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據IDC報告，2000年全世界在CRM（客戶(hù)關(guān)系管理）上的投入接近440億美元。然而這么多的投資，竟然讓眾多客戶(hù)感覺(jué)到企業(yè)的客戶(hù)關(guān)系比原來(lái)更加糟糕了。
我們來(lái)看看下面兩種情形：
◆ 你給信用卡公司打電話(huà)，一個(gè)冷冰冰的、經(jīng)過(guò)計算機處理過(guò)的聲音說(shuō)：“請在嘀一聲之后輸入你的賬號。”你照它的話(huà)做了，可是事情并沒(méi)有辦妥。十分鐘的忙亂之后，你終于接通了一個(gè)真正的人。他的第一個(gè)問(wèn)題卻還是“你的賬號是多少？”
◆ 你在網(wǎng)上填寫(xiě)了一個(gè)促銷(xiāo)購買(mǎi)訂單。一段時(shí)間以后，你對這件事有點(diǎn)疑問(wèn)，試圖從網(wǎng)站信息中獲得答案，可是全都白費工夫。于是你給那個(gè)網(wǎng)站發(fā)了個(gè)電子郵件，但卻收到一封內容含糊不清的自動(dòng)回信。你只好打電話(huà)詢(xún)問(wèn)，但呼叫中心的服務(wù)員卻說(shuō)根本就沒(méi)有收到過(guò)你的訂單。
為什么會(huì )有這么多脫節的問(wèn)題出現？答案很簡(jiǎn)單，因為缺少真正的企業(yè)集成。
市場(chǎng)競爭越來(lái)越激烈，企業(yè)不能再無(wú)視離線(xiàn)數據集成（Offline Data Integration）所造成的局限性和不利因素，而必須將其客戶(hù)的資料智能化地融入其操作環(huán)境，以協(xié)同的方式滿(mǎn)足客戶(hù)各個(gè)方面的需求。實(shí)施BI不僅僅是數據的集成，而是真正地關(guān)注客戶(hù)，使自己轉型為更具競爭優(yōu)勢的企業(yè)。
運作型BI
要提高與客戶(hù)的交互性能，將BI融合到操作環(huán)境之中很重要。通過(guò)與客戶(hù)的交互，企業(yè)可以在計劃上與客戶(hù)同步，而不僅僅是在數據上與客戶(hù)同步。
部署BI的關(guān)鍵是實(shí)現靈活的業(yè)務(wù)規則管理系統，該系統可以形成和發(fā)布各種業(yè)務(wù)規則，就像一個(gè)信息中轉站，覆蓋與用戶(hù)有關(guān)的所有活動(dòng)，成為企業(yè)的銷(xiāo)售協(xié)調系統。評估、規則形成以及其他智能行為都包括在這個(gè)系統中，并應用于實(shí)時(shí)變化的數據流，系統不用再依賴(lài)于批處理方式產(chǎn)生的數據。
這種業(yè)務(wù)規則管理系統必須滿(mǎn)足以下要求：
- 有很高的性能和可伸縮的結構，能支持大容量的事務(wù)處理;
- 在實(shí)時(shí)環(huán)境中進(jìn)行智能化處理，而且這個(gè)過(guò)程只依賴(lài)于業(yè)務(wù)規則所要求的數據；
- 具有維護簡(jiǎn)便的結構，可以很容易地適應數據屬性和業(yè)務(wù)規則的改變；
- 可以為分析員提供簡(jiǎn)便的工具，用來(lái)創(chuàng )建業(yè)務(wù)規則并保證其有效性；
- 能從眾多的來(lái)自不同渠道的表格中總結出規則；
- 具有較好的利用已有數據存儲、數據倉庫和數據中心的能力；
- 具有交叉引用和重用業(yè)務(wù)規則的靈活性；
- 當基礎數據結構發(fā)生變化時(shí)，能夠簡(jiǎn)單、快速地檢驗已經(jīng)存在的規則。
集成化結構
