第7章 数据仓库与客户关系管理
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用随着信息时代的来临，企业在市场竞争中越来越注重与客户的关系管理。
客户关系管理（CRM）作为一种重要的商业策略，旨在实现企业与客户之间的有效沟通和关系建立。
数据仓库与数据挖掘技术作为支持CRM的重要工具，为企业提供了有效的客户信息管理的手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用，并分析其带来的益处。
首先，数据仓库为客户关系管理提供了数据集成和统一的数据视图。
客户关系管理需要从多个渠道收集和整合各种类型的数据，例如销售数据、客户反馈、社交媒体数据等。
数据仓库通过将这些分散的数据源整合到一个统一的数据存储中，提供了一个一致且易于访问的数据视图，帮助企业更好地了解客户的需求、习惯和行为。
其次，数据仓库与数据挖掘技术能够帮助企业发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势。
数据挖掘技术通过使用统计分析、机器学习等方法，自动地发现数据中的模式、关联和规律，从而提供对客户行为的深入洞察。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以发现某个特定时期的销售增长趋势、客户购买偏好以及客户流失的原因，从而针对性地制定营销策略和提高客户满意度。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还能够支持个性化的营销和服务。
通过分析客户数据，企业可以了解不同客户群体的需求差异，从而针对性地进行个性化的产品推荐、定制化的营销活动和个别化的服务。
这种个性化的营销和服务能够提高客户忠诚度和满意度，帮助企业获得竞争优势。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业预测客户行为和需求。
通过历史数据的分析，数据挖掘技术可以建立预测模型来预测未来客户的购买行为、流失概率等。
这些预测结果可以为企业的销售预测和库存管理提供参考，帮助企业更好地调整营销策略和资源配置。
除了以上几点，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
通过对大量客户数据的分析，企业可以为决策者提供可靠的信息和洞察，从而支持更明智的决策。
数据仓库和数据挖掘技术可以快速地提取和分析数据，帮助企业节省时间和成本，并提高决策的准确性和效率。
客户关系管理第七章习题及答案
客户关系管理第七章习题及答案第七章练习题⼀、选择题：1.在数据仓库中，所有数据都是围绕⼀定的进⾏组织的A 主题B 主键C 外键D 视图2.对于DSS，是⾮常重要的A 最新数据B 历史数据C 分析数据D 多媒体数据3. 是从外部数据中收据数据，它是数据仓库中数据综合的⼀种类型A 数据提取B 数据清洗C 数据抽取D 数据切割4. 是关于数据的数据A 外部数据B 内部数据C 元数据D 纯数据5.数据粒度有两种形式，其中⼀种形式的数据粒度是⾯向的A OLTPB CRMC OLAPD ERP6. 数据集市的数据直接来源于中央数据仓库A 独⽴的B 依赖的C 内部的D 中央的7.数据仓库的是具有层次性的A 主键8.由各维度的取值和变量值构成A 维成员B 维C 事实D 索引9. 技术的核⼼是多维分析A OLAPB CRMC OLTPD ERP10.三种多维数据模型中，最为流⾏A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型11.由于的应⽤，数据需要定期的从数据仓库中导⼊多维数据库中A OLAPB OLTPC CRMD ERP12.由类和类之间的关系构成的模型称为A 关系模型B 类模型C ER模型D 对象模型13. 的设计是数据仓库模型设计的第⼀步A 部门模型B 类模型C 企业模型D 对象模型14. 的选取是模型设计中极为重要的⼀部分A 主题15.⽆论数据仓库以怎样的数据模型组织数据，最终还是以各种来完成的A 表空间B 类C 变量D 表16.在中，只有⼀个事实表，每个维表都与事实表直接连接A 星型模型B 雪花型模型C 星座模型D ⽹型模型17. 中的数据是最丰富的、最详细的A 事实数据库B 关系数据库C ⾼级数据库D 数据仓库18.数据挖掘的基础是A OLAPB OLTPC ⼈⼯智能D 数据仓库19.对⼀组数据的集合分组成为有类似的对象组成的多个类的过程称为A 分类B 汇集C 类分析D 聚类20. 也常常作为数据挖掘的第⼀部，对数据进⾏预处理A 分类分析B 关联分析C 聚类分析D 孤⽴点分析⼆、填空1.数据仓库(data warehouse)是⼀个⾯向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、⾮易失的(non-volatile)、随时间变化的(time variant)数据集合，⽤于。
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究随着信息技术的不断发展，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已经成为许多企业实现竞争优势的重要手段之一。
