第8章-電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理課件

第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系管理理念

8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容8.3客戶關(guān)系管理的手段8.4案例三則思考題相關(guān)內(nèi)容網(wǎng)站

第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系8.1客戶關(guān)系管理理念

8.1客戶關(guān)系管理理念

1.主動(dòng)性不同2.對(duì)待客戶的態(tài)度不同3.與營(yíng)銷的關(guān)系不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.主動(dòng)性不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷(1)客戶價(jià)值的含義按照菲利普·科特勒的定義，提供給客戶的價(jià)值(CustomerDeliveryValue)是指整體客戶價(jià)值與整體客戶成本之間的差額部分。在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，所謂整體客戶價(jià)值是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在上網(wǎng)過程中期待得到的所有利益;整體客戶成本是指用戶在上網(wǎng)過程中必須付出的所有代價(jià)。8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理——eCRM1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值(2)整體客戶價(jià)值的內(nèi)容1）信息價(jià)值2）溝通價(jià)值3）休閑價(jià)值

4）服務(wù)價(jià)值

5）經(jīng)濟(jì)價(jià)值

(3)整體客戶成本的內(nèi)容1）上網(wǎng)費(fèi)用2）時(shí)間成本3）機(jī)會(huì)成本4）精神成本

1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷(2)整體客戶價(jià)值的內(nèi)容1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和交流的便利，并充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的智能化信息處理技術(shù)，把大量客戶資料加工成信息和知識(shí)，用來輔助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策，以提高客戶滿意度和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的一種過程或系統(tǒng)解決方案。

eCRM系統(tǒng)可以有三種應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)：(1)網(wǎng)上型(2)瀏覽器增強(qiáng)型(3)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型2.電子客戶關(guān)系管理電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心客戶關(guān)系管理實(shí)質(zhì)上是一種“關(guān)系營(yíng)銷”。與以往只注重吸引新顧客、達(dá)成一次性交易的“交易營(yíng)銷”相比，“關(guān)系營(yíng)銷”更注重保留客戶，建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心

根據(jù)客戶忠誠(chéng)度對(duì)客戶層次的劃分根據(jù)客戶忠誠(chéng)度對(duì)客戶層次的劃分企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型基本型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去就不再與顧客接觸。被動(dòng)型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去并鼓勵(lì)顧客在遇到問題或有意見的時(shí)候，及時(shí)與公司取得聯(lián)系。負(fù)責(zé)型銷售人員在產(chǎn)品銷售出去后，主動(dòng)向客戶詢問產(chǎn)品是否符合需要，有何改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的建議，不斷地改進(jìn)產(chǎn)品以適合客戶需求。能動(dòng)型銷售人員不斷聯(lián)系客戶，提供有關(guān)改進(jìn)產(chǎn)品用途的建議以及新產(chǎn)品的信息?；锇樾凸静粩嗟睾涂蛻艄餐?，幫助客戶解決問題，支持客戶的成功，實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展。8.2.2客戶關(guān)系類型企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型8.2.2客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對(duì)應(yīng)的客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對(duì)應(yīng)的客戶關(guān)系類型

科特勒根據(jù)客戶的忠誠(chéng)度給出了一個(gè)階梯，可以作為客戶關(guān)系管理工作考核的工具。對(duì)這個(gè)階梯進(jìn)行改造：以每個(gè)層次的寬度代表這個(gè)層次客戶的數(shù)量，每個(gè)層次的高度代表這個(gè)層次的客戶為企業(yè)帶來的收入，8.2.3客戶關(guān)系管理的業(yè)績(jī)考核科特勒根據(jù)客戶的忠誠(chéng)度給出了一個(gè)階梯，可以作為客戶關(guān)系管理不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)客戶流動(dòng)的方向體現(xiàn)了交易營(yíng)銷與關(guān)系營(yíng)銷的根本區(qū)別，客戶關(guān)系管理的最終目標(biāo)是與客戶建立長(zhǎng)期穩(wěn)定、互惠互利的關(guān)系。所以，考核客戶關(guān)系管理水平的指標(biāo)應(yīng)該包括：1.新增客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率2.流失客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率3.升級(jí)客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率4.客戶平均贏利能力考核客戶關(guān)系管理的指標(biāo)客戶流動(dòng)的方向體現(xiàn)了交易營(yíng)銷與關(guān)系營(yíng)銷的根本區(qū)別1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫(kù)2.通過客戶關(guān)懷提高客戶滿意度3.利用客戶抱怨，分析客戶流失原因

