07 客户关系管理的数据信息分析
客户关系管理系统中的大数据分析与应用
客户关系管理系统中的大数据分析与应用在当前数字化时代，客户关系管理系统（Customer Relationship Management System，简称CRM）已经成为了众多企业管理客户关系的重要工具。
然而，随着信息技术的快速发展，企业所处理的数据量也越来越大，传统的数据处理方式已经不再适用。
因此，大数据分析与应用在CRM系统中显得尤为重要。
大数据分析是指通过对庞大、复杂的数据集合进行收集、整理、存储、处理和分析，以发现隐藏于其中的规律、趋势和关联的过程。
在CRM系统中，大数据分析的应用可以提供以下几个方面的优势。
首先，大数据分析可以提供更全面、准确的客户信息。
传统的CRM系统主要依靠人工手动输入客户数据，容易出现错误和遗漏。
而大数据分析可以通过自动化的方式从各种渠道收集客户数据，包括社交媒体、网站浏览记录、电子邮件等。
通过对这些数据的分析，可以获得客户的兴趣偏好、购买历史、行为习惯等细节信息，为企业提供更准确的客户画像，从而更好地理解客户需求。
其次，大数据分析可以帮助企业发现潜在的销售机会。
通过对大数据的分析，企业可以挖掘出隐藏在海量数据中的潜在客户和销售机会。
例如，通过分析客户的购买历史、浏览记录和社交媒体行为，可以发现某些客户对特定产品或服务表现出了明显的兴趣，企业可以据此向这些客户进行精准的推销，提高销售转化率。
第三，大数据分析可以帮助企业实施个性化营销策略。
在传统的CRM系统中，企业的营销活动往往采用批量发送相同内容的广告邮件或短信的方式，很难让客户产生共鸣。
而通过大数据分析，企业可以了解每个客户的偏好和需求，为其量身定制个性化的推销内容。
例如，针对某一类产品感兴趣的客户，在发送邮件时可以根据其个人喜好推送相关产品的促销信息，从而提高用户的点击率和购买意愿。
此外，大数据分析还可以帮助企业进行客户细分和价值评估。
通过对大数据的分析，企业可以将客户细分为不同群体，根据其特征和价值程度制定不同的营销策略。
客户关系管理中的数据分析方法
客户关系管理中的数据分析方法随着市场竞争日益激烈，企业为了获取更多的客户和更高的市场份额，客户关系管理（CRM）变得越来越重要。
在一个大规模的企业中，收集和储存大量客户数据之外，更重要的是如何将这些数据转化为有价值的决策信息，并将数据在客户服务、营销以及销售领域中进行有效的利用。
因此，数据分析技术在CRM中起着至关重要的作用。
本文将深入探讨基于数据分析的客户关系管理方法，并介绍最新的数据分析工具和技术。
数据分析在CRM中的作用数据分析是指将客户数据进行整合、处理、分析和挖掘，以寻找客户行为和趋势的统计方式。
数据分析可以帮助企业对客户行为、偏好和需求进行深刻的洞察，同时提供有关市场环境和竞争对手的信息。
这些信息不仅可以让企业更好地了解客户，并为他们提供更好的服务，同时还可以预测未来发展趋势，促使企业作出更合理的商业决策。
数据分析技术可以分为两类：1. 描述性数据分析描述性数据分析是对客户数据进行最基本的统计和时间序列分析，以了解客户对产品和服务的反应。
这些分析可以帮助企业发现客户的来源、行为、需求以及喜好，并进一步找到客户的优势及劣势。
企业通过描述性数据分析可以将数据转化为有用信息，以便于企业做出对自己最有利的决策。
2. 预测性数据分析预测性数据分析技术与描述性数据分析有所区别。
预测性数据分析通常被用来预测未来的事件或趋势。
企业可以通过分析历史数据，找到关键因素和模式，并在未来推断客户的行为。
企业可以利用预测性数据分析来了解客户在未来的需求和要求，以便提前做出必要的准备。
最新的数据分析工具和技术随着技术的发展和新的数据分析工具的出现，CRM和数据分析之间的联系变得更加紧密。
