고객정보의 정보관리

과학적 고객 정보 관리는 고객을 하나로 묶고 기업 비즈니스 발전을 촉진하는 중요한 보장입니다. 고객정보는 모든 거래의 원천입니다. 고객정보 자체의 특성상 과학적인 고객정보관리는 정보처리, 정보마이닝, 정보추출 및 재사용이 필요합니다. 고객정보 관리를 통해 고객정보의 활용도를 극대화, 최적화할 수 있습니다. 온라인 마케팅에 있어서 고객정보 관리는 고객정보를 수집, 추출, 이동, 저장, 통합, 분석, 구현하는 전 과정을 말합니다. 구체적인 내용은 다음과 같습니다.

a. 고객정보 수집은 고객정보 관리의 시작점이자 발판입니다. 고객정보는 다양한 경로와 수단을 통해 수집될 수 있으며, 그 중 온라인 마케팅을 통해 제공되는 대량의 정보가 가장 효과적입니다. 그러나 고객 정보의 포괄성을 보장하기 위해 인터넷을 효과적으로 보완하는 전통적인 방법(예: 전화 상담, 대면 대화)의 역할을 무시할 수 없습니다.

b. 고객 정보 추출 및 마이그레이션. 고객정보 추출 및 마이그레이션 역시 고객정보를 수집하는 작업이지만, 고객을 직접 대면하는 것이 아니라 기존 정보를 활용하여 특정 처리를 수행합니다. 다양한 산업 분야에서 요구하는 고객 정보가 매우 다르기 때문에 각 기업은 해당 기업이 사용하는 많은 양의 고객 정보를 보유하고 있습니다. 정보 이용의 높은 효율성을 달성하기 위해서는 정보의 일관성을 극대화하기 위해 다양한 산업 분야에서 고객 정보 이용에 대한 일련의 표준을 추진해야 합니다.

정보 추출 메커니즘은 다양한 업계의 고객 정보를 기반으로 합니다. 정보 필터링 및 정보 퍼지 검색 기술을 사용하여 타사의 고객 정보 데이터베이스에서 필요한 고객 정보를 얻습니다. 두 기업 간 고객 정보 데이터의 유사성을 강조하고 진정성을 기반으로 한 정보 추출을 구현합니다. 정보 마이그레이션 메커니즘은 고객 정보 전반의 관점에서 고려되어 서로 다른 기업 간의 고객 정보 공유를 극대화합니다. 정보 마이그레이션 프로세스에서는 미묘한 차이를 무시하고 전체적인 일관성에 중점을 두고 더 적은 에너지를 사용하여 더 큰 결과를 달성합니다.

c. 고객 정보의 저장 및 통합. 고객정보 저장 및 처리 기술은 고객정보 관리의 핵심 기술이며, 데이터 웨어하우스 기술은 이에 중요한 역할을 합니다. 고객정보는 막대한 양의 데이터이기 때문에 데이터를 편리하고 효율적으로 활용하기 위해서는 사용하는 데이터베이스를 신중하게 선택해야 합니다. 병렬 처리 및 의사 결정 쿼리 최적화를 위한 구성 요소가 포함된 대규모 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 사용하는 것이 좋습니다. 많은 양의 유효 공간을 낭비하지 않도록 고객 정보를 저장하는 과정에서 중복 문제를 고려해야 합니다. 고객정보의 통합이란 고객정보 데이터가 시간적, 공간적 순서로 저장되며, 일정 수준으로 나누어 데이터베이스에 저장되는 것을 의미한다. 사용자는 통합 데이터를 쿼리 및 통계에 사용하여 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

d. 고객 정보 데이터베이스 설계. 고객정보 데이터베이스는 가구 또는 개인을 기반으로 한 컴퓨터 정보처리 데이터베이스이다. 업종별로 데이터 단위가 다르고 고객 정보 데이터베이스가 더 자주 업데이트되므로 데이터 처리량이 점차 증가합니다.

색인 사용 원칙. 인덱스를 사용하면 인덱스된 쿼리의 속도가 향상되지만 삽입, 삭제 및 업데이트 작업의 성능이 저하됩니다. 적절한 채우기 비율 선택으로 인해 고객 정보 데이터베이스의 빈번한 업데이트를 고려하여 더 작은 채우기 비율도 선택되므로 데이터 페이지 사이에 더 많은 여유 공간이 확보되고 페이지 분할 및 재구성 작업이 줄어듭니다.

데이터 일관성과 무결성. 데이터베이스의 일관성과 무결성을 보장하기 위해 테이블 ​​간의 관계를 설계할 수 있습니다. 이러한 방식으로 상위 테이블과 하위 테이블에 대한 작업은 시스템 오버헤드를 차지하므로 시스템의 응답 시간을 향상시키려면 합리적인 수준의 중복성을 보장해야 합니다.

데이터베이스 성능 조정. 컴퓨터 하드웨어 구성과 네트워크 설계가 결정되면 시스템 성능에 영향을 미치는 요소는 데이터베이스 성능과 클라이언트 프로그램 설계입니다. 데이터베이스의 논리적 설계는 모든 중복 데이터를 제거하고 시스템의 처리 속도를 향상시킵니다. 테이블 간의 관련 쿼리의 경우 성능이 저하되고 클라이언트 프로그래밍의 난이도도 높아집니다. 따라서 물리적 설계에서는 둘 사이의 절충을 고려해야 합니다.