8.2.4客戶保持管理1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫(kù)8.2.4客戶保持管理內(nèi)部客戶管理的概念內(nèi)部客戶管理是將員工視為公司的內(nèi)部客戶，像對(duì)待客戶那樣對(duì)待他們，像管理外部客戶關(guān)系那樣管理公司的內(nèi)部員工關(guān)系，同樣關(guān)注員工資產(chǎn)、員工忠誠(chéng)度和員工生命周期價(jià)值。2.內(nèi)部客戶管理的重要性內(nèi)部客戶管理與外部客戶管理的良性互動(dòng)關(guān)系可以表述為：內(nèi)部服務(wù)質(zhì)量高→內(nèi)部客戶滿意度高→員工保持度高→外部客戶的滿意度高→外部客戶的保持度高→利潤(rùn)提升。8.2.5內(nèi)部客戶管理內(nèi)部客戶管理的概念8.2.5內(nèi)部客戶管理(1)確保實(shí)際提供的待遇與承諾的一致性(2)創(chuàng)造以人為本的企業(yè)文化(3)設(shè)計(jì)個(gè)性化的獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃3.保持并提高內(nèi)部客戶忠誠(chéng)度的方法(1)確保實(shí)際提供的待遇與承諾的一致性3.保持并提高內(nèi)部1.呼叫中心的構(gòu)成“呼叫中心”（callcenter）是建立客戶關(guān)系、提供客戶服務(wù)的一種基本形式。一個(gè)完整的呼叫中心系統(tǒng)通常由以下幾部分組成：智能網(wǎng)絡(luò)（IN）、自動(dòng)呼叫分配（ACD）、交互式語(yǔ)音應(yīng)答（IVR）、計(jì)算機(jī)電話綜合應(yīng)用（CTI）、來話呼叫管理（ICM）、去話呼叫管理（OCM）、集成工作站、呼叫管理（CMS）、呼叫計(jì)費(fèi)等。其中，智能網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)呼叫分配、交互式語(yǔ)音應(yīng)答、計(jì)算機(jī)電話綜合應(yīng)用是呼叫中心的核心。

8.2.6呼叫中心1.呼叫中心的構(gòu)成8.2.6呼叫中心按照企業(yè)運(yùn)用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營(yíng)性呼叫中心和外包型呼叫中心。自營(yíng)性呼叫中心是企業(yè)自身建立起獨(dú)立的呼叫中心；外包型呼叫中心則是企業(yè)把呼叫業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的呼叫中心服務(wù)商。2.呼叫中心的類型按照企業(yè)運(yùn)用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營(yíng)8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.數(shù)據(jù)挖掘的含義按照W.J.Frawley和G.Piatetsky-Shapiro等人提出的定義：數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)，這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)表示為概念（Concepts）、規(guī)則(Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。廣義的概念：數(shù)據(jù)挖掘是指在一些事實(shí)或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程。8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)是由原始事實(shí)組成的，如企業(yè)原材料的采購(gòu)量、庫(kù)存量、商品銷售量等。數(shù)據(jù)可以分成數(shù)值數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)等幾種類型。信息是按特定方式組織在一起的事實(shí)的集合，即具有了超出這些事實(shí)本身之外的額外價(jià)值。數(shù)據(jù)→轉(zhuǎn)換過程（通過選擇、組織數(shù)據(jù)并應(yīng)用知識(shí)→信息

2.數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。2.數(shù)據(jù)挖掘的目的概念(Concepts)規(guī)則(Rules)規(guī)律(Regularities)模式(Patterns)約束(Constraints)可視化(Visualizations)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)表示形式概念(Concepts)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)表示形式數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個(gè)主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達(dá)和解釋。知識(shí)的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個(gè)階段的反復(fù)過程，如圖8—8所示（見書P281）3.數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個(gè)主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)4.數(shù)據(jù)挖掘的分類可以從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分類：根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)種類來分類根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)分類