為了獲得真正智能化的企業(yè)客戶(hù)管理，信息結構必須與商業(yè)智能無(wú)縫集成。圖1描述了與信息結構相關(guān)的業(yè)務(wù)需求。這種需求和結構引起的信息技術(shù)問(wèn)題使得實(shí)現真正的集成化迫在眉睫。
分析環(huán)境加載
分析環(huán)境的加載過(guò)程有特殊的業(yè)務(wù)需求，這個(gè)系統必須能高效地將事件、點(diǎn)擊流（click stream）和其他數據逐條載入數據庫，然后根據客戶(hù)的需求及其特征建立分析模型。而這個(gè)數據庫必須既包括典型客戶(hù)案例的詳細資料，又包括對所有客戶(hù)和歷史觸發(fā)事件的總結。這樣的分析環(huán)境可以幫助數據庫營(yíng)銷(xiāo)分析員對廣告和銷(xiāo)售活動(dòng)的目標群體做出更加準確的定位，提高網(wǎng)絡(luò )對于廣告人員的價(jià)值，同時(shí)也提高用戶(hù)響應的利用價(jià)值。
知識布局
對客戶(hù)數據分析得到的認識，可以有針對性地指導廣告或商業(yè)活動(dòng)，這是業(yè)務(wù)規則的作用。業(yè)務(wù)規則通常分為五種類(lèi)型：
- 約束型：用來(lái)評估數據價(jià)值并進(jìn)行行為約束；
- 仿真型：用來(lái)評估數據價(jià)值并發(fā)出警告；
- 計算型：在已知的數據評估或其他規則推論結果的基礎上，應用公式獲得新的數據評估；
- 推論型：通過(guò)測試條件得出結論；
- 行動(dòng)授權：在發(fā)起活動(dòng)之前評估數據的價(jià)值。
為了方便起見(jiàn)，可以對規則進(jìn)行新的定義，以便描述銷(xiāo)售過(guò)程中典型的實(shí)時(shí)觸發(fā)。
- 簡(jiǎn)單觸發(fā)規則：使用計數之類(lèi)的條件來(lái)觸發(fā)某種反應的規則。例如，如果這三件事情在三天內發(fā)生，就觸發(fā)事件A。
- 順序觸發(fā)規則：事件必須以特殊的順序發(fā)生才引起反應的規則。例如，如果三件事情以某種順序發(fā)生，就觸發(fā)事件B。
- 人口計算規則：采用特定的分類(lèi)、評估和描述技術(shù)，通過(guò)對客戶(hù)的比較獲得客戶(hù)價(jià)值與特征的定量評估。例如A客戶(hù)在高頻率、高價(jià)值的零售購物者中排名第X。
- 客戶(hù)計算規則：通過(guò)對歷史數據的分析，產(chǎn)生對每個(gè)客戶(hù)進(jìn)行評估的模型。例如，Y客戶(hù)的價(jià)值是每年232美元。
- 組合計算規則：用多個(gè)規則產(chǎn)生一個(gè)新的規則。例如，如果這三件事情都發(fā)生了，而且客戶(hù)在零售購物者中的排名在前10%，那就觸發(fā)事件C。
規則可以由人來(lái)制定或者從集成分析應用中輸入。由人制定的業(yè)務(wù)規則必須確保所有的規則都有效，而且在業(yè)務(wù)規則使用的數據發(fā)生變化時(shí)，已有的業(yè)務(wù)規則仍然必須保持有效。要獲得這種有效性，業(yè)務(wù)規則庫必須存放在元數據層，它可以被規則觸發(fā)引擎和業(yè)務(wù)規則的制定者所使用。
運作系統