现介绍其中几个最新的数据分析工具和技术：1. 人工智能技术人工智能技术（AI）已经在各行各业中获得越来越广泛的应用，而在CRM中，人工智能技术也满足了企业对自动化、数据分析和客户体验的需求。
例如，在营销活动中，人工智能可以分析并预测受众的行为和需求，从而通过精准的广告、优惠券等方式进行有针对性的营销。
客户关系分析报告
客户关系分析报告一、概述本报告旨在对公司目前的客户关系进行深入分析，了解客户的需求和满意度，为公司制定改进措施提供参考。
本报告基于市场调研和客户反馈数据，具有针对性和可行性。
二、客户分析1.客户群体公司的客户群体主要分为以下几类：个人消费者、商业客户、合作伙伴及政府机构。
其中个人消费者占据了数量上的主要比例，商业客户和合作伙伴在公司的销售额方面发挥着重要作用。
2.客户行为分析根据对客户行为的调研，我发现客户在购买决策方面主要受到价格、产品质量和品牌声誉等因素的影响。
同时，客户对于售后服务、快速响应和个性化定制等方面的需求也越来越高。
3.客户满意度评估通过客户满意度评估调查，我发现公司在产品质量、交付时间和售后服务等方面整体表现良好，大部分客户对公司的满意度较高。
然而，也有部分客户对公司的响应速度、产品创新度等方面提出了改进的意见和建议。
三、客户关系管理1.客户分类和维护基于客户价值和潜力的分析，公司可以将客户分为核心客户、重要客户和普通客户。
针对不同类别的客户，公司可以采取不同的维护策略，以提高客户忠诚度和满意度。
2.建立客户反馈渠道为了更好地了解客户需求和反馈，公司可以建立客户反馈渠道，包括在线调查、客户服务热线和客户投诉管理系统等。
通过及时回应客户的问题和建议，公司可以提升客户体验并改善客户关系。
3.客户关怀计划建立客户关怀计划可以帮助公司与客户建立更紧密的联系。
公司可以通过定期发送节日祝福、提供专属优惠和举办客户活动等方式，增加客户忠诚度，提高客户满意度。
四、客户关系改进策略1.提升客户体验公司可以加强对产品质量的控制，确保每个环节都符合客户期望。
通过优化售后服务流程，提供更个性化的解决方案，公司可以提升客户的购买体验和满意度。
2.加强沟通与合作积极与客户沟通是建立良好客户关系的关键。
公司可以定期与客户进行联络，了解其需求，并提供相关行业的市场动态和发展趋势等信息，以增加客户的信任感。
3.持续创新和完善公司应对行业的变化保持敏感，并不断创新和改进产品和服务。
客户关系管理分析
客户关系管理分析在当今竞争激烈的市场环境中，企业要保持竞争优势，建立良好的客户关系管理变得至关重要。
客户关系管理（CRM）是一种管理策略，致力于与现有和潜在客户建立稳定、互利的关系，以提高客户满意度并增加企业的收益。
客户关系管理的目的是获取有关客户的信息并加以利用，以适应日益变化的市场需求。
这种关系的成功建立和维护通常需要通过技术及系统来支持和促进，包括客户数据的收集和分析，以及与客户之间的沟通和互动。
在实施客户关系管理策略之前，企业需要进行一个全面的分析，以确定其当前的客户关系管理状况并设置相应的目标。
以下是一些关键的分析步骤和考虑因素：1. 客户分析：企业首先需要了解自己的客户群体，包括其特征、需求和偏好。
通过对客户数据的收集和分析，企业可以了解客户的购买行为和习惯，从而更好地满足客户需求并提供个性化的服务。
2. 竞争对手分析：企业应该认真研究竞争对手的客户关系管理策略和实践，以确定自身在市场上的竞争地位。
通过对竞争对手的成功经验和失败教训的研究，企业可以借鉴他们的经验并改进自身的策略。
3. 内部资源评估：企业需要评估自身的内部资源和能力，包括信息技术、员工技能和组织架构。
只有拥有良好的内部资源和能力，企业才能高效地实施客户关系管理策略并提供卓越的客户服务。
4. 技术和工具选择：在实施客户关系管理策略时，选择合适的技术和工具非常重要。
企业可以考虑采用CRM系统来管理客户数据和与客户进行互动。
企业还可以利用社交媒体和其他数字营销工具来增加客户接触和互动的机会。