根據(jù)使用的技術(shù)分類4.數(shù)據(jù)挖掘的分類8.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念1993年，時(shí)任PrismSolutions公司副總裁的W.H.Inmon在其著作《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》（BuildingtheDataWarehouse）中首次明確提出“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”的概念。年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制訂過程。”8.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究小組：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成信息的存儲(chǔ)中心，這些信息可用于查詢或分析?！薄皵?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是作為DSS服務(wù)基礎(chǔ)的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，用來存放大容量的只讀數(shù)據(jù)，為制定決策提供所需的信息。”“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是與操作型系統(tǒng)相分離的、基于標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)模型集成的、帶有時(shí)間屬性的、面向主題及不可更新的數(shù)據(jù)集合?！?/p>

1995年2月，由A·Silberschatz、M·Stonebraker和J·Ullman等《數(shù)據(jù)庫(kù)研究：面向21世紀(jì)的機(jī)遇與成就》：“來自一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)的拷貝”，指出了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最根本的特點(diǎn)，即物理地存放數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)并非最新、專有的，而是來源于其它數(shù)據(jù)庫(kù)。8.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同定義斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究小組：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成信息的存儲(chǔ)中心，雖然對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.Inmon的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義涵蓋了幾個(gè)基本要素：即主題性、集成性、穩(wěn)定性及時(shí)間相關(guān)性。以這些基本要素為核心，構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的四個(gè)主要特點(diǎn)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)間相關(guān)性

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的

2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)雖然對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.I數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)形式。它從原有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)被分成四個(gè)不同的級(jí)別：早期細(xì)節(jié)級(jí)

（olderdetaildata）、當(dāng)前細(xì)節(jié)級(jí)（currentdetaildata）、輕度綜合級(jí)（lightlysummarizeddata）、高度綜合級(jí)（highlysummarizeddata）。

典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)如圖8—9所示（見書P284）3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(kù)(1)粒度“粒度”是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所保持的信息的概要程度，它既影響到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)量的多少，也影響到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所能回答問題的種類和回答問題所需資源的種類。

粒度越高，表示細(xì)節(jié)程度越低、綜合程度越高，回答綜合性問題的效率較高，但降低了回答細(xì)節(jié)問題的能力；粒度越低，表示細(xì)節(jié)程度越高、綜合程度越低，相應(yīng)地提高了回答細(xì)節(jié)問題的能力，但回答綜合問題的能力降低。4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)重要概念(1)粒度4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)重要概念分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨(dú)立地處理，從而提高效率。數(shù)據(jù)在分割時(shí)可以依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，如日期、地域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域等，也可以采用多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合。

(2)分割分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨(dú)立地處數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，也有一些其他叫法，如報(bào)告數(shù)據(jù)庫(kù)、部門DSS數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、多維數(shù)據(jù)庫(kù)、輕度概括數(shù)據(jù)庫(kù)等。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念——即聯(lián)機(jī)分析從事務(wù)處理系統(tǒng)收集來的銷售、庫(kù)存和其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)引入了中小型企業(yè)以及大型企業(yè)中的各個(gè)部門。不是在單一的數(shù)據(jù)庫(kù)中存放企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市中只包含了公司業(yè)務(wù)某一方面的數(shù)據(jù)子集，如財(cái)務(wù)、庫(kù)存或員工等方面的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，數(shù)據(jù)集市為某一特定領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)可能比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的更為詳細(xì)。

5.數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，也（1）企業(yè)經(jīng)過詳細(xì)規(guī)劃，首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重組數(shù)據(jù)。

（2）各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)先建立各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市，待條件成熟后再將各數(shù)據(jù)集市轉(zhuǎn)化成企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

建立和使用數(shù)據(jù)集市方式建立和使用數(shù)據(jù)集市方式(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是為了決策支持，一項(xiàng)重要技術(shù)是聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。

