如何用部門級服務器構建分析型CRM應用

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來刺激、激勵現(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客戶的了解，該銀行決定實施一個分析型CRM系統(tǒng)來增強其商業(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)營銷活動的要求方便快速地抽取出客戶名單。

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

　　系統(tǒng)實施后，達到了銀行業(yè)務人員和IT人員的預期。業(yè)務人員很容易就找出了最有價值的客戶和商戶，并可以根據(jù)客戶的任何屬性和交易類指標對客戶進行分組。系統(tǒng)能根據(jù)營銷人員的要求抓取適當?shù)目蛻裘麊尾�傳送到Call Center用于特定的商業(yè)營銷，如交叉銷售和增量銷售等。通過對促銷客戶進行跟蹤，業(yè)務人員還開始對每次營銷活動的成本和產(chǎn)出進行評估。IT人員曾經(jīng)很擔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時間，但是數(shù)據(jù)庫獨特的并行處理性能使最復雜的關聯(lián)查詢在2分鐘內即可完成。同時，數(shù)據(jù)庫的自我管理機制使得數(shù)據(jù)分配完全自動，避免了繁重的數(shù)據(jù)重組工作量。

　　以下給出系統(tǒng)是如何實現(xiàn)這些商業(yè)問題并幫助業(yè)務人員增進對其客戶的了解。

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。

（結果發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)量僅占全部交易客戶的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Call Center,用于相關促銷活動和提升客戶忠誠度和服務水平。

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

查詢三：交易金額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這個分析型CRM系統(tǒng)的使用，有效地定位了目標客戶群；其營銷活動的回應率從7%上升至24%。同時，通過對高利潤客戶的回報，客戶忠誠度和服務水平顯著提高。該行還準備進一步細分其客戶群體，開發(fā)出新的有針對性的信用卡品種。其長遠目標是不斷爭取新客戶的同時，最大限度地擴大每個持卡者的貢獻。

計算機世界網(wǎng)　2002/04/10