智能化的企业数据库管理及应用之道

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1、智能化的企业数据库管理及应用之道根据我们的研究，在中国的的大市场上，除电信、金融等几个主流行业外，其他行业的企业尚未能建立起 健全的数据库管理体系和数据应用系统，数据资源的潜力不能得到充分的发挥。中国企业数据库应用的现状和症结根据我们的研究，在中国的的大市场上，除电信、金融等几个主流行业外，其他行业的 企业尚未能建立起健全的数据库管理体系和数据应用系统，数据资源的潜力不能得到充分的 发挥。缺乏对数据库管理及应用价值的深入认识虽然数据库的应用价值已为世人熟知，但多数企业的应用还停留在概念操作层面，真正 了解其核心价值及特别是方法论的寥寥无几。数据从采集、整理、整合、分析到应用和反馈 是一条完整信

2、息链，数据库管理和应用体系贯穿始终，并且环环相扣、缺一则废。没有深入 的认识和总体的规划部署，相关的应用绝难到位。信息孤岛化严重，缺乏数据整合管理信息孤岛一方面源自于传统分工式管理的劣根性，另一方面则来源于企业在数据库设计 之初缺乏整体数据库管理体系及应用规划，致使各部门开展自发性的系统规划，最终企业内 部的信息化系统众多并严重割裂，如企业中各个职能业务所使用的CRM、财务、HR、ERP、 SCM等业务系统，以及销售、售后、市场，财务等各部门的业务子系统等。大大小小的系统 在诞生伊始就背离了 “整体规划、分步实施”的大原则，功能和应用相互独立、技术和平台 兼容性差，使得系统之间数据的共享和整体

3、应用成为难题。信息孤岛使得数据、信息、系统、 应用和决策的整合都极为艰难。忽视长期的数据质量管理，缺乏数据质量监控及更新机制数据是企业的长期财富，不同时期的数据将为企业带来不同的价值。例如：在汽车行业， 对新购车客户的分析可以指导企业寻找潜在客户，提升营销效率；对购车1-2年客户的分析 可以指导企业发现高价值客户，提高售后利润；对购车3-4年客户的分析营销可以指导企业 寻找再购客户，实现客户价值最大化。尽管部分企业认识到了数据的长期应用价值，但却很 难将其具象化，致使企业很少会投入资源来建立数据质量监控和更新机制，开展长期的数据 质量管理工作。而在数据应用阶段则往往会发现应用效果并不理想，并直

4、接归咎于数据应用 模式的可行性及项目执行能力，最终逐渐减少数据的利用率，如此恶性循环往复，永远逃不 出数据应用不理想的怪圈。企业对数据库的应用在规模化、系统化和有效性等方面，普遍原始而粗放。缺乏对数据分析挖掘的认识，无法从数据中获取有效信息和模式数据分析和挖掘是企业进行科学决策和经营的必由之路，但大多数企业从理念层到资源 层都储备有限，在应用层便无法施展拳脚了。一方面，企业缺乏对数据分析和挖掘的深入认 识，没有对应的业务方法论和应用体系；例如，如果企业没有建立针对客户生命周期的客户 关系关系管理体系，那么相关的研究和分析便是镜花水月，虚幻而飘渺。另一方面，数据分 析和挖掘需要企业大量的幕后投入

5、，人才、平台、数据收集和管理、分析的方法论、应用方 法论和应用通路等，没有这些资源的支持，企业的数据应用无法实现高效的闭环管理，也无 法从数据中提取出有效的信息和模式并加以高效的应用。数据的业务应用流于简单和形式，无法建立有效地营销模式数据应用，最重要的方向之一就是数据库营销。但大多数分企业的数据库营销业务应用 过于简单、粗放。以汽车行业为例，企业在开展客户关系维护时，还是教条式地按照客户的 人口学特征或者行为特征进行简单的客户细分，而不能基于客户的生命周期和客户的价值对 目标客户进行更清晰地定位和细分。其实不论是什么行业，客户关系管理（从售前、售中、 售后直到流失和挽回）都要求对处于不同生命

