分析型CRM：提高客户洞察能力的关键

分析型CRM系统不需要直接同客户打交道，它的作用是从操作型CRM系统应用所产生的大量交易数据中提取有价值的各种信息。它主要是面向客户数据分析，针对一定的业务主题，设计相应的数据仓库和数据集市，利用各种预测模型和数据挖掘技术，对大量的交易数据进行分析，对将来的趋势作出必要的预测或寻找某种商业规律，是一种企业决策支持工具，用来指导企业的生产经营活动，提高经营决策的有效性和成功度。如果把CRM 比作一个完整的人的话，操作型CRM是CRM的四肢，而分析型的CRM则是CRM的大脑，是一种处理大容量客户数据的方法，使企业管理人员获得可靠的信息支持策略和作战商业决策。

分析型CRM与决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）密切相关。分析型CRM所需要的核心技术通常包括：数据仓库、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）、先进的决策支持技术。决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。作为分析型CRM基础的决策支持系统具有高度的灵活性和良好的交互性，将决策者与决策支持系统密切联系在一起，并通过信息技术为其决策提供特定的支持功能。显而易见，高性能的决策支持技术是分析型CRM必要的组成部分。而数据仓库、数据挖掘、联机分析处理都是进行科学决策实施的手段和基础。包含决策支持技术的分析型CRM 框架图如图2.5所示。

大多数分析型CRM中的决策支持系统应包括如下典型的组件：

①数据管理子系统。DSS的数据库通常包含在数据仓库中，数据仓库中保存了客户和管理的信息，除公司的内部信息和客户数据库外，还包括外部信息、竞争对手信息、行业发展信息。(www.xing528.com)

图2.5　分析型CRM框架图

②模型管理子系统。一个包含有财务、统计、运筹和其他定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。

③知识管理子系统。许多非结构化和半结构化的问题是如此的复杂，以至于除通常的DSS能力外，它们还需要特别的专业知识。