CRM-顧客関連データベース
「クライアントにサービスを提供するために情報を収集、管理、および使用する方法によって、ビジネスで勝つか負けるかが決まります。」
− Bill Gates
顧客関連のデータベースは、企業に顧客の行動に関する洞察を提供します。これは、CRMソフトウェア戦略が機能する基盤です。CRMを使用するすべてのビジネスにとって、顧客関連のデータベースは、顧客ベースの戦略と戦術を伝えるために非常に重要です。
データベースは、戦略的、運用的、分析的、および協調的なCRMのすべての形式をサポートします。
顧客関連データベースとは何ですか？
これは、過去の販売、現在の機会、および将来の機会に焦点を当てた顧客関連情報の収集です。これらのデータベースは、セールスマネージャー、チャネルマネージャー、製品マネージャーなど、さまざまな機能によって維持されています。次のような情報を保存できます。
名前、住所、連絡先の詳細、連絡先の好み、年齢、婚姻状況、生年月日、記念日、職業的および社会的地位などのフィールドを含む顧客の個人情報。
営業マネージャーは、過去の取引、製品の好み、機会、キャンペーン、問い合わせ、請求などを記録できます。
チャネルマネージャーは、企業が所有する小売店、オンライン小売情報を記録できます。
製品マネージャーは、製品の好み、価格帯、調査した製品カテゴリーなどを記録できます。
それぞれの目的に基づいて、2つのタイプのデータベースがあります- Operational そして Analytical。運用データはオンライントランザクション処理（OLTP）データベースにあり、分析データはオンライン分析処理（OLAP）データベースにあります。
顧客関連データベースの開発と保守
データベースは、ファイル（またはテーブル）のコレクションのリポジトリです。ファイルには多数のレコード（またはテーブルの行）が含まれ、レコードにはさまざまなフィールド（またはテーブルの列）が含まれます。各ファイルには、顧客、販売、製品などのトピックに関する情報が含まれています。
以下の手順に従って、顧客関連のデータベースを作成および保守します-
データベースは常に非常に正確で最新である必要があります。
顧客データの種類
CRMデータには主に2つのタイプがあります- Primary そして Secondary。一次データは、初めて収集されたものです。二次データは、以前に収集されたものです。
一次データは、調査の実施、スキルコンテストの開催、ニュースレターの購読や購入の登録などの従来の方法で収集されます。
CRM用のデータベースとハードウェア
CRMソフトウェアは、リレーショナルデータベースアーキテクチャを使用します。行と列のあるテーブルで構成されています。テーブルは、IDフィールドに格納されている一意の識別番号によって他のテーブルに接続されています。primary key。
CRMのためのデータベース管理システム
今日の市場には多くのデータベース管理システムがあります。人気のあるものには、MicrosoftのSQLサーバー、Oracle、IBMのDB2などがあります。これらのシステムは、データベースの更新と管理に役立ちます。
CRMデータベースのハードウェアに関する考慮事項
データベースが存在するハードウェアプラットフォームは、次の要因に基づいて選択されます-
データベースのサイズ。
ビジネスで使用されている既存のテクノロジー。
CRMユーザーの場所。特にCRMをグローバルに使用する場合、さまざまなタイムゾーンの多言語ユーザーが運用および分析の目的でCRMにアクセスできます。
データ属性
CRMデータには次の属性が必要です-
それは違いない sharable 多くの人が地理的にさまざまな場所からアクセスする必要があるためです。
それは違いない relevant 与えられた目的に関係することを意味します。
それはほとんどあるべきです accurate。不正確なデータは、ビジネスのマーケティング活動を浪費し、間違った機会を予測し、不十分で不正確なサービスを顧客に提供します。データの取得および入力中に発生した不正確さを確実に取り除くために、データをタイムリーにレビューする必要があります。
そのはず up-to-date 最新の情報を保存して表示する必要があることを意味します。
そのはず transportableある場所から別の場所へ。ユーザーが必要とする場所で利用できる必要があります。データを電子的にコンパイルおよび処理するテクノロジーは、今日のペースの速いビジネスにとって不可欠です。
そのはず secured。多くの企業が同じポータルを通じて同じCRMソフトウェアをサブスクライブできるため、企業はデータを紛失や盗難、非倫理的な詮索から保護する必要があります。
