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在線CRM軟件系統(tǒng)

分析型的CRM系統(tǒng)與SaaS兼容的難點

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、交易情況,其涉及到的數(shù)據(jù)庫一般都不是很大。但是如果企業(yè)采用的是分析型的CRM系統(tǒng),那么就有可能出現(xiàn)問題了。因為分析型的CRM系統(tǒng),在對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的時候,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流。如筆者的一家客戶,在根據(jù)以前三年的交易數(shù)據(jù)預(yù)測未來一年的訂單..

SaaS與企業(yè)現(xiàn)有的CRM軟件集成的難點

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管理系統(tǒng)等等。而CRM軟件又與企業(yè)這些現(xiàn)有的管理系統(tǒng)有著千絲萬縷的關(guān)系。為此企業(yè)在上CRM項目的時候,往往都有跟現(xiàn)有管理軟件集成的需求。如要CRM軟件能夠自動集成企業(yè)現(xiàn)有的郵件系統(tǒng)、要能夠與辦公自動化系統(tǒng)的看板功能集成等等。雖然CRM系統(tǒng)要..

CRM管理系統(tǒng)是維系客戶的法寶

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量的客戶信息的時候不至于措手不及,即使投入了大量的人力物力卻始終覺得像一只無頭的蒼蠅一樣胡沖亂撞。有了CRM系統(tǒng),企業(yè)就可以充分掌握客戶關(guān)系的主動權(quán)了。企業(yè)維護(hù)客戶關(guān)系無非從產(chǎn)品、產(chǎn)品服務(wù)、產(chǎn)品價格等方面入手,而CRM客戶關(guān)系系統(tǒng)則無一遺漏..

 

CRM軟件系統(tǒng):商務(wù)智能與CRM關(guān)系解讀

作者:佚名  來源:轉(zhuǎn)載
導(dǎo)讀:CRM軟件系統(tǒng) ,商務(wù)智能與CRM關(guān)系解讀:商務(wù)流程,提升各方面商務(wù)績效,增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力閉。商業(yè)智能逐步形成了其完整的技術(shù)體系,主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。商務(wù)智能中信息組織的過程是這樣的:從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性,經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后
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3.1 商務(wù)智能的內(nèi)涵

一般我們可以認(rèn)為商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息,創(chuàng)造和累計商務(wù)知識和見解,改普商務(wù)決策水平,采取有效的商務(wù)行動,完善各種商務(wù)流程,提升各方面商務(wù)績效,增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力閉。

商業(yè)智能逐步形成了其完整的技術(shù)體系,主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。商務(wù)智能中信息組織的過程是這樣的:從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性,經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后將數(shù)據(jù)加載人數(shù)據(jù)倉庫(這時數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?,然后通過聯(lián)機(jī)分析處理工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的行業(yè)知識,對信息進(jìn)行處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識),最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前,轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

商務(wù)智能幫助我們在業(yè)務(wù)管理及發(fā)展上做出及時、正確的判斷。也就是說,怎樣把各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識),然后根據(jù)這些信息來采用明智的行動。

3.2 在CRM中與引入商務(wù)智能的必要性

如何利用數(shù)據(jù)增進(jìn)對客戶(包括最終客戶、分銷商和合作伙伴)情況的了解,實施以客戶為中心的戰(zhàn)略,從而創(chuàng)造出能使企業(yè)收入、利潤和客戶滿意度都達(dá)到最優(yōu)的理想結(jié)果的商務(wù)戰(zhàn)略,這是CRM的核心,也是CRM實施中的難點。而商務(wù)智能正可以利用恰當(dāng)?shù)墓ぞ,如?shù)據(jù)挖掘、決策支持和分析工具等去收集和分析與客戶行為有關(guān)的信息,并進(jìn)行客戶相關(guān)數(shù)據(jù)分析以及營銷、銷售和服務(wù)的部門級輔助決策支持,并能為高層領(lǐng)導(dǎo)提供企業(yè)全局的輔助決策支持,實現(xiàn)了運營與分析的閉環(huán)互動。所以,在CRM戰(zhàn)略中引入商務(wù)智能的概念,并在實施中加以正確應(yīng)用,就成為CRM戰(zhàn)略取得成功的不可或缺的一環(huán)。

3.3 在CRM中引入商務(wù)智能后的信息組織流

3.3.1 數(shù)據(jù)的收集。CRM的基本數(shù)據(jù)按其來源可以分為三類:客戶數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)。其中,客戶數(shù)據(jù)是CRM的核心,這些數(shù)據(jù)可以通過CRM運營系統(tǒng)來收集,CRM運營系統(tǒng)通過多種渠道與客戶互動,通過市場營銷、銷售和服務(wù)等業(yè)務(wù)流程的管理,能夠?qū)⒖蛻舻母鞣N背景信息、偏好、行為習(xí)慣、交易數(shù)據(jù)、信用狀況等信息收集并整合在一起;內(nèi)部數(shù)據(jù)是指企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品、財務(wù)及訂單等多方面數(shù)據(jù),這就要求CRM還要與ERP、SCM及財務(wù)等系統(tǒng)間實現(xiàn)信息共享,以獲取全面的內(nèi)部數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)則主要指在企業(yè)以外產(chǎn)生但與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的各種數(shù)據(jù),如反映市場、競爭企業(yè)情況的數(shù)據(jù),它是經(jīng)營決策時評估企業(yè)環(huán)境的依據(jù)。數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ),對數(shù)據(jù)的收集一定要做到全面、及時、準(zhǔn)確。