對業(yè)務(wù)規則的實(shí)時(shí)計算可以讓企業(yè)在適當的時(shí)間及時(shí)觸發(fā)適當的事件，從而影響客戶(hù)的行為。在周期性的處理中，業(yè)務(wù)規則庫可以預先處理盡可能多的信息，以便支持規則觸發(fā)引擎。當信息以消息的方式傳遞過(guò)去以后，相應的事件就會(huì )被觸發(fā)。讓我們來(lái)設想這樣一個(gè)規則，“當事件A、B、C在20天內發(fā)生，就觸發(fā)活動(dòng)A。”在初始階段，A和B事件發(fā)生了，但C沒(méi)有發(fā)生，這時(shí)規則觸發(fā)引擎就會(huì )智能地“嗅到”輸入的數據中與事件C有關(guān)的內容，一旦事件C發(fā)生，規則觸發(fā)引擎會(huì )給規則觸發(fā)接口發(fā)消息，告訴它開(kāi)始實(shí)施活動(dòng)A。
圖2中描述的體系結構說(shuō)明了三個(gè)關(guān)鍵過(guò)程，提供了一個(gè)將企業(yè)數據轉換為行為知識的可行框架，可以實(shí)現運作型的商業(yè)職能。
圖2 基于BI的CRM結構
組成部件
● 詳細行為數據
從各種渠道收集到的運營(yíng)中產(chǎn)生的數據，比如從銀行平臺、信用卡系統、零售點(diǎn)、網(wǎng)站等地方獲得的數據。
● 業(yè)務(wù)規則庫
業(yè)務(wù)規則制定者將規則“發(fā)布”到業(yè)務(wù)規則庫中。規則觸發(fā)引擎、初始數據庫和ETL處理都可以引用這些規則，并將它們集成到自己的處理中。業(yè)務(wù)規則庫中還包括元數據層，覆蓋所有數據的讀取方法和信息結構中的數據模型。通過(guò)這些方式，各種處理過(guò)程都可以利用業(yè)務(wù)規則庫完全讀取和利用所有信息，從而免除冗余數據，滿(mǎn)足了性能和效率的要求。
● 規則初始數據庫
初始數據庫包括所有客戶(hù)的詳細資料，其數據模型與分析環(huán)境中樣本數據庫具有相同的結構。存儲這些數據就是為獲得初始規則提供某一段時(shí)間內詳細的行為資料。例如，有這樣一條規則：若事件A、B、C在20天內發(fā)生，那就觸發(fā)活動(dòng)A。初始數據庫就會(huì )對紀錄中過(guò)去20天的行為資料進(jìn)行總結，而不是從規則發(fā)布以后等待20天。如果滿(mǎn)足條件的事件被初始數據庫覆蓋，那初始數據庫可以選擇創(chuàng )建觸發(fā)器，或者只是總結事件而不觸發(fā)，下面是用來(lái)幫助理解這種行為的兩個(gè)例子：
1．觸發(fā)歷史事件：在初始數據庫中，計算過(guò)去20天內每個(gè)客戶(hù)發(fā)生這三件事情的次數。如果哪位客戶(hù)符合條件，就通報規則觸發(fā)引擎觸發(fā)相應的行動(dòng)。
2．不觸發(fā)歷史事件：在初始數據庫中，計算過(guò)去20天內每個(gè)客戶(hù)發(fā)生這三件事情的次數。即使有哪位客戶(hù)滿(mǎn)足了條件，也不做任何反應。當初始化的時(shí)候，動(dòng)態(tài)地建立包括每個(gè)客戶(hù)初始化結果的數據庫，并切斷正在進(jìn)行的更新處理。
通過(guò)這兩種不同的選擇，可以倒過(guò)來(lái)說(shuō)明在這個(gè)例子中20天這個(gè)因素可以帶來(lái)不同的規則。
初始化處理可以在多種硬件平臺上執行，可以通過(guò)在線(xiàn)和離線(xiàn)存儲系統、分布式并行處理等形式來(lái)解決。利用業(yè)務(wù)規則庫的元數據層，數據可以有效地分布、及時(shí)地部署規則以滿(mǎn)足任何商務(wù)需求。
● 原始事件日志
從觸發(fā)的事件可以得到規則觸發(fā)引擎中的原始數據，它們實(shí)時(shí)地或批量地轉換或加載到分析數據庫中。
● 提取、轉化和加載（ETL）
