第七章

第七章 資料庫與顧客資料發展

7.2　資料定義 • 資料是一系列的數字、文字與（或）圖表。將這些數字、文字與圖表有邏輯性的彙整就是資訊。 • 7.2A　初級資料、次級資料與衍生資料 • 初級資料是直接由原本的來源取得，而次級資料是由某些群體所取得，除了資料所代表的群體外。 • 次級資料可能是直接來自一個來源或是靠著推論與暗示所累積，這是就是衍生資料，藉由其他資料所創造的資訊。顧客關係管理，第7章，頁256-257

7.2B　個人與家戶資料 • 個人資料是屬於特定個人的資料。 • 這些個體透過資料整合程序後被定義為一個家戶顧客關係管理，第7章，頁258

7.3　資料擷取與配置 7.3A　接觸點 • 接觸點視為顧客資料整合過程的關鍵步驟之一。這個過程必須與行銷策略有直接的關聯。 7.3B　組織與資料管理 • 接觸點可能在組織直接控制下被找出，或是可能包含了組織以外區域的控制。在組織直接控制之外的範圍，經常由在價值鏈的另一個成員所操控。顧客關係管理，第7章，頁258-259

7.3C　即時與批次 • 資訊獲取與使用時機的決策，對任何顧客關係管理活動都是很關鍵的。在某些情況下，可能需要經歷在接觸點獲取資料的過程，並須盡可能立即行動。 7.3D　註解：多少的資料？ • 組織處理資訊蒐集有兩個方法 • 第一種是盡可能蒐集到越多資訊越好。 • 第二種方法是，組織對資料蒐集極力識別。接著他們增加已決定的關聯性的新資料。顧客關係管理，第7章，頁260

資料資訊 7.4　資料轉換資料對操作過程是很關鍵的。將資料轉換成資訊的步驟是在行銷人員使用前須執行的。一旦資料轉換成資訊，就可以被分析或「探勘」，以決定是否有價值。 7.4A　轉換資料為資訊行銷人員需高度參與哪些資料須轉換的決定及其方法。知識顧客關係管理，第7章，頁261

7.4B　資料老化 • 不是藉由組織的特性就是利用他們特定的產品與服務，公司需要隨著時間維持細節的交易歷史。 • 無論產業，超過幾年的細部交易歷史可能就無關了。通常，組織將會開始以交易資料的年齡來整合它們。顧客關係管理，第7章，頁264

7.5　資料探勘 7.5A　目的瀏覽資訊以尋找某類型關係或模式的過程，是最常見的資料探勘的敘述 • 7.5B　資料探勘系統的種類 • 決策支援系統 • 高階主管資訊系統 • 企業資源規劃 • 資料探勘顧客關係管理，第7章，頁265-266

EIS 提供資訊作為更高階的決策制定。儀表板（dashboards）是一個新的名詞 • 企業資源規劃（ERP）系統可以將大部分整合。 • 資料倉儲（DW）也包含了其他來源的資訊。顧客關係管理，第7章，頁267

7.5C　地點和取得考量資料存在於三大主要區域：作業資料儲存庫（ODS）、資料倉儲（DW）與資料超市（DM）。7.5C　地點和取得考量資料存在於三大主要區域：作業資料儲存庫（ODS）、資料倉儲（DW）與資料超市（DM）。 7.5c.1　作業資料儲存庫（ODS）這是一個動態的倉庫。其通常用來支援特定的事業功能，而大部分是動態的。 7.5c.2　資料倉儲（DW）資料倉儲比ODS 更穩定。因為它的更新改變是跟隨著ODS（例如增加、改變與刪除），它並不像ODS 那樣動態。顧客關係管理，第7章，頁268

7.5c.3　資料超市（DM） 大部分的資料探勘以資料超市作為其資料和資訊的來源。資料超市的動態狀態通常被資料探勘者所控制。顧客關係管理，第7章，頁269

7.5D　資料探勘技術「探勘」資訊的技術有許多，一個簡單的方法是RFM 分析，即指最近購買時間（recency）、購買頻率（frequency）與購買金額（monetary value）。 7.5d.1　最近購買時間、購買頻率與購買金額（RFM） RFM 是資料探勘技術中相對較容易且不昂貴的，並根據顧客未來的可能活動促進對顧客行為及創造區隔策略的瞭解。其依賴三個變數：最近購買時間、購買頻率與購買金額。顧客關係管理，第7章，頁269

7.5d.2　決策樹決策樹的結構像一棵樹，其葉子代表分類而分枝代表共同的特色。決策樹係根據特性價值的測試將來源分割為不同的群集。7.5d.2　決策樹決策樹的結構像一棵樹，其葉子代表分類而分枝代表共同的特色。決策樹係根據特性價值的測試將來源分割為不同的群集。 7.5d.3　集群分析資料探勘的集群（clustering）內容是一個分類顧客為群體的過程，而此群體是由具有相同特質的個人所組成。顧客關係管理，第7章，頁272

7.5E　其他資料探勘方法 類神經網絡事業智慧（BI）資料流探勘模糊邏輯最鄰近者演算法模式確認主成分分析隨機森林遞迴式迴歸分析相關資料探勘文字探勘 t 檢定卡方檢定（Chi-square）顧客關係管理，第7章，頁274

變異數分析（ANOVA） Mann-Whitney U 迴歸分析相關（Correlation）費雪差異性檢定（Fisher’s Least Significant Difference test）皮爾森相關係數（Pearson product-moment correlation coefficient） Spearman’s rank 相關係數顧客關係管理，第7章，頁275

7.5e.1 資料探勘之益處 • 資料探勘可以讓組織平衡有限資源，進而增強與顧客和潛在顧客的關係，維持長期有利潤的成長。藉由增加模型的元素，組織可以讓資料探的結果變得更好，成本更好調整，重大的活動可以達到顧客的取得、保留及成長策略。附帶的益處包括詐欺的避免與新市場機會的認同。顧客關係管理，第7章，頁275

7.6 　賦能 CRM 7.6B　資料探勘的挑戰 • 組織獲得資料的障礙之轉移。 • 關於保密性的政治及社會壓力。 • 承受次級資料的可取得性。 • 成本與益處，也需要能力衡量。 • 對一個或更多來源應用的績效之影響。顧客關係管理，第7章，頁282

將所有資料移轉成知識的能力。 • 執行的知識與經驗。 • 資訊的解釋與將知識轉變成行動。 • 無法獲取顧客交易。 • 組織的專業技術與專業技術的保留。 • 太過聰明的取得訊息和觸犯或者給予消費者侵略性的知覺。顧客關係管理，第7章，頁283

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