OLAP是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息分析處理過程，其基本特點(diǎn)是能夠從多種角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的企業(yè)信息進(jìn)行快速、一致、交互處理，從中獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同物理存儲(chǔ)方式可以把OLAP的實(shí)現(xiàn)劃分為兩種結(jié)構(gòu)：基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（MOLAP）及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（ROLAP）。6.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)決策支持的技術(shù)(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）6.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)決策支數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖掘不一定非要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上進(jìn)行，但重組過的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)能更有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。(2)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三角”戴爾計(jì)算機(jī)公司成立于1984年，是全球成長(zhǎng)最快的個(gè)人電腦公司。戴爾公司還是電子商務(wù)的早期應(yīng)用者，目前每天在線銷售額已達(dá)上千萬(wàn)美元。戴爾公司最成功的地方，在于它的“直線訂購(gòu)模式”，即按照客戶要求制造計(jì)算機(jī)，并向客戶直接發(fā)貨?！爸本€訂購(gòu)模式”源于供應(yīng)鏈管理的基本理論，使公司與客戶結(jié)成了無(wú)形的、和諧的戰(zhàn)略聯(lián)盟。8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三1.“直線訂購(gòu)模式”的技術(shù)手段伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，戴爾公司的“直線訂購(gòu)模式”也經(jīng)歷了兩個(gè)階段：

(1)電話時(shí)期(2)電子商務(wù)時(shí)期2.“直線訂購(gòu)模式”的優(yōu)點(diǎn)（1）不必通過經(jīng)銷商銷售電腦，每賣一臺(tái)電腦都取得現(xiàn)金，現(xiàn)金流量大，提高了企業(yè)營(yíng)運(yùn)的彈性。（2）訂單與庫(kù)存信息聯(lián)系互動(dòng)，有訂單才進(jìn)貨，因此大幅降低庫(kù)存成本。（3）將先進(jìn)信息技術(shù)與供應(yīng)鏈管理理論有機(jī)結(jié)合，使得售前活動(dòng)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品發(fā)送、系統(tǒng)安裝、技術(shù)支持等環(huán)節(jié)形成一條和諧的供應(yīng)鏈，使各個(gè)環(huán)節(jié)成本降到最低。（4）通過網(wǎng)上直銷渠道，戴爾公司直接與消費(fèi)者建立關(guān)系，公司可以提供個(gè)性化的服務(wù)，而且充分掌握所有客戶的資料。

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三角”1.“直線訂購(gòu)模式”的技術(shù)手段8.4.1戴爾（Dell）公

戴爾公司的客戶三角戴爾公司的客戶三角1.Cisco服務(wù)系統(tǒng)的管理方式2.Cisco網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)作3.Cisco的顧客服務(wù)分類1）網(wǎng)民

2）通過代理商購(gòu)買Cisco產(chǎn)品的顧客

3）簽約服務(wù)顧客

4）Cisco產(chǎn)品的直接購(gòu)買用戶8.4.2Cisco的網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)8.4.2Cisco的網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)8.4.3匯豐銀行的客戶關(guān)系管理1.定義最佳客戶（1）頂端客戶——理財(cái)總值超過10億港元，5%。（2）高端客戶——理財(cái)總值超過100萬(wàn)港元，15%。（3）中端客戶——理財(cái)總值超過2萬(wàn)港元，60%。（4）低端客戶——理財(cái)總值在2萬(wàn)港元以下，20%。（5）非活躍客戶——帳戶處于“休眠”或者“結(jié)清”狀態(tài)。（6）潛在客戶——使用匯豐銀行別的產(chǎn)品。8.4.3匯豐銀行的客戶關(guān)系管理1.定義最佳客戶匯豐客戶金字塔匯豐客戶金字塔思考題如何理解“你不來是你的錯(cuò)，你不再來時(shí)我錯(cuò)”？如何理解會(huì)員制？移動(dòng)公司存10元送30元政策和聯(lián)通的10元送20政策有何看法？從客戶關(guān)系管理的角度理解“不打不成交”。思考題如何理解“你不來是你的錯(cuò)，你不再來時(shí)我錯(cuò)”？思考題1．什么是客戶關(guān)系管理？2.有哪些客戶關(guān)系類型？3.什么是內(nèi)部客戶關(guān)系管理？4.呼叫中心的構(gòu)成。5.什么是數(shù)據(jù)挖掘？它在把數(shù)據(jù)加工成有用信息的過程中起什么作用？6.有哪些常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？7.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有哪些特點(diǎn)？8.什么是數(shù)據(jù)集市？9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)現(xiàn)代企業(yè)管理有什么意義？10.舉例分析一個(gè)企業(yè)開展客戶關(guān)系管理的成敗得失。思考題第8章_電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理課件

第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系管理理念

8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容8.3客戶關(guān)系管理的手段8.4案例三則思考題相關(guān)內(nèi)容網(wǎng)站