数据仓库和数据挖掘作为支持CRM的重要工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法，并分析其对企业业务决策和市场营销的影响。
一、数据仓库在客户关系管理中的使用方法数据仓库是将企业各种数据源的数据整合起来，供决策者和分析师使用的一种存储数据的集中式数据库。
数据仓库在客户关系管理中的使用有以下几种方法：1. 数据整合：数据仓库通过整合多个数据源，包括内部和外部数据来源，使企业能够更全面地了解客户的行为和需求。
通过数据整合，企业可以获得全面准确的客户信息，为后续的分析和决策提供支持。
2. 数据清洗：数据仓库对收集到的数据进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。
数据清洗可以去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等，提高数据的质量和可信度。
3. 数据存储和查询：数据仓库以多维数据模型进行存储和查询，便于用户进行各种复杂的数据分析。
通过数据仓库，企业可以方便地从不同角度和维度对客户数据进行查询和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
4. 数据更新和维护：由于客户数据具有时效性，数据仓库需要进行定期的更新和维护，以保证数据的及时性和准确性。
数据更新可以通过数据同步、数据集成等方式进行，确保企业始终拥有最新的客户数据。
二、数据挖掘在客户关系管理中的使用方法数据挖掘是通过从大规模数据中发现模式和知识，以指导业务决策和市场营销活动的一种技术方法。
数据挖掘在客户关系管理中的使用方法主要包括以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照特定的属性和行为进行分类和细分，区分不同的客户群体。
客户细分可以帮助企业更好地了解客户的需求和购买行为，进而提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
【2024版】《客户关系管理》课程教学大纲
可编辑修改精选全文完整版客户关系管理课程教学大纲初始说明【课程性质】客户关系管理课程是工商管理类专业核心课程，也是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业课程体系中的重要组成部分，具有很强的实践性。
通过本课程的学习，学生能够掌握客户关系管理的理论、方法与策略，培养学生在客户关系管理岗位方面的实际应用能力，为从事客户关系管理工作奠定坚实的基础。
【教学目的】本课程教学的目的是为了使学生掌握客户关系管理的基本理论和应用，确立以客户为中心的管理理念。
通过课程的学习，学生能够了解和认识客户关系管理的基础理论，熟悉客户关系管理软件的基本操作，掌握客户关系管理技能和方法，并能综合运用所学理论知识及实践能力进行客户关系管理。
【先修课程】客户关系管理是市场营销、工商管理、电子商务、物流管理等专业主干课程，学生应在修完管理学、市场营销学、市场调查与预测、网络营销及消费者行为学等专业基础课及专业课之后进行学习。
【教学方法】课程教学应以培养学生实际应用能力为出发点开展课堂教学，在教学环节中可以采取启发式讲解、案例讨论、上机演示与操作等方法实施课堂教学。
推荐教师利用多媒体及“学习通APP”等互联网教学平台手段，结合实训项目开展理论与实践教学，培养学生运用理论知识与实践能力处理企业实际问题得能力，达到提高课堂教学效果的目的。
学生在课程学习时，推荐通过组建学习团队的形式对课程实训项目进行学习与操作演练，强化学生实际动手能力的培养。
【考核方式】本课程为考试课，期末总成绩由平时成绩与卷面成绩按3：7综合。
平时成绩包括课堂出勤30分，课堂表现和课堂笔记30分，课后作业和测验40分；期末考试采用笔试与上机操作相结合的方式进行。
【教材与主要参考书】栾港《客户关系管理理论与应用》（第3版）【执行说明】1．在理论教学的同时，应结合实训项目增强学生实践动手操作能力；2．实训项目学时可以根据教学实际安排在课上或课后进行；3．实训项目的开展需要有互联网环境。
数据管理与客户关系管理
教学内容：数据仓库的概念；有效处理客户数据的流程；客户知识和联机分析处理；数据挖掘在客户关系管理中的应用；教学重点：数据仓库的概念、有效处理客户数据的流程、数据挖掘在客户关系管理中的应用；教学难点：数据挖掘在客户关系管理中的应用；课时分配：个课时案例8.1：江苏紫金农村商业银行通过数据仓库全力打造最值得客户信赖的高效便民银行江苏紫金农村商业银行成立于2011年，是江苏农信体系下57家农商行的一员，总部位于南京，下辖9家一级支行，125家营业网点，员工总数2 200余人。
江苏紫金农商银行于2013年建设了江苏农信体系下首例ODS数据仓库项目，将数据进行整合，多源数据进行统一集成，搭建统一的数据平台，选择成熟的ETL 工具代替人工方式，对不同数据源中的业务数据进行自动抽取和转换，然后经过对这些数据的清理、标准化和整合过程，将其统一存储到ODS数据仓库中。