5. 绩效评估：实施客户关系管理策略后，企业需要进行定期的绩效评估，以确定策略的有效性和改进的空间。
通过监测和分析关键指标，如客户满意度、客户忠诚度和销售增长等，企业可以及时调整策略以更好地满足客户需求。
总之，客户关系管理分析是企业实施有效的客户关系管理策略的关键步骤。
通过深入了解客户和竞争对手，评估企业内部资源和能力，选择合适的技术和工具，并持续进行绩效评估，企业可以建立稳定、长期的客户关系，提高客户满意度，并实现业务增长和竞争优势。
客户关系管理中的关键数据与分析方法
客户关系管理中的关键数据与分析方法在现代商业中，客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）被认为是企业取得成功的关键因素之一。
通过有效的CRM策略，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
而在CRM的实施过程中，关键数据的收集和分析成为了至关重要的一环。
本文将探讨客户关系管理中的关键数据与分析方法。
一、关键数据的收集要实施有效的CRM策略，首先需要收集客户的关键数据，以便对客户进行细分和分析。
以下是一些常见的关键数据类型：1. 个人信息：包括客户的姓名、性别、年龄、联系方式等基本信息。
这些信息对于进行客户的基本分析和归类非常重要。
2. 消费行为：了解客户的购买历史、购买频率、购买量，可以帮助企业判断客户的价值和忠诚度，并制定相应的营销策略。
3. 反馈意见：收集客户的反馈意见和建议，可以及时地发现问题并解决，提高客户满意度。
这些数据可以通过在线调查和客户服务中心等渠道收集。
4. 社交媒体数据：随着社交媒体的普及，客户在各种社交平台上的行为和意见也成为了重要的数据来源。
通过分析客户在社交媒体上的活动，企业可以更好地了解客户的喜好和需求。
二、数据分析方法收集到的关键数据需要进行分析和挖掘，以获取有价值的信息。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 数据可视化：将数据通过图表、表格等方式进行可视化展示，可以更直观地发现数据之间的关联和趋势。
例如，通过绘制销售额和时间的折线图，可以观察销售额的季节性变化和趋势。
2. 客户细分：通过对客户数据进行聚类分析和分类模型建立，将客户划分为具有相似特征和需求的群体。
这样可以更好地为不同客户群体制定个性化的营销策略。
3. 预测分析：利用历史数据和统计模型，对未来的客户行为进行预测。
例如，基于客户的购买历史和购买频率，可以预测客户下一次购买的时间和金额。
4. 情感分析：通过自然语言处理技术，对客户的评论和反馈进行情感分析，以了解客户对产品和服务的满意度。
数据分析在客户关系管理中的关键技术应用
数据分析在客户关系管理中的关键技术应用一、引言客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是企业与客户之间建立和维护良好关系的管理理念和方法。
而数据分析作为支持CRM的关键技术，通过对客户数据进行深入挖掘和分析，可以帮助企业了解客户需求、提升服务质量、优化销售策略，从而实现更好的客户满意度和企业业绩。
本文将探讨数据分析在CRM中的关键技术应用。
二、客户数据收集和清洗客户数据是进行数据分析的基础，企业可以通过多种渠道收集客户数据，包括在线交易记录、客户反馈、社交媒体互动等。
然而，原始数据常常存在噪声和错误，需要进行清洗和预处理。
数据清洗是指通过去除异常值、填充缺失值、检查数据准确性等方式，确保数据质量。
清洗后的数据才能为后续的分析提供可靠的支持。
三、数据挖掘和模式识别数据挖掘和模式识别是数据分析中的重要环节，对于CRM而言尤为关键。
