数据仓库与客户关系管理课件.pptx

数据仓库与客户关系管理课件

数据仓库概述客户关系管理概述数据仓库与CRM的结合数据仓库的架构与技术CRM系统的架构与功能contents目录

数据仓库与CRM系统的挑战与解决方案案例分析：某银行的数据仓库与CRM系统建设总结与展望contents目录

01数据仓库概述

定义：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，用于支持管理决策过程。特点面向主题：数据仓库按业务主题来组织数据，如销售、营销、客户等。集成性：数据仓库将分散的数据源数据进行清洗、整合和汇总，保证数据的正确性和一致性。非易失性：数据仓库中的数据是经过复制或转储的，不会因为处理或更新操作而丢失数据。随时间变化：数据仓库中的数据是历史记录，可以反映数据的演变过程。数据仓库的定义与特点

123数据仓库的雏形是一些早期的数据处理系统，如IBM的InfoSphere和Univac的IDMS。早期的数据处理系统90年代，数据仓库的概念逐渐成熟，出现了许多成熟的数据仓库产品，如Oracle的数据仓库工具、IBM的DB2等。90年代的数据仓库随着技术的发展，现代的数据仓库已经能够支持海量数据、实时数据处理和高性能查询等需求。现代的数据仓库数据仓库的发展历程

数据仓库可以提供多维度的数据分析报表，帮助企业进行商业决策。商业智能数据仓库可以提供全面的数据支持，帮助企业进行数据挖掘和模式识别。数据挖掘数据仓库可以整合客户相关的数据，帮助企业更好地了解客户需求和行为，提高客户满意度和忠诚度。客户关系管理数据仓库的应用场景

02客户关系管理概述

客户关系管理（CRM）是一种以客户为中心的管理理念和策略，旨在通过提高客户满意度和忠诚度来实现企业商业目标。它可以帮助企业了解客户需求，提供个性化的服务和解决方案，同时优化内部流程，提高运营效率。CRM的重要性日益凸显，随着市场竞争的加剧，企业需要建立并维护良好的客户关系，以保持竞争优势。通过CRM，企业可以更好地了解客户需求，预测市场趋势，制定营销策略，提高客户满意度和忠诚度。客户关系管理的定义与重要性

CRM起源于20世纪90年代初期的美国，当时一些企业开始关注客户数据的管理和分析，并尝试利用计算机系统来收集、存储和分析客户数据。随着技术的进步和市场竞争的加剧，CRM逐渐发展成为一种重要的商业战略和管理方法。在21世纪初，随着互联网和电子商务的兴起，CRM开始向更加智能化、自动化的方向发展。现在，CRM已经成为许多企业不可或缺的管理工具，广泛应用于各个行业和领域。客户关系管理的发展历程

通过CRM系统，销售人员可以更好地了解客户需求，制定销售计划，跟踪销售过程，提高销售业绩。销售管理CRM系统可以帮助企业提供高质量的客户服务，包括快速响应、解决问题、提供个性化服务等。客户服务通过分析客户数据和市场趋势，企业可以预测市场需求，制定营销策略，提高市场竞争力。市场预测CRM系统可以帮助企业识别潜在的商业风险，包括客户流失、市场变化等，并采取相应的风险管理措施。风险管理客户关系管理的应用场景

03数据仓库与CRM的结合

数据仓库是CRM系统的数据基础CRM系统需要数据仓库提供数据支持数据仓库和CRM系统相互配合，实现数据驱动的客户关系管理数据仓库与CRM的关系

销售预测数据仓库可以通过历史销售数据，运用数据分析技术，对未来销售趋势进行预测，为销售策略制定提供参考。客户数据分析数据仓库可以提供客户数据，包括客户基本信息、购买记录、服务记录等，帮助企业了解客户需求和行为，为精准营销提供支持。客户细分数据仓库可以根据客户数据，运用聚类分析等技术，将客户分成不同的群体，针对不同群体制定不同的营销和服务策略。数据仓库在CRM中的应用

数据整合数据清洗数据挖掘可视化展示CRM中数据仓库的构建方来自各个业务系统的客户数据进行整合，建立统一的数据仓库架构。对数据进行清洗和校验，保证数据的准确性和完整性。运用数据分析技术，对客户数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律和趋势。将数据以图表、仪表板等形式进行可视化展示，方便用户理解和使用数据。

04数据仓库的架构与技术

基于大型计算机的硬件架构，通常用于大型企业级应用。大型机架构分布式架构云架构基于廉价数据存储硬件的分布式系统，具有高可用性和可扩展性。基于云计算平台的数据仓库架构，具有弹性可扩展性和按需付费的特点。030201数据仓库的架构

包括关系型数据库、文件、Web服务等各种数据来源。数据源用于提取、转换和加载数据，确保数据质量和一致性。ETL工具用于管理数据仓库的元数据、数据字典和数据字典视图。数据仓库管理系统用于多维数据分析，提供报表生成、查询和可视化功能。OLAP工具数据仓库的技术组件

一种以事实表为中心的数据模型，包括维度表和事实表。星型模型一种更加规范化的星型模型，