CRM系統(tǒng)：基于OLAM 的中間代理商CRM 決策支持系統(tǒng)研究

基于OLAM 的中間代理商CRM 決策支持系統(tǒng)研究 Research on CRM Decision Support System of Intermediate Agents Based on OLAM 崔俊凱　范麗亞　黃　嵐 (西安理工大學(xué)工商管理學(xué)院　西安　710054) 摘　要　隨著市場的不斷成熟,客戶成為中間代理商競爭的最重要資源。制定針對不同的客戶群體需求的產(chǎn)品價格, 才能為企業(yè)贏得更多的新客戶。結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫,將OLAM 技術(shù)應(yīng)用在某企業(yè)的CRM 決策支持系統(tǒng)中,提出了基于 OLAM的中間代理商CRM 決策支持系統(tǒng)架構(gòu),并將該架構(gòu)應(yīng)用到該企業(yè)的銷售價格決策中,取得了良好的應(yīng)用效 果。 關(guān)鍵詞　OLAM 　中間代理商　CRM 　決策支持系統(tǒng) 　　隨著互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展和市場的不斷成熟,更多的企業(yè)采 用中間代理商的形式來協(xié)助自己完成戰(zhàn)略目標(biāo)。中間代理商 往往沒有自己的產(chǎn)品,是通過代理的形式將供應(yīng)商的產(chǎn)品銷 售給用戶,獲得中間差價的一種經(jīng)營組織形式。中間代理商 從選擇供應(yīng)商到確定產(chǎn)品最終價格報(bào)給客戶整個業(yè)務(wù)過程 中,使用客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management , CRM) 決策支持系統(tǒng)(Decision Support System ,DSS) 對客戶及 供應(yīng)商的相關(guān)信息進(jìn)行存儲和分類管理,并輔助企業(yè)決策者 對客戶需求、業(yè)務(wù)往來等復(fù)雜問題進(jìn)行及時有效的分析。但 隨著業(yè)務(wù)的增多,中間代理商積累的數(shù)據(jù)越來越多。CRM - DSS 雖然可以實(shí)現(xiàn)查詢、統(tǒng)計(jì)分析等功能,但卻無法發(fā)現(xiàn)激增 的數(shù)據(jù)背后隱藏的重要信息。而聯(lián)機(jī)分析挖掘OLAM (O2 LAP Mining) 技術(shù)的出現(xiàn)正好解決了這一難題。在中間代理 商CRM - DSS 中應(yīng)用OLAM 技術(shù)可以對客戶和供應(yīng)商數(shù)據(jù) 進(jìn)行更深層次的分析挖掘,更好地選擇供應(yīng)商,把握不同客戶 群體的產(chǎn)品需求,在確定合理報(bào)價基礎(chǔ)上發(fā)展更多潛在的客 戶資源,為企業(yè)贏得更多的市場和機(jī)遇。 1 　中間代理商CRM - DSS 需求分析 　111 　業(yè)務(wù)分析　作者針對西安市某企業(yè)的實(shí)際需要,進(jìn)行 了實(shí)地調(diào)研。該企業(yè)代理多種國外品牌的集成電路及電路 板,銷售前要進(jìn)行高低溫、濕度等多種質(zhì)量測試。從獲得客戶 需求到報(bào)給客戶產(chǎn)品價格整個業(yè)務(wù)過程中不僅要對供應(yīng)商進(jìn) 行評價、選擇,還要扣除運(yùn)輸費(fèi)和測試費(fèi)用等來對價格進(jìn)行調(diào) 整。具體業(yè)務(wù)過程(如圖1) 包括以下四個方面:a. 用戶需求 信息?？蛻敉ㄟ^傳真(或電話) 將自己的相關(guān)信息及需求信息 發(fā)給企業(yè),如企業(yè)名稱、所需產(chǎn)品規(guī)格型號、質(zhì)量等級、數(shù)量、 到貨日期等,等待企業(yè)給出產(chǎn)品價格等信息。b. 中間商需求 信息。企業(yè)將客戶的相關(guān)信息存檔,并將客戶需求整理匯總。 企業(yè)查找到供應(yīng)商的傳真號,將企業(yè)信息及匯總的客戶需求 發(fā)給不同的供應(yīng)商,詢問產(chǎn)品價格及供貨時間等信息。c. 供 應(yīng)商產(chǎn)品報(bào)價。將供應(yīng)商發(fā)來的產(chǎn)品價格信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)綜合 比較,確定最終供應(yīng)商。d. 調(diào)整后的產(chǎn)品報(bào)價。將選定的供 應(yīng)商的產(chǎn)品價格加上運(yùn)輸費(fèi)、測試費(fèi)等,形成最終產(chǎn)品價格報(bào) 給用戶。 　112 　存在的問題及解決思路　從以上報(bào)價業(yè)務(wù)過程可以 看出,中間代理商的業(yè)務(wù)往來關(guān)系復(fù)雜,要處理的信息量大。 僅僅靠手工輸入很難發(fā)現(xiàn)客戶和業(yè)務(wù)之間的關(guān)系,而且隨著 時間的推移,Word 文檔表格越來越多,查找某個具體資料都 成了令人頭疼的問題。