整合托管于省联社的核心系统及外围系统数据，建立统一数据视图，通过统一数据加工，解决了数据有效性和标准化两大基础问题，为全行业务发展、精细化管理、决策及监管提供有力支撑。
江苏紫金农商银行根据数据仓库项目建设需求，选定了Informatica Power Center产品，进行全行业务数据的抽取、转换、加载和整合。
基于Informatica 产品搭建的数据平台，帮助江苏紫金农商银行建立了规范的数据处理流程，优化了系统架构，增强了系统的健康形态，提高了数据加载、清洗、标准化的效率。
在手工编程阶段，每次导入数据都需要2～3小时，而现在半小时左右即可完成全部任务，并且开发人员不需要始终关注导入过程，只在系统Excel表格中有报错提醒时及时修改即可，他们能够将更多时间投入到更有价值的新程序开发、数据分析中。
在ODS数据仓库项目中，江苏紫金农商银行还引入了“管理驾驶舱”系统，高管们可以通过全景、高级、完整的数据视图，进行经营分析和风险预警，更有效地支持管理决策。
通过建立数据仓库，江苏紫金农商银行全力打造最了解客户、体验最佳、最值得信赖的高效便民银行，在建设现代股份制商业银行的征程上，全力迈出新步伐，争创新业绩，实现新跨越。
数据仓库技术在客户关系管理中的应用案例分析(七)
数据仓库技术在客户关系管理中的应用案例分析近年来，随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，各行各业都面临着海量的数据积累和管理的挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）作为一种有效的营销策略和管理工具，正逐渐成为企业获取竞争优势和增强客户忠诚度的重要手段。
数据仓库技术作为一种集成和存储企业数据的解决方案，正发挥着越来越重要的作用。
本文将通过分析几个实际案例，来探讨数据仓库技术在客户关系管理中的应用和价值。
首先，数据仓库技术可以帮助企业实现全面的客户视图。
在传统的客户关系管理中，企业通常需要查询多个独立的数据源来获取客户信息，这导致了信息的不完整和难以集成。
而数据仓库技术通过将多个数据源的数据进行整合和存储，可以实现一站式的客户信息查询和分析。
例如，某电商企业通过搭建数据仓库，将客户的购买记录、访问行为和在线评价等信息汇总在一个平台上，从而实现了对客户全生命周期的跟踪和分析。
这使得企业能够更全面地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
其次，数据仓库技术可以支持基于数据的精准营销。
企业在进行市场推广时，往往需要根据客户特征和消费习惯进行个性化的定制，以提高营销效果与转化率。
数据仓库技术通过分析和挖掘大数据，可以识别出客户的潜在兴趣和需求，并将其转化为具体的营销策略。
例如，某银行通过数据仓库技术对客户的信用卡消费数据进行分析，发现一部分客户经常在高档餐厅消费，于是他们便通过发送短信或邮件等方式向这些客户推送相关的优惠活动和特殊待遇。
这种精准的场景化营销大大提高了市场推广的效果和客户的满意度。
此外，数据仓库技术可以辅助决策和预测分析。
在客户关系管理中，企业需要不断优化和调整营销策略，以适应市场环境和客户需求的变化。
而数据仓库技术通过提供多维度的分析和数据挖掘功能，可以帮助企业进行全面的数据分析和预测。
例如，某电信运营商通过数据仓库技术对客户的通话记录、流量使用情况等大数据进行分析，发现用户在某个时间段内使用流量较多，便即时调整套餐，并在该时间段内推出相应的优惠活动。
基于数据仓库的客户关系管理
基于数据仓库的客户关系管理客户关系管理是企业从传统的以产品为核心逐步向以客户为基础转变的一种管理理念，不仅是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。
数据仓库则是实施客户关系管理的技术核心。
本文介绍了客户关系管理的内涵和数据仓库的基本概念及其特征，详细地分析了数据仓库在客户关系管理中的应用。
标签：客户关系管理数据仓库应用面临知识经济的挑战，市场竞争日趋激烈，发现、赢得并保持客户是企业在知识经济下生存的必要条件。
通过基于数据仓库(Data warehouse, DW)的客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM),企业可以广泛收集客户信息，整理成全面、完善的客户信息库，通过数据挖掘和数据分析技术了解客户的需求，以保持良好的客户关系，维系客户忠诚，从而提高企业核心竞争力。
一、客户关系管理的内涵客户关系管理是一种以客户为中心，以企业与外部交流为主导，以企业的前端业务应用为主，旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,着重实现在市场营销、销售、客户服务等领域与客户有关的商业流程自动化，其目标是:(1)通过对商业流程的管理缩减销售周期、降低企业经营成本;(2)通过个性化的、实时的优质服务提高客户满意度,保持并吸引更多的客户。
客户关系管理在整个客户生命周期中都以客户为中心,它的有效实施依赖于客户数据的有效集成，并对之进行分析,从而产生利于决策形成的新信息。
二、数据仓库概述数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的（不可更新的）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定[1]。