第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系8.1客戶關(guān)系管理理念

8.1客戶關(guān)系管理理念

1.主動(dòng)性不同2.對(duì)待客戶的態(tài)度不同3.與營(yíng)銷的關(guān)系不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.主動(dòng)性不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷(1)客戶價(jià)值的含義按照菲利普·科特勒的定義，提供給客戶的價(jià)值(CustomerDeliveryValue)是指整體客戶價(jià)值與整體客戶成本之間的差額部分。在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，所謂整體客戶價(jià)值是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在上網(wǎng)過程中期待得到的所有利益;整體客戶成本是指用戶在上網(wǎng)過程中必須付出的所有代價(jià)。8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理——eCRM1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值(2)整體客戶價(jià)值的內(nèi)容1）信息價(jià)值2）溝通價(jià)值3）休閑價(jià)值

4）服務(wù)價(jià)值

5）經(jīng)濟(jì)價(jià)值

(3)整體客戶成本的內(nèi)容1）上網(wǎng)費(fèi)用2）時(shí)間成本3）機(jī)會(huì)成本4）精神成本

1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷(2)整體客戶價(jià)值的內(nèi)容1.網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的客戶價(jià)值判斷電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和交流的便利，并充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的智能化信息處理技術(shù)，把大量客戶資料加工成信息和知識(shí)，用來輔助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策，以提高客戶滿意度和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的一種過程或系統(tǒng)解決方案。

eCRM系統(tǒng)可以有三種應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)：(1)網(wǎng)上型(2)瀏覽器增強(qiáng)型(3)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型2.電子客戶關(guān)系管理電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心客戶關(guān)系管理實(shí)質(zhì)上是一種“關(guān)系營(yíng)銷”。與以往只注重吸引新顧客、達(dá)成一次性交易的“交易營(yíng)銷”相比，“關(guān)系營(yíng)銷”更注重保留客戶，建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心

根據(jù)客戶忠誠(chéng)度對(duì)客戶層次的劃分根據(jù)客戶忠誠(chéng)度對(duì)客戶層次的劃分企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型基本型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去就不再與顧客接觸。被動(dòng)型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去并鼓勵(lì)顧客在遇到問題或有意見的時(shí)候，及時(shí)與公司取得聯(lián)系。負(fù)責(zé)型銷售人員在產(chǎn)品銷售出去后，主動(dòng)向客戶詢問產(chǎn)品是否符合需要，有何改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的建議，不斷地改進(jìn)產(chǎn)品以適合客戶需求。能動(dòng)型銷售人員不斷聯(lián)系客戶，提供有關(guān)改進(jìn)產(chǎn)品用途的建議以及新產(chǎn)品的信息?；锇樾凸静粩嗟睾涂蛻艄餐Γ瑤椭蛻艚鉀Q問題，支持客戶的成功，實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展。8.2.2客戶關(guān)系類型企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型8.2.2客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對(duì)應(yīng)的客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對(duì)應(yīng)的客戶關(guān)系類型

科特勒根據(jù)客戶的忠誠(chéng)度給出了一個(gè)階梯，可以作為客戶關(guān)系管理工作考核的工具。對(duì)這個(gè)階梯進(jìn)行改造：以每個(gè)層次的寬度代表這個(gè)層次客戶的數(shù)量，每個(gè)層次的高度代表這個(gè)層次的客戶為企業(yè)帶來的收入，8.2.3客戶關(guān)系管理的業(yè)績(jī)考核科特勒根據(jù)客戶的忠誠(chéng)度給出了一個(gè)階梯，可以作為客戶關(guān)系管理不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)客戶流動(dòng)的方向體現(xiàn)了交易營(yíng)銷與關(guān)系營(yíng)銷的根本區(qū)別，客戶關(guān)系管理的最終目標(biāo)是與客戶建立長(zhǎng)期穩(wěn)定、互惠互利的關(guān)系。所以，考核客戶關(guān)系管理水平的指標(biāo)應(yīng)該包括：1.新增客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率2.流失客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率3.升級(jí)客戶的絕對(duì)數(shù)量或相對(duì)比率4.客戶平均贏利能力考核客戶關(guān)系管理的指標(biāo)客戶流動(dòng)的方向體現(xiàn)了交易營(yíng)銷與關(guān)系營(yíng)銷的根本區(qū)別1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫(kù)2.通過客戶關(guān)懷提高客戶滿意度3.利用客戶抱怨，分析客戶流失原因

