CRM - 客户相关数据库

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“你如何收集、管理和使用信息来服务你的客户将决定你在业务中的成败。”

——比尔·盖茨

客户相关数据库使企业能够深入了解客户Behave。它是 CRM 软件策略发挥作用的基础。对于任何使用 CRM 的企业来说，客户相关数据库对于传达基于客户的战略和策略非常重要。

该数据库支持所有形式的 CRM——战略型、运营型、分析型和协作型。

什么是客户相关数据库？

它是与客户相关的信息的集合，重点关注历史销售、当前机会和未来机会。这些数据库由许多不同的职能部门维护，例如销售经理、渠道经理、产品经理等。它可以存储以下信息：

• 客户的个人信息，包含姓名、地址、联系方式、联系方式偏好、年龄、婚姻状况、生日、周年纪念日、职业和社会地位等字段。

• 销售经理可以记录过去的交易、产品偏好、机会、活动、查询、账单等。

• 渠道管理者可以记录企业自有零售店、网上零售信息。

• 产品经理可以记录产品偏好、价格范围、探索的产品类别等。

根据各自的目的，有两种类型的数据库：操作型数据库和分析型数据库。操作数据驻留在联机事务处理（OLTP）数据库中，分析数据驻留在联机分析处理（OLAP）数据库中。

开发和维护客户相关数据库

数据库是文件（或表）集合的存储库。这些文件包含许多记录（或表的行），而这些记录又包含各种字段（或表的列）。每个文件包含有关某个主题的信息，例如客户、销售、产品等。

按照下面给出的步骤创建和维护客户相关数据库 -

数据库始终需要非常准确和最新。

客户数据的类型

CRM 数据主要有两种类型：主要数据和辅助数据。原始数据是第一次收集的数据。二手数据是较早收集的数据。

主要数据通过常规方式收集，如开展调查、举办技能竞赛、邀请客户订阅新闻通讯或登记购买等。

CRM 数据库和硬件

CRM软件采用关系数据库架构。它由具有行和列的表组成。这些表通过存储在 ID 字段中的唯一标识号（名为主键 ）连接到其他表。

CRM 数据库管理系统

当今市场上有许多数据库管理系统。一些流行的系统有微软的SQL服务器、Oracle、IBM的DB2等。这些系统有助于更新和管理数据库。

CRM 数据库的硬件注意事项

数据库驻留的硬件平台是根据以下因素选择的 -

• 数据库大小。

• 业务中使用的现有技术。

• CRM 用户的位置。特别是在全球使用 CRM 的情况下，来自不同时区的多语言用户可以访问 CRM 进行操作和分析。

数据属性

CRM 数据必须具有以下属性 -

• 它必须是可共享的，因为许多人需要从不同的地理位置访问它。

• 它必须是与给定目的相关的相关手段。

• 应该是最准确的。不准确的数据会浪费企业的营销努力，预测错误的机会，并为客户提供不足和不准确的服务。应及时审查数据，以确保消除获取和输入数据时出现的不准确性。

• 它应该是最新的意味着它应该存储和显示最新的信息。

• 它应该可以从一个位置运输到另一个位置。它应该在用户需要的地方可用。以电子方式编译和处理数据的技术对于当今快节奏的业务至关重要。

• 应将其固定。企业需要确保数据安全，防止丢失、被盗以及不道德的窥探，因为许多企业可以通过同一门户订阅相同的 CRM 软件。

数据仓库（DW）

数据仓库是从各种数据库接受的与客户相关的数据的巨大存储库。这些存储库可能高达几 TB（2 ⁴⁰字节）。

来自不同国家和大洲的众多全球企业产生了大量数据。这些数据需要转换成有用的信息以供进一步操作和分析。数据仓库通过以下方式完成此任务：

• 接受来自ETL系统的数据，提取有价值的数据，将其转换为所需的格式，并将其加载到数据库中。

• 根据业务主题和不同时间段组织数据。

• 以单一格式标准化来自不同来源的数据。例如，以相同的格式提供称呼、代码（男/女或男/女）、测量单位等。

• 根据业务需求定期更新数据，例如每天或每周。它不是实时完成的。

• 提供更新的数据以进行分析、数据挖掘和报告。

数据集市

它是数据仓库的较小版本，可满足特定业务或功能的需求。数据集市项目比数据仓库项目便宜，因为数据量较小且使用的功能特定。处理此类数据所需的成本、时间和精力更少。

数据访问和询问

CRM 应用程序允许用户与数据库进行交互。例如，销售人员在计费时或接听客户服务电话后添加客户数据。此外，用户需要询问数据以进行分析。

因此，数据访问和询问至关重要，并通过以下三种方式进行 -

数据挖掘

数据挖掘是筛选大量数据以在尽可能短的时间内获取最相关信息的过程。CRM 借助人工智能来找出企业最重要问题的解决方案。

在 CRM 背景下，数据挖掘是预测分析的应用，用于支持营销、销售和服务。在 CRM 中，数据挖掘发现数据之间的关联，根据业务价值对客户进行分类，并有助于找到以下问题的答案 -

• 企业应该瞄准哪些客户？
• 获客成本是多少？
• 哪些客户购买（或不购买）产品？
• 谁是高/中/低利润客户？
• 哪些类型的客户经常拖欠付款？
• 企业如何细分其市场？
• 企业能否为所有客户群提供统一的价格？

例如，沃尔玛的一位分析师注意到，周五啤酒和尿布的销量很高。沃尔玛注意到这一事实后，将这两种产品放在货架上。这导致这两种产品的销量上升。

因此，数据挖掘通过为营销人员的分析提供最相关的数据来帮助产生销量。

数据库查询

查询是访问和修改数据库的工具。结构化查询语言（SQL）用于管理 Rational 数据库。查询以语句的形式出现，例如 SELECT、ADD、DELETE、UPDATE、DROP 等。

例如，查看以下查询语句 -

CREATE DATABASE Db_Name
DELETE * FROM EMPLOYES
SELECT Emp_Name, Emp_Salary
FROM Employees
WHERE Emp_Salary >= 25000

报告

CRM 应用程序定期生成报告，用于分析销售、绩效和许多其他相关活动的特征。企业管理人员通常会访问报告以进行绩效评估。

OLAP技术能够显示低至销售人员级别、高至区域级别的数据，这有助于评估绩效并质疑绩效不佳的情况。

CRM 相对于数据库的地位

在前面的章节中了解了各种类型的 CRM 后，让我们看看哪种 CRM 相对于客户数据库的地位 -

分析型 CRM 与客户数据库关系最密切，而战略型 CRM 与数据库关系最远。