客户管理

对智能客户管理系统总体设计的了解

　　现在市场竞争大给企业敲了警钟，企业可以提供客户真正需要的服务和产品，从而增加客户的满意度和忠诚度。企业通过开设分支机构、开展网上业务、参股购并等方式进入市场，以一流的服务和产品争夺优质客户。面对市场的竞争压力，企业迫切需要树立客户战略，建立长期稳定、科学管理的智能客户管理，深度挖掘客户资源的效益，大力开展以客户为中心的金融营销、和以优质互动为主的服务活动，进而实现企业与客户在价值利益上的“双赢”。

　　一、系统总体设计

　　1、系统网络结构

　　面对在科技管理、应用系统软件开发、信息分析与决策、安全运行水平等方面的严峻挑战，国有企业纷纷进行数据中心大集中工程，建立集中式数据中心。企业的集中式数据中心是企业业务电子化的托管平台，它能够减少企业IT基础设施的投入和IT人员的成本，提高数据中心运行管理水平，改善企业对外服务形象。

　　智能客户管理系统主要依托于核心系统的个人业务，面向管理部门和各支行。该系统在企业内部网中运行主要包括两类计算机:第一类是安装在分行服务器，该服务器中存放了全行系统中的与本系统相关的当前的和历史的经营数据，主要进行数据计算,生成每天所需的数据，同时为分行各个部门顺利使用本系统提供快速的Web信息访问服务;第二类是各部门使用的客户机PC，可以通过IE浏览器访问本系统的服务器。

　　2、系统体系结构

　　系统使用Windows XP为开发平台，以SQL Server 2005为数据仓库平台，WEB程序设计工具为JSP。系统设计分为数据获取、数据分析和数据输出三个部分。

　　第一层是数据获取层，它是整个系统功能实现的基础，将全行的各种数据源根据核心业务数据、信用卡信息、企业内部管理信息以及其他外部信息等数据进行数据的聚合，规范各数据源的不同格式，通过SQL Server2005的数据转换工具进行抽取、清洗和加载处理后转换到数据仓库中。由于本系统正处于初级开发阶段，只将核心业务数据作为数据源转换到数据集市中，经过抽取、清洗和加载进入数据集市，进行企业个人客户理财分析。

　　第二层是数据分析层，它将信息转化为有用的信息，利用数据挖掘和OLAP的多维分析技术可以为用户展示多维视图，通过旋转、切片、钻取和嵌套功能，数据挖掘提供业务人员关心的分析报表，根据分类标准对客户进行准确细分和归类等。

　　第三层是数据输出层，它将信息用于决策查询，根据应用类型可以把数据仓库中的数据分成不同的应用主题。由于本系统开发的主要目的是为企业客户经理提供个人客户决策信息，帮助各部门经理及客户经理，统计分析各部门或某个客户经理对应的个人客户数据，以及反映某时段的客户资源分布等。其工作流程可抽象描述为:通过对数据仓库中的数据进行汇总、抽取、转换的基础上，生成表格来展示统计分析结果。尽管建立系统所需的数据集市是从核心业务系统中获取原始数据，创建数据集市时仍然需要对原始数据进行必要的清洗、转换和加载工作。

　　在系统架构的具体实现上，系统采用了三层架构的模式。在传统的客户端/服务器端(C/S)方式的两层应用逻辑结构中，应用程序被一分为二，服务器端负责数据管理，客户端完成与用户的交互任务。C/S 具有强壮的数据操纵和事务处理能力，以及数据的安全性和完整性约束。

　　但随着企业规模的日益扩大，应用程序的复杂程度不断提高，逐渐也暴露了以下几缺点:

　　(1) 开发成本较高，C/S 结构对客户端软硬件要求较高，尤其是软件的不断升级，对硬件要求不断提高，增加了整个系统的成本，客户端越来越臃肿且移植困难，不同开发工具开发的应用程序，一般来说互不兼容，且不能搬到其它平台上运行;

　　(2)用户界面风格不一，使用繁杂，不利于推广使用;

　　(3)系统维护复杂度高;

　　(4)单一后端资源的特性会使系统产生瓶颈，随着客户机数量逐渐增大，系统的可扩展性、可用性和性能受限。

发布：2010-08-13 14:39 编辑：泛普软件 · hq [打印此页] [关闭]