MRP到ERPII之演進 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 企業應用軟體 MRP MRPII ERP EERP Ch6 MRP到ERPII之演進 1970年代 1980年代 1990年代 2000年代 企業應用軟體 MRP MRPII ERP EERP 應用範圍 部門 工廠 企業 供應鏈 資訊系統架構 Mainframe Minicomputer Client/Server Web Computing 需求重點 成本 品質 速度 協同規畫 市場特性 大眾市場 區隔市場 利基市場 一對一行銷 生產模式 少樣大量 多樣小量 多樣大量 大量客製

第三節 ERP系統功能 一、用料表與工程變更作業管理模組 二、訂單管理模組 三、採購管理模組 四、庫存管理模組 Ch6 第三節 ERP系統功能 一、用料表與工程變更作業管理模組 二、訂單管理模組 三、採購管理模組 四、庫存管理模組 五、主生產計畫與物料需求計畫模組 六、總帳會計模組 七、應收帳款模組 八、應付帳款模組 九、成本會計模組 十、固定資產管理模組 底下的介紹主要以Oracle ERP為藍本並參考其它ERP產品

Ch6 SAP導入方法

Ch7 供應鏈管理之定義 SCM（Supply Chain Management）是對供應鏈中的資訊流、物流和金流進行設計、規劃和控制，從而增強競爭實力，提高供應鏈中各成員的效率和效益。 Simchi-Levi(2001)對SCM所下的定義： 供應鏈管理是利用一連串有效率的方法，來整合供應商、製造商、倉庫和商店。 使得商品能以正確的數量生產，並在正確的時間配送到正確的地點。 主要目的是要達到令人滿意的服務水準，並使得整體系統成本最小化。 SCM兼顧了需求與供應，鏈上每一個環節都含有「供和需」兩方面。

供應鏈的主要問題 訂單履行流程(Order Fulfillment Process, OFP)： Ch7 供應鏈的主要問題 訂單履行流程(Order Fulfillment Process, OFP)： 自最下游收到顧客訂單開始，一直至將顧客所訂之產品交到顧客手上為止的這個流程。 OFP期間所經歷的時間包括：訂單處理時間、材料取得時間、生產與組裝時間、配銷與運送時間。 供應鏈OFP上的主要問題為與長鞭效應(Bullwhip Effect，大陸翻成牛鞭效益)： 長鞭效應：在供應鏈中，下游的訂單產生變異時，愈往中、上游走，其訂單數量的變異性愈大，此現象謂之長鞭效應。

供應鏈管理系統模組 策略性(strategic)：供應鏈網路設計 Ch7 供應鏈管理系統模組 策略性(strategic)：供應鏈網路設計 戰術(tactic)：供應鏈計劃（Supply Chain Planning, SCP），包括戰略規劃與營運規劃 執行(operation)：供應鏈執行（Supply Chain Execution, SCE），為營運執行 (一)策略網路設計 使規劃者能選擇倉庫／廠房的最佳數目、位置和大小。 決定最佳的資源策略，即哪一個廠房／供應商應該生產哪一種產品。 決定最好的配銷通路，即哪一個倉庫應該服務哪一個顧客。 (二)戰略規劃 供應鏈主規劃：藉由有效配置供應鏈資源，來協調生產、配銷策略及儲存需求。 存貨規劃：決定安全存貨量及如何在供應鏈中將存貨狀態最佳化 。

供應鏈發展階段 SAP為評估企業發展SCM的階段，提出「SAP卓越階段（Stages of Excellence）」。 Ch7 供應鏈發展階段 SAP為評估企業發展SCM的階段，提出「SAP卓越階段（Stages of Excellence）」。 這個模式對評估企業目前所處發展階段，及找出其他企業發展方向及未來競爭優勢所在是很有幫助的。 第一階段：不連結系統，這個階段企業顯著的特色是擁有許多獨立系統、人工而且無效率的通訊方式。 第二階段：建立內部與外部介面，在這個階段，企業仍是功能組織，但尚未善用網際網路的力量。此階段的買賣雙方均以交易為重。 第三階段：內部整合及有限的外部整合效率，此階段的企業是跨功能型態的組織。 第四階段：多企業整合，無縫式資訊分享，及互動化協作都包含在此階段。協作模式連結了交易伙伴，進而促使他們的運作宛如一家虛擬企業。

