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长江大学学报(自然科学版) 2009 年 3 月第 6 卷第 1 期: 理工
Journal of Yangtze University ( Nat Sci Edit) Mar 2009 , Vol 6 No 1 : Sci & Eng · 229 ·
数据仓库在 CRM 系统中的应用研究
周洋, 彭元珍(长江大学计算机科学学院, 湖北荆州 434023)
[摘要] 从数据仓库和 CRM 系统的内涵入手, 提出一个基于数据仓库技术的 CRM 模型, 并从信息流的角
度进行了分析。最后给出数据挖掘的一个应用实例———移动客户流失业务模型的建立。
[关键词] CRM ; 数据仓库; 数据挖掘
[中图分类号] TP393 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 1409 (2009) 01 - N229 - 03

随着市场体制改革的日益深入, 各企业为了保持较高的客户获取和保持率, 并维持可赢利性, 需要
经常扩展和现有客户的关系、降低行销费用。这就需要对基于数据仓库的客户关系管理系统( CRM)
系统进行更深入的挖掘, 这时数据挖掘技术的使用便成为企业 CRM 制胜的关键。
目前基于数据挖掘的客户关系管理系统的研究偏重于理论和算法研究, 应用也集中在电信、金融和
保险等大型企业中, 缺少能够满足中小企业需求的基于数据挖掘的客户关系管理系统的体系结构、关键
技术及其具体实现的研究。为此, 笔者提出一个基于数据仓库技术的 CRM 模型。
1 基于数据仓库技术的 CRM 模型
由于 CRM 系统本身存在的需求以
及数据仓库技术所能发挥的重要作用,
目前, 越来越多的 CRM 提供商将这一
技术融合到 CRM 系统中去。笔者对此
进行了研究, 提出一个基于数据仓库
技术的 CRM 模型, 该 CRM 模型具有
决策支持能力, 结合了数据仓库、
OLA P、数据挖掘、模型库、知识库、
方法库等技术, 如图 1 所示。
首先, 企业通过呼叫中心、销售
中心、电子商务网站、市场调查以及
销售人员与客户的直接交流等等手段
与客户发生交互式接触, 在为客户提
供服务和进行交易等行为的同时, 也
收集大量的市场客户数据, 作为信息
基础; 其次, 因为这些数据分别存储
在不同的 OL TP 数据库中, 所以为了
保证数据质量, 必须先对这些分散的
数据进行清洗, 即数据预处理, 为下
一步的加载做好准备; 然后, 这些经
过清洁的客户信息数据按计划定期的图 1 基于数据仓库技术的 CRM 模型
加载到客户信息数据仓库中,客户信
[收稿日期] 2009 - 03 - 12
[作者简介] 周洋(1984 - ) , 男, 2007 年大学毕业, 硕士生, 现主要从事嵌入式系统, 数据库方面的研究工作。
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息数据仓库实现了对企业客户信息数据的存储和综合, 并提供给各种分析工具使用; 最后, 由有经验的
分析人员对