)機(jī)是建立在各部門各自的利益之上而不是適應(yīng)面向客戶為中心的商業(yè)哲理、文化和戰(zhàn)略，那么CRM就缺少了合理的組織結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。這種合理的組織結(jié)構(gòu)是將一個(gè)共享的、更加整合的工作流和信息流代替原先集中的部門流程。這樣，企業(yè)變成一個(gè)統(tǒng)一的組織，來預(yù)測(cè)客戶需求，管理客戶價(jià)值，簡(jiǎn)化企業(yè)運(yùn)作流程。本文的出發(fā)點(diǎn)放在第二點(diǎn)，即如何創(chuàng)建一個(gè)適于CRM的、合理的信息結(jié)構(gòu)。1.客戶智能：CRM與商業(yè)智能共同的焦點(diǎn)引言中提到的實(shí)施CRM第一步要做的工作，其實(shí)就是客戶智能實(shí)現(xiàn)功能的一部分。概括起來講，客戶智能是CRM的商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)。正確理解客戶智能這個(gè)概念，先關(guān)心一下商業(yè)智能(business intelligence，簡(jiǎn)稱BI)。1.1.商業(yè)智能商業(yè)智能是90年代末首先在國(guó)外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語(yǔ)。代表為提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。到目前為止，關(guān)于商業(yè)智能還沒有一個(gè)準(zhǔn)確的定義。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到整個(gè)企業(yè)，不僅為其提供信息獲取能力，而且通過對(duì)信息的開發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。我們可以把它看作是繼決策支持系統(tǒng)DSS、領(lǐng)導(dǎo)執(zhí)行系統(tǒng)EIS后發(fā)展起來的又一個(gè)決策支持領(lǐng)域。商業(yè)智能與DSS，EIS相比，存在以下兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：一是用戶不再僅僅局限于企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)和決策、分析人員，而是擴(kuò)展到企業(yè)組織內(nèi)外的各類人員。CRM是整合了后臺(tái)應(yīng)用的前臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)，就像Jim Berkowitz提到的組織結(jié)構(gòu)一樣，需要組織的全員參與，而不僅局限于個(gè)別部門領(lǐng)導(dǎo)；二、具有DSS，EIS所不具備的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力。這些能力的實(shí)現(xiàn)，實(shí)質(zhì)上是因?yàn)樯虡I(yè)智能融合了當(dāng)代先進(jìn)的信息處理新技術(shù)，如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等。1.1.1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制訂過程。把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)作為CRM的數(shù)據(jù)存貯，主要出于兩個(gè)目的：一、客戶數(shù)據(jù)分布在企業(yè)的各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中，如ERP，HR系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以借助企業(yè)集成環(huán)境，有些專家把這種企業(yè)集成環(huán)境稱為擴(kuò)展的企業(yè)應(yīng)用(extended enterpriseApplication，EEA)環(huán)境，從這些應(yīng)用系統(tǒng)中抽取、清洗、轉(zhuǎn)換，使之符合基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析與決策工具的數(shù)據(jù)要求；二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織是面向主題的，被認(rèn)為是新一代的決策支持工具，并且由于良好的數(shù)據(jù)環(huán)境，可以直接用于決策分析。SAS、CA、NCR及國(guó)內(nèi)的中圣的CRM方案均采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。作者本人把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用在CRM的形式稱為CCDW(customer-centric datawarehouse，客戶信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))。數(shù)據(jù)集市(data mart)是按照某一特定部門的決策支持需求而組織起來的、針對(duì)一組主題的小型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。由于創(chuàng)建企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存在許多困難，許多CRM方案采用數(shù)據(jù)集市的變通辦法。從數(shù)據(jù)集市可以升級(jí)到企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。