CRM成功的原則 根據全球最大的CRM軟體公司Siebel及相關書籍 提出CRM成功的原則 以最終顧客為焦點，來了解顧客 Ch8 CRM成功的原則 根據全球最大的CRM軟體公司Siebel及相關書籍 提出CRM成功的原則 以最終顧客為焦點，來了解顧客 辨認顧客的差異與偏好 打造多重管道的使用經驗 記住顧客以建立個人化的顧客經驗 建立顧客忠誠度 創造顧客滿意度與終身價值 整合顧客資訊於同一個平台上 發展並維護以顧客為中心的統一CRM架構

第二節 CRM功能 CRM系統三大功能 客戶互動（Collaborative CRM）管道的整合 顧客互動介面 電話客服中心 Ch8 第二節 CRM功能 CRM系統三大功能 客戶互動（Collaborative CRM）管道的整合 顧客互動介面 電話客服中心 營運面作業（Operational CRM）系統的整合 銷售自動化 服務自動化 行銷自動化 決策分析（Analytical CRM）工具的建置與應用 資料倉儲 資料探勘 OLAP

CRM系統互動介面－顧客互動介面 Web網站：顧客透過網站能查詢產品資訊、活動訊息、追蹤個人訂單料、線上下單、線上付款、收集顧客基本資料 Ch8 CRM系統互動介面－顧客互動介面 Web網站：顧客透過網站能查詢產品資訊、活動訊息、追蹤個人訂單料、線上下單、線上付款、收集顧客基本資料 電子郵件：提供產品或服務的最新資訊、自動回應顧客郵件、分析顧客郵件內容、檢視顧客過去郵件內容、檢視顧客與服務人員間郵件的互動資訊，軟體必須要能以電子郵件回覆提出抱怨的顧客 直銷郵件（Direct Marketing）：寄送產品資料、寄送帳單、寄送活動訊息、郵購 無線上網（Mobile Wireless）：提供手機與PDA上網查詢產品、活動等相關訊息 簡訊服務：以發送簡訊的方式提供產品、活動等訊息及進行帳單催繳

Ch8 CRM系統互動介面－電話客服中心 私用電話交換機(PABX, Private Automatic Branch Exchange)：與顧客第一線接觸的所有電話，包含顧客撥進與電話中心人員外撥 自動話務分配與其管理： 能平均客服人員的話務載重，且將顧客電話自動轉接到最恰當的辦事人員 互動式語音處理回應(IVR, Interactive Voice Response)： 負責語音自動應答及導引，能依顧客指令，自動找出顧客檔案資料，並將顧客的語音查詢連接到資料庫，運用電腦語音作常態資訊的諮詢 數位錄音系統(Recording System)： 記錄所有通話與應答服務的值機員姓名、通話長度以及來話資 料等CTI資料，提供日後顧客進一步追蹤查詢

CRM系統互動介面－電話客服中心(續) 電腦與電話整合( Computer Telephony Integration, CTI) Ch8 CRM系統互動介面－電話客服中心(續) 電腦與電話整合( Computer Telephony Integration, CTI) CTI主要目的，便是希望結合電腦與電話這兩大資源，以簡化服務流程 電腦電話整合(CTI)：增加資訊系統對客服人員的支援功能，如螢幕顯示來電顧客的基本資料與身分，協助客服人員立即擁有足夠的資訊處理顧客來電等 客戶經驗管理系統：負責企業客服過程中有關人事、系統、行政流程等績效及成效的管理 其他功能：顧客可藉由 Call Center進行下單交易、客戶申訴、產品諮詢、客戶服務、電話行銷與銷售、顧客滿意度調查、帳款催收功能 客服中心強大的功能：使得許多企業紛紛建置，但因每個座席的建置與管理成本不低，故興起電話客服委外業務，對較小公司而言委外較為划算

