本章範圍 本章重點 章前企業案例 6-1 顧客資訊系統 6-2 網際網路技術與應用 6-3 資料倉儲 6-4 資料採礦 第六章　顧客資料分析工具 本章範圍 本章重點 章前企業案例 6-1　顧客資訊系統 6-2　網際網路技術與應用 6-3　資料倉儲 6-4　資料採礦

本章範圍 制度與管理 策略與目標 顧客 價值 顧客需求 產品 與 服務 分析工具 互動介面 顧客互動

本章重點 重點#1：顧客關係管理系統的架構與功 能為何? 重點#2：網際網路技術如何支援顧客互 動或顧客忠誠度方案? 重點#1：顧客關係管理系統的架構與功 能為何? 重點#2：網際網路技術如何支援顧客互 動或顧客忠誠度方案? 重點#3：資料倉儲與資料採礦技術如何支援 顧客互動或顧客忠誠度方案? 重點提示：設計顧客互動方案時，如何分析 各種技術(分析工具)的需求?(請 見Ch9需求分析)

章前企業案例 美商優比速 美商優比速快遞公司如何運用資訊系統或網際網路作為分析工具，以便支援顧客互動的進行？ 導入資訊系統牽涉到那些資源分配、需求分析、系統選擇等議題？ 如何善用資訊系統分析結果的資訊，改善顧客關係？

6-1　顧客資訊系統 資料庫與資料庫管理系統 資訊系統 顧客關係管理資訊系統

一. 資料庫與資料庫管理系統 資料庫 資料 Data=<e,a,v> 資料庫：相關連資料檔案的集合

資料庫管理系統 關聯式資料庫管理系統(Relational DBMS) 階層式資料庫管理系統(Hierarchical DBMS) 網路式資料庫管理系統(Network DBMS)

二. 資訊系統 資訊系統基本架構 使用者 資料 資訊 應用程式 DBMS 資料庫 ► 圖6-3　資訊系統

產品建議系統 三. 顧客關係管理資訊系統 顧客關係管理人員正在為顧客推薦適當的產品，請問此時資訊系統可能扮演何種角色? 產出之資訊? 所需之資料庫? 所需之資料處理?

與CRM較有關係的資訊系統 行銷資訊系統 產品建議系統 銷售支援系統 資料採礦系統

顧客關係管理資訊系統架構 ► 圖6-4 顧客關係管理資訊系統架構 後台單元 分析單元 前台功能支援 接觸點 使用者 資料庫 資料倉儲 篩選 判斷 多為度分析 資料採礦 行銷 銷售 顧客支援 忠誠度方案 電腦 網站 電話客服 傳真郵件 人員 使用者 公司其他系統 (例如ERP) ► 圖6-4　顧客關係管理資訊系統架構

6-2　網際網路技術與應用 網際網路行銷內容

一. 網際網路行銷內容 產品或促銷策略。 網路支援新產品開發流程。 品牌行銷。 顧客服務。 網路行銷研究(消費者需求調查)、客製化設計、消費者測試等相關行銷活動。 常用技術：電子郵件、APP 、部落格與社群行 銷、關鍵字行銷、網站、網路廣告 、Youtube。

與CRM相關之網際網路技術 電子交易 與服務技術 資料蒐集 與分析技術 電子郵件 或發送技術 社群媒體技術 超文字標記語言 延伸標記語言 顧客自助 搜尋引擎 與代理程式 瀏覽記錄 資料剖析 RFM分析 協同過濾軟體 資料倉儲 資料採礦 郵件 傳真 電話 內容分享 群組分享 即時訊息

6-3　資料倉儲 資料倉儲的概念 資料倉儲的運作方式

一. 資料倉儲的概念 資料倉儲的定義 從多方面的資料庫當中，透過摘取、轉換及彙整等整理的過程，所建立的資料集合，該資料集合能夠有效而簡便地為使用者（如行銷或CRM決策者）來使用。

資料倉儲模式 ► 圖6-5 資料倉儲模式 外部 資料 資料整理 擷取 轉換 彙整 維度 模式 資料倉儲 資料超市 分析應用 線上分析處理 資料採礦 內部 資料 ► 圖6-5　資料倉儲模式

二. 資料倉儲的運作方式 (一) 資料整理 (二) 維度模式之建立 (三) 資料倉儲的分析應用

資料倉儲的分析應用 資料倉儲種類 資料倉儲：全公司整體的模式稱為資料倉儲。 資料超市：為某個部門特定業務所建立的資料 倉儲模式稱為資料超市。

資料倉儲的分析之例 請針對下表，北區飲料類產品銷售金額為何?甲顧客購買鮮奶金額為何? 表6-2　簡化之交易資料表

6-4　資料採礦 資料採礦軟體工具 資料採礦技術分析方法 資料採礦應用 導入資料採礦的流程

一. 資料採礦軟體工具 智慧代理人 線上分析軟體 查詢工具 統計工具 資料視覺化 桌面顯示 報表產生

二. 資料採礦技術分析方法 分類分析(Classification) 分類分析乃是將物件資料中對分析者有意義的某一項屬性作為類別的對象。 群集分析(Clustering Analysis) 群集分析乃是將物件分成數個群體的過程。

聯結分析(Association Rule Analysis) 聯結分析乃是找出資料之間的聯結狀況。 次序相關分析(Sequential Pattern Analysis) 次序相關分析也是找出資料之間的聯結狀況，只是其關聯狀況在於有時間先後次序的考量。

三. 資料採礦應用 顧客分類 顧客的分群 顧客行為分析

顧客行為分析之例 針對下列資料採礦分析的結果，顧客關係管理人員可以採取那些行動? 針對零售賣場的顧客資料，進行採礦所得的規則可能為「購買奶粉的顧客，有70%的機率同時購買尿布。」 針對區療院所的慢性病人資料，進行採礦所得的規則可能為「患有糖尿病的病，有80%的機率也患有心臟病與腎臟病。

四. 導入資料採礦的流程 界定問題領域 選擇資料來源 過濾資料 決定採礦任務 選擇及執行演算 解釋及評估結果 結果的導入