6、周期的客户进行细致地研究，针对不同的客户 群落开展不同的营销策略，才会发挥数据库营销精准、高效的作用。而不加分析地利用直邮、 EDM、SMS、电话等方式的简单应用或叠加，往往会让企业的营销工作陷入无法自拔的境地。缺乏对数据库应用的整体考虑，数据库应用效率过低很多企业缺乏客户全生命周期中数据应用的整体战略思索，致使数据应用频次过低，客 户数据价值没有充分发挥价值，例如：客户获取、客户激活、客户流失、客户再获取的整个 阶段，营销活动以点为主，各个职能部门缺乏利用数据协同作战的能力。同时，具体营销应 用过程中缺乏连续性的考虑，数据库应用范围小，致使应用效率过低，客户数据价值没有充 分挖掘，例如：企业

7、将分析与应用独立分开或只做其一，忽视了分析与应用的紧密联系，致 使每一次项目都是独立的、经验性的，降低了数据应用的效率。企业数据库管理和应用的基本点用静态的管理视角及思维无法有效地管理和应用企业自身数据库，企业必须实施智能化 的数据管理及应用体系，即通过制度、流程、系统等构建起的企业自动化、系统化的数据管 理及应用体系，最终达到业务支持和决策支持的高度。树立智能化数据库管理及应用的理念树立全局性数据库管理意识企业应对自身的数据管理应用大格局形成清晰、明确的认识，即对市场、客户（潜在客 户、现有客户）、数据（数量、质量）、数据库、数据管理、数据库营销、数据分析及挖掘、 数据库管理系统、BI、CR

8、M等情况有战略和系统的理解，明确企各业务流、信息流、数据流 之间关系。树立动态的数据库管理意识市场是不断变化的，客户的需求及特征也是随之变化的，由此企业数据也在不断发生着 变化，无论从数据质量、数量还是数据承载的信息角度。树立自动化数据库管理意识越来越来多的数据成为企业财富还是负担，取决企业如何对待它们。自动化管理将使企 业面对海量的数据倍感轻松，可以将节省的精力投入到更具价值的数据应用过程中。树立数据质量管理意识数据质量是一切后续工作和应用的基础，没有数据质量，一切无从谈起，甚至会导致错 误的业务或决策发生。数据质量管理是脏活、累活，不容易出业绩，却很容易出事故，企业 内部需要有特殊的政策加

9、以鼓励和支持。构建智能化、系统化的数据库管理体系及应用模式构建企业智能化、系统化的数据管理体系及应用模式，要从几个方面出发：人力资源和 组织架构的保障、流程制度和奖惩措施的配合、企业独特的数据管理和应用方法论、切实高效的商业价值点、数据库及所承载的诸多系统的整合（不论是数据、应用还是系统级的整合）。 企业如何进行智能化的数据库管理数据库管理规划-建立全面的数据库管理架构企业在实施自身数据库管理之前，需要全面建立企业数据库管理及应用架构，其内容涵盖：点击图片查看大图摸映肉容h数据收集整理数摇管脚12 數据整合3. 数拠质堆骨理4. 数据提升的分析与挖掘数据应用2智能化数据库背销的开廣册实施1人员

10、保障体系2流程3制度4系统-WOT S数据收集整理-建立标准的收集整理流程和方法企业自身客户数据库获取的渠道较多，比如销售数据、售后数据、活动数据、第三方公 司提供的合法数据等，为了保证后期数据库营销的应用，在数据收集整理阶段，应该严格按 照规范进行。主要如下：数据字段规范要求。企业收集数据的各个渠道，应该尽可能多的收集、保存客户完整信 息，在收集端就要对各字段进行统一规范，比如：手机号码11位，姓名为全称等要求。数据收集的周期安排。建立定期数据收集制度，根据企业性质，按照月度或季度统一收 集整理客户数据。数据查删重操作。每一批新数据的到来，都要对数据进行查删重 操作，避免出现重复数据。查删重

