顧客資料分析工具

顧客資料分析工具美商優(yōu)比速快遞公司如何運用信息系統(tǒng)或網(wǎng)際網(wǎng)絡作為分析工具，以便支援顧客互動的進行？導入信息系統(tǒng)牽涉到那些資源分配、需求分析、系統(tǒng)選擇等議題？如何善用信息系統(tǒng)分析結果的信息，改善顧客關系？美商優(yōu)比速章前企業(yè)案例顧客關系管理架構6-1資料處理的概念數(shù)據(jù)庫資料：代表事實的符號Data=<e,a,v>e：Entity(個體)a：Attribute(屬性)v：Value(值)數(shù)據(jù)庫：相關連檔案的集合資料表的基本格式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RelationalDBMS)是今日在個人計算機、大型計算機與大型主機上最廣泛使用的DBMS類型。關聯(lián)式資料模型代表數(shù)據(jù)庫中所有資料系以簡單的二維表格來表示。階層式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(HierarchicalDBMS)用樹狀結構來呈現(xiàn)資料。每筆記錄中資料元件被組織成記錄的一小部分叫做分節(jié)(Segment)。對使用者來說，每一筆記錄看起來就像組織圖，有最高層分節(jié)稱為根(Root)。網(wǎng)絡式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(NetworkDBMS)描述了多對多的關系。換句話說，父分節(jié)可以有很多子分節(jié)，子分節(jié)也可以有多于一個父分節(jié)。典型網(wǎng)絡式DBMS中的多對多關系是學生－課程關系。關聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的資料表範例信息系統(tǒng)處理資料的方法篩選：篩選主要的處理方式是從資料庫中，選取合乎某些條件的資料紀錄或資料紀錄的部分。計算：計算主要是運用數(shù)學公式或統(tǒng)計的計數(shù)等方式，計算所欲求得的結果。分析：分析乃是透過統(tǒng)計、管理科學或計量經(jīng)濟等模式進行分析。判斷：所謂判斷指的是應用程式仿如人腦一樣具有推論的功能。資料與資訊資料代表適時的符號。信息對使用者有價值的資料，可能會影響使用者的決策或調(diào)整其行為。營銷信息系統(tǒng)產(chǎn)品建議系統(tǒng)銷售支援系統(tǒng)資料采礦系統(tǒng)與CRM較有關系的信息系統(tǒng)CRM信息系統(tǒng)功能顧客聯(lián)系：與顧客不斷聯(lián)繫，可能是約定拜訪時間、內(nèi)容、意見反應等。交易流程支援：方便可靠的交易流程，例如下單(購物車)、結帳、付款等，如果是數(shù)字化商品，還包含傳送過程。顧客服務：透過資訊系統(tǒng)來進行顧客服務，例如查詢產(chǎn)品型錄、查詢業(yè)務流程、表單下載、問題解答等等。機會分析：透過對於顧客資料分析的結果，可以發(fā)現(xiàn)一些商機，例如了解顧客購買偏好，可以用來規(guī)劃新產(chǎn)品及新服務；了解顧客交易內(nèi)容，可以用來提出促銷方案等。6-2網(wǎng)際網(wǎng)絡技術與應用網(wǎng)際網(wǎng)絡技術特性網(wǎng)際網(wǎng)絡具有強大的傳輸能力與運算能力，傳輸能力方面，優(yōu)越的頻寬可以快速傳輸多媒體資料，且具有強大連接能力(連接性)及雙向溝通能力(互動性)；運算能力方面，快速與自動化的運算與資料處理能力，CRM系統(tǒng)宜善用網(wǎng)際網(wǎng)絡強大的技術能力。