利用数据仓库和数据挖掘技术提升CRM的商业价值

当然，原因是多方面的。但是，总看来是因为CRM的供应商没有实现客户所预期的商业价值。如下，是客户对CRM实施的期望分析：

1、客户期望CRM对原有信息系统的所滞留的信息的激活与整合。企业到应用CRM的阶段，一般都已经具备了一定的IT基础。但是，原有的IT的系统，在不同程度上都形成了企业的信息孤岛，客户从对客户信息全面性的角度，希望新的CRM系统能够激活企业IT系统中现存的客户关系相关信息，并予以整合，从而形成企业客户新的客户信息管理与分析平台。传统的观点是，用CRM和企业内部其它相关系统的集成实现客户信息的整合。但从客户信息分析的角度来看，这还远远不够，客户信息的管理与分析必须以数据仓库和数据挖掘思想科管理工具为依托。

2、建立新的客户关系管理的模式与方法。在客户的观念中，管理软件首先是先进的管理思想的载体，客户实施CRM的目的之一是引入新的客户管理管理方法。但是，实际的情况是，这一目标在大多数CRM的项目实施过程中难以实现。

3、全面的客户关系管理过程的跟踪分析与透视。几乎在所有大型CRM中都强调“Visibility”，即，强调管理层对客户关系管理的过程的“可视化”，这也是客户期望达到的另一目标。但是，CRM中往往缺少“可视化”的工具。

4、数据集市的建立。数据集市可以看成小型的数据仓库，它是CRM的基础之一，但是，往往也回被忽视。

5、客户关系管理改善的决策支持。客户关系管理改善的决策支持是企业管理层最为关系和期望解决的问题。然而，它也必须借助于数据仓库和数据挖掘奠定决策的基础。但是，在实际的实施过程中往往是企业的管理层最不满意的。

基于以上的分析，可以看出：过去很多CRM的实施项目之所以造成不好的客户口碑，主要是在CRM的实施过程中缺乏对数据仓库和数据挖掘的应用。这样的结果，不但使CRM的没有达到改善客户关系的目的，甚至仅仅使CRM成为企业客户关系管理过程中的负担。同时，一些优秀的、高客户满意度的CRM实施也表明了，数据仓库和数据挖掘的应用，为CRM的实施带来了新的商业价值，并优化了CRM实施的RIO：

1、数据仓库和数据挖掘的应用增加了企业客户保持能力和客户的获取能力。首先，我们看到的是，在所有的行业中（特别是在移动、电信和消费品中），客户的流失普遍存在。当然，这当中有价格因素的存在，但是，价格绝不可能成为企业长期的竞争手段，所以，客户的流失的主要原因是，没有基于完整客户信息的客户服务和客户关怀。在成功的CRM项目中，数据仓库和数据挖掘的应用增强了企业对客户信息的管理的完整性，并促进了企业基于不同的客户信息进行的客户服务差别化，从而实现了对现有客户的保持；其次，数据仓库和数据挖掘的应用，强化了对潜在客户信息的收集和筛选，从而增加了企业对新客户的获取能力。

2、通过数据仓库技术的应用和数据挖掘功能的实现，强化了企业对客户的盈利分析技巧和客户细分能力。在项目型销售为主的企业中，数据仓库和数据挖掘技术帮助企业实现了 “一对一”营销与服务；在以消费品为主的企业中，数据仓库和数据挖掘技术为企业建立了有效的市场细分和“群体化区别营销”模式。

3、通过数据仓库和数据挖掘技术的应用，实现了真正意义上的客户价值再造交叉销售。“通过一台需要上网的电脑销售信息，再销售一套防毒软件”仅仅是简单的交叉销售，传统手段即可。如果要发现“菜篮子和婴儿尿布的销售关系”就需要数据仓库和数据挖掘技术了，数据仓库和数据挖掘技术帮助客户实现真正意义的客户价值再造和交叉销售。

4、数据仓库和数据挖掘技术为服务过程提供了快速响应客户的优良工具，同时加大了服务对于营销、销售、质量管理、设计管理的贡献力度。我们可以看到，再客户对服务管理的需求中，往往不单是对服务过程管理的需求，而最主要的是以服务驱动的服务营销、二次销售、质量提审和设计改良，这一方面仅靠服务过程本身的管理不可能达到，而数据仓库和数据挖掘则推动CRM这方面商业价值的实现。

5、数据仓库和数据挖掘技术促使企业，以业务过程持续优化驱动的业务单元组织优化的动态模型的实现。再传统的观点中，一直认为业务流程优化和业务单元组织优化是ERP等企业内部资源管理软件应该完成的事情，但实施看来，并非如此。大多数企业的管理层，迫切希望CRM能够建立对企业前端组织（与客户紧密接触的单元）的动态优化模型。数据仓库和数据挖掘技术的应用，特别是商业智能的应用，为业务流程的持续优化和以此驱动的业务单元的优化提供了新的动力源，即形成了“业务流程优化——组织单元协同优化——优化模型改良——业务流程优化——组织优化”的动态循环模型。