데이터 유형 선택. 데이터 유형의 합리적인 선택은 데이터베이스의 성능과 운영에 큰 영향을 미칩니다. 이 데이터베이스에서는 텍스트 및 이미지 필드를 사용하지 않도록 주의해야 합니다. 날짜 필드의 장점은 다양한 날짜 기능이 지원된다는 점이지만 쿼리 조건으로 사용하면 서버 성능이 저하됩니다.

e. 고객 정보 분석 및 구현. 고객 정보 분석은 고객 정보 데이터베이스의 출발점이며 기업이 일련의 다른 작업을 수행하는 데 직접 서비스를 제공합니다. 고객정보를 분석한다는 것은 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것을 의미하며, 이러한 정보는 크게 직접정보와 간접정보로 나눌 수 있습니다. 직접적인 정보는 데이터에서 직접 얻을 수 있으며, 가치가 작고 활용 범위가 작습니다. 간접정보는 처리를 통해 얻은 더 가치 있는 정보입니다. 분석과정에는 주로 기초정보분석, 통계분석, 추세분석, 상관관계 분석 등이 포함됩니다. 기본정보분석은 고객의 기본정보를 활용하여 회사나 상품의 주요 고객의 연령, 성별, 직업, 급여상태, 학력, 지리적 위치 등의 특성을 분석하는 것입니다. 통계분석은 모든 정보를 활용하여 기업이나 상품의 매출, 이익, 비용 등의 경제지표를 통계하고 분석하는 것을 의미하며, 주요 고객에 대한 분석, 업무흐름 분석도 포함됩니다.

동향 분석은 기업 및 동종 업계의 다른 기업의 정보를 국민 경제의 전반적인 운영 상황과 결합하여 장기 및 단기 경영 상황을 예측하는 것입니다. 상관관계분석은 고객정보를 활용하여 상품정보, 시장정보, 기업정보 등을 분석하여 기업의 운영현황과 제품의 수급비율을 종합적으로 평가하는 것입니다. 온라인 마케팅에 있어서 고객정보관리의 구현은 주로 고객정보 데이터베이스의 구현을 의미한다. 현재 환경에서 고객 정보 데이터베이스 기술의 데이터웨어 하우스 기술은 기업에서 사용하는 주류입니다. 이 기술의 구현은 현대 고객 정보 관리 시스템의 추세를 나타냅니다. 데이터 웨어하우스 시스템을 핵심 기술로 하는 데이터 웨어하우스형 고객 정보 관리 시스템의 광범위한 적용은 기술적으로 고객 중심의 개인화 서비스 구현 가능성을 제공하고, 기업 비즈니스 프로세스의 전환에도 큰 영향을 미쳐 조직이 '발전' 방향으로 나아가게 만든다. "평탄함"의 방향으로.

데이터웨어 하우스는 비즈니스 관리 활동의 의사 결정 프로세스를 지원하기 위해 주제 중심적이고 통합적이며 안정적이며 다양한 시간의 데이터 수집입니다. 주제 지향이란 데이터 웨어하우스의 정보가 기업이 집중하는 데이터(즉, 주제)에 따라 구성된다는 의미이며, 주제를 기반으로 한 의사결정의 정보 프로세스에 대한 정보를 제공한다는 의미입니다. 데이터 웨어하우스는 단순히 다양한 비즈니스 시스템에서 추출되는 것이 아니라, 체계적인 처리, 요약, 정리를 거쳐 데이터 웨어하우스에 있는 정보가 시간에 따라 변하는 기업 전체의 종합 정보임을 보장합니다. 그 당시 또는 특정 순간의 기업에 대한 정보를 기록하지만, 과거 특정 시점부터 현재까지의 정보를 기록하여 이를 통해 발전 과정에 대한 정량적 분석과 예측이 가능합니다. 기업의 미래 추세는 특정 데이터가 데이터 웨어하우스에 들어가면 일반적으로 오랫동안 유지된다는 것을 의미합니다. 즉, 데이터 웨어하우스에는 일반적으로 삽입 및 쿼리 작업이 많지만 수정 및 삭제는 상대적으로 적습니다. 운영.

데이터 웨어하우스의 특징은 테마가 두드러지는 통합 정보 관리 시스템이라고 할 수 있습니다. 소스데이터, 창고관리, 분석도구로 구성되어 있습니다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 회사 내부 데이터와 외부 관련 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스에서 나옵니다. 온라인 마케팅의 원천데이터는 주로 온라인 마케팅을 수행하면서 얻어지는 데이터로, 기업이 관심을 갖고 있는 고객에 대한 다양한 정보를 포함하고 있습니다. 웨어하우스 관리는 정보 요구 사항, 데이터 추출, 데이터 소스에서 데이터 웨어하우스로의 처리 및 변환, 데이터 저장의 물리적 구조 결정 등의 요구 사항을 기반으로 하는 데이터 모델링입니다. 창고 관리를 통해 대량의 소스 데이터가 사전 처리되기 때문에 이 단계는 고객 정보 관리의 기초가 됩니다. 분석 도구란 의사결정을 완료하는 데 필요한 다양한 정보 검색 방법, 온라인 분석 방법, 데이터 마이닝 방법을 말합니다. 이 단계는 회사의 고객 기반에 대한 서비스를 목표로 하며 회사의 제품 기획이 여기에서 완료되므로 고객과 직접 접촉합니다. 데이터 웨어하우스 고객 정보 시스템은 이전 정보 관리 시스템의 모든 기술을 계승하고 강력한 데이터 검색 및 분석 기능을 통해 기업에 포괄적이고 시기적절한 정보 서비스 수단을 제공하여 고객 정보 관리 시스템 개발의 주류가 되었습니다.

다양한 측면에서 고객정보관리를 적용해 강한 활력을 보여주고 있다. 특히 기업이 인터넷 마케팅에 의존하여 비즈니스를 수행하는 오늘날의 상황에서는 네트워크 정보의 복잡성과 다양성으로 인해 정보 관리가 시급합니다. 고객 정보 관리는 기업의 생존과 성공에 있어 중요한 부분이었으며 앞으로도 그럴 것입니다.