1.1.2.OLAPCRM從CCDW中發(fā)現(xiàn)有用的信息有兩種不同的方式，方式之一是較低層次上的由用戶制導(dǎo)的被動(dòng)方式，這種方式多指OLAP分析。1993年，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd針對(duì)OLTP查詢分析效率低、不能滿足多角度分析決策的需求，提出了OLAP的概念。OLAP分析屬于驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)型發(fā)現(xiàn)。其策略是：用戶首先提出自己的假設(shè)，然后利用OLAP工具檢索查詢以驗(yàn)證或否定假設(shè)。在CCDW的數(shù)據(jù)環(huán)境下，OLAP提供上鉆、下鉆、切片、旋轉(zhuǎn)等在線分析機(jī)制。完成的功能包括多角度實(shí)時(shí)查詢、簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，并輔之于各種圖形展示分析結(jié)果。1.1.3.數(shù)據(jù)挖掘CRM從CCDW中發(fā)現(xiàn)信息的另一種方式就是數(shù)據(jù)挖掘，是高層次上的主動(dòng)式自動(dòng)發(fā)現(xiàn)方法，被稱為發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)型數(shù)據(jù)挖掘。W.J.Frawley, G.Piatetsky給出的定義是：數(shù)據(jù)挖掘，就是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)表示為概念(concepts)，規(guī)則(rules)，規(guī)律(regulations)，模式(patterns)等形式。數(shù)據(jù)挖掘是實(shí)現(xiàn)從客戶數(shù)據(jù)、信息到客戶知識(shí)轉(zhuǎn)變的有力的工具。目前，許多公司的CRM方案中聲稱的數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是OLAP分析，并沒有實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)挖掘。因此，客戶知識(shí)一詞也僅留于表面。1.2.客戶智能是對(duì)客戶知識(shí)的生成、分發(fā)、使用知識(shí)管理是目前熱門的研究領(lǐng)域，但客戶知識(shí)是較難獲得和利用的。因?yàn)橹R(shí)管理的對(duì)象是人，因此需要收集的數(shù)據(jù)不僅僅包括交易(transaction)數(shù)據(jù)，而且包括消費(fèi)行為(human)數(shù)據(jù)。這樣獲得的知識(shí)才能全面反映客戶本身。而消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的收集與分析、挖掘是大多數(shù)實(shí)現(xiàn)CRM的企業(yè)所忽略的。1.2.1.客戶知識(shí)的生成(generation)在已經(jīng)建好的CCDW的基礎(chǔ)之上，使用商業(yè)智能提供的OLAP分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具或兩種工具的組合，發(fā)現(xiàn)存在于客戶數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)則、概念、規(guī)律的整個(gè)過程，叫客戶知識(shí)的發(fā)現(xiàn)。相比較而言，數(shù)據(jù)挖掘工具的使用難度較大，包括確定任務(wù)、選擇合適的挖掘工具(數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘算法、結(jié)果解釋等)，以及明確哪部分任務(wù)必須有營(yíng)銷專家參與，哪部分可以自動(dòng)執(zhí)行。Emma Chablo認(rèn)為營(yíng)銷是提供真正客戶知識(shí)的CRM組成部分，并提出營(yíng)銷數(shù)據(jù)智能(marketing data intelligence)的概念。Neural Innovation的觀點(diǎn)是：客戶智能系統(tǒng)是商業(yè)智能應(yīng)用在營(yíng)銷功能上的特定應(yīng)用?？梢哉J(rèn)為，營(yíng)銷是客戶知識(shí)的重要發(fā)源地。CRM是一個(gè)閉合循環(huán)的整體，單從客戶知識(shí)在CRM各組成部分的流向來看，正確、快捷、科學(xué)的營(yíng)銷決策是高質(zhì)量CRM的基礎(chǔ)。1.2.2.客戶知識(shí)的分發(fā)(distribution)客戶知識(shí)必須到達(dá)組織內(nèi)每一個(gè)需要客戶知識(shí)的部分。將客戶知識(shí)存貯于動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，借助CRM的系統(tǒng)平臺(tái)，將客戶知識(shí)分發(fā)到需要的終端。不僅如何分發(fā)知識(shí)，還有一個(gè)知識(shí)分發(fā)質(zhì)量(quality)和多少(how much)的問題。國(guó)外某公司利用一種軟件過濾使用者需要和獲得知識(shí)。更理想的做法是，在組織內(nèi)部建立客戶知識(shí)分發(fā)的協(xié)議(protocols)與標(biāo)準(zhǔn)(norms)，將特定類型的信息和知識(shí)與特定的使用人員聯(lián)系起來，提高知識(shí)的使用效率。1.2.3.客戶知識(shí)的使用(using it)將信息和知識(shí)投入使用是CRM的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。許多CRM和數(shù)據(jù)挖掘沒有成功，很大程度上在于產(chǎn)生的與客戶有關(guān)的信息和知識(shí)不能投入使用。CRM通過營(yíng)銷、銷售、客戶服務(wù)和支持與客戶打交道，客戶知識(shí)通過它們的使用與集成，作用于客戶。