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杭州联华超市分析型CRM设计(13)
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6.日用百货同清洁商品
图5-30所示,选择预测树:日用百货,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了日用百货的65笔销售记录中有同时购买日用百货同清洁商品有9笔。
 
图5-30 分析预测结果-6
7.服饰配件同五金配件
图5-31所示,选择预测树:服饰配件,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了服饰配件的4笔销售记录中有同时购买服饰配件同五金配件有2笔。
 
图5-31分析预测结果-7
8.水产同蔬果
图5-32所示,选择预测树:水产,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了水产的60笔销售记录中有同时购买水产同蔬果有45笔。
 
图5-32 分析预测结果-8.1
图5-33所示,选择预测树:蔬果,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了蔬果的163笔销售记录中有同时购买蔬果同水产有45笔。
 
图5-33 分析预测结果-8.2
9.面复制品类同五金配件
图5-34所示,选择预测树:面复制品类,使预测树的颜色基于1(购买),观察决策树发现在购买了面复制品类的16笔销售记录中有同时购买面复制品类同五金配件有2笔。
 
图5-34 分析预测结果-9
(四)浏览相关性网络分析挖掘结果
从图5-35中可以看出3月1号客户消费记录中哪两种商品中存在关联性,将滑块由“所以链接”向“最强链接”滑动,浏览器中将依次除去最弱的链接,直到最后剩下最强的链接即‘五金配件同服饰配件’(见图5-36)。其中各链接的强弱顺序见图5-37。从中可见3月1号前来购买商品的客户中,同时购买五金配件同服饰配件的可能性最大,同时购买蔬果同水产的其次。
 
图5-35 相关性网络

 
图5-36 最强链接

 
图5-37 强弱链接顺序

 

 


第六章 实施分析型CRM的前景和展望
第一节 实施分析型CRM的前景与展望
客户关系管理是超市与客户联系的重要渠道。杭州联华超市通过实施分析型客户关系管理战略,加强与客户的交流与沟通,理解并影响客户行为,充分利用其掌握的客户资源,拓展优质客户,实现“客户资产”的增值,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创新的目的。
数据仓库系统作为杭州联华超市基础数据平台,将为杭州联华超市各类管理活动提供信息支持。通过建设面向客户的数据仓库系统,以客户购买商品数据为突破口,客户基本资料为辅助,构建客户购买星型模式按客户贡献、客户保持、客户细分三大主题充分利用客户数据给超市带来更高的效益跟竞争优势。同时,运用数据挖掘和OLAP技术对积累的历史数据进行分析,通过客户购买商品之间关联性优化商品的陈列格局刺激客户潜在消费力,另外通过客户的贡献度和风险度计算确定客服中心活动和促销模式,从而吸引更多的优良客户到联华超市消费,实现企业和客户的共同赢利目标。
分析型CRM的实施,推动了杭州联华超市整体营销的开展和“以客户为中心”的管理理念的形成,为企业实施扁平化管理和组织结构的变革带来了动力和机会,将促进杭州联华超市整体营销水平和产品创新能力的提高,进一步增长企业的核心竞争力。
分析型CRM的应用,数据仓库的建立,数据挖掘的分析为杭州联华超市进一步打开省内市场,开拓省外市场,迎接国外连锁超市挑战建立坚实的基础,也为杭州联华超市强化内部结构,加强风险控制,降低管理成本和提高经营效益创造条件。
第二节 实施分析型CRM的关键因素
从数据仓库系统建设过程而言,在重点做好客户主题分析时,兼顾有关的计划、风险、人力资源、采购运作等管理活动;在CRM系统相关功能基本建立以后,以风险为重点进行数据仓库系统的建设,并逐步完善其它管理功能。
为了使数据仓库成为基础数据平台,保证业务功能的实现,必须在数据内容方面进行不断的完善。首先,在数据来源范围方面,当前仅以POS机作为数据源,为了更好地进行有效分析,特别是要更准确地进行客户保持分析和客户细分分析,必须将客服中心数据纳入到数据仓库中来;其次,从数据地深度来看,需要调整数据模型结构,使各个主题的数据更实用,处理数据更快;需要丰富和完善分析主题,从而更好地为分析服务。
数据仓库系统建设的各阶段,是相统一的,又是各有侧重点。它们的统一首先是数据的统一,各项应用都是以数据仓库系统中的数据为基础,因此,在数据仓库系统设计时,不仅要考虑CRM的应用目标,而且由于需要在数据仓库运行周期内考虑其他系统的数据应用。其次,应用构架的统一,数据仓库系统采用统一的抽取、转换和清洗方式进行数据处理,采用相同的数据维护和权限管理方式,采用相同的系统体系;再次,应用模式统一,应用前端采用相同的展现模式,以便于应用者熟悉和掌握,采用统一分析模块组织方式,便于应用者了解可以使用的分析内容,采用统一的数据模型结构,便于应用者了解数据内容。最后,在各阶段的功能目标方面,将相互支持,相互促进并逐步完善。
数据仓库系统在各阶段的工作重点不同。首先,数据完善是一个逐步过程,针对不同的业务功能,对数据范围不同,数据要求不同,在数据仓库系统建设的不同阶段,功能实现重点不同,因此数据整合的重点会有差异。其次,在各阶段业务重点各异,因此业务功能实现有差异。
总之,数据仓库系统与其他应用系统相比有其不同的特点,数据仓库建设比其它应用系统规模更大、投资更大、风险也更大。如果要取得数据仓库建设的成功,必须注意以下几点:
1、数据仓库是面向用户的,是业务驱动的系统。成功的数据仓库应紧密切合用户实际需求,致力于企业特定的辅助决策需求。不存在包治百病的灵丹妙药式的数据仓库,应该对症下药;也决不能把数据仓库看作是计算机技术人员们玩弄技术的把戏,而应该使其成为企业管理人员操纵企业的武器。
2、数据仓库建设,应该取得领导层的信任与支持。得到了领导层的信任与支持,可以更加清晰的了解企业的决策目标,能更易于获得一些急需的信息,可以获得更多的财政上的支持,可以使企业的全体人员能更加统一思想,齐心协力,积极参与配合数据仓库建设。

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