通过数据挖掘技术，可以从大量的客户数据中识别出隐藏在背后的模式、规律和趋势，为企业提供更深入的理解。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
例如，企业可以利用聚类分析将客户分为不同的群组，根据不同群组的特征和行为制定个性化的营销策略。
四、预测建模与精细营销通过预测建模，企业可以基于历史数据和算法模型预测客户未来的行为和需求。
预测模型可以帮助企业提前洞察客户的需求变化，从而制定相应的市场营销策略。
例如，企业可以根据客户购买历史和行为数据建立购买预测模型，为客户提供个性化的推荐和营销策略，提升销售效果和客户满意度。
五、情感分析与客户体验情感分析是通过对文本和语音的处理，分析出其中的情感倾向和情绪状态。
在CRM中，情感分析可以帮助企业了解客户对产品和服务的满意度，从而针对不同情感做出相应的改善措施。
通过监测社交媒体上客户的评论和反馈，企业可以及时洞察客户对产品和品牌的情感评价，及时回应和解决问题，提升客户体验。
六、客户行为分析与个性化推荐客户行为分析是指对客户的交易记录、访问记录等行为数据进行分析，用于洞察客户的偏好和需求。
客户关系管理中的数据分析技术
客户关系管理中的数据分析技术一、概述在客户关系管理（CRM）中，数据分析技术是一项重要的工具。
通过对客户数据的分析和解读，企业可以更好地了解和满足客户需求，提高客户忠诚度和市场占有率。
本文将重点介绍CRM中常用的数据分析技术，分别从数据挖掘、报表分析、预测分析、社交媒体分析、人工智能等方面进行讨论。
二、数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中发掘出有用信息的过程。
在CRM中，数据挖掘可以用于发现客户的行为模式和规律，把客户按照行为特征划分为不同的群体，深入了解客户需求。
在数据挖掘中，常用的技术包括聚类分析、决策树、关联规则和分类器等。
聚类分析可以将客户按照相似的行为特征划分为不同的群体，从而更好地推广和销售产品；决策树用于预测客户行为和决策过程；关联规则可以发现客户之间的关联性；分类器可以预测客户的重要级别。
三、报表分析技术报表分析是一种基于数据的可视化管理方法。
它将数据转化成图表、表格等易于理解的形式，让管理者更容易看到企业经营状况和客户行为特征。
在CRM中，报表分析可以帮助企业了解销售额、客户满意度、客户流失率等关键指标，发现问题和改进措施。
报表分析的常用工具包括Excel、Tableau和Power BI等。
四、预测分析技术预测分析是指通过历史数据和趋势的分析，预期未来的客户需求和趋势。
在CRM中，预测分析可以帮助企业做出更加符合客户需求的决策，提前预测客户流失率和收益增长率，制定合理的营销策略。
常用的预测分析技术包括线性回归、时间序列分析、回归树等。
五、社交媒体分析技术随着社交媒体的流行，越来越多的客户通过社交媒体表达对企业的看法和态度。
在CRM中，社交媒体分析可以帮助企业了解客户在社交媒体上的反应和想法，进而改进产品和服务。
社交媒体分析的工具包括Hootsuite、Buffer和Sprout Social等。
六、人工智能和机器学习技术随着人工智能和机器学习技术的发展，CRM也开始应用这些技术。
数据分析在客户关系管理中的应用
数据分析在客户关系管理中的应用我要明确一点，数据分析并不是一个新鲜事物。
它已经存在了很长时间，但是在CRM领域中的应用，却是近年来才逐渐兴起。
数据分析可以帮助企业更好地理解客户，从而提供更加个性化的服务。
通过对客户数据的分析，我们可以了解到客户的购买习惯、喜好、需求等信息，进而制定出更加符合客户需求的产品和服务策略。
1.客户细分：通过对客户的年龄、性别、地域、消费习惯等信息的分析，我们可以将客户细分为不同的群体，从而实现更加精准的营销和服务。
2.客户价值分析：通过分析客户的购买行为、购买频率、消费金额等信息，我们可以确定客户的的价值，进而制定出针对不同价值客户的差异化服务策略。
