1 前 言
1.1 CRM国内外研究现状
客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM) ，最早发展客户关系管理的国家是美国，在1980年初便有所谓的“接触管理”(Contact Management)，即专门收集客户与公司联系的所有信息；1985年，巴巴拉·本德·杰克逊提出了关系营销的概念，使人们对市场营销理论的研究又迈上了一个新的台阶；到1990年则演变成包括电话服务中心支持资料分析的客户关怀(Customer care)。1999年，Gartner Group Inc(高德纳)公司提出了CRM的概念，定义为：“CRM是通过围绕客户细分方式组织企业，培养以客户为中心的经营行为、实施以客户为中心的业务流程以提高企业的获利能力、收入，以及客户满意度的一项商业策略”。Gartner Group明确指出了CRM并非某种单纯的IT技术，而是企业的一种商业策略，注重企业盈利能力和客户满意度。
关于CRM的定义，不同的研究机构有着不同的表述：
(1)理论上讲，借助CRM，每个客户和企业间的互动都可记载下来，通过建立供销售、营销和管理人员分析的客户偏好数据库，企业可以给客户提供最周到细致的服务，而且，这个数据库还可用来分析规划、降低成本、提高生产效率。
(2)从解决方案的角度考察，客户关系管理(CRM)是将市场营销的科学管理理念通过信息技术的手段集成在软件上面，集合了当今最新的信息技术，它们包括Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等。
(3)若从应用范畴来看，大致可分为通路型、操作型和分析型等三大类CRM系统。
通路型CRM(Channel CRM)：通路型CRM整合企业与客户互动的渠道，如Call Center(客服中心)、入口网站、电子邮件、自动语音系统等，其目的是提升企业与客户的沟通能力，强化服务质量与时效性。
操作型CRM(Operational CRM)：操作型CRM主要是通过业务流程的制定与管理，借助IT技术，让企业在进行销售、营销和服务时，能以最佳方法取得最佳效果。例如：销售自动化(Sales Force Automation)、营销自动化(Marketing Automation)与客户服务(CustomeScrvices)等应用系统，皆是属于操作型CRM的范围。
分析型CRM(Analytical CRM)：分析型CRM从ERP、SCM等系统，以及操作型CRM、通路型CRM等不同渠道收集各种与客户接触的资料，经过汇总、整理等数据处理，通过线上分析(OLAP)、Data Mining等商业智能(BI)的技术，帮助企业全面了解客户的分类、行为、满意度、需求等信息，以得出具有商业价值的分析资料。
下图可以代表当前人们对CRM的主流认识：
图1 CRM体系架构图
2 CRM的数据集中设计
为完成业务系统数据集中管理和规划，统一规划系统内的数据交互和整个业务系统内流程数据的使用分析，理顺各系统定位。清理各生产操作系统数据和接门，减轻操作系统负荷。通过运用领先的客户数据管理和挖掘理念，充分利用业务的现有客户资料从现有的产品和客户群中增加收入并发掘新客户。利用对客户的深刻了解，进行更有针对性的营销和服务，增加客户的忠诚度。不断积累出对客户的洞察力，用于新业务新产品的开发设计，增强业务市场部的运营和执行能力设计如下数据同步方案。
2.1 数据集中的整体框架设计
CRM系统的数据集中范嗣涌盖寿险，产险，电销，客户，人管，续收，配送，外部系统。各系统内都根据本系统业务特点需要构建有系统内部定义的数据实体信息，为了将这些数据口径并不统一的数据进行集中，首先是将各业务数据库中有意义的数据同步抽取到集中数据平台中，在集中数据平台我们设计一套通用的数据模型，对各个业务系统的数据进行整合，过滤。形成一个完整而又独立的数据仓库，再根据不同数据应用的需要，在数据集中平台构建对应的不用的应用的数据集市，至此完成CRM对业务数据采集的需要。
2.2 数据集中平台系统架构设计
为满足数据集中平台的对各系统数据抽取，和对不同数据应用的提供数据的需要应用ETL工具完成和各系统和应用间的数据交互。
图3 数据集中系统架构图
在数据集中平台内根据面向业务主题和面向分析主题要求建立4层次结构：
1)数据源层：从业务应用需求出发，针对当前应用确定源系统范围，定时采集业务系统原始数据，放在同构的快照数据表中。
2)临时数据区：文件或袁结构与源系统结构基本相同，用于存放一段时间，供加载作业出问题后能重新加载及增量比较等，具体周期跟同步周期、备份策略等相关，不同的数据的采用不同的存储方式。在这层完成文件级校验及记录级校验，并完成衍生字段的计算和加工、转换等工作。
3)基础数据区：根据业务层次结构，构建主题建模，包含详细粒度的数据及部分轻度汇总数据，汇总应采取层层汇总的原则，存储周期一般永久保存。物理模型的建立遵照满足业务当前需要的原则，并选择合理的索引和分区。
4)汇总数据区：构建面向分析主题的数据模型，根据具体情况选择星型或雪花模型。为了提高访问性能进行非规范化处理，增加数据冗余，以事实表形式存储汇总数据，支持多维分析、数据挖掘和报表等，根据业务需求保存一定实限。
2.3 数据集中平台基础层详细设计
主题建模不受限于各源系统业务流程，且可以涵盖所有源系统的业务流程，因此按照业务数据的自然属性进行抽象，将数据归结为实体以及联系，并以主题域进行划分存储。数据由相关的实体和联系组成，并通用中性，不以特定应用为设计出发点，支持高可扩展性。
根据这样的需要我们这个如下实体：
1)Party：客户，潜在客户，受益人，担保人，申请人等。
2)Organi zation：区域，分公司，子公司，部门，团队，员工。
3)Evellt：投保，核保，缴费，赔付，保全，批改，退保，名单上载，客户沟通，回访，咨询，配送。
4)Agreement：投保单，保单，订单，报价单，配送申请单，信用卡申请，银行账号。
5)Assets：客户资产信息，如房产，汽车，公司等。
6)Product：金融机构销售或提供的可市场化的产品，产品包和服务。
7)Campaign：实现营销沟通的计划、活动以及任务。
8)Location：街道地址，电子地址，Email地址，邮政编码，城市，区域，国家等。
9)Channel：事件发生时，当事双方进行交互和接触的手段及方法，如电视、电话、ATM、POS、自助终端、存款机、客服中心、柜台等。
3 数据集中平台运用
在数据集中平台整合了CRM所需的各类业务数据后，CRM系统便可以简单的获取到各个业务系统的业务数据，完整而统一的客户信息，所购产品信息等。
4 结 语
本文所设计的数据集中方案，已经在实际的CRM系统中实施。该设计不但完成了对业务数据对象的统一整理，并可根据不同数据应用要求整理出不同数据集市，良好的满足了CRM系统对于业务数据的要求。
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