Ch8 CRM系統操作面－銷售自動化 顧客帳戶管理(Account Management)：能存取帳戶資料，包括帳戶狀況、收入潛力以及所有帳戶的歷史資料 機會管理(Opportunity Management)：了解、確認以及排列銷售機會的優先順序，並易於追蹤交易 狀況 銷售管理(Sales Management)：包括銷售衡量、銷售人員指派與協調、銷售活動報表分析、銷售資料彙整及銷售指導等 訂單管理(Order Management)： 可快速、正確地擷取、建立、確認以及處理顧客訂單 顧客訂單管理(Order Management)： 使顧客能建立、開立、確認以及追蹤所有通路的訂單

CRM系統操作面－服務自動化 接觸管理(Contact Management)： Ch8 CRM系統操作面－服務自動化 接觸管理(Contact Management)： 記錄與顧客接觸的每一次活動，累積顧客的資料。可方便銷售人員查詢歷史記錄，也可加以分析 現場服務支援(Field Service Support)： 指技術支援之售後服務，通常為硬體維修之到府服務 顧客服務與支援(Customer Service and Support)： 支援顧客服務，包含顧客問題的指派、追蹤、報告與解決等 帳單管理： 建立、調整、開立發票、處理付款以及解決訂單問題 顧客滿意度管理： 確認、解決顧客問題與管理顧客關係和忠誠

Ch8 CRM系統操作面－行銷自動化 行銷活動管理(Campaign Management)：追蹤、執行、管理全球與多重通路活動，監控、分析顧客回應以改善活動效率 案源管理(Lead Management)：針對潛在顧客作管理，包含找出潛在顧客，將潛在顧客分派給適當的銷售人員 忠誠管理：發展、支援、分析顧客忠誠策略 品牌知曉度管理：管理大量行銷活動以創造公司知名度 通路促銷管理：建立、執行和分析複雜的促銷活動

CRM系統分析面－資料倉儲 現有顧客人口統計資料：包括目前顧客的年齡、生命周期階段、性別、所得、職業、教育及地理區域等 Ch8 CRM系統分析面－資料倉儲 現有顧客人口統計資料：包括目前顧客的年齡、生命周期階段、性別、所得、職業、教育及地理區域等 潛在顧客人口統計資料：指未來潛在顧客的分析 心理統計資料：包括相關產品興趣嗜好、休閒旅遊狀況、社會公益興趣、偏好的資訊服務內容等 消費者行為資料：包括產品購買記錄、產品使用習慣、媒體接收習慣等 顧客意見反應資料：記錄企業與顧客間的互動情況與顧客反應結果 外部資料：包括市場、競爭對手、產業、經濟等資料 企業各通路、供應商等相關合作企業資料

CRM系統分析面－資料探勘與OLAP 資料探勘 OLAP（第九章討論） 顧客保留率分析：分析某一年的顧客，隔年依然會來消費的比率 Ch8 CRM系統分析面－資料探勘與OLAP 資料探勘 顧客保留率分析：分析某一年的顧客，隔年依然會來消費的比率 顧客流失率分析：分析失去既有顧客的比率 顧客忠誠度分析：分析顧客是否仍會重複消費 顧客終身價值：計算一位顧客一生購買某公司產品的利潤與現值 OLAP（第九章討論） 分析與查詢：可在大量資料中快速查詢與分析 動態多維度分析：可選取及組合分析維度等功能 可產生HTML格式的報表或統計圖形

Ch8 PRM系統的主要功能－ARC定義 通路計畫管理(Channel Planning Management)：必須記錄與儲存所有合作通路夥伴詳細的Profile 合作夥伴生命週期管理(Partner Life Cycle Management)：包括在網路上支援合作通路夥伴的招募、通路商也可以登錄查閱合作的條件與方式等、可透過線上學習的方式來訓練教育通路夥伴等 案源（潛在顧客）管理(Lead Management)：將案源傳遞至每個處理流程中最適當的負責人，其主要的功能有案源統一管理、案源計分管理、客服中心整合、案源指派管理等 銷售生產力工具：如線上產品、知識及計畫資訊的提供、銷售技巧訓練、定價及提議書製作的協助維修手冊知識的提供等 需求預測：PRM根據通路夥伴回饋需求資訊、作精確的需求預測 內容管理及出版個人化：通路夥伴可以自己設定量身訂作所需要的內容，而不需在所有的資料內容去搜尋 PRM系統的意義在於帶領夥伴創造價值，協助夥伴經營成功，而非僅僅運用通路提高銷售或管理通路銷售的銷售活動