3.客户行为分析：通过对客户在网站、APP等平台上的行为数据的分析，我们可以了解到客户的兴趣点，从而提供更加个性化的推荐和服务。
4.客户满意度分析：通过调查问卷、社交媒体等渠道收集客户的反馈信息，我们可以了解到客户的满意度，进而改进产品和服务。
5.风险管理：通过对客户的信用记录、历史违约率等信息进行分析，我们可以预测客户的违约风险，从而制定出相应的风险控制策略。
数据分析在CRM中的应用，不仅可以提高企业的运营效率，也可以提升客户的满意度。
但是，数据分析并不是一件简单的事情，它需要专业的技术和方法，也需要企业的高度重视和投入。
只有这样，才能真正实现数据驱动的CRM，为客户提供更加优质的服务。
总的来说，数据分析在CRM中的应用，是一个长期而复杂的过程。
它需要企业的持续投入和努力，也需要专业的技术和方法。
但是，只要我们坚持不懈，相信我们一定能够通过数据分析，实现更加精准的客户关系管理，为客户提供更加优质的服务。
我要说的是，数据分析并非一蹴而就。
它需要长时间的积累和专业的技术，但它的价值却是无法忽视的。
通过对客户数据的深入挖掘，我们可以了解到客户的购买习惯、喜好、需求等信息，这些信息对于我们制定产品和服务策略具有极高的价值。
1.客户细分：通过对客户的年龄、性别、地域、消费习惯等信息的分析，我们可以将客户细分为不同的群体，从而实现更加精准的营销和服务。
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人口统计学 数据
行为数据 心理数据
中
高 中
高
低 中
低
高 高
表7-1 客户数据类型和特点
7.2.2客户数据的隐私与安全
1．保证客户信息的安全性 2．尊重客户的隐私权 3．建立企业内部的知识共享
7.3客户关系管理的信息分析
7.3.1 客户关系管理的一般统计分析 7.3.2 客户关系指数模型 7.3.3客户终生价值分析模型 7.3.4 联机分析处理 7.3.5 客户关系管理决策支持
3．客户关系指数模型的自变量
一个宏观上的满意度评估要考虑的因素如下图所示
图7-2 The e-Loyalty matrix客户忠诚度矩阵
7.3.3客户终生价值分析模型
1．客户终生价值理论 2．客户终生价值的组成 3．影响客户终生价值各因素分析
1．客户终生价值理论
提高客户忠诚度过程中的重要一点是关注客户流 失率，并采取措施有效地降低流失率。
第七章 客户关系管理的数据信息分析
7.1客户信息的来源和分类 7.2 CRM 的客户信息 7.3客户关系管理的信息分析 7.4 案例分析——在金融业数据挖掘应用的 案例
7.1客户信息的来源和分类
7.1.1 CRM信息按来源分类 7.1.2 CRM信息按信息利用程度及难易程度 分类
7.1.1 CRM信息按来源分类
A9
组织私人关系相关度 RRG
A14
非正当关系相关度 ROU
2．客户关系的基本逻辑模型和计算模型
一般意义上，YRIDX与Xf，Xs，Xv和Xt存在着某种函数关 系，因此，我们给出如下关系指数的基本数学模型： YRIDX = F（Xf ，Xs，Xv，Xt） (1) 这是一般意义上的数学模型，我们可以简单的描述： YRIDX = k1Xf + k2Xs + k3Xv + k4Xt (2)
(2) 数据仓库和OLAP的关系
数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题 的数据；而 OLAP 则侧重于数(3) 基于数据仓库的OLAP
下图展示了OLAP系统的工作模型：
图7-3 OLAP系统工作模型
7.3.5 客户关系管理决策支持
1．客户关系管理决策支持的分类
1．客户关系的属性集
关系代号 RNO
A2
关系名称 RNA
A3
关系对象标识 RIDE=CNO
A4
关系类型 RTYPE
