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商务智能类有关论文范文集,与商务智能技术在CRM上的应用相关本科毕业论文
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摘 要：随着市场竞争的加剧,客户资源的争夺将是企业获得生存和发展的一个重要因素.鉴于当前企业产品同质化及竞争扁平化趋势,企业使用BI这种数字化定制经济模式可以使CRM取得较高的投资回报,成为企业获得竞争优势的关键武器.
关 键 词：商务智能；客户关系管理；数据挖掘
中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）10-2502-03
CRM（CustomerRelationshipManagement）即客户关系管理,指企业用CRM来管理与客户之间的关系.在不同场合下,CRM可能是一个管理学术语,可能是一个软件系统.
CRM的目的是使销售的成本降低,销售的周期缩短从而使得收入增加；寻找到新的销售渠道和新兴市场目标；同时在相同甚至更少的营销经费下,能够以更加个性化的服务来面对客户群中的每一个个体,提高客户的满意性和忠诚度,达到营销目的,获取销售盈利.
CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略,CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程.
BI（BusinessIntelligence）即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策.
1商务智能概况
商务智能的概念最早在1996年提出.当时将商务智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用.目前,商务智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.
BI的一个典型功能就是可以按照某种设定自动进行知识发现：企业通过对销售数据等企业掌握的信息进行分析,从看似无序,关联性也不高的数据中找到人工方法无法发现的内在联系.BI应用初期,沃尔玛集团发现把啤酒与纸尿布就近摆放时可以提高销量的著名案例就是这样产生的.
BI本质上是一个企业决策运营工具,是一个在不同层次,不同方面分别从概念和方法角度对企业决策以过程、软件的形式对运营提供帮助的集合体,其功能就是将企业经营时产生的各类数据通过BI工具的挖掘,获得有价值的信息并转化为企业的竞争优势,提高企业运营的能力、效率以及准确性.
2实现BI的技术
当前实现BI的成熟技术包括以下三个方面：数据仓库（DataWarehouse）、OLAP（联机分析处理）与数据挖掘（DataMining）.
数据仓库与OLAP的应用脱胎于用于事务处理的传统数据库,通过对海量数据库数据添加时间轴后再进行清理、抽取和转换操作,在此基础上按决策需要进行组织分析,提供决策支持.这种高度集中的数据源使数据仓库和OLAP需要在大量结构化数据的基础上,才能进行高效处理查询.为了保证决策结果具有较高的准确度,需要涉及的决策树也越来越多,因此需要设计可行的分析系统方案来尽量减少因精确分析大量数据所花费的时间.
随着网络应用的发展,大量的数据源表现为网页交互方式,这也使适于在非结构化数据环境下进行知识发现的挖掘技术逐渐成为BI应用的主要技术.
在CRM解决方案中,以计算机为工具,通过技术手段抽象出商务活动中该采取的方式方法,进而取得收益——全面引入BI已经非常具有现实意义.
3BI技术在CRM中的应用分析
3.1通过BI开拓新业务
企业在开拓经营新的业务时,首先一点就是要选择和识别确认出适合的客户群,这是是否建立了一个准确有效地客户关系的前提和基础.
传统方式下,新业务开展时遵循“广种薄收”的方式,即通过媒体广告、宣传单和邮寄等方式向大量用户进行新业务推介.据统计,这种方式下一般仅有5%左右会对需求产生响应,而最后大约1%的用户具有响应的意愿并满足条件成为客户.
在这个过程中,通过BI中数据挖掘技术的帮助,可以减少获取新客户花费的成本并缩短相关活动的时间.
采用数据挖掘手段一般按照如下步骤进行：先在客户群体中按一定比例（如5%）随机发送新业务推介方案,然后将产生响应的特定群体作为样本分析其构成信息,根据分析结果,在剩下的客户群中选择最有可能的人群发送新业务的推介方案.这种方式在保证新业务展开的同时,不但在拓展业务直接支出上减少预算,还通过快速定位消费群体,缩短活动时间等间接减少了项目成本.
3.2通过BI进行关联销售,挖掘现有客户价值
传统方式下,仅依赖客户服务代表的个人业务水平向客户进行搭配销售,成功率很低,而且由于推荐的产品不符合客户需求和消费习惯,会使客户产生被轻视的感觉,甚至引起一些客户的抱怨.
通过数据挖掘技术,利用客户咨询记录和销售记录等信息,分析处理每个客户的个人偏好及消费习惯,在此基础上,客户服务代表就可以依靠这些数据挖掘出来的有效信息,在主动访问客户或处理客户咨询的同时,可以
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3.3通过BI提供个性化服务个性化销售
在前面关联销售的条目中已经涉及到个性化服务观念,此处进一步进行系统地分析.个性化服务就是针对客户个体的不同,按照其喜好推荐其最容易消费的服务或产品,即以“量体裁衣”的方式进行一对一的服务.这是建立个性化服务的基础,而其本身就是CRM追求的核心价值和目的.个性化服务所带来的盈利,来自于它在对客户的再购买次数的提高上面,即对某客户销量的增加和某产品销售范围的提高两个方面.
但问题是如何在纷繁芜杂的客户群中找出合适的个性化销售模式,数据挖掘技术改变了传统方式下无处着手进行分析的窘境,通过分析工具对客户个体需求和行为特征展开分析,进而根据分析结果开展个性化的营销服务.3.4通过BI工具保留有价值老客户
根据80/20原则,公司的利润80%是由20%的客户创造的,企业重点要做的就是采取措施维护好这20%重点客户,在此基础上开展有效营销活动,保持并提高重点客户数量,但是有一点必须说明,20%重点客户只是一个概念,客户构成本身就是动态的,通过统计,对企业来说,这种动态分布的具体表现是,一个企业的客户每年以20%～50%比例变动着,企业如果只着眼在争取新客户,那么老客户的流失问题就很严重了,尤其是带来80%收益的那20%重点客户的流失,更是企业无法忍受的损失.
所以企业必须要想办法找出,这20%的重点客户具有哪些特点,失去的那一部分客户具有哪些特点,企业争取到的新客户又具有哪些特点.只有这样,企业才能保持长盛不衰的发展.
尽管营销成本在不同行业可能不尽相同,但根据统计并最终取得业界共识的是,开发新客源的花费是企业保持相同数目原有客户的6-8倍!
同时随着行业竞争的激烈程度加剧,企业开发新客户的成本也不断地上升,在这种情况下,保持老客户显得越发重要.而相
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