《CRM中的数据仓库》课件.ppt

CRM中的数据仓库数据仓库是CRM系统的重要组成部分，它存储了客户、产品、销售、服务等大量关键信息，用于分析和挖掘客户价值。

课程目标理解CRM和数据仓库掌握CRM的核心概念，了解数据仓库在CRM中的作用。掌握CRM数据仓库构建方法学习需求分析、系统设计、数据导入、建模和优化等关键步骤。了解CRM数据仓库的应用深入了解CRM数据仓库在营销分析、销售分析和客户分析方面的应用。掌握CRM数据仓库的管理方法学习数据质量管理、数据安全管理、数据治理和系统维护等重要内容。

什么是CRM?11.客户关系管理CRM是CustomerRelationshipManagement的缩写，指客户关系管理。22.企业与客户互动CRM系统帮助企业更好地管理与客户的互动，提高客户满意度和忠诚度。33.数据驱动决策CRM系统收集客户数据，帮助企业分析客户行为，制定更有效的营销策略。

CRM的定义和特点以客户为中心CRM将客户视为企业的核心资产，旨在建立和维护良好的客户关系。数据驱动CRM系统通过收集、分析客户数据，为企业提供决策依据，优化客户服务和营销策略。流程化管理CRM系统将销售、服务、营销等环节整合起来，形成完整的客户关系管理流程。

CRM的发展历程CRM经历了从最初的简单客户管理系统到如今集成的企业级解决方案的发展历程。这一过程可以分为三个阶段。1以客户为中心的时代整合多渠道数据，提供个性化服务2数据驱动的时代数据分析，预测客户需求3初级阶段简单的客户信息管理

CRM的功能模块客户服务提供客户支持，处理客户问题，解决客户投诉等。销售管理跟踪销售流程，管理销售机会，提高销售效率。营销管理计划和执行营销活动，分析营销效果，提升客户获取率。数据分析收集客户数据，分析客户行为，预测客户需求，支持决策。

2.CRM中的数据仓库数据仓库是CRM系统的重要组成部分，用于存储和分析来自多个来源的客户数据。数据仓库可以帮助企业更好地了解客户行为、需求和价值，从而制定更有效的营销策略、提高销售效率、提升客户满意度。

什么是数据仓库?数据仓库的定义数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失性的、变化缓慢的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库通常存储历史数据和当前数据，用于分析趋势和预测未来。

数据仓库的特点主题性数据仓库以主题为中心，将不同来源的数据整合到一起，方便用户进行多维度的分析。集成性数据仓库将来自不同来源的数据集成到一起，形成一个统一的视图，消除数据孤岛。非易失性数据仓库的数据不会被修改或删除，确保数据的完整性和一致性，以便于进行历史分析。面向分析数据仓库的设计目标是支持分析和决策，而非事务处理，因此其数据结构和查询方式与传统数据库不同。

数据仓库的应用场景11.营销分析数据仓库可以帮助企业分析客户行为，优化营销策略，提高营销效率。22.销售分析数据仓库可以帮助企业分析销售数据，识别销售趋势，提高销售业绩。33.客户分析数据仓库可以帮助企业深入了解客户，提供个性化服务，提升客户满意度。44.商机预测数据仓库可以帮助企业预测未来商机，制定相应的策略，抢占市场先机。

CRM数据仓库的构建CRM数据仓库构建是将CRM系统中的数据整合、处理和存储的过程。它为企业提供了基于数据的决策支持系统，帮助企业更好地了解客户，提升业务效率。

需求分析1明确目标明确CRM数据仓库的目标，是进行营销分析，还是客户细分?2识别数据识别哪些数据需要存储，数据来源是什么?3分析需求针对不同目标，确定数据分析的需求，例如指标、维度等。4评估资源评估数据仓库的规模，硬件资源、人力资源等。需求分析是CRM数据仓库建设的第一步，也是至关重要的环节。

系统设计确定数据模型定义CRM数据仓库中数据结构和关系，确保数据一致性和完整性。选择数据库平台根据数据量、性能要求和技术架构选择合适的数据库平台，如Oracle、MySQL或PostgreSQL。设计数据加载流程确定数据源、数据转换规则和数据加载策略，确保数据及时、准确地导入数据仓库。构建数据仓库架构设计数据仓库的层级结构、数据存储方式和数据访问控制机制，确保数据安全性和可靠性。考虑数据质量管理制定数据质量指标和监控机制，确保数据准确性、一致性和完整性。数据安全管理制定数据安全策略和访问控制机制，确保数据安全性和机密性。

数据导入1数据源识别确定所有潜在数据源，包括CRM系统、外部数据源和历史数据。2数据清洗和转换处理数据质量问题，包括缺失值、重复值和数据类型转换，确保数据一致性。3数据加载将清洗后的数据加载到数据仓库中，可以使用ETL工具或自定义脚本进行数据导入。

数据建模1数据仓库模型星型模型、雪花模型、星座模型2维度建模事实表、维度表3数据清洗数据去重、数据转换4数据提取从CRM系统中提取数据数据建模是数据仓库构建的