基于客户智能的烟草管理信息系统结构研究

未来烟草行业对零售客户的管理、监控和服务将会越来越细化，因此，烟草对CI需求的日渐强烈，是无法回避的事实。

利用客户智能技术，建立一个完善的CRM，使企业更好地理解他们的客户，从而能更有效地获取、保留客户和为客户提供服务，以此来提升企业形象。

一、系统总体设计目标

利用客户智能技术CI)，建立客户关系管理系统(CRM)能够实现以下目标：

(一)实现烟草销售的敏捷供需链管理，打造烟草流通企业的核心竞争力；

(二)实现对烟草供应厂商完备的信息支持，实施合作伙伴关系管理；

(三)建立完善的客户资料档案库，实施科学的客户分类评价指标体系；

(四)客户信息共享，部门协同工作；

(五)提高服务质量降低服务成本，以最小的代价留住最大价值的客户；

(六)CRM个性化使用，权限控制各尽其责。

二、系统概要设计

通过CRM寻找、保持有价值的客户、优化网点布局，提高客户满意度、忠诚度、依存度；通过DSS寻找、优化品牌结构、优化库存控制，合理利用人力资源，降低成本、增加收益从而达到提高企业内部的核心竞争力的目的。

烟草CRM／DSS系统体系结构由如下几个层次构成：

业务支撑层：它负责收集与客户、财务、帐务有关的数据，为分析支撑层提供数据源。

分析支撑层：建立在业务支撑层之上，为烟草公司的决策支持提供分析模型、数据采集、数据整理等功能，是烟草公司所经营的数据中心和信息加工厂。

信息表示层它负责将分析支撑层加工出来的信息以灵活多样、易于理解的形式表达出来，并将其方便的发布给信息的探索者和消费者。

决策支持层：通过信息表示层获得经营和客户的各种信息，进行进一步的分析，形成面向管理，决策和市场的高价值信息，并将其反馈到业务支撑层用以对客户管理、市场营销、客户服务、流程再造等提供指导。

烟草公司的信息就这样的层次体系结构中不停的循环往复流动，并不断的经历着采集一处理一提供一提高一再采集的过程。

三、主题详细设计

本系统主要是以企业经营监控和企业经营分析为主，其中涉及大量的多维主题分析，以方便领导和决策分析人员进行即席分析、查询。维度(分析条件)采用分层次设计，较高层次可以钻取到较低层次的明细数据，同时也可以由较低的层次的明细数据上访到较高层次的汇总数据。

在进行客户数据仓库构建时，采用关系数据库(称之为中央数据库)作为数据存储的主体，客户关系管理系统中的数据经过抽取、转换、清洗的过程，被装载在这个数据库中。关系数据库中存储的是一些有价值的、却未经过聚集整合的零散数据，无法用于分析。真正用于决策支持的数据存放在指标数据库或多维数据库中。这些数据都是由关系数据库中的设计经过数据建模过程生成的，每一个指标数据库是面向一个特定业务主题的数据中心，即标准数据仓库模型中的数据集市。

客户知识发现是一个有机的整体，各个部分之间有着密切的关系。把围绕某一客户知识发现任务的客户知识发现过程，称为客户知识发现系统。所有的挖掘算法都是为某一个客户知识发现系统服务的。客户知识发现系统的研究是为了建立科学的系统结构，利于知识发现算法的重用、嵌入，利于算法与系统其他模块的有机结合。选取40个烟草公司的客户为原始数据进行分类算法的学习。经过多次训练，使系统误差控制在可接受的范围内。最后得出的分类模式经过“模式表达与解释”后，被装载入客户知识库。

烟草客户关系管理系统利用客户智能技术对客户进行分类，比如分为一类客户、二类客户、三类客户、四类客户和五类客户，提供差异化服务。

基于客户智能的客户关系管理系统的实现将帮助烟草公司一方面保持重点客户，研究其经营规律，一方面监控问题客户，及时发现其异常隋况，更主要的是挖掘潜力客户的结构潜力，起到指导扶持的作用，既提高烟草公司本身的利润，又能提高客户对烟草公司的依赖程度，从一定意义上提高客户的忠诚度。

CRM理论中。一六定律”(发展1个新客户的成本是保留1个老客户的6倍)决定了未来烟草赢利的方向是双赢，即烟草公司赢利的同时必须保证零售客户也赢利。只有这样才能留住烟草的老客户，因为他们才是烟草系统可持续发展的长久保证。客户智能的另一个方向就是帮助客户分析其自身的运营情况，及时发现问题，提升经营档次，从而保证客户的赢利水平。CI在对运营情况的挖掘上，可以分为分析和预测两大类。在对客户未来销售数据的预测上，可以借鉴传统的一元线形回归法，也可以采用人工神经网络算法。

四、实施准备

(一)明确问题的类型。

我们应该明确所要解决问题属于哪种应用类型，明确此问题之后，我们就可以指导所要解决的问题能否从客户智能工具中找到满意答案。

(二)选择合适的客户智能技术和工具．

在明确了所要解决的商业问题属于哪一类应用问题后，就可以选择合适的客户智能技术。选择合适的客户智能技术和工具，对于未来系统的性能和可靠性有重大影响，应该认真分析商业目的，慎重选择。

(三)准备数据。

客户智能是由可以获取的数据驱动的，其成功在很大程度上取决于大部分的事实数据和关于客户特征的数据。客户数据必须准备完备，这是能初步构建客户数据仓库的标准。

(四)构建客户数据仓库和知识发现。

在选择好客户智能的技术和工具后，下面就要对其构建客户数据仓库，这是客户智能的核心环节。不同的技术方案构建的客户数据仓库有很大不同，而且客户数据的可理解性也存在较大差异：对客户数据仓库中的客户数据进行知识发现也很关键，不恰当的分析会造成误导。

最后需要说明的是，客户智能在烟草行业的应用研究是一个既复杂又长远的研究工作，本文只选择了与客户智能决策支持相关的客户智能技术进行了初步研究，还有许多思想、技术需要补充、进行深一步地研究。

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