面向主题与传统数据库面向应用相对应，主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每个主题对应一个宏观的分析领域;集成特性是指数据在进入数据仓库前，必须经过加工和集成，以统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构从面向应用转变为面向主题的;稳定性是指数据仓库反映的是已成为历史的数据，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的;数据仓库是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时不仅能满足决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
客户关系管理-数据库营销
通过对数据的分析和运用， 减少不必要的广告投放和促
销活动，降低营销成本。
提升品牌形象
通过精准的营销活动和 优质的服务，提升品牌
形象和市场竞争力。
数据库营销的流程
数据收集
通过各种渠道收集客户数据，包括购买记录 、浏览记录、反馈意见等。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、分类和整合，建立 完整的客户数据库。
案例分析
05
案例一：某电商平台的数据库营销策略
总结词
精准定位、个性化推荐
详细描述
该电商平台通过建立庞大的用户数据库，收集用户的购物历史、浏览记录、搜索关键词等信息，分析用户的购物 偏好和消费习惯。基于这些数据，平台能够精准地推送个性化的商品推荐、促销信息等，提高用户购买转化率和 满意度。
案例二：某银行的客户关系管理实践
细分市场
根据客户画像，将客户群 体进行细分，针对不同细 分市场制定不同的营销策 略。
目标客户定位
明确营销目标，确定目标 客户群体，制定针对目标 客户的营销策略。
营销策略和方案
营销目标
营销方案
明确营销活动的目标，如提高品牌知 名度、促进销售、增加客户忠诚度等。
制定具体的营销方案，包括产品、价 格、促销方式、渠道等。
企业应不断探索新的营销策略 和技术，以满足市场变化和客
户需求。
关注客户体验
企业应注重客户体验，以提高 Βιβλιοθήκη 户满意度和忠诚度。跨部门协作
企业应加强内部各部门之间的 协作，以更好地满足客户需求
和提高客户满意度。
建立长期关系
企业应与客户建立长期关系， 以提高客户忠诚度和口碑效应
。
THANKS.
社交化
社交媒体在人们生活中的影响力越来越大，未来的数据库 营销和客户关系管理将更加注重社交媒体的运用，以提高 客户参与度和忠诚度。
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7.2.1CRM与数据仓库的关系
CRM的业务整合需要数据仓库 数据清洁与集中需要数据仓库 数据分析需要数据仓库
7.2.2数据仓库的作用
客户行为分析 重点客户发现 个性化服务 市场性能评估
7.2.3CRM数据仓库的系统结构
7.3数据仓库的实施
数据仓库建立的基本框架
7.3.1项目计划
项目计划是指定义创建数据仓库的项目目标和确 定项目范围，包括对项目计划的评估和流程的调整。 了解方向性分析处理需求
确定信息需求 确定数据覆盖范围
7.3.2业务需求分析
深入了解数据源
分析数据仓库系统所包含的主题域及其相互之 间的关系
7.3.3数据线
数据仓库设计 数据预处理 数据维护
7.3.4技术线
技术选择: 产品选择
7.3.5应用线
应用设计
设计标准的用户应用模板 ，包括：确定初始的模 板集、设计模板的标准、设计详细模板、通过用户反 馈进行改进。
第7章 数据仓库与客户关系管理
7.1 数据仓库概述
7.1.1 从数据库到数据仓库
7.1.2 数据仓库概念及特点
7.1.3 数据仓库系统的体系结构ຫໍສະໝຸດ 7.1.1 从数据库到数据仓库
在数据库应用的早期，计算机系统处理的是传 统手工业务自动化的问题。联机事务处理成为 整个80年代直到90年代初数据库应用的主流。 当联机事务处理系统应用到一定阶段，单靠拥 有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争 的优势，于是出现了联机分析处理 。 数据仓库是一个作为决策支持系统和联机分析 应用数据源的结构化数据环境，它研究和解决 的问题就是从数据库中获取信息。
7.1.2数据仓库概念及特点
数据仓库：一个面向主题的、集成的、相对稳定的、
反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的特点：
面向主题 集成化 相对稳定 反映历史变化
7.1.3数据仓库系统的体系结构
数据仓库的体系结构
7.2 CRM中的数据仓库
7.2.1 CRM与数据仓库的关系 7.2.2 数据仓库的作用 7.2.3 CRM数据仓库的系统结构
应用开发
通过应用设计说明书，按照标准的软件开发流程， 实现模板的设计。一般过程是：选择实现的方法，然 后进行模板的实现、测试和数据验证，应用模板的维 护。
7.3.6系统运行维护
目标数据维护 元数据维护