8.2.4客戶保持管理1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫(kù)8.2.4客戶保持管理內(nèi)部客戶管理的概念內(nèi)部客戶管理是將員工視為公司的內(nèi)部客戶，像對(duì)待客戶那樣對(duì)待他們，像管理外部客戶關(guān)系那樣管理公司的內(nèi)部員工關(guān)系，同樣關(guān)注員工資產(chǎn)、員工忠誠(chéng)度和員工生命周期價(jià)值。2.內(nèi)部客戶管理的重要性內(nèi)部客戶管理與外部客戶管理的良性互動(dòng)關(guān)系可以表述為：內(nèi)部服務(wù)質(zhì)量高→內(nèi)部客戶滿意度高→員工保持度高→外部客戶的滿意度高→外部客戶的保持度高→利潤(rùn)提升。8.2.5內(nèi)部客戶管理內(nèi)部客戶管理的概念8.2.5內(nèi)部客戶管理(1)確保實(shí)際提供的待遇與承諾的一致性(2)創(chuàng)造以人為本的企業(yè)文化(3)設(shè)計(jì)個(gè)性化的獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃3.保持并提高內(nèi)部客戶忠誠(chéng)度的方法(1)確保實(shí)際提供的待遇與承諾的一致性3.保持并提高內(nèi)部1.呼叫中心的構(gòu)成“呼叫中心”（callcenter）是建立客戶關(guān)系、提供客戶服務(wù)的一種基本形式。一個(gè)完整的呼叫中心系統(tǒng)通常由以下幾部分組成：智能網(wǎng)絡(luò)（IN）、自動(dòng)呼叫分配（ACD）、交互式語(yǔ)音應(yīng)答（IVR）、計(jì)算機(jī)電話綜合應(yīng)用（CTI）、來話呼叫管理（ICM）、去話呼叫管理（OCM）、集成工作站、呼叫管理（CMS）、呼叫計(jì)費(fèi)等。其中，智能網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)呼叫分配、交互式語(yǔ)音應(yīng)答、計(jì)算機(jī)電話綜合應(yīng)用是呼叫中心的核心。

8.2.6呼叫中心1.呼叫中心的構(gòu)成8.2.6呼叫中心按照企業(yè)運(yùn)用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營(yíng)性呼叫中心和外包型呼叫中心。自營(yíng)性呼叫中心是企業(yè)自身建立起獨(dú)立的呼叫中心；外包型呼叫中心則是企業(yè)把呼叫業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的呼叫中心服務(wù)商。2.呼叫中心的類型按照企業(yè)運(yùn)用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營(yíng)8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.數(shù)據(jù)挖掘的含義按照W.J.Frawley和G.Piatetsky-Shapiro等人提出的定義：數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)，這些知識(shí)是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識(shí)表示為概念（Concepts）、規(guī)則(Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。廣義的概念：數(shù)據(jù)挖掘是指在一些事實(shí)或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程。8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)是由原始事實(shí)組成的，如企業(yè)原材料的采購(gòu)量、庫(kù)存量、商品銷售量等。數(shù)據(jù)可以分成數(shù)值數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)等幾種類型。信息是按特定方式組織在一起的事實(shí)的集合，即具有了超出這些事實(shí)本身之外的額外價(jià)值。數(shù)據(jù)→轉(zhuǎn)換過程（通過選擇、組織數(shù)據(jù)并應(yīng)用知識(shí)→信息

2.數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。2.數(shù)據(jù)挖掘的目的概念(Concepts)規(guī)則(Rules)規(guī)律(Regularities)模式(Patterns)約束(Constraints)可視化(Visualizations)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)表示形式概念(Concepts)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)表示形式數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個(gè)主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達(dá)和解釋。知識(shí)的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個(gè)階段的反復(fù)過程，如圖8—8所示（見書P281）3.數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個(gè)主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)4.數(shù)據(jù)挖掘的分類可以從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分類：根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)種類來分類根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)分類

