基于DM技术的电子商务CRM系统的研究

林雯

【摘 要】文章闡述了DM和CRM技术，分析了数据挖掘关联规则Apriori算法，从数据仓库设计、ETL设计和多维数据模型设计等多方面对电子商务企业CRM系统进行数据仓库设计，进而对基于DM技术的电子商务CRM系统进行了总体设计和数据表设计，该系统能有效地提升企业的盈利能力和市场竞争力。

【关键词】DM；电子商务；CRM系统

【中图分类号】TP393.09；F724.6【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2016）08-0026-03

0 引言

随着网络信息时代的高速发展，电子商务市场迅速成长和壮大，给企业带来前所未有的挑战。电子商务企业之间的竞争日益激烈，竞争早已由“以产品为中心”转向“以客户为中心”，客户资源已经成为企业之间竞争的最重要的资源之一。电子商务企业如何为客户带来优质的产品和优质的服务？如何为客户制定个性化的服务？已经成为影响企业发展和壮大的重要因素。但是，随着企业规模的不断扩大，电子商务企业面临客户业务量大、客户数据复杂多样等特点，电子商务企业既要保留当前的数据信息，也要保留历史性的数据信息，同时也要对这些数据进行有效的管理，更为重要的是要对客户数据进行剖析，从大量的客户数据中挖掘出有效的、有价值的数据信息。

1 数据挖掘和CRM

数据挖掘（Data Mining）就是从海量的、繁杂的、有噪声的、不完全的、模糊的数据库或数据仓库中，发现并提取隐藏在其中的、不为人们事先知道但又具有一定价值的信息和知识的发现过程。

CRM（Customer Relationship Management）为电子商务企业提供整理、收集、分析客户信息的系统，为现代化电子商务企业提供全新的商业管理战略，其目的在于帮助企业充分合理地利用客户资源信息，开拓新的业务市场和渠道，优化企业的盈利能力和提升客户满意度，促进电子商务企业在激烈的市场竞争中立足和发展。

客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）的产生不仅为企业提供了一个收集、分析、利用客户信息的系统，更为现代企业提供了一种全新的商业管理战略，帮助企业充分利用其客户关系资源，扩展新的市场和业务渠道，提高客户的满意度和企业的赢利能力，使其在空前激烈的竞争中更好地立足和发展。电子商务企业CRM作为一个完整的系统，主要能实现数据仓库、客户互动管理、运营管理、策略决策、后端系统整合和分析层次CRM等功能。

2 关联规则算法研究

常用的数据挖掘算法主要有关联规则、分类、聚类等，本系统采用DM技术中的改进的关联规则（Association Rules）经典挖掘算法-频集算法（Apriori算法），Apriori算法是从数据仓库或数据集市中挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联，其算法是Support和Conf idence分别满足用户给定阀值的规则，即

Support（X？圯Y）=P（X∪Y）

Conf idence（X？圯Y）=P（Y/X）

Apriori算法基本思想是找出事务数据库中所有大于或等于用户指定最小支持度的频繁项集，由频繁项集生成满足用户指定的最小信任度阀值的关联规则。Apriori算法采用了逐层搜索的迭代的方法，算法简单明了，没有复杂的理论推导，也易于实现，但是也存在对数据仓库扫描次数频繁和产生大量的中间项集等问题。

网络通信技术飞速发展、市场变化莫测、企业之间的协同合作，电子商务企业面临客户数据量大、数据繁杂多样等问题。电子商务企业客户的销售数据表明，电子商务企业客户销售数据主要面临时间和空间2个维度，不同时间维度和不同空间维度的客户销售数据具有不用的意义和价值。

本文针对电子商务企业的特点和实际情况，为了使电子商务企业快速、准确、高效地分析客户数据和获得有价值的信息，进而提升电子商务企业的决策和管理能力，采用一种加权、分段的Apriori算法，该算法既减少了I/O代价，又加快了挖掘处理速度，提高了执行效率。其主要思想如下。

加权：重新定义Support和Conf idence，将客户数据的权重考虑在内。

Support（A？圯B）=■

Conf idence（A？圯B）=■

分段：将从电子商务企业数据仓库中所提取的客户数据信息分为若干适合内存处理的子数据库，然后利用Apriori算法对子数据进行分析处理，接着归并子数据库所挖掘出的结果，再次扫描数据库，最终筛选出有价值的关联规则。

3 电子商务企业CRM系统数据仓库设计

电子商务企业CRM系统数据仓库的建设，是以企业客户数据业务量大为基础，将客户数据信进行时整理、归纳和重组，及时提供给企业决策层。电子商务企业数据仓库系统结构主要包括数据源、数据存储和管理、OLAP（Online Analysis Process）和前端工具等。