網(wǎng)絡時代消費者的需求客制化與個人化：產(chǎn)品或服務需要量身定做。參與與合作：企業(yè)與消費者透過資訊提供、互動、合作、共同創(chuàng)造等方式進行參與與合作。整體的解案或一次購足：消費者希望得到整體的解案或一次購足的服務，例如旅行機票加上機場接送、旅館代訂；汽車加上保險、監(jiān)理、維修等。互動、快速、方便、親切的逛街購物經(jīng)驗：消費者購物不僅僅是購買商品或接受服務，而且也希望體驗購物的過程，包含經(jīng)濟上的滿足與心理上的娛樂、尊重等。通路的一致性：柜臺、電話、傳真、網(wǎng)站、經(jīng)銷站等作業(yè)需要整合，使顧客有一致而不重複的感覺。網(wǎng)際網(wǎng)絡營銷內(nèi)容產(chǎn)品或促銷策略：以運用網(wǎng)際網(wǎng)路進行產(chǎn)品或服務，或運用網(wǎng)站或E-Mail進行促銷宣傳、銷售等活動。網(wǎng)絡支援新產(chǎn)品開發(fā)流程：包含了解需求、規(guī)格定義、研發(fā)設計、測試、生產(chǎn)製造等流程支援；可以依據(jù)產(chǎn)品之有形或無形、可否數(shù)位化、經(jīng)驗產(chǎn)品或複雜度、網(wǎng)友之偏好、庫存或保存期限等條件，是當?shù)卦诰W(wǎng)路上提供數(shù)位化產(chǎn)品或服務，降低成本與提升方便性。產(chǎn)品或促銷策略：以運用網(wǎng)際網(wǎng)絡進行產(chǎn)品或服務，或運用網(wǎng)站或E-Mail進行促銷宣傳、銷售等活動。網(wǎng)絡支援新產(chǎn)品開發(fā)流程：包含了解需求、規(guī)格定義、研發(fā)設計、測試、生產(chǎn)制造等流程支援；可以依據(jù)產(chǎn)品之有形或無形、可否數(shù)字化、經(jīng)驗產(chǎn)品或復雜度、網(wǎng)友之偏好、庫存或保存期限等條件，是當?shù)卦诰W(wǎng)絡上提供數(shù)字化產(chǎn)品或服務，降低成本與提升方便性。與CRM相關之網(wǎng)際網(wǎng)絡技術電子交易與服務技術資料搜集與分析技術電子郵件或發(fā)送技術電子交易與服務技術運用超文字標記語言(HyperTextMarkupLanguage,HTML)、延伸標記語言(ExtentedMarkupLanguage,XML)來制作網(wǎng)站，運用安全訂貨/付款系統(tǒng)(SSL/SET)來保證交易之安全性等方式制作電子交易網(wǎng)站。電子交易網(wǎng)站的主要功能包含購物車、拍賣軟件、訂單追蹤系統(tǒng)、資料隱私、顧客服務、國際送貨、產(chǎn)品搜尋、電子支付、交易安全等。自助服務技術顧客自行操作自我掌控資料搜集與分析技術搜尋引擎與代理程序(Agent)：搜尋引擎運用自動化程式，稱為蜘蛛程式(Spider)，鏈結到每個網(wǎng)站，逐頁逐字搜尋使用者相尋找之網(wǎng)頁資料。代理程序(Agent)乃是代表使用者執(zhí)行功能的程序，配合顧客輸入之資料，再把客制化訊息回傳，透過雙方互動，縮小問題范圍。例如，購物代理人程序，便是以互動方式，處理購物者的多重采購條件，尋找較精準的采購商品選項。瀏覽紀錄：網(wǎng)站軟件會自動紀錄消費者瀏覽的過程，加以紀錄，諸如日志檔案(LogFile)與Cookie檔。日志檔案乃是網(wǎng)站服務器的登入檔案記錄每一次使用者所造訪的網(wǎng)站，而這檔案會持續(xù)追蹤使用者到過的每一個網(wǎng)頁、停留時間、是否購買等；Cookie為一特別的文字檔案，記錄有關網(wǎng)友個人偏好等資料，當網(wǎng)友上網(wǎng)瀏覽時，使用cookie之網(wǎng)站可將此檔案寫入網(wǎng)友個人計算機硬盤中，惟此必須經(jīng)網(wǎng)友之同意，此后網(wǎng)站服務器可根據(jù)其cookie來傳送客制化之網(wǎng)頁給網(wǎng)友。