客户集成视图架构与案例分析.ppt

客户集成视图架构与案例分析客户集成视图架构与案例分析客户集成视图架构右图为上述架构的示意图。其中数据模型架构没有在图中表示出来这是因为数据模型的确定是从需求分析到系统构建过程中的一个中间步骤当系统被实现后数据模型将被实例化为右图中的数据存储架构。数据操作架构包含了操作访问层、分析访问层和客户识别等子系统。需要注意的是在操作访问层和分析访问层中数据的流动都可能是双向的。数据源架构客户集成视图的数据源可包括以下各种类型：客户业务渠道应用系统呼叫中心基于互联网的销售和客户支持自助服务/销售系统无线、移动客户交互后台处理系统企业的遗留信息系统ERP系统外部数据源应用系统应具有相应的功能来记录必要的信息以满足客户识别架构中定义的业务规则。如在客户识别架构中需要客户的地址或电话便应通过相应的交流渠道要求客户提供相应的数据。数据模型架构通常客户集成视图关注如下四类数据：确认业务目标及各项业务目标的优先级数据模型架构核心客户可能是个人消费者也可能是某个与公司有商务关系的个人将支持某商业实体将来的发展客户分类单个客户可能有一种以上的客户类型客户类型将决定针对该客户收集的信息的种类客户类型的确定途径多种多样可以通过与客户的交互来确定客户的类型也可以通过业务规则来确定客户的类型采纳多种多样的客户分割模型将支持多种多样的客户分类增加在不修改数据模型的条件下加入新的客户分割模型的灵活性客户需求支持对客户的购买倾向进行捕捉循序对客户的消费心理进行收集包括态度和偏好可通过向某些外部数据供应商购买来获得关于消费者购买倾向和消费心理的统计数据客户的产品支持在销售时捕获关于客户产品所有权关系的信息有能力识别已经购买过公司的产品但是尚未注册的用户支持在用户注册时捕获关于用户产品所有权的额外信息指向产品所有者的连接以获取关于产品的详细信息允许捕捉客户拥有的其他产品的信息支持基于购买日期、生产日期或者安装日期的产品担保开始日期利用业务规则确定产品担保开始日期数据模型架构在数据存储架构中将首先介绍各种可能用于存储客户集成视图中各种数据实体的设施再讨论数据模型架构中各类数据实体与各种设施间的对应关系。这些存储设施包括：OLTP指各个应用系统运行所需的数据库如CTAIS、金税各自的数据库。用于客户集成视图的ODS有如下几种类型：数据仓库：客户数据仓库不仅要支持数据仓库的传统功能即向终端用户提供分析报表还需要具有将客户分析数据提供给各个渠道和应用系统的能力。同传统的数据仓库一样客户数据仓库通常包含来自整个企业中各个子系统的数据信息包括客户交易数据呼入呼出的通信数据以及产品所有权和保证书数据。这些客户数据通常粒度较小且长期保存以便满足生成历史报表的需求。用于支持客户集成视图的客户数据仓库必须被物理地优化以便处理大量的数据和大量客户、应用的并发访问。被称为“家族视图”的子域通常在数据传输架构和客户识别系统（将在数据操作架构中详细介绍）中被定义。家族视图将允许定义客户间的复杂关系供客户分析系统及其它应用系统使用。数据存储架构数据模型架构数据传递架构保障了有效地管理和控制客户数据在各数据源以及客户数据存储间的传输和处理。数据类型数据模型架构在客户集成视图架构中数据分析架构的功能是抽取出客户属性、交易等信息及其历史记录并使用数据挖掘的手段（包括建模、细分人群客户评估等）进行分析。数据模型架构在数据操作架构中将分析如下问题：数据操作架构潜在客户(Prospect_ID)企业客户数据库潜在客户(Prospect_ID)数据模型架构客户集成视图架构的一种常见的、可能的高层的物理设计示意图如下：客户集成视图案例客户集成视图案例一个健康保险公司期望通过在不同的客户渠道上提供一致的服务来达到在提高客户服务质量的同时降低公司的服务成本的目标。客户集成视图案例1客户集成视图案例1客户集成视图案例1当前状况一个耐用品制造商已经实现了各个客户渠道的客户数据和客户交易数据的集成。期望通过预见可能的摩擦和发起提高客户忠诚度的活动来提高其客户保持力。通过一个批量地分析客户洞察力的解决方案来获取客户洞察和分析数据。公司希望利用其客户洞察／分析能力来提高其市场份额。业务需求通过进行高效的交叉销售（其它产品）来增加公司的利润。使用从渠道应用中获取的客户数据（属性和交易数据）来驱动分析模型。客户洞察／分析数据可以使用批量传输的方式提供给应用。数据必须被提供给客户交互程序解决方案扩展批量产生客户洞察／分析数据的机制扩展数据分析架构以便进行交叉销售分析扩展数据交互架构以便加入新的规则扩展CRM集成架构以便执行新的规则客户集成视图案例2客户集成视图案例2客户集成视图案例2