3.3.2 數(shù)據(jù)的存儲、組織與管理(數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理)。由于收集來的數(shù)據(jù)來自于不同部門、不同時期,各種數(shù)據(jù)又被存放在分散的異構(gòu)環(huán)境中,不易于查詢訪間,而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機(jī)狀態(tài),形同虛設(shè),使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、組織和管理,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足CRM分析的需要。而在CRM中引入商務(wù)智能,建立數(shù)據(jù)倉庫,就可以整理和歸并各種形式的數(shù)據(jù),建立一個專門為分析統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持應(yīng)用服務(wù)的數(shù)據(jù)中心。CRM數(shù)據(jù)倉庫通過商務(wù)智能提供的ET以Extract Transform Load,數(shù)據(jù)析取、轉(zhuǎn)換和載入)平臺,完成對數(shù)據(jù)的抽取、清洗、整合和裝載工作(這同時也是數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)變的過程)。在這個過程中,收集來的各種面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)重新按照面向分析的方式進(jìn)行組織,從而建立了一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合。通過元數(shù)據(jù)管理,使數(shù)據(jù)倉庫中的信息形成完整、一致、層次分明的語義體系,為面向語用的、實時的知識發(fā)現(xiàn)莫定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理是CRM分析的基礎(chǔ),許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的信息源。

3.3.3 使用各種分析工具。在數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理建立后,就可以利用各種分析工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以獲得實施客戶戰(zhàn)略所需的信息和知識,F(xiàn)在使用的分析工具主要有聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具等。聯(lián)機(jī)分析處理是對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的技術(shù),提供從多視角分析途徑獲取用戶所需的輔助決策的分析數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從信息中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的信息技術(shù),它能從大量的信息中發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或信息間的關(guān)系。另外,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)編程、高級解釋和可視化工具等高級分析技術(shù)雖然在其它領(lǐng)域還缺乏根基,但它們在CRM數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用已經(jīng)趨于成熟。這些工具通常采用機(jī)器自動識別的方式,不需要更多的人工干預(yù),這些工具的使用,使得從數(shù)據(jù)、信息到知識的飛躍成為可能。

3.3.4 知識的獲取和利用。數(shù)據(jù)倉庫生成的各種報表,可以讓企業(yè)了解CRM運營的基本情況。在此基礎(chǔ)上,借助元數(shù)據(jù)管理,運用各種分析工具從數(shù)據(jù)倉庫中分析和提取相關(guān)規(guī)律、模型和趨勢。企業(yè)還可以獲取更深層次的知識:首先是分析型知識,它聚集于理解客戶,分析CRM中客戶事件發(fā)生的原因;然后是預(yù)測型知識,側(cè)重于將會發(fā)生什么。這些信息和知識轉(zhuǎn)化為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、科學(xué)決策和各業(yè)務(wù)流程的輔助支持,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:將有價值的分析信息(如深度銷售預(yù)測和趨勢、集道信息、呼叫解決和最新的市場活動數(shù)據(jù))及時地發(fā)布到桌面上,同時大大降低了實現(xiàn)成本;提供先進(jìn)的預(yù)測跟蹤和趨勢分析,進(jìn)行細(xì)節(jié)追溯(簡單的向下鉆取操作);提供關(guān)于整個CRM的動態(tài)分析等等。應(yīng)用了這些知識的CRM可以提高在所有渠道上同客戶交互的有效性和針對性,從而把適合的產(chǎn)品和服務(wù),通過適合的渠道,在適當(dāng)?shù)臅r候,提供給合適的客戶,從而實現(xiàn)企業(yè)利潤的最大化。

商務(wù)智能在知識的獲取和利用上還有一個很大的優(yōu)勢就是提供了多姿多彩的用戶界面,特別是可視化技術(shù)的應(yīng)用,使得分析生成的知識可以轉(zhuǎn)化為專門化的視圖、報告和圖表提供給決策者,盡快從營銷現(xiàn)場的數(shù)據(jù)變化中形成栩栩如生的動態(tài)趨勢圖表乃至音像報警信號,從而使技術(shù)和非技術(shù)人員都能夠看出公司數(shù)據(jù)的分組、關(guān)系和趨勢,從而更快地做出決策。CRM與商務(wù)智能的結(jié)合,能夠使企業(yè)CRM戰(zhàn)略中“從數(shù)據(jù)、信息到知識”的信息資源組織的流程趨于完整,從而彌補(bǔ)許多現(xiàn)行CRM方案中“從信息到知識”這缺失或不足的一環(huán)。對實施了CRM的企業(yè)來說,CRM分析使“發(fā)生了什么”、“你希望將來發(fā)生什么”和“如果作一個敏感的變動將會發(fā)生什么”之間的循環(huán)趨于完整,這種知識使公司的CRM系統(tǒng)能夠取得預(yù)期效果。

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