在对客户关系指数模型建模时需要重点关注其中的 几个重要属性：
序号 A8 属性名称 （Attributes Name） 目前关系指数 RIDX 属性描述 （Description） 是价值类属性，是衡量关系价值的最 重要指标，由多个因素决定，表明关 系的质量、关系的深浅，是关系的当 前指标，也是关系模型建模的重点对 象； 衡量企业中个人对这个关系影响程度 的大小，也表明这条关系的稳定性， 企业应尽量使这一指标降低到可接受 的范围，以避免在这条关系依赖的员 工离开时，关系指数急剧下降到0； 是指一个关系受非正当交易因素的影 响程度，也表明“桌底交易”对关系 的相关程度；
2．OLAP的特点
快速：以相当固定的速度向用户提交信息。大多 数查询应当在5秒或更短时间内提交给用户。 分析：执行对数据的基本数字和统计分析，这是 由应用程序开发人员预定义或由用户特别定义的。 共享：在大量用户间，实现潜在地共享秘密数据 所必需的安全性需求。 多维：OLAP的基本特征。 信息：访问应用程序必需的、相关的所有数据和 信息，而不管它驻留在何处，并不受卷的限制。
2．客户关系管理决策支持的功能
(4) 销售分析包括产品销售分析、部门销售分析、 销售利润分析、销售预测、员工业绩分析。 (5) 服务分析包括客服项目分析、客户投诉分析、 客户满意度分析、产品缺陷分析、客户关怀分析。 (6) 竞争分析包括市场占有率分析、对手产品价 格分析、对手产品性能分析、对手产品线分析、 市场机会预测。
该图展示 了CRM 客户信息 分析的一 般途径：
图7-1 CRM客户信息分析
7.3.1 客户关系管理的一般统计分析
CRM系统的一般统计分析主要包括以下三 部分： 1．客户市场管理统计 2．客户销售管理统计 3．客户支持与服务管理统计
7.3.2
序号 A1
客户关系指数模型
属性名称（Attributes Name） 属性描述（Description） 每一个需要管理的客户关系给定一个代 号，作为关系的唯一识别，可作为关系 的主码； 给定这个关系一个容易理解的名称，也 可直接用客户名称来定义这个关系名称； 客户数据库中的客户唯一代码，在数据 库中可以另外建立一个关系表，也可直 接引用销售系统中的客户代码； 可采用比较灵活的定义方法，可针对关 系对象的性质，确定类型的标准后，按 标准定义。比如可定义为组织类型或个 人关系类型；
7.4 案例分析——在金融业数据挖掘应用的案例
• 数据挖掘已经广泛应用于银行和金融市场。在银 行业，数据挖掘主要用于信用欺诈的建模和预测、 风险评估、趋势分析、收益分析等活动。 • 识别高价值的客户就是获取市场机会、寻找利润 增长点。 • 将数据挖掘技术和实时营销活动结合起来的企业 在创造商标价值和客户价值方面将发挥重要作用。
(1) 面向客户的决策支持。 (2) 面向部门的决策支持。 (3) 面向企业高层管理者的决策支持
2．客户关系管理决策支持的功能
(1) 客户分析：包括客户价值、客户信誉度、客户需 求、客户潜力、客户流失等分析。 (2) 市场分析包括市场细分分析、目标市场分析、产 品市场分析、市场趋势分析。 (3) 营销分析：包括营销渠道分析、营销活动分析、 促销反馈分析、产品价格分析。
5．基于数据仓库的OLAP
(1)数据仓库的基本概念 数据仓库经常用作决策支持系统的基础。 一个组织机构尝试使用用于联机事务处 理 (OnLine Transaction Processing System，简称OLTP)的同一数据库执行策 略分析时可能会遇到问题，而数据仓库 的设计目的是要克服这些问题。
1．内部信息 (1) 生产信息 (2) 销售信息 (3) 技术信息 2．外部信息 (1) 市场需求信息 (2) 竞争信息 (3) 用户信息
7.1.2 CRM信息按信息利用程度及难易程度分类
CRM中的信息按信息利用程度及难易程度 可以分为三大类型。