3.1 数据仓库系统分析和设计过程

数据仓库中的数据具有面向主体的、集成的、不可更新的、随时变化的特征，一个完整的电子商务企业数据仓库应包括数据查询、数据管理、忠诚客户识别、客户购买行为、客户流失警示、客户数据信息共享等基本功能。在电子商务企业应用的领域中，数据仓库最重要的是具有网络化、实时性和可扩展性等特点，本文针对三层B/S结构和两层C/S结构的不足，采用一种满足网络化、实时性强和易于维护的跨平台的五层B/S模式，该模式基于Windows环境下具有利用JAVA、JBuilder 2013和数据连接池技术，构建客户层、表示逻辑层、商业逻辑层、数据连接管理层和数据库层的五层B/S模式。

结合电子商务企业CRM系统的特点，设计数据仓库的步骤如下：选取待建模的事务处理—选取事务处理的粒度—选取事实表的维度—选取实事表的度量。

3.2 数据仓库ETL设计和多维数据模型设计

电子商务企业CRM系统中，后台数据库采用Microsoft SQL Server 2012，Microsoft DTS（Data Transmission System）设计器具有编程效率高、扩展性好、易用等特点，因此采用DTS设计器来实现数据仓库ETL过程。以客户销售分析为例，从Customer（客户）表抽取数据的SQL语句描述如下：

SELECT

CustomerID，CustomerName，City，Province，County，PostalCode，Phone，Fax，EmployeeNu-

mber，YearlyIncome，CrateDate，AccountCard，CustomerAsset From Customer

执行DTS，完成数据的加载工作。同时，DTS还有一定的调度功能。

Microsoft SQL Server 2012提供MDX（Multi-dimensional Express）支持多維数据集操作，Microsoft SQL Server Analysis Services提供DSO（Decision Support Object）用于编写程序访问多个维度，在多维数据分析模块中，利用ADO/MD对象模型和PivotTable Semite构造MDX查询语句进行多维数据查询分析，Cellset对象存储多维查询分析结果，供电子商务企业查看数据。

利用Server对象的MDStores集合上调用Add-

New方法创建分析服务数据库，语法为DSOServe.MDStores. AddNew数据库名。

在DataBase.MDStores集合上可创建多维数据集，如：创建一个多维数据集合名：Set DSOCube=DSODb.

MDStores.AddNew=；设置多维数据集的数据源：DSOCube.DataSources.AddNew DSODb.DataSou-

rces（数据源名）.Name。

利用SQL Server 2012的Analysis Services组件建立电子商务企业销售决策支持的OLAP数据库，例如利用MDX查询南宁某地销售处的销售情况：Select[Measures].[Sales] ON COLUMNS [Time].[Monday] ON ROWS FROM Sales Cube WHERE [Region].[Guangxi].[NanNing].AND [Product].[Bag].[Q320]。

4 基于DM技术的电子商务CRM系统的设计

4.1 系统总体设计

基于DM技术的CRM系统设计结合电子商务企业的特点，能够实现企业对市场、销售、客户、支持和服务的全面管理，有效地解决企业分布在不同地理位置和不同网络环境下的网络化管理。电子商务企业CRM系统主要功能模块如图1所示。

电子商务企业CRM系统主要实现的目标：分析客户信息、分析客户计划、分析客户购买行为、分析客户投诉满意度、分析客户反馈满意度、分析产品销售情况和产品查询统计。

4.2 系统主要数据表的设计

电子商务企业CRM系统数据表主要包括区域表（Client_QYXX）、客户级别表（Client_KHJB）、客户信息表（KHXX）、客户满意程表（Client_KHMYD）、客户销售表（Client_KHXS）和客户反馈信息表（Client_KHFK）等。以区域表（Client_QYXX）为例，其结构见表1。

5 结语

本文详细分析和研究了数据挖掘关联规则频集算法（Apriori算法），同时从数据仓库系统分析、数据仓库设计过程、数据仓库ETL设计和多维数据模型设计等方面对电子商务企业CRM系统进行数据仓库设计，并对基于DM技术的电子商务CRM系统进行了总体设计和数据表设计。基于DM技术的电子商务CRM系统能够从海量的客户信息数据中提取或发现有价值的商业信息或规则，为企业决策层提供正确、合理的决策支持，进而提升企业的盈利能力和市场竞争力。

参 考 文 献

[1]梁保恩.基于DM技术的电子商务CRM系统的研究[J].轻工科技，2016（5）.

[2]王峥.面向电子商务的CRM系统分析与设计[D].北京：北京邮电大学，2012.

[3]肖婧.电子商务环境下咨询企业的CRM系统应用研究[D].成都：西南交通大学，2015.

[责任编辑：钟声贤]