根據(jù)使用的技術(shù)分類4.數(shù)據(jù)挖掘的分類8.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念1993年，時(shí)任PrismSolutions公司副總裁的W.H.Inmon在其著作《建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》（BuildingtheDataWarehouse）中首次明確提出“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”的概念。年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制訂過程?！?.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究小組：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成信息的存儲(chǔ)中心，這些信息可用于查詢或分析?！薄皵?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是作為DSS服務(wù)基礎(chǔ)的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)，用來存放大容量的只讀數(shù)據(jù)，為制定決策提供所需的信息?！薄皵?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是與操作型系統(tǒng)相分離的、基于標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)模型集成的、帶有時(shí)間屬性的、面向主題及不可更新的數(shù)據(jù)集合?！?/p>

1995年2月，由A·Silberschatz、M·Stonebraker和J·Ullman等《數(shù)據(jù)庫(kù)研究：面向21世紀(jì)的機(jī)遇與成就》：“來自一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)的拷貝”，指出了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最根本的特點(diǎn)，即物理地存放數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)并非最新、專有的，而是來源于其它數(shù)據(jù)庫(kù)。8.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同定義斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究小組：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成信息的存儲(chǔ)中心，雖然對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.Inmon的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義涵蓋了幾個(gè)基本要素：即主題性、集成性、穩(wěn)定性及時(shí)間相關(guān)性。以這些基本要素為核心，構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的四個(gè)主要特點(diǎn)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)間相關(guān)性

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的

2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)雖然對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.I數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)形式。它從原有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)被分成四個(gè)不同的級(jí)別：早期細(xì)節(jié)級(jí)

（olderdetaildata）、當(dāng)前細(xì)節(jié)級(jí)（currentdetaildata）、輕度綜合級(jí)（lightlysummarizeddata）、高度綜合級(jí)（highlysummarizeddata）。

典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)如圖8—9所示（見書P284）3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(kù)(1)粒度“粒度”是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所保持的信息的概要程度，它既影響到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)量的多少，也影響到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所能回答問題的種類和回答問題所需資源的種類。

粒度越高，表示細(xì)節(jié)程度越低、綜合程度越高，回答綜合性問題的效率較高，但降低了回答細(xì)節(jié)問題的能力；粒度越低，表示細(xì)節(jié)程度越高、綜合程度越低，相應(yīng)地提高了回答細(xì)節(jié)問題的能力，但回答綜合問題的能力降低。4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)重要概念(1)粒度4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的兩個(gè)重要概念分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨(dú)立地處理，從而提高效率。數(shù)據(jù)在分割時(shí)可以依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，如日期、地域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域等，也可以采用多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合。

(2)分割分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨(dú)立地處數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，也有一些其他叫法，如報(bào)告數(shù)據(jù)庫(kù)、部門DSS數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、多維數(shù)據(jù)庫(kù)、輕度概括數(shù)據(jù)庫(kù)等。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念——即聯(lián)機(jī)分析從事務(wù)處理系統(tǒng)收集來的銷售、庫(kù)存和其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)引入了中小型企業(yè)以及大型企業(yè)中的各個(gè)部門。不是在單一的數(shù)據(jù)庫(kù)中存放企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市中只包含了公司業(yè)務(wù)某一方面的數(shù)據(jù)子集，如財(cái)務(wù)、庫(kù)存或員工等方面的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，數(shù)據(jù)集市為某一特定領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)可能比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的更為詳細(xì)。

5.數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，也（1）企業(yè)經(jīng)過詳細(xì)規(guī)劃，首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重組數(shù)據(jù)。

（2）各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)先建立各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)集市，待條件成熟后再將各數(shù)據(jù)集市轉(zhuǎn)化成企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

建立和使用數(shù)據(jù)集市方式建立和使用數(shù)據(jù)集市方式(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是為了決策支持，一項(xiàng)重要技術(shù)是聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。

OLAP是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息分析處理過程，其基本特點(diǎn)是能夠從多種角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的企業(yè)信息進(jìn)行快速、一致、交互處理，從中獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同物理存儲(chǔ)方式可以把OLAP的實(shí)現(xiàn)劃分為兩種結(jié)構(gòu)：基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（MOLAP）及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP實(shí)現(xiàn)（ROLAP）。6.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)決策支持的技術(shù)(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）6.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)決策支數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖掘不一定非要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上進(jìn)行，但重組過的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)能更有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。(2)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）