PRM推動導入之成功關鍵因素 企業領導者對系統導入的決心與信念： Ch8 PRM推動導入之成功關鍵因素 企業領導者對系統導入的決心與信念： 山葉機車的總經理在系統推動的過程，不只一次的在經銷商的會議理宣示系統導入的決心，對於專案進行也至為關心，參與每一個專案發展階段 高階主管擔任專案總指揮： 山葉機車的PRM的總指揮就是由副總擔任；總指揮以下的各專案小組的室長由部長(協理、經理)擔當 PRM系統的發展方向必須與經銷商充分的溝通

PRM推動導入之成功關鍵因素(續) 專案成員具備業務專業能力與技術專業能力並各司其職： Ch8 PRM推動導入之成功關鍵因素(續) 專案成員具備業務專業能力與技術專業能力並各司其職： 專案組織也至為重要，專案例會活動的召開、進度的掌握，主管定期報告會議的召開等 分階段循序漸進的導入方式： 服務體系是所有經銷商與公司的對話窗口，品質問題的重要情報來源，排在第一階段導入，讓經銷商有機會暖身，第二階段導入成車進銷存系統 明確的定義出整體通路成員的作業標準

第一節 資料倉儲(DW) DW的功能與用途 傳統資料庫與OLTP並不是為了分析資料而設計的 為了充分滿足資料分析之需求，近幾年興起DW Ch9 第一節 資料倉儲(DW) DW的功能與用途 傳統資料庫與OLTP並不是為了分析資料而設計的 為了充分滿足資料分析之需求，近幾年興起DW DW是經過擷取、清理、整合後的歷史性資料庫 DW通常是整合至多個系統的資料來源，可用於決策支援 DW的建置與管理往往非常昂貴且耗時，通常是由上到下（top down），由資訊單位主導 DW的主要目的在提供企業一個決策分析用的環境 DW讓決策人員制定更好的作戰策略，找出企業的潛在問題

DW的功能與用途 DW儲存著由組織各種內部資料與外部資料所整合而來的資料 DW企業大多以原有的線上作業系統(OLTP)作為資料的主要來源 Ch9 DW的功能與用途 DW儲存著由組織各種內部資料與外部資料所整合而來的資料 DW企業大多以原有的線上作業系統(OLTP)作為資料的主要來源 建構DW的目的是在提供管理決策之依據，其主要特點如下： 整合式的資料：將不同來源的資料統一規範 主題導向的資料：儲存的是與某一主題有關的資料 歷史性的資料：DW儲存過去某一時間範圍內的資料 唯讀性的資料：DW不應該隨時變更，而是以週期性的定期加入新資料

DW的功能與用途(續) 將各種來源之資料整合轉換載入DW中，資料轉換的程式撰寫不易 Ch9 DW的功能與用途(續) 將各種來源之資料整合轉換載入DW中，資料轉換的程式撰寫不易 自動化處理困難，經常要人工參與，約佔DW專案60%的人力及時間 轉換過程需建立Metadata（描述性資料或稱Repository） 所謂描述性資料是指描述資料的資料 除建置全企業的DW外，可針對某決策主題的資料超市(Data Mart) 建構好的DW或Data Mart將可作為OLAP、DM或ad hoc查詢報表使用

若將DW比喻作礦坑，DM就是深入礦坑採礦的工作 若沒有夠豐富的資料，是很難期待DM能挖掘出什麼有意義的資訊 Ch9 DM其他資料分析技術之比較 1.DM與DW之比較 2.DM與OLAP之比較 3.DM與Statistics（統計分析）之比較 DM與DW技術之比較 若將DW比喻作礦坑，DM就是深入礦坑採礦的工作 若沒有夠豐富的資料，是很難期待DM能挖掘出什麼有意義的資訊 DM是從巨大DW找出有用資訊之一種過程與技術