針對該企業(yè)的目前狀況和需求,采用 以下步驟: a. 建立企業(yè)Intranet 網(wǎng)站,連接互聯(lián)網(wǎng);b. 為企業(yè)量身定 做一個CRM 決策支持系統(tǒng);c. 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法對客戶資料 及產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。 數(shù)據(jù)挖掘方法的選擇可采用以下幾種方案:a. 采用聯(lián)機(jī) 分析處理(Online - Analytical Processing ,OLAP) 對系統(tǒng)數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析處理。OLAP 的分析結(jié)果可向分析人員、經(jīng)理或管 理人員提供數(shù)據(jù)多層面、多角度的邏輯視圖。但目前OLAP 的分析操作對用戶提出很高的專業(yè)要求,不利于該系統(tǒng)的普 及及應(yīng)用[1 ] 。b. 采用數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining , DM) 對系統(tǒng)數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析處理。由于DM 方法是以人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng) 計(jì)學(xué)等技術(shù)為基礎(chǔ),因而可以高度自動化地分析企業(yè)原有的 數(shù)據(jù),作出歸納性推理,從中挖掘出潛在的模式,預(yù)測客戶的 行為[2 ] 。它具有分析數(shù)據(jù)深入和分析過程不需要用戶參與的特點(diǎn), 但這不利于用戶希望參與挖掘分析的應(yīng)用情況。c. 采 用OLAM (OLAP Mining) 對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。由于 OLAM是結(jié)合OLAP 和DM 的優(yōu)點(diǎn)在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上發(fā) 展起來的,因而在實(shí)際處理當(dāng)中,OLAM 可以實(shí)現(xiàn)OLAP 和 DM功能上的互補(bǔ):一方面OLAP 的分析結(jié)果可以為DM 提 供挖掘的依據(jù),引導(dǎo)DM 的進(jìn)行;另一方面,在數(shù)據(jù)挖掘的結(jié) 果中進(jìn)行OLAP 分析,使OLAP 分析深度進(jìn)一步拓展。因此 利用OLAM 技術(shù),用戶可以提出具體的挖掘任務(wù),增加了用 戶和挖掘任務(wù)的互動性,從而為決策者提供更具體有效的決 策支持。靈活選擇所需的數(shù)據(jù)挖掘功能,增強(qiáng)和用戶的互動 性,在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上提供更有效的決策支持。 通過對三種方案的分析,針對該企業(yè)的現(xiàn)況本文決定采 用第三種方案,即在系統(tǒng)中使用OLAM 技術(shù)對客戶和供應(yīng)商 數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。 2 　OLAM 模型 　211 　異構(gòu)數(shù)據(jù)庫層　該層是系統(tǒng)各種存儲類型的數(shù)據(jù)存 儲層。考慮到CRM - DSS 開發(fā)過程中,不同開發(fā)人員用到的 數(shù)據(jù)庫技術(shù)不同,本層對系統(tǒng)用到的各種數(shù)據(jù)庫例如Oracle、 SQL Server 、DB2 等進(jìn)行匯集存儲,以備數(shù)據(jù)處理層進(jìn)行數(shù)據(jù) 清洗和集成。 　212 　異構(gòu)數(shù)據(jù)處理層　該層從異構(gòu)數(shù)據(jù)庫存儲層把原來 分散在企業(yè)內(nèi)外的關(guān)于客戶及產(chǎn)品價格等數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和清 洗,形成數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題(如客戶、產(chǎn)品) 的、集成的(數(shù)據(jù)全局一致) 、穩(wěn)定的(不是頻繁更新) 、不同 時間(包含歷史數(shù)據(jù)) 的數(shù)據(jù)集合[3 ] 。 　213 　OLAM 數(shù)據(jù)處理層　該層是對上一層數(shù)據(jù)倉庫中的 數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)挖掘分析,主要包括元數(shù)據(jù)、OLAM 分析引擎 和數(shù)據(jù)立方體三個部分。 a. 