從日常載入的文件中獲得數據，應用業(yè)務(wù)規則將其裝入關(guān)系數據庫，用來(lái)支持分析環(huán)境。用于實(shí)時(shí)引擎派生屬性的規則與用于ETL處理的規則是一樣的，這為評估派生屬性和數據轉換提供了一個(gè)獨特的管理角度。
● 分析數據庫
關(guān)系數據庫系統有三種主要數據：典型客戶(hù)案例的詳細數據、對所有客戶(hù)的總結性歷史數據以及具體活動(dòng)的數據。分析數據庫提供輸入數據，從而得到對客戶(hù)的認識，而滿(mǎn)足ETL處理的業(yè)務(wù)規則庫為分析數據庫提供派生屬性。這個(gè)過(guò)程將保持離線(xiàn)分析和實(shí)時(shí)事件觸發(fā)規則之間的同步，在動(dòng)態(tài)建立表格的過(guò)程中處理初始化完成后的派生屬性相加，并對相應的元數據進(jìn)行更新，這些處理都是自動(dòng)實(shí)現的。
● 分析環(huán)境
分析環(huán)境是一套用來(lái)從分析數據庫中挖掘信息的工具。通常有三類(lèi)工具：報告、模型和規則展開(kāi)。報告和模型工具是已經(jīng)定型的應用，跟MicroStrategy、Brio、SAS、SPSS等一樣。業(yè)務(wù)規則的制定者通常是通過(guò)發(fā)布挖掘工具創(chuàng )建對象來(lái)創(chuàng )建規則，或者是讓分析員綜合編碼的活動(dòng)授權規則和核心規則來(lái)創(chuàng )建新規則。
● 規則觸發(fā)引擎（RTE）
RTE管理業(yè)務(wù)規則的預先計算和額外數據的合并，這些額外數據來(lái)自消息或詳細數據的更新。RTE自身保留預先計算數據的存儲，并處理對業(yè)務(wù)規則的應用。它有業(yè)務(wù)規則備份，因此可以很快地將規則應用于選定的數據。在預定的基礎上，它可以使用日志文件、初始數據庫或其他數據存儲來(lái)更新預先計算的信息。
● 行為觸發(fā)界面（BTI）
BTI提供進(jìn)入觸發(fā)規則的接口。從最簡(jiǎn)單的服務(wù)到集成事務(wù)處理和加載平衡軟件的服務(wù)，它都可以提供。
● 執行數據庫
BTI能給執行數據庫提供觸發(fā)器，包括市場(chǎng)銷(xiāo)售傳達的所有信息。這可以說(shuō)是另一個(gè)網(wǎng)絡(luò )、Web站點(diǎn)、遺留系統等。將這個(gè)系統和底層結構分開(kāi)以后，第三方或其他并不了解底層觸發(fā)機制的銷(xiāo)售人員也很容易接管。
● 其他營(yíng)銷(xiāo)有關(guān)方面
一般說(shuō)來(lái)BTI是一個(gè)消息中轉站，可以在任何網(wǎng)絡(luò )或API之間請求或發(fā)送信息，通常管理客戶(hù)界面或提供消息執行的人才用到這個(gè)接口。
企業(yè)集成
當然，真正的企業(yè)集成不僅僅是客戶(hù)關(guān)系管理，盡管CRM應用或許是最容易掌握的。但真正的企業(yè)集成會(huì )讓整個(gè)企業(yè)受益，可以使銷(xiāo)售更加自動(dòng)化，調整與供應商的采購關(guān)系。而這其中最關(guān)鍵的是對商業(yè)智能和目標業(yè)務(wù)規則管理的集成。
在經(jīng)濟低迷時(shí)期企業(yè)集成尤為重要，它為企業(yè)在不裁員和不減少生產(chǎn)的基礎上保持盈利提供了一種新的思路。使用集成技術(shù)和策略的企業(yè)將會(huì )生存下來(lái)，而不使用這些方法的企業(yè)則可能被淘汰出局。
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