這些工作不單是一個(gè)合理的信息結(jié)構(gòu)所能完成的，需要與之整合的工作流程做支撐，即引言中講到的合理的組織結(jié)構(gòu)。下文提到的“商業(yè)活動(dòng)管理”就具有客戶知識(shí)的分發(fā)、使用功能。綜合以上，一個(gè)完全的客戶智能方案包括以下內(nèi)容： 可從組織內(nèi)部的系統(tǒng)中獲得需要的客戶數(shù)據(jù)(參照后面提到的EIP)； 客戶數(shù)據(jù)的清洗、ETL(抽取、轉(zhuǎn)化、存貯)； 數(shù)據(jù)總結(jié)和詳細(xì)報(bào)表； 通過OLAP分析，獲得有價(jià)值的客戶信息； 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具發(fā)現(xiàn)客戶知識(shí)的能力，譬如，從歷史交易中尋找關(guān)系和異常的能力、對(duì)未來活動(dòng)建立預(yù)測(cè)模型的能力等； 客戶知識(shí)的分發(fā)； 客戶知識(shí)的使用。2. 以客戶智能為內(nèi)核的CRM框架總體上來講，對(duì)CRM的探討，應(yīng)用超前于理論研究。目前CRM尚無統(tǒng)一的定義和系統(tǒng)框架，能夠?qū)崿F(xiàn)客戶智能的CRM實(shí)現(xiàn)更是少之又少。目前這方面實(shí)現(xiàn)的較好的有NCR、CA、SAS的CRM方案，但并非所有這些方案均實(shí)現(xiàn)了真正意義上的數(shù)據(jù)挖掘而不僅僅是基于客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的OLAP分析。國(guó)內(nèi)能夠真正實(shí)現(xiàn)客戶智能的CRM方案尚為空白。作者認(rèn)為一個(gè)CRM系統(tǒng)的研制和實(shí)施至少應(yīng)該強(qiáng)調(diào)以下幾點(diǎn)：一、以客戶為中心；二、是與企業(yè)的后臺(tái)應(yīng)用有集成關(guān)系的前臺(tái)應(yīng)用及理念；三、最終實(shí)現(xiàn)功能包括營(yíng)銷自動(dòng)化、銷售人員自動(dòng)化、客戶服務(wù)與支持；四、CRM兩大目標(biāo)：客戶滿意和客戶忠誠(chéng)。本文對(duì)以客戶智能為主線的CRM工作流程和邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)要描述。其中工作流程刻畫了CRM的商業(yè)智能實(shí)現(xiàn)過程，邏輯結(jié)構(gòu)蘊(yùn)含在整個(gè)實(shí)現(xiàn)過程之中，體現(xiàn)了客戶智能的實(shí)質(zhì)和實(shí)現(xiàn)機(jī)理。本文在此基礎(chǔ)之上，構(gòu)造出了基于全文思路的、以客戶智能為內(nèi)核的CRM框架面向CRM的商業(yè)智能系統(tǒng)。2.1.工作流程有以下說明：CRM有自己獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，不依賴于業(yè)務(wù)系統(tǒng)；CRM的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心可以導(dǎo)出供客戶接觸使用的數(shù)據(jù)，可以直接被商業(yè)活動(dòng)管理利用。OLAP分析可以直接在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心的基礎(chǔ)上使用。數(shù)據(jù)挖掘需要的數(shù)據(jù)一般從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心按需要抽?。籆RM在互動(dòng)層提供多種渠道與客戶接觸；商業(yè)規(guī)則與元數(shù)據(jù)管理貫穿了CRM的整個(gè)結(jié)構(gòu)；CRM以工作流管理為基礎(chǔ)，根據(jù)需要有時(shí)實(shí)施BPR。2.2.邏輯結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源層代表數(shù)據(jù)的收集，互動(dòng)層是將分析、處理的結(jié)果直接作用于客戶，可以歸為操作層面；應(yīng)用支持層是CRM的分析、處理層面，叫做分析層面；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層為操作層和分析層面提供統(tǒng)一的客戶視圖，歸為統(tǒng)一視圖層面(圖3)。三層的關(guān)系為：統(tǒng)一視圖層面是操作層面和分析層面的數(shù)據(jù)支持；操作層面為統(tǒng)一視圖層面收集數(shù)據(jù)，將分析層面的決策支持結(jié)果加以執(zhí)行。分析層面為操作層面提供技術(shù)支持。從CRM的組成來看，有些組件可以不具有，但有兩點(diǎn)是不可缺少的：強(qiáng)大的決策分析功能和整合的客戶信息。這是CRM科學(xué)、正確地實(shí)現(xiàn)客戶智能的靈魂。當(dāng)前有將CRM分為操作型CRM，協(xié)作型CRM，分析型CRM(META Group)的提法，其實(shí)均是完整CRM的一部分。2.3.面向CRM的商業(yè)智能系統(tǒng)EIP(Enterprise Information Portal，企業(yè)信息門戶)提供了用戶獲取信息的統(tǒng)一界面(基于WEB)。通過這個(gè)界面，CRM將客戶知識(shí)分發(fā)在包括事務(wù)型系統(tǒng)在內(nèi)的所有企業(yè)應(yīng)用，使CRM成為企業(yè)應(yīng)用的核心并促進(jìn)企業(yè)集成；其它圖4中的組件在以上的分析中已經(jīng)做了不同程度的解釋；面向CRM的商業(yè)智能系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)與傳統(tǒng)的DSS、EIS中的知識(shí)庫(kù)有很大