數(shù)據(jù)倉庫的管理主要是通過元數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的。元數(shù)據(jù) 是數(shù)據(jù)倉庫的核心,它用于存儲數(shù)據(jù)模型和定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn) 換、倉庫結(jié)構(gòu)、控制信息等,例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)字典就 是一種元數(shù)據(jù)。b. OLAM 分析引擎包括OLAP 分析引擎和 DM 分析引擎兩部分,OLAP 分析引擎主要從數(shù)據(jù)立方體中 獲取多維度的表格,進(jìn)行在線分析,為決策者提供多種圖形、 報(bào)表形式的數(shù)據(jù)展示,可以讓決策者從多個角度觀察數(shù)據(jù)任 務(wù)執(zhí)行情況。而DM 分析引擎主要是對OLAP 的分析結(jié)果進(jìn) 行深層次的數(shù)據(jù)挖掘,找出數(shù)據(jù)之間的潛在規(guī)律并挖掘異常 信息來輔助用戶決策。c. 數(shù)據(jù)立方體是數(shù)據(jù)倉庫中過濾后系 統(tǒng)數(shù)據(jù)的一種存儲形式。例如數(shù)據(jù)立方體可以將CRM - DSS 中的數(shù)據(jù)按立方體的三個不同維度分別存儲產(chǎn)品、客戶 和時間。 OLAM 分析引擎在元數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下,對數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行 集合運(yùn)算(如求和、求平均) 和導(dǎo)向運(yùn)算(如選擇、旋轉(zhuǎn)、上鉆與 下鉆) 等,就可獲得不同時間段不同產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)。 　214 　用戶界面層　該層是一個圖形用戶界面,供用戶和系 統(tǒng)挖掘任務(wù)的交互。用戶可以從該界面查看到挖掘結(jié)果,也 可以提出挖掘查詢請求,提交給系統(tǒng)進(jìn)行挖掘分析。 3 　基于OLAM 的中間代理商CRM - DSS 架構(gòu) 　311 　應(yīng)用流程分析　在上面OLAM 模型分析的基礎(chǔ)上, 提出基于OLAM 的中間代理商CRM - DSS 架構(gòu),如圖4 所 示,它主要分為四層: 3. 1. 1 　客戶層。用戶需要訂購企業(yè)某類產(chǎn)品,登錄企業(yè) Intranet 網(wǎng)站,提交身份信息,發(fā)出產(chǎn)品詢價請求。 強(qiáng)力推薦： 天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng) 天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專業(yè)性、實(shí)用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶為中心的協(xié)同管理思想和營銷理念，圍繞客戶生命周期的整個過程，針對不同價值的客戶實(shí)施以客戶滿意為目標(biāo)的營銷策略，通過企業(yè)級協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達(dá)到留住客戶、提高銷售，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤最大化的目的。通過對客戶進(jìn)行7P的深入分析，即客戶概況分析(Profiling)、客戶忠誠度分析(Persistency)、客戶利潤分析(Profitability)、客戶性能分析(Performance)、客戶未來分析(Prospecting)、客戶產(chǎn)品分析(Product)、客戶促銷分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷售、營銷、客戶服務(wù)和支持等與客戶關(guān)系有關(guān)的業(yè)務(wù)流程并提高各個環(huán)節(jié)的自動化程度，從而幫助企業(yè)達(dá)到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴(kuò)大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場份額、尋求新的市場機(jī)會和銷售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力，使得企業(yè)在當(dāng)前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。 關(guān)鍵詞：CRM,CRM系統(tǒng),CRM軟件,客戶關(guān)系管理,客戶管理軟件,客戶管理系統(tǒng),客戶關(guān)系管理軟件,客戶關(guān)系管理系統(tǒng)