如何用部門級(jí)服務(wù)器構(gòu)建分析型CRM應(yīng)用

2002/04/10

　　案例：某商業(yè)銀行擁有約15萬信用卡用戶。為了增加持卡者的數(shù)量并提高現(xiàn)有卡用戶的贏利水平，該銀行決定通過一系列的營銷活動(dòng)來刺激、激勵(lì)現(xiàn)有的信用卡用戶，集中力量來提高其贏利能力。為了幫助營銷人員加深對(duì)客戶的了解，該銀行決定實(shí)施一個(gè)分析型CRM系統(tǒng)來增強(qiáng)其商業(yè)智能。該系統(tǒng)將回答哪些客戶產(chǎn)生了80%的交易量、平均透支額排名前N位的客戶、交易最活躍的客戶及找出最好的商戶等等諸如此類的商業(yè)問題；并能根據(jù)營銷活動(dòng)的要求方便快速地抽取出客戶名單。

　　由于系統(tǒng)需要存儲(chǔ)所有信用卡用戶5年的交易數(shù)據(jù)，多達(dá)1000多萬條記錄。IT人員認(rèn)為如果選用Oracle作為數(shù)據(jù)庫，支撐這樣大的表需要采用高性能服務(wù)器和Oracle的Range分區(qū)機(jī)制才能保證性能，而且還需要耗費(fèi)DBA的大量工作。為了保證查詢的性能，同時(shí)降低硬件的成本，該行使用了NCR的S28部門級(jí)服務(wù)器和Teradata海量并行數(shù)據(jù)庫來構(gòu)建該系統(tǒng)。

　　系統(tǒng)實(shí)施后，達(dá)到了銀行業(yè)務(wù)人員和IT人員的預(yù)期。業(yè)務(wù)人員很容易就找出了最有價(jià)值的客戶和商戶，并可以根據(jù)客戶的任何屬性和交易類指標(biāo)對(duì)客戶進(jìn)行分組。系統(tǒng)能根據(jù)營銷人員的要求抓取適當(dāng)?shù)目蛻裘麊尾魉偷紺all Center用于特定的商業(yè)營銷，如交叉銷售和增量銷售等。通過對(duì)促銷客戶進(jìn)行跟蹤，業(yè)務(wù)人員還開始對(duì)每次營銷活動(dòng)的成本和產(chǎn)出進(jìn)行評(píng)估。IT人員曾經(jīng)很擔(dān)心千萬條記錄的交易表與客戶和商戶表的連接需要消耗很長(zhǎng)時(shí)間，但是數(shù)據(jù)庫獨(dú)特的并行處理性能使最復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢?cè)?分鐘內(nèi)即可完成。同時(shí)，數(shù)據(jù)庫的自我管理機(jī)制使得數(shù)據(jù)分配完全自動(dòng)，避免了繁重的數(shù)據(jù)重組工作量。

　　以下給出系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)這些商業(yè)問題并幫助業(yè)務(wù)人員增進(jìn)對(duì)其客戶的了解。

數(shù)據(jù)庫：bankpdata

涉及的數(shù)據(jù)表：

查詢一：2001年7月份產(chǎn)生80%交易金額的客戶名單，按倒序排列。

（結(jié)果發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)量?jī)H占全部交易客戶的15%）

SELECT AL3.card_no as card_no,

AL4.custom_no as custom_no,

AL5.custom_name as custom_name,

AL3.txn_amt as txn_amt,

CAST(AL3.csum_txn_amt/AL6.total_amt as decimal(18,2)) as bl,

AL3.rank_id as pm

FROM

(

SELECT AL2.card_no as card_no,

AL2.txn_amt as txn_amt,

AL2.rank_id as rank_id,

CAST(CSUM(CAST(AL2.txn_amt as decimal(18,2)),AL2.rank_id) as decimal(18,2)) as csum_txn_amt

FROM

(

SELECT AL1.card_no AS card_no,

AL1.txn_amt AS txn_amt,

rank(AL1.txn_amt) AS rank_id

FROM (select card_no as card_no,

sum(abs(txn_amt)) as txn_amt

from bankpdata.dw_trans_cc

where CAST(trans_date AS CHAR(11)) LIKE '%200107%'

group by 1

)AL1

)AL2

) AL3,

( SELECT CAST(sum(abs(txn_amt)) as decimal(18,2)) as total_amt

from bankpdata.dw_trans_cc

where CAST(trans_date AS CHAR(11)) LIKE '%200107%'

)AL6,

bankpdata.dw_cardinfo_cc AL4,

bankpdata.dw_custinfo_cc AL5

WHERE (AL3.card_no = AL4.card_no) AND (AL4.custom_no = AL5.custom_no)

and bl < 0.8

ORDER BY 6;

查詢二：2001年3月到8月期間每個(gè)月交易金額都在前六十名的客戶名單

這些客戶名單定期地傳送到該行的一個(gè)Call Center,用于相關(guān)促銷活動(dòng)和提升客戶忠誠度和服務(wù)水平。

SELECT customer.custom_name , sex,contact_addr,contact_tel,email

FROM

(SELECT ALT2.account0 acct,

count(*) mycount

FROM

(SELECT account0,

mymonth,

amount

FROM

(SELECT account0,

substring(cast(trans_date as char(8) ),1, 6) as mymonth,

sum(txn_amt) as amount

FROM bankpdata.dw_trans_cc

WHERE mymonth in ('200103', '200104', '200105', '200106', '200107', '200108' )

GROUP BY 1, 2) ALT1

GROUP BY mymonth

QUALIFY rank(amount) <= 60) ALT2

GROUP BY 1

HAVING count(*) = 6) ALT3,

bankpdata.dw_cardinfo_cc card,

bankpdata.dw_custinfo_cc customer

WHERE ALT3.acct = card.account0

AND card.custom_no = customer.custom_no

查詢?nèi)航灰捉痤~前二十名帳戶在那些商戶做交易？

SELECT DISTINCT shop.merch_name, tran.account0

FROM bankpdata.dw_trans_cc tran

LEFT JOIN bankpdata.dw_merch shop

ON tran.shop_no = shop.merch_no

JOIN

(SELECT ALT1.account0

FROM

(SELECT account0, sum(txn_amt) as amount

FROM bankpdata.dw_trans_cc

group by account0) ALT1

QUALIFY rank(ALT1.amount) <= 20 ) ALT2

ON tran.account0 = ALT2.account0

ORDER BY 2;

　　該行的信用卡營銷部門通過對(duì)這個(gè)分析型CRM系統(tǒng)的使用，有效地定位了目標(biāo)客戶群；其營銷活動(dòng)的回應(yīng)率從7%上升至24%。同時(shí)，通過對(duì)高利潤(rùn)客戶的回報(bào)，客戶忠誠度和服務(wù)水平顯著提高。該行還準(zhǔn)備進(jìn)一步細(xì)分其客戶群體，開發(fā)出新的有針對(duì)性的信用卡品種。其長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是不斷爭(zhēng)取新客戶的同時(shí)，最大限度地?cái)U(kuò)大每個(gè)持卡者的貢獻(xiàn)。

計(jì)算機(jī)世界網(wǎng)　2002/04/10