資料搜集與分析技術資料剖析：依據(jù)顧客資料加以整合，以便較為整體地了解消費者，包含及時側寫與顧客剖析。實時側寫(Real-timeProfiling)是使用特別軟件透過網(wǎng)站來追蹤使用者的活動，然后立刻進行資料匯整及報告，以分析消費者行為；顧客剖析(CustomerProfiling)則使用資料倉儲來協(xié)助營銷人員了解特別目標群組的特征及行為。RFM分析(Recency、Frequency、Monetary)：由資料庫中檢視最後一次購買時間、購買頻率、購買金額，用以評判與消費者的關係程度、觀察是否有異常購買行為，進而採取一些促銷或補救(挽留)措施。協(xié)同過濾軟件(CollaborativeFiltering)：透過觀察及詢問使用者的行為，自動提出建議及忠告之軟件。以透過協(xié)同過濾之推薦為例，其步驟是使用每位顧客歷史行為紀錄，建構每位顧客的個人輪廓資料，按顧客輪廓，計算顧客間相似度，再依相似度分群，最后從與受推薦目標顧客的相似分群中，尋找潛在偏好，推薦給目標顧客。資料搜集與分析技術資料倉儲(DataWarehouse)：從多方面的資料庫當中，透過摘取、轉(zhuǎn)換及匯整等整理的過程，所建立的資料集合，該資料集合能夠有效而簡便地為使用者（如營銷或CRM決策者）來使用。資料采礦(DataMining)：由資料庫或資料倉儲中，尋找未知的規(guī)則或趨勢，做為決策及規(guī)劃CRM方案之用，稱為資料采礦。電子郵件或發(fā)送技術電子郵件或發(fā)送技術協(xié)助企業(yè)以電子化的方式與顧客進行溝通，包含郵件、傳真與電話。電子郵件技術是以自動方式收進電子郵件與外發(fā)電子郵件；傳真回傳系統(tǒng)可以讓消費者打電話至公司，聽取自動語音系統(tǒng)，然后透過選項，要求傳真消費者所需之資料；電話溝通方面，可以運用網(wǎng)絡電話或計算機電話整合系統(tǒng)進行星銷貨顧客服務。6-3資料倉儲傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫功能上的缺點技術方面：格式及查詢方式較為固定，額外的查詢則無法進行，或是需要相當高的技術專業(yè)方能達成。界面方面：傳統(tǒng)資訊系統(tǒng)的介面設計較不友善，使用者需具備較高的技術專業(yè)方能使用。資料方面：無法查詢歷史資料，或是要耗費相當大的技術努力方能達成。資料倉儲的定義從多方面的數(shù)據(jù)庫當中，透過摘取、轉(zhuǎn)換及匯整等整理的過程，所建立的資料集合，該資料集合能夠有效而簡便地為使用者（如營銷或CRM決策者）來使用。資料倉儲模式資料倉儲整理資料的方式擷?。簲X取的過程便是將資料全部轉(zhuǎn)為資料倉儲軟件可讀的格式。轉(zhuǎn)換：轉(zhuǎn)換指的是確保資料格式的兼容性。匯整：數(shù)據(jù)庫中的資料也進行某種程度的匯整。數(shù)據(jù)庫與資料倉儲之比較維度模式之建立銷售主體的維度產(chǎn)品維度：產(chǎn)品維度的資料欄位包含產(chǎn)品編號（連結至銷售主體）、產(chǎn)品描述、產(chǎn)品型態(tài)、產(chǎn)品規(guī)格指標（如顏色、尺寸、重量等）。顧客維度：顧客維度的資料欄位包含顧客編號（連結至銷售主體）、顧客性別、姓名、年齡、住址、電話、E-mail等。地區(qū)維度：地區(qū)維度的資料欄位包含地區(qū)編號（連結至銷售主體）、地址、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣市、國家等。日期維度：日期維度的資料欄位包含日期（連結至銷售主體）、日、週、月、季、年等等。