DM與OLAP技術之比較 OLAP忠實客觀的呈現出多構面分析報表，而報表的解讀由查詢者判斷 Ch9 DM與OLAP技術之比較 OLAP忠實客觀的呈現出多構面分析報表，而報表的解讀由查詢者判斷 DM則可獲得更深入之關係分析，來幫助查詢者得知原因 DM擁有預測功能，藉由既有之資料可加以預測未來 DM用在產生假設，OLAP則用於查證假設 如先假設嬰兒尿布和嬰兒奶粉會是常被一起購買的產品，接著便可利用OLAP的工具去驗證此假設是否為真 但DM則不然，透過DM技術可能得到尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現，這是OLAP所做不到的 亦即DM常能採礦出超越原有假設之關係，但OLAP僅能利用人工查詢及視覺化的報表來確認某些關係

DM與Statistics（統計分析）之比較 Ch9 DM與Statistics（統計分析）之比較 DM是個神奇又時髦的技術，但卻也不是什麼新東西 因為DM使用的分析方法，很多皆是來自於統計分析之技術 硬要去區分DM和Statistics的差異其實是沒有太大意義的 DM所用的技術大都是多變量分析（Multivariate Analysis） 但為什麼DM的出現會引發各領域的廣泛注意呢？ DM工具提供較佳之圖形介面：此部分為統計軟體所不及 DM工具使用較不需專業之統計背景：但對於結果分析，則仍絕對需要專業知識的 提供資訊之對象有所不同：DM目的是方便企業使用，而非給統計學家使用；但 DM以動態的方式呈現，隨DW的異動而更新

DM技術解釋－分類（Classification） Ch9 DM技術解釋－分類（Classification） 分類技術的乃是從一組預測變數中，找出最能區別各群組間差異之變數子集，建立的模型可用來預測觀察值將屬於那一個群組別 在多變量分析的統計技術中，最常用的分類方法有Logistic Regression及Discriminant Analysis 因DM已漸普遍，所以Decision Trees以及Neural Nets (類神經網路)漸漸受到採用 決策樹是一種用樹枝狀展現之分類模型，根據對群組別之不同而建構分類規則，一般多運用在對顧客區隔分析上 決策樹的運用相當普遍，因它所做的預測相當正確，而且又比類神經網路容易瞭解 類神經網路是一種模擬人腦思考結構的資料分析模式，由輸入之變數與數值中自我學習

DM技術接解釋－集群（Clustering） Ch9 DM技術接解釋－集群（Clustering） 集群技術是將資料分為幾個群組，愈相似的資料就愈屬於同一群組，愈不相似的資料就歸屬於不同的群組 集群技術其目的是要將組與組之間的差異找出來，相當於行銷術語中的區隔化(segmentation) 分類分析所處理的資料必須有一個事先就已分類好的已知群組，而集群分析目的即在建立分類，故原始資料中並不含任何群組的資訊 亦即群組是分類分析的輸入，但群組卻是集群分析的輸出 在多變量分析的統計技術中，最常用的集群分析技術有Cluster Analysis與Fast Cluster等 在DM技術中，也有許多與Cluster Analysis類似的技術，且能以較友善的圖形方式來展示

DM技術解釋－關聯（Association） Ch9 DM技術解釋－關聯（Association） 關聯分析是要找出資料中的聯結關係，如哪些商品顧客會一起購買？ 例如：如果一個顧客買了低脂乳酪及低脂優酪乳，那麼這個顧客同時也買低脂牛奶的機率是80% DM可分析出顧客要買烤肉架時也會同時購買木炭、火種等，因此可以把烤肉架與木炭放在同一貨架的兩端 最有名的關聯分析範例為美國某一賣場透過DM技術，赫然發現嬰兒尿布與啤酒同時購買的關聯率極高

DM技術解釋－其它 次序關聯(Sequence Association) 找出時間先後之聯結關係，如哪些貨品之買賣有先後順序關係 Ch9 DM技術解釋－其它 次序關聯(Sequence Association) 找出時間先後之聯結關係，如哪些貨品之買賣有先後順序關係 例如發現購買碳粉匣後，後續最常購買的貨品為報表紙 迴歸（Regression）與時間數列（Time-Series） 係以歷史資料來預測未來的走向 例如根據過去廣告費用的投入來預測未來的銷售額 Regression是用過去的數值來預測未來的數值 Time-Series可根據過去交易資料建立模型，以預測未來每月銷售額

