Ad-hoc query
6。使用Brio分析 营销活动成功率
Raw Customer List
直邮
3。名单和相应营销 信息传送给不同的 渠道系统
Call Center SMS
分行
4。渠道应用接触目
5。数据仓库监控客
标客户，传送促销
数据仓库
户开卡事件
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支出排名最高，查询之前各月份，它的排名也最高，最近一年每月平均结 算支出为3390元。
2、查询96368的用户资料为当地一烟草公司客服号码。 3、从数据仓库提取其结算话单，统计其与各个运营商之间互通的情况， 发现其与铁通的用户互通较多，造成结算支出较大。
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CRM系统的主要模块： 分析模块 沟通管理 个性化模板与规则 交互：营销渠道整合(call center/SMS/Email) 最优化：营销评估和优化
投资回报：
CRM投产之后，已经执行了170多个营销活动，由于实现了目标客户营销，平均每个营销活动的目标客户从百万级降低到10万， 乃至5000-1000之间，所以营销成本比系统投产前降低了90%以上。
蓝草咨询坚定认为蓝，草咨卓询，快越乐培的训！训练培训是获得 知识的绝佳路径w，ww.bg但wah也aha.c应n 上海是蓝草学企业员快乐的旅程，
什么是商业智能Business Intelligence
1. 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮 助企业做出明智的业务经营决策的工具。商业智能是对商业 信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者 获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有 利的决策。
活动平均反馈率
无法评估
活动回报率
无法评估
客户单一视图能力 无，贷款容易有风险
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50+ 8-30% Up to 60% 强大
8
BI应用案例：在市场营销的应用（某银行信用
卡中心）
基于数据仓库的客户关系管理系统，从了解客户或客户细分开 始，在制定各种客户／产品／渠道的营销管理策略时提供 决策信息支持，计划、执行并管理各种行销活动。CRM在 银行卡管理中提供新卡获取、客户挽留和交叉销售的功能， 有力推动银行卡业务快速发展。
商业智能(Business Intelligence)与 大数据概述
蓝草咨询，快乐培训！ 上海蓝草企业管理咨
询有限公司
TOPIC
1 商业智能的应用示例 2 数据仓库解决方案架构 3 进入大数据时代 4 Q&A
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4
BI应用案例：管理驾驶窗
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BI应用案例：客户获取
事例：争夺铁通的用户
实施者：中国电信某地区公司市场部 使用应用名称：数据仓库内结算话单 步骤： 1、对当月所有用户的结算费用进行排序，发现电话号码96368的结算
1。初始客户名单通过Brio从数据 仓库中筛选出来，并导入TCRM中
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Raw Customer List
2。营销活动定义、名单进行去 重、频率规则的限定和过滤
Ad-hoc query
Raw Customer List
优化客户名单
直邮－客户获取营销邮件， 依据分行及目标客户类型 而有不同
2
为今天工作成绩优异而努力学习，为明天事 业腾飞培训学习以蓄能！是企业对员工培训 的意愿，是学员参加学习培训的动力，亦是 蓝草咨询孜孜不倦追求的目标。
蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、 中级、中高级的学员（含企业采购标的）， 通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗 位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能； 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应 用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知 识创新型知识课程。
收7.37万元，年累计创收88.42万元
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BI应用案例：数据仓库效益（国内某股份
制银行）
业务及客户统计报表产生速度
实施前
4-6 Weeks
营销名单获取时间
4-6 Weeks
绩效分析能力
N/A
客户可接触率
<15%
一年能执行营销活动数量
<10
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流失概率50－60％的客户贡献度分布：
投资回报：
07年10月的预测评分结果显示流失概率50％以 上的客户为93975人；
在流失概率50％以上客户中，其中3％的客户贡 献86％利润；
在挽留客户的营销活动中，将主要的资金和资源 用在3%高价值客户上，可节省97%的营销成本， 而得到86%的效果；
6
BI应用案例：客户获取
4、针对铁通经营的同样是固定电话，电信的产品完全可替代的特点， 派单给大客户服务部，要求大客户经理说服烟草公司把它的分销商的 电话全部转为电信电话。
5、通过一系列综合的营销手段，成功把烟草公司分销商转换为电信用 户
成效：
• 铁通1842个用户转为电信用户
• 按门面电话的最低ARPU 40元/月计算，月创
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BI应用的背后
1. 支持前述类型应用的最佳实践是构建企业级数据仓库EDW（数据平 台），通过一定的数据模型来整合企业内的各种数据，并在此基础之上 构建相关的分析型应用
2. 商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据 挖掘等技术的综合运用。
3. 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定 的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数 据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)--数据仓库之父Bill Inmon,“Building the Data Warehouse”（1991）