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浅析分析型CRM的层次和框架

2006/09/25

　　分析型CRM（客户智能）在国外的发展已有十余年，从90年代初基于部门级的专用解决方案如销售队伍自动化、客户服务和支持到以客户为中心的整体解决方案，尤其Internet的迅猛发展及成熟的电子商务平台大大推进了应用的广度和深度......

　　分析型CRM（也称为客户智能系统），是创新和使用客户知识（在这一过程中采用数据仓库、OLAP和数据挖掘技术对客户数据进行分析，提验出有用信息）、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。分析型CRM的研究分为三大类：

　　一是围绕客户智能的作用、内容、实质的研究。BO公司的Paul Clark在分析客户智能与CRM的关系时认为：客户智能是CRM的智慧所在。

　　二是围绕客户智能的实现的研究。Jim Berkowitz提出"商业智能是CRM的基础"的观点，该研究对商业智能包括的组件进行了分析，将OLAP、数据仓库、数据挖掘技术作为商业智能的必备组件。

　　三是与客户智能密切相关的研究，比如技术，客户数据，战略决策等等。

　　分析型CRM（客户智能）在国外的发展已有十余年，从90年代初基于部门级的专用解决方案如销售队伍自动化、客户服务和支持到以客户为中心的整体解决方案，尤其Internet的迅猛发展及成熟的电子商务平台大大推进了应用的广度和深度。目前，客户关系管理相关技术的研究与应用依然是学术界和工业界研究的热点。下面主要阐述下分析型CRM体系结构的几个层次(如下图):

　　从上面的分析型CRM体系结构图可以看出，整个架构分为数据源层、数据存储层、应用支持层和用户交互层总共四层。数据源层包括了企业常用信息系统和一些外部系统的数据源，比如涉及到客户交互的一些交易系统，服务系统，各系统间的客户数据是分散的，而且可能重合，出现不一致的问题；数据存储层是为了整个企业有集中统一的客户视图，通过从各源系统抽取数据，进行整合后的数据仓库，而且在客户数据仓库的基础上，可以建立相关分析之用的客户主题数据集市；应用支持层除了支持复杂，智能化报表查询外，还支持OLAP分析，提供数据挖掘功能；用户交互层提供分析和挖掘结果同企业管理、决策层和企业其它服务人员和客户的交互，形成反馈机制，从而有效地利用分析和挖掘得到的有用知识。

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