1．基本信息 2．统计信息 3．文本信息
1．基本信息
3．OLAP的优点
直观的多维数据模型使用户很容易就能选 择、浏览和研究数据。 分析查询语言为研究复杂的业务数据关系 提供了强大功能。 对频繁查询的数据预先进行计算，而不是 在执行时加入的数值，OLAP加快了向浏览 这些多维结构的最终用户提交信息的速度。
4．OLAP的实现方法
(1)ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现 (Relational OLAP )。 (2)MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现 (Multidimensional OLAP )。 (3)HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现 (Hybrid OLAP )。
在近半个世纪以来，由于“知识经济”的兴起以及 经济全球化进程的日益加快等原因，使得世界经济 环境发生了巨大的变化。在这种背景下，许多公司 的核心任务转向为怎样开展客户关系管理。而客户 终生价值是测量客户关系管理方案成败的关键因素。
2．客户终生价值的组成
所谓客户终生价值（ Customer Lifetime Value ， 简称 CLV 或 LTV ）是随着时间的延续，企业从客 户 ( 个人、家庭或中间商 ) 那里获得的所有收益 超过公司为吸引这个客户、向这个客户出售商 品、提供服务等所有支出成本的一个可接受的 现金量，并且要将这个现金量折为现值。
3．影响客户终生价值各因素分析
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 计算的时间长度 贴现率 客户的维系率 产品被提及率 客户收入的变化 客户关系的维系成本 营销费用 其他
7.3.4 联机分析处理
1．OLAP的基本概念 在一个OLAP数据模型中，信息可以在概念上被 视为一个立方体，它由描述的种类(维)和定值(量 度)组成。 多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取 切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill-down)、 旋转(Pivot)等各种分析动作，以求剖析数据， 使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的 数据，从而深入理解包含在数据中的信息。
基本信息是指客户信息中最原始的一类信息， 这类信息是企业与客户打交道时保留下来 的，如商品的购买时间、地点、数量、品 种等。基本信息是客户信息中的主要信息， 占有很大的份量，同时它还是经营决策的 主要依据。
2．统计信息
统计信息是对基本信息进行提炼，进一步 汇总和统计后得到的信息，主要是各类报 表。这类信息除了依据原始的基本信息外， 还要依据统计的方式和方法，而统计的方 式与方法又与信息使用的目的相关。
3．文本信息
最后一种就是对企业非常有用的，但又没 有一定结构且信息量比较大的文本信息。 这类信息可以将其分为两个部分，其中有 一部分是可以量化或编号的，另外一种文 本信息不可量化。
7.2 CRM 的客户信息
7.2.1客户数据类型 7.2.2客户数据的隐私与安全
7.2.1客户数据类型
客户数据的来源与类型是复杂的。它们的特征如表7-1：
3．客户关系管理决策支持的系统模型
图7-5 CRM决策支持系统通用模型
4．CRM决策支持系统中的数据分析模型 (1)使用特征化和划分了解客户的基本状况。 (2) 使用响应建模定位新的潜在客户。 (3) 使用风险建模避免高风险客户。 (4) 使用流失建模留住创利客户。 (5) 客户终生价值建模来定位创利客户。 (6) 市场分析。