A. 고객 정보 수집 고객 정보 수집은 고객 정보 관리의 출발점이자 귀착점이다. 다양한 채널과 수단이 고객 정보를 수집하는 데 널리 사용될 수 있으며, 가장 효과적인 것은 온라인 마케팅이 제공하는 대량의 정보입니다. 그러나 전화 상담, 대면 대화와 같은 전통적인 방식의 역할도 무시할 수 없습니다. 인터넷을 효과적으로 보완하고 고객 정보의 포괄성을 보장할 수 있습니다.
B. 고객 정보 추출 및 마이그레이션 고객 정보 추출 및 마이그레이션도 고객 정보 수집이지만 고객을 직접 대면하는 것이 아니라 기존 정보를 활용하여 일정한 처리를 수행합니다. 각 업종에 필요한 고객 정보가 천차만별이기 때문에 각 기업은 스스로 사용할 수 있는 대량의 고객 정보를 보유하고 있습니다. 효율적인 정보 사용을 위해서는 정보의 일관성을 극대화하기 위해 업계 간에 고객 정보 사용 기준 세트를 구축해야 합니다.
정보 추출 메커니즘은 다른 업종의 고객 정보를 기반으로 합니다. 정보 필터링 및 정보 퍼지 검색 기술을 활용하여 다른 기업의 고객 정보 저장소에서 필요한 고객 정보를 얻습니다. 두 기업 고객 정보 데이터의 유사성을 강조하여 * * * * 관점에서 정보를 추출합니다. 정보 마이그레이션 메커니즘은 고객 정보 전체의 관점에서 기업 간 고객 정보 공유를 실현하는 것입니다. 정보 마이그레이션 과정에서 미묘한 차이를 무시하고 전체적인 일관성을 강조하며 적은 노력으로 더 큰 성과를 거둘 수 있습니다.
C. 고객 정보 저장 및 통합. 고객 정보 저장 및 처리 기술은 고객 정보 관리의 핵심 기술이며 데이터 웨어하우스 기술은 중요한 역할을 합니다. 고객 정보는 방대한 데이터이기 때문에 빠르고 효율적인 데이터 사용을 위해서는 사용할 데이터베이스를 신중하게 선택해야 합니다. 병렬 처리 및 의사 결정 쿼리 최적화가 있는 대형 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. 고객 정보의 저장은 중복성을 고려하여 대량의 유효 공간을 낭비하지 않도록 해야 한다. 고객 정보 통합이란 고객 정보 데이터가 시간 또는 공간 순서에 따라 저장된 다음 일정 수준의 구분을 거쳐 데이터베이스에 저장되는 것을 말합니다. 사용자는 통합된 데이터를 쿼리 및 통계에 사용하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
D. 고객 정보 데이터베이스 설계. 고객 정보 데이터베이스는 가정 또는 개인 기반 컴퓨터 정보 처리 데이터베이스입니다. 업종마다 데이터 단위가 다르고, 고객 정보 데이터베이스 업데이트 빈도가 높으며, 데이터 처리 능력도 점차 향상되고 있습니다.
색인 사용 지침. 색인을 사용하면 색인 조회 속도는 빨라지지만 삽입, 삭제 및 업데이트 작업 성능은 저하됩니다. 적절한 채우기 계수 및 고객 정보 데이터베이스의 빈번한 업데이트, 작은 채우기 계수 선택, 데이터 페이지 사이에 더 많은 여유 공간 확보, 페이지 분할 및 재구성 작업 감소
데이터의 일관성 및 무결성. 데이터베이스의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 테이블 간의 관계를 설계할 수 있습니다. 상위 및 하위 테이블에 대해 이러한 작업을 수행하면 시스템 오버헤드가 발생합니다. 시스템의 응답 시간을 높이기 위해서는 합리적인 중복 수준을 보장해야 한다.
데이터베이스 성능 튜닝. 컴퓨터 하드웨어 구성 및 네트워크 설계가 확인되면 시스템 성능에 영향을 미치는 요소는 데이터베이스 성능 및 클라이언트 프로그래밍입니다. 데이터베이스의 논리적 설계는 모든 중복 데이터를 제거하여 시스템의 처리량을 높입니다. 테이블 간 관계형 쿼리의 경우 성능이 저하되고 클라이언트 프로그래밍이 어려워집니다. 따라서 물리적 설계는 둘 다 절충해야 합니다.
데이터 유형을 선택합니다. 데이터 유형의 합리적인 선택은 데이터베이스의 성능과 작업에 큰 영향을 미칩니다. 이 데이터베이스에서는 텍스트 및 이미지 필드를 사용하지 않도록 주의해야 합니다. 날짜 필드의 장점은 많은 날짜 함수 지원이 있지만 쿼리 조건으로 사용하면 서버 성능이 저하될 수 있다는 것입니다.
