當前，電信企業已擁有大量的客戶數據，迫切需要將數據優勢轉換成企業競爭優勢，基于數據倉庫和數據挖掘的客戶關系管理系統應運而生。本文就客戶關系管理、數據倉庫和數據挖掘的概念，以及在電信企業中的綜合應用進行了研究。

1 數據倉庫、數據挖掘與CRM的概念

    隨著數據庫技術、網絡技術的不斷發展，客戶關系系統（CRM）在通信行業廣泛應用。市場的改變，企業亟需發掘數據背后的商機和效益，將自己的數據優勢轉化為企業的競爭優勢，使客戶收益和企業利潤最大化。

    1.1 數據倉庫技術

    數據倉庫（Data Warehouse）是一種新型的數據存儲和組織技術。數據倉庫中的數據包含基本數據、歷史數據、綜合數據和元數據。這些數據不是大量數據的簡單堆積，而是將數據通過清洗、篩選、稽核和入庫加載，形成DWD，進而根據所需要的目的，形成所需數據應用，便于用戶從大量數據中提取各自所需的輔助決策數據和信息。

    1.2 數據挖掘技術

    數據挖掘技術（DataMining）是目前世界上數據庫與信息挖掘領域的先進技術。數據挖掘技術可以幫助公司決策層提高數據分析能力，發掘數據間存在的隱形關系。進行預測后期走勢，制定相關經營對策，防患于未然。

    1.3 CRM

    CRM客戶關系管理（Customer Relationship Management），通過處理海量信息，確定客戶需求，依靠既定的數據處理規則和業務發展趨勢經驗進行系統處理，并進行決策，制定個性化營銷政策。

    CRM系統具備原始的、基礎的客戶相關數據信息，運用數據挖掘及數據倉庫技術，將市場營銷、產品銷售、服務提供等公司行為及客戶行為的海量數據采集并抽取到企業數據庫，然后采用數據挖掘技術，組織不同的數據分析模型，進行經營專題分析、產品情況分析、客戶消費行為分析、客戶流失預測分析、客戶異常分析、資費預演等，為公司經營決策提供有效依據。

    電信客戶關系管理是通過對業務流程的重新設計及工作流程的重構組合，收集、加工和處理與客戶相關的所有領域的數據，并以客戶和企業雙贏為目標，將數據過濾、組織入數據倉庫中，利用數據挖掘等技術對數據倉庫中的各種數據信息以及相互之間的關聯的進行挖掘分析，從多個方面準確衡量各類客戶的忠誠度。
2 CRM中數據倉庫的作用

    數據倉庫技術是CRM的基礎，數據倉庫是電信企業CRM的中央存儲系統，用來集成并存儲詳細的客戶資料、交易數據等與客戶相關的海量數據，將各個分散的數據源中的數據通過清洗、篩選、稽核和入庫加載，形成DWD，進而根據所需要的目的，形成所需數據應用，集成數據平臺。

3 數據挖掘技術在電信CRM中的應用

    數據倉庫主要完成數據的采集、稽核、入庫轉存、應用管理等工作，目的主要是為數據挖掘和數據分析應用等深層次的數據分析提供平臺。但顯然，只有數據倉庫無法將隱藏在數據背后的重要信息挖掘出來加以利用。要發現客戶信息之間潛在的聯系，CRM系統必須把數據倉庫技術和數據挖掘技術有機地結合起來。從某種意義講，數據倉庫對數據挖掘來說僅僅是一個數據源的作用。因此，數據挖掘技術的正確有效使用是電信企業制勝的關鍵。以下給出幾種具體應用供參考。

    3.1 客戶群體的分類和聚類

    一般來說，占客戶數20％的大客戶會給公司帶來81%以上的利潤。于是，怎樣找到這樣的高端客戶群，就得依靠CRM核心系統對用戶進行聚類、分類分析。聚類分析與分類分析是可以互相逆反的。

    3.2 客戶流失的控制與預測

    根據哈佛商業評論的研究，通常獲取一個新客戶的成本是保持一個客戶費用的5倍左右，當客戶流失率在每降5%時，每位客戶平均保有價值直接增到25%～100%。所以電信企業存量客戶保有是經營的重點目標。

    3.3 一對一營銷模式

    根據用戶個性化需求，從客戶角度出發，為客戶定制個性化的獨特服務或產品，是目前整體電信消費群體的集中消費特征體現。因此，公司必須力爭做到給不同類型的客戶提供完全不一樣的個性服務或產品，提升客戶滿意度。數據挖掘技術應運而生，恰好能夠支撐電信企業完成這一目標。

    3.4 產品、服務的關聯分析

    數據挖掘技術的核心模式是關聯分析，用以挖掘不同項目數據之間的關系。目的是為發掘出數據之間隱藏的關系規則。通過對電信產品或電信服務的有效關聯分析，進而發掘電信服務或產品之間的關系，開發出最受客戶歡迎的產品服務組合，一般情況用戶會一起選購、一起使用、一起消費，由此可以定制組合套餐，優先向客戶推薦，為用戶提供貼心服務。

4 結語

    隨著以客戶為中心理念的不斷深入，CRM與數據倉庫、數據挖掘技術存在復雜的緊密關系。數據倉庫技術作為CRM的基石，是電信行業CRM系統的核心存儲體系，是數據挖掘技術的來源。只有將三者有機結合，并集成使用，才能實現CRM的價值和目標。

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