11、也分为人工删重、模糊删重、精确删重，删重标准都应在 事先进行规范。数据匹配整理。建立一套健全的数据规范知识库，每一批数据经过查删重，都要通过知 识库进行规范提升，按照数据库要求的字段，实现横向的逻辑校验。数据整合-建立客户单一视图管理在企业数据管理过程中，同一客户信息将出现在不同部门，例如：销售部有客户首次购 买信息、增购信息；售后部有客户售后信息；市场部有客户活动信息；客服部有客户投诉信 息；财务部有客户消费信息等等，这些独立于各个部门的信息经过整理之后，需要根据唯一 标识字段（如身份证、手机号等）进行数据整合，整合后的数据才能实现客户的单一视图管 理，才能开展每一位客户全面的客户价值、流失

12、状况、活动响应等分析，为制定营销策略提 供准确、全面的支持。一般的方法是通过ETL/ELT的工具建立数据仓库直至部门级的数据集 市，以便用于后续的客户研究。数据质量维护及提升-建立良性的数据质量优化机制众所周知，在不对数据进行任何操作的情况下，数据的准确性、有效性会随时间的增长 而降低，为了保证数据的质量，企业通常会制定一些更新机制，我们这里所提及的良性的数 据质量优化机制，不仅仅关注于数据的准确性与有效性，还包括数据信息的全面性，这些内 容都将直接影响数据应用的效果。数据质量优化机制应包含如下几方面内容：数据动态更新机制。企业在充分利用数据带来的效益时，也应进行时时的或定期的数据 更新。一方

13、面，是企业销售、售后产生的新数据将源源不断进入数据库，这些数据中一定包 含了老客户的再次购买，那么需要利用新数据去更新老数据的基本信息。另一方面，是数据 利用过程中，客户所反馈回来的最新信息，也应回库保鲜。数据状态标识机制。数据在数据库中，最初仅应包含个人信息、购买信息、售后信息等 通过业务直接获取的信息，随着数据的分析应用，每个客户都应增加多个标识，以帮助在后 期分析营销时参考，比如：客户价值分析后，每条数据都应具有一个价值评分字段，标识客 户价值；客户活动维护沟通后，相应数据应该包含数据有效性的标识、客户状态的标识、客 户活动响应的标识等字段。这些信息对后期的分析营销工作具有指导意义。动态

14、分类机制。基于数据状态标识，我们可以对客户进行分类，比如高价值客户、低价 值客户；忠诚客户、流失客户；满意客户、摇摆客户、不满客户等等，这些类别将根据不同 类型企业对客户的定义来划分，客户的分类将在具体的营销活动中指导企业开展差异化营销 工作。分类可以是经验型的，也可以通过数据挖掘后的规则集在BI的工具上呈现。数据持续监督及抽检机制。根据数据使用情况，定期对数据进行监督及抽检，全面掌握 数据整体状况，及时开展数据更新提升工作，保证较低成本的数据质量提升。同时数据整体 状况也可以帮助企业选择更合适的渠道开展营销活动，避免营销成本不必要的浪费。建立死亡数据库。死亡数据库是指已经失效的客户数据，这些

15、数据在营销活动中不具有 任何意义，只会增加营销成本，因此在每次数据利用时，将已经失效的数据转移到死亡数据 库中。死亡数据库具有识别死亡数据的作用，在外部新数据进入数据库前先与死亡数据库进 行匹配，将死亡数据提前筛选出来。企业如何实施智能化的数据库应用数据库就是企业身边的金矿，但它需要挖掘冶炼才能真正转化为企业的财富。面对身边 的财富，我们同样需要系统化的方法才能获取，这样才不会使企业和自身的数据成为面对面 的“陌生人”数据分析与挖掘-不要让数据库成为你身边的“陌生人”数据分析。数据分析一般指描述性统计分析，或常见的一些管理学模型，以描述过去和 现在所发生的事实，并为决策者提供一定的定量化依据。

