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要发挥数据仓库在客户关系管理中的作用要遵循哪些步骤?

随着CRM软件的应用,企业自然拥有了越来越多的客户数据。如何有效的使用这些数据,并从中获得有价值的知识来支持企业的经营策略,已经成为CRM管理中一个重要的环节。

数据仓库则是这方面的一种重要工具。美国著名数据库专家W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中对数据仓库的权威定义是:数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合,用于支持管理决策。

一个内容详尽、功能强大的客户数据仓库对CRM系统是不可缺少的。在实施CRM中建立的客户数据仓库对于保持良好的客户关系、维系客户忠诚,发挥着不可替代的作用。美国早在1994年的商业调查就显示出:56%的零售商和制造商拥有强大的营销数据库;85%的零售商和制造商认为在20世纪末客户数据库必不可少。

若要发挥数据仓库在客户关系管理中的重要作用,应该遵循以下步骤:

首先,数据仓库将顾客行为数据和其他相关的顾客数据进行集成,为市场分析提供依据。

然后,市场专家将会收到数据仓库为其提供的OPLA报表。市场专家通过这些数据的分析结果,准确的制定有效的市场策略。同时,利用数据仓库数据挖掘技术,发现增加销售、保持客户关系和发展潜在客户的有效方法,并将这些分析结果转化为市场机会。

最后,数据仓库将这些搜集来的顾客行为和市场机会,进行集中存入仓库,作为依据辅助管理者制定市场策略。

数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。它是通过分析数据,发现数据内部的信息和知识的过程。随着数据仓库的广泛应用,数据挖掘的应用领域也越来越广泛。


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