維度的顆粒產(chǎn)品維度：產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品分類(小類、中類、大類)描述、全公司產(chǎn)品等。顧客維度：顧客、顧客群、所有顧客等。地區(qū)維度：包含鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣市、國家、洲別、全世界等。日期維度：包含日、週、月、季、年等。資料倉儲種類資料倉儲：全公司整體的模式稱為資料倉儲。資料超市：為某個部門特定業(yè)務所建立的資料倉儲模式稱為資料超市。資料倉儲的分析應用透過資料倉儲，使用者很容易依據(jù)本身的業(yè)務需求進行分析，只要按下維度與顆粒的按鈕，便迅速得到所需的結果。在線分析處理(OnlineAnalysisProcessing,OLAP)：亦即使用者透過信息系統(tǒng)軟件，可以在在線直接進行決策分析。資料倉儲的分析分析某個顧客在某個時段的交易量，支援促銷方案的擬定。運用了顧客、時間兩個維度與顆粒。分析某個產(chǎn)品在某個地區(qū)、某個時段的交易量，支援促銷方案的擬定。運用了產(chǎn)品、時間、地區(qū)三個維度與顆粒。資料倉儲的分析之例表6.2是一個簡化之交易資料表，該資料表理論上應該已經(jīng)整合公司所有內(nèi)外部資料。資料倉儲將可能分析的構面定義為維度，包含顧客、產(chǎn)品、時間等，將可能的分析均計算出來，例如中區(qū)顧客(顧客維度)交易金額是750+160+240=1150元，中區(qū)顧客的糕餅(產(chǎn)品維度)交易金額是160+240=400元，而中區(qū)顧客的糕餅在三月份(時間維度)交易金額是160元。這些可能的結果均儲存于資料倉儲中，透過分析處理工具，可以快速得到所需的結果。資料倉儲的分析邏輯6-4資料採礦資料采礦軟件工具智慧代理人在線分析軟件查詢工具統(tǒng)計工具資料視覺化桌面顯示報表產(chǎn)生資料采礦軟件及技術之例采礦技術原理說明描述性：包含群集分析、序列分析、匯總等技術。預測性：以統(tǒng)計回歸、時間數(shù)列為主要技術。分類性：包含決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、基因算法、鑒別分析等技術。資料采礦技術分析方法分類分析(Classification)：分類分析乃是將物件資料中對分析者有意義的某一項屬性作為類別的對象。群集分析(ClusteringAnalysis)：群集分析乃是將物件分成數(shù)個群體的過程。聯(lián)結分析(AssociationRuleAnalysis)：聯(lián)結分析乃是找出資料之間的聯(lián)結狀況。次序相關分析(SequentialPatternAnalysis)：次序相關分析也是找出資料之間的聯(lián)結狀況，只是其關聯(lián)狀況在於有時間先后次序的考量。顧客分類將顧客依照我們設定的目標，進行自動分類。比如在信用的分析上，發(fā)卡公司會依據(jù)顧客的紀錄來加以分類成『很好』、『好』、『中等』、『不好』等信用，舉例來說,假如顧客有一個好的信用的話，他的負債的比例會小于百分之十。顧客的分群對公司現(xiàn)存的顧客進行一動態(tài)的區(qū)隔，在獲得詳細的顧客分群后，進一步針對個別的顧客層級進行『量身訂制』的服務策略，希望藉此獲取其忠誠度。顧客行為分析針對顧客購買物品的行為進行關聯(lián)分析，建立相關的關聯(lián)規(guī)則，以了解顧客的消費行為。例如我們可以試圖探索在購買A產(chǎn)品時，是否會連帶購買B產(chǎn)品的關聯(lián)性？只要找出這樣的關系，將有助于我們實行交叉銷售(CrossSel