E. 고객 정보 분석 및 구현 고객 정보 분석은 고객 정보 저장소의 발판으로 기업의 다른 업무 서비스를 직접 제공합니다. 고객 정보 분석이란 대량의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것으로, 주로 직접정보와 간접정보로 나눌 수 있다. 직접 정보는 데이터에서 직접 얻을 수 있고, 가치는 작고, 사용 범위는 작다. 간접 정보는 가공을 통해 얻은 귀중한 정보입니다. 분석 프로세스에는 주로 기본 정보 분석, 통계 분석, 추세 분석 및 상관 관계 분석이 포함됩니다. 기본 정보 분석은 고객의 기본 정보를 사용하여 나이, 성별, 직업, 급여 상태, 학력, 지리적 위치 등 해당 기업 또는 제품의 주요 고객의 특성을 분석하는 것입니다. 통계 분석은 모든 정보를 활용하여 대기업 또는 제품의 판매, 이익, 비용 등의 경제 지표를 통계 및 분석하는 것으로, 대규모 고객 분석 및 비즈니스 프로세스 분석을 포함합니다. 추세 분석은 본 기업과 동업종의 다른 기업의 정보를 이용하여 국민경제의 전반적인 운행 상황을 결합하여 기업의 장기 및 단기 경영 상황을 예측하는 것이다. 관련성 분석은 고객 정보를 이용하여 제품 정보, 시장 정보 및 기업 정보를 분석하여 기업의 경영 상태와 제품의 수급 비율을 종합적으로 평가하는 것이다. 인터넷 마케팅에서 고객 정보 관리의 구현은 주로 고객 정보 데이터베이스의 실현을 가리킨다. 현재 환경에서 데이터 웨어하우징 기술은 기업이 고객 정보 데이터베이스 기술에 사용하는 주류 기술이며, 이 기술의 실현은 현대 고객 정보 관리 시스템의 발전 추세를 보여 줍니다. 데이터 웨어하우스 시스템을 핵심 기술로 하는 데이터 웨어하우스 고객 정보 관리 시스템의 광범위한 적용으로 고객 중심의 맞춤형 서비스를 기술적으로 실현할 수 있으며 엔터프라이즈 비즈니스 프로세스의 변화에 큰 영향을 미치고 조직을' 평면화' 방향으로 발전시킬 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 엔터프라이즈 관리 활동에서 의사 결정 프로세스를 지원하는 주제 지향적, 통합, 안정성, 다양한 시간의 데이터 모음입니다. 주제 지향이란 데이터 웨어하우스의 정보가 기업의 관심 데이터 (주제) 에 따라 구성되어 주제에 따라 결정을 내리는 정보 프로세스에 대한 정보를 제공하는 것을 말합니다. 통합이란 데이터 웨어하우스의 정보가 단순히 다양한 비즈니스 시스템에서 추출되는 것이 아니라 데이터 웨어하우스의 정보가 기업 전체의 통합 정보임을 보장하기 위해 시스템에 의해 처리, 요약 및 정리되는 것을 의미합니다. 시변 데이터 웨어하우스의 정보는 당시 또는 특정 시점에 대한 정보가 아니라 과거 어느 시점부터 현재 단계까지의 기업 정보를 체계적으로 기록하여 기업의 발전 과정과 미래 추세를 정량적으로 분석하고 예측할 수 있습니다. 안정성이란 데이터 웨어하우스에 들어가면 일반적으로 데이터 웨어하우스에 많은 삽입 및 쿼리 작업이 있지만 수정 및 삭제 작업은 거의 없는 데이터를 오랫동안 저장하는 것을 의미합니다.
데이터 웨어하우스의 특징은 주제가 두드러진 통합 정보 관리 시스템으로 설명할 수 있습니다. 소스 데이터, 웨어하우스 관리 및 분석 도구로 구성됩니다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 기업 내부 데이터 및 외부 관련 데이터를 포함한 여러 데이터 소스에서 가져온 것입니다. 인터넷 마케팅의 소스 데이터는 주로 인터넷 마케팅 실천에서 얻은 것으로, 기업이 주목하는 고객에 대한 다양한 정보를 포함한다. 웨어하우스 관리는 정보 요구 사항에 따라 데이터를 모델링하고, 데이터 소스에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 추출, 처리 및 변환하고, 데이터 저장소의 물리적 구조를 결정하는 것입니다. 대량의 소스 데이터가 창고 관리를 통해 초보적으로 처리되었기 때문에 이 단계는 고객 정보 관리의 토대입니다. 분석 도구는 의사 결정을 완료하는 데 필요한 다양한 정보 검색 방법, 온라인 분석 방법 및 데이터 마이닝 방법을 말합니다. 이 단계는 기업의 고객층을 대상으로 하는 서비스로, 기업의 제품 기획이 여기서 이루어지기 때문에 고객과 직접 접촉한다. 데이터 웨어하우스 고객 정보 시스템은 이전 정보 관리 시스템의 모든 방법을 계승하고 강력한 데이터 검색 및 분석 기능을 통해 기업에 포괄적이고 시기 적절한 정보 서비스 수단을 제공하여 고객 정보 관리 시스템 개발의 주류가 되었습니다.
고객 정보 관리의 모든 방면에서 응용은 이미 강력한 생명력을 보여 주었다. 특히 오늘날 기업들이 비즈니스를 수행하려면 인터넷 마케팅 지원이 필요한 상황에서 네트워크 정보의 복잡성과 다양성으로 인해 정보 관리가 절실히 필요합니다. 고객 정보 관리는 이미 기업의 생존과 성공의 중요한 부분이 될 것입니다.