從客戶資源中淘金
——基于數據倉庫的CRM在銀行業(yè)中的應用
王向星 袁勝 劉笑東
2002/12/06
生產供給必須符合市場需求，這是市場經濟的基本規(guī)律之一。以“產品為中心”向以“客戶為中心”轉變是目前的大勢所趨，尤其對于銀行這樣的關鍵服務行業(yè)，在“資源創(chuàng)造價值”的今天，其客戶資源需要通過優(yōu)質的服務才能獲得。對于客戶管理，CRM自然最有發(fā)言權，它能夠收集并分析公司的客戶信息，尋求有價值的客戶（包括現(xiàn)有客戶和潛在客戶），實施差別服務，最大程度地提高客戶滿意度，優(yōu)化企業(yè)資源的使用。
基于數據倉庫的CRM
目前，國內市場的主流CRM方案分別來自Siebel、Oracle、IBM、Onyx、艾克國際、Applix、開思等公司，其中大部分是舶來品。它們的市場定位與產品功能的提供都有很大不同，但相同的是，它們中的大部分都使用了數據倉庫。數據倉庫的優(yōu)勢是可以從不同的數據源收集數據，并能對這些數據進行整合和統(tǒng)計，形成一個中心數據集，從而既能保持數據的一致性，又易于用戶訪問。
數據倉庫系統(tǒng)一般包括三層結構：數據獲取層、數據存儲層、數據輸出層。數據獲取層通常采用弱耦合方式與業(yè)務系統(tǒng)數據庫相連，通過對業(yè)務系統(tǒng)數據進行抽取、轉換和加載后，導入數據倉庫；數據存儲層完成對數據倉庫系統(tǒng)中數據的存儲和管理，為了便于對海量數據的管理，總是把數據以一定的規(guī)則組織起來，如何從邏輯和物理上去組織數據，是數據倉庫建設的重要步驟;數據的輸出層與OLAP服務器、數據挖掘服務器相連，對數據倉庫中的數據進行多維分析和挖掘。
三個層次簡單明了，但在實際實施時，卻需要應用數據挖掘、人工智能、機器學習等多個領域的理論和技術，以及統(tǒng)計學、決策科學、計算機科學等方面專業(yè)人才的密切合作，才能從數據倉庫的海量數據中淘出所需要的“金”�；跀祿䝼}庫的CRM體系結構如圖所示。
數據倉庫在CRM中的作用
● 客戶群體的分類和聚類
企業(yè)的客戶千差萬別，但是必定存在一群客戶在行為模式上的相似性。CRM系統(tǒng)通過對數據倉庫的分類和聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。按照客戶行為劃分為不同的群體，這是CRM中的一個重要組成部分，即行為分組。
● 客戶價值分析
進行了客戶群體劃分之后，企業(yè)還必須知道各個群體對企業(yè)的貢獻率如何。根據“二八原則”我們知道，銀行業(yè)20％的客戶創(chuàng)造了80％的價值。要對這20％的客戶實施最優(yōu)質的服務，其前提是發(fā)現(xiàn)這20％的重點客戶。重點客戶的發(fā)現(xiàn)通常是由一系列數據處理、轉換過程以及數據挖掘來實現(xiàn)。如通過分析客戶對產品的應用頻率、持續(xù)性等指標來判別客戶的忠誠度;通過對交易數據的詳細分析來鑒別哪些是銀行希望保持的客戶。
● 客戶行為分析
找到重點客戶之后，銀行就該著眼于如何為他們服務。這就需要進行客戶行為分析，發(fā)現(xiàn)客戶的行為偏好�？蛻粜袨榉治鲇址譃檎w行為分析和群體行為分析。整體行為分析用來發(fā)現(xiàn)企業(yè)現(xiàn)有客戶的行為規(guī)律。同時，通過對不同客戶群組之間的交叉分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)客戶群體間的變化規(guī)律，并可通過數據倉庫的數據清潔與集中過程，將客戶對市場的反饋自動輸入到數據倉庫中。通過對客戶的理解和客戶行為規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，企業(yè)可以制定相應的市場策略。
● 客戶的中間業(yè)務需求分析
銀行作為社會交易活動的中介，存儲了大量客戶交易信息，CRM系統(tǒng)通過對客戶的收入水平、消費習慣、購買物種等指標分析，可以得知客戶的潛在需求。同時銀行作為一個金融機構經常與廠商打交道，又掌握了大量廠商信息。所以銀行可以作為廠商和消費者之間的中介，與廠商聯(lián)手，在掌握消費者需求的基礎上，發(fā)展中間業(yè)務，更好地為客戶服務。
● 優(yōu)化資源配置，降低經營風險
通過分析客戶的賬戶分布狀況、賬面金額、對不同銀行產品的利用、資金流動等情況可以分析金融網絡的利用率、效率和客戶行為。例如分析每天的現(xiàn)金流入、流出狀況以及引起變化的原因，以便及時調動資金，更好地安排網點服務和資金頭寸管理。同時還可以發(fā)現(xiàn)一些異常行為，防止金融犯罪等經營風險。
在數據倉庫提供的上述功能的基礎之上，CRM可以在實施階段通過收集客戶信息，建立數據模型，設計和創(chuàng)建CRM數據倉庫，分析客戶信息，實現(xiàn)個性化服務。
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