DM應用－成功的應用領域 直效行銷之郵件行銷：如何透過DM篩選可能回應名單與選擇可能購買之產品，從所蒐集來的顧客資料，進行有效的資料庫行銷 Ch9 DM應用－成功的應用領域 直效行銷之郵件行銷：如何透過DM篩選可能回應名單與選擇可能購買之產品，從所蒐集來的顧客資料，進行有效的資料庫行銷 信用卡與個人貸款放款評等： DM可利用現有發卡戶與貸款戶的好帳壞帳紀錄建立預測模型，找出發卡戶與貸款戶的核准規則 顧客搬家後之顧客流失控制：利用DM模型預測哪些顧客可能要搬家，並寄發給可能會搬家的客戶一些轉移帳戶的相關訊息 盜刷偵測與呆帳催收：利用DM的類神經網路演算法，來找出盜刷信用卡的特殊模式，建立量身定做的風險控管與盜刷預警系統 醫療保險之詐欺與濫用：如何兼顧效率及風險控管，透過DM以過去資料建立預測模型，快速將理賠案件依照濫用詐欺可能性分類處理。協助無問題案件快速通關，同時也能夠提供理賠審核人員追查可疑案件的線索

條碼的優點 1.可靠準確：輸入之出錯率低 2.資料登錄速度快：比鍵盤輸入快5倍 3.經濟便宜 Ch11 條碼的優點 1.可靠準確：輸入之出錯率低 2.資料登錄速度快：比鍵盤輸入快5倍 3.經濟便宜 4.靈活、實用：可單獨使用，還可和其他控制設備 聯繫起來 5.設備簡單：條碼識別設備結構簡單，操作容易 6.易於製作：碼標籤對印刷技術設備和材料無特殊 要求

RFID之優點 1. 讀取資料方便快速：RFID讀取設備利用無線電波，可以全自動瞬間讀取大量標籤的資訊 Ch11 RFID之優點 1. 讀取資料方便快速：RFID讀取設備利用無線電波，可以全自動瞬間讀取大量標籤的資訊 2. 標籤不容易損壞：條碼屬於易碎標籤，很容易退色、被撕毀，RFID屬於電子産品，可以在條件苛刻的環境下使用 3. 可重覆性使用：條碼印刷之後就無法更改，但RFID可不限制次數地新增、修改、刪除RFID內的儲存資料 4. 儲存資料的容量大：一維條碼的容量是50Bytes；二維條碼最大的容量可儲存至3000字元;RFID最大的容量可達數Megabytes 5. 可同時讀取數個資料：條碼閱讀器一次只能讀取單一條碼資料；RFID的辨識器可同時間辨識讀取數個RFID 6. 安全性：RFID讀取方面皆有密碼保護，高度安全性的保護措施使之不易被偽造及變造

POS導入效益圖 Ch11

Ch11 物流中心的種類 顏惠卿(2002)指出物流中心既為企業之需求而建置，其種類通常有依儲存溫度分類者：如常溫物流中心、低溫物流中心（又分冷藏或冷凍型）、空調型物流中心 有依配送型態區分者；也有以供應商類別分類者 目前有五種主要配送型態以供應消費者之商品需求 第一種：製造商為增加商品在市場上的競爭條件、降低商品流通成本，由製造商向下整合發展的物流中心，如統一集團之捷盟行銷、統昶行銷 第二種：由經銷商或代理商向上整合所成立的物流中心，如德記洋行與農林集團成立的僑泰物流等，其供應商品廣、對象不拘，具有全方位之物流功能

物流中心的種類(續) 第三種：由零售通路業者向上整合發展的物流中心，如頂好惠康超市的惠康物流，負責提供頂好惠康超商販售物品 Ch11 物流中心的種類(續) 第三種：由零售通路業者向上整合發展的物流中心，如頂好惠康超市的惠康物流，負責提供頂好惠康超商販售物品 第四種：由貨運業者發展的物流中心，如大榮貨運、新竹貨運等，從常溫到低溫、生鮮到熟食等各型態商品的運送均提供服務 第五種：由直銷商、郵購業發展成立的物流中心，如安麗直銷之安麗物流