16、数据挖掘。数据挖掘属于预测性统计分析，一般是通过分析海量的数据，发现一些可预 测的并具有一定商业价值的规则，它和数据分析以及传统的市场研究具有很强的互补作用。构建商务智能平台。商务智能（BI： businessintelligence）已经成为数据管理智能化 不可或缺的一部分，它不但是一个决策支持系统，更是数据集成的推动因素和数据挖掘规则 集的承载平台。知识库。基于现有数据库构建企业自身知识库，全面的存储、组织、管理和使用的互相 联系的知识集合。其内容涵盖理论、数据、客户、沟通等，并使企业数据库中承载的信息有 序化、系统化，并加快企业内部知识和信息的流动和消费，促进企业知识的积累和传承，最 终

17、逐步构建企业的核心竞争力。智能化营销的开展与实施-获取数据库中客户的潜在价值在传统的品牌营销方面，理论和实践已经相当成熟；但是在产品和服务营销的范畴，基 于数字和信息的营销理论和实践，仍然有待我们深入探究。而以数据库营销为理论基础的业 务流程整合：数据内容整合和管理、数据质量管理、营销管理系统、数据分析/挖掘、商业 策略、商业智能和客户智能、直复式营销和销售线索挖掘的全业务流程整合，将是今后一个 时期内企业营销体系发展的重中之重。智能化的潜客定义。市场和客户需求都在不断变化，如何进行精准的客户定义是一个非 常敏感的话题。通过保有的大量数据，企业可依照数据库营销的理念进行客户的定义，由3 个部分

18、组成：直接定义（根据企业的产品特征、产品定位、客户特征等因素进行客户特征定 义。）参照定义（通过竞品数据进行参照和补充。）及定义修正（根据保有客户信息进行修正）。 这个三个组成部分相互补充、动态提升，是一个循环体系。智能化的潜客沟通工具选取。数据库营销沟通工具的应用是建立客户互 动的关键，是能否产生客户反馈的核心，数据库营销的主要沟通工具分为两种：在线工具及 线下工具，在线工具的构成：Email、website；线下工具：DM、SMS/MMS、电话、传真。智能化的客户转化。客户转化一方面指从潜客向保有客户的转化，一方面也指客户从低 价值向高价值的转化，这些都需要海量的基础数据和大量的分析工作。

19、分析的方向有如下几 个：客户的转化倾向和概率分析，不同营销手段对转化的促动分析，客户的转化方向分析等。 客户价值保留及提升客户价值保留。针对不同类别的客户进行差异化营销是构建企业战略优势的重要内容， 如何进行高效的客户关系管理工作也是各方关注的热点话题，在这里，如何精准地评价客户 的价值，并建立价值细分模型，无疑是一个有效维系客户并狙击竞争对手的制高点。只有针 对不同的客户进行差异化的营销投入，才能在与对手客户争夺战中获得最大收益。构建客户价值细分模型是智能化客户保留的核心，客户价值模型建立是指基于客户生命 周期的价值（customerlifecyclevalueCLV）,指客户在拥有产品和服

20、务的过程中，企业可从 客户那里获得的全部价值，它既包括客户的历史价值，也包含客户的未来价值（而这尤为重 要）。客户价值提升。客户价值的提升，需要企业维系客户的忠诚度。客户保持对公司的利润 有着惊人的影响，甚至远远超过公司规模、市场份额、单位成本和其他许多通常被认为与竞 争优势有关的因素。客户保持也是CRM最核心的思想之一，通过突出的营销水平和良好的售 后服务来维系客户的忠诚度，进而实现：客户持续服务产生的售后服务收益、推荐新的客户 购买产生的销售及服务收益、以及客户继续购买本品牌其他产品的销售及服务收益。 结束语数据和信息即是企业的金矿，但是如何实现从金矿到金子的转化，大多数企业还有很长 远的路要走。在这个方面，企业精良的数据管理和应用便是那通往财富的两扇大门，我们希 望可以看到在不久的将来，有更多的中国企业能更好地利用他们的数据创造出更大的商业价 值。