データウェアハウジング（DW）
データウェアハウスは、さまざまなデータベースから受け入れられた顧客関連データの巨大なリポジトリです。これらのリポジトリは、数テラバイト（2 40バイト）にもなる可能性があります。
さまざまな国や大陸で事業を展開している数多くのグローバル企業が、膨大な量のデータを生成しています。このデータは、さらなる操作と分析のために有用な情報に変換する必要があります。データウェアハウスはこのタスクを次のように実行します-
貴重なデータを抽出して必要な形式に変換し、データベースにロードするETLシステムからデータを受け入れます。
ビジネスの主題とさまざまな期間に従ってデータを整理します。
さまざまなソースからのデータを単一の形式で標準化します。たとえば、あいさつ文、コード（m / fまたは男性/女性）、測定単位などを同じ形式で持ち込みます。
ビジネス要件に応じて、毎日または毎週など、データの定期的な更新を実施します。リアルタイムではありません。
分析、データマイニング、およびレポートの目的で更新されたデータを提供します。
データマート
これは、特定のビジネスまたは機能に対応するデータウェアハウスの小型バージョンです。データマートプロジェクトは、データの量が少なく、データが使用される機能が特定されているため、データウェアハウスプロジェクトよりも安価です。このようなデータを処理するために必要なコスト、時間、および労力は少なくなります。
データアクセスと問い合わせ
CRMアプリケーションを使用すると、ユーザーはデータベースを操作できます。たとえば、営業担当者は、請求時またはカスタマーサービスコールへの参加後に顧客データを追加します。また、ユーザーは分析目的でデータを調べる必要があります。
したがって、データアクセスと問い合わせは不可欠であり、次の3つの方法で実行されます。
データマイニング
データマイニングは、膨大な量のデータを選別して、最も関連性の高い情報を最短時間で取得するプロセスです。CRMは、人工知能の助けを借りて、ビジネスの最も重要な質問に対する解決策を見つけます。
CRMのコンテキストでは、データマイニングは、マーケティング、販売、およびサービスをサポートするための予測分析のアプリケーションです。CRMでは、データマイニングはデータ間の関連性を見つけ、ビジネス価値に従って顧客を分類し、次の質問の答えを見つけるのに役立ちます-
- ビジネスがターゲットにする必要がある顧客はどれですか？
- 顧客獲得のコストはいくらですか？
- どの顧客が製品を購入している（または購入していない）のですか？
- 高/中/低マージンの顧客は誰ですか？
- どのプロファイルの顧客が繰り返し支払いをデフォルトにしていますか？
- ビジネスはどのように市場をセグメント化できますか？
- ビジネスはすべての顧客セグメントに共通の価格を提供できますか？
たとえば、ウォルマートのアナリストは、金曜日のビールとおむつの売り上げが多いことに気づきました。この事実がウォルマートに通知されたため、企業は2つの製品を棚に並べて保管しました。その結果、両製品の売上が増加しました。
したがって、データマイニングは、マーケターの分析に最も関連性の高いデータを提供することにより、販売量の生成に役立ちます。
データベースクエリ
クエリは、データベースにアクセスして変更するためのツールです。 Structured Query Language（SQL）は、Rationalデータベースの管理に使用されます。クエリは、SELECT、ADD、DELETE、UPDATE、DROPなどのステートメントの形式で提供されます。
たとえば、次のクエリステートメントを見てください-
CREATE DATABASE Db_Name
DELETE * FROM EMPLOYES
SELECT Emp_Name, Emp_Salary
FROM Employees
WHERE Emp_Salary >= 25000レポート
CRMアプリケーションは、販売、パフォーマンス、およびその他の多くの関連活動の特性を分析するために、定期的にレポートを生成します。レポートは通常、パフォーマンス評価のためにビジネスの管理者によってアクセスされます。
OLAPテクノロジは、営業担当者と同じレベルから地域と同じレベルのデータを表示できます。これは、パフォーマンスを評価し、パフォーマンスの低下を疑問視するのに役立ちます。
データベースに関するCRMの位置付け
前の章でさまざまなタイプのCRMを知った後、顧客データベースに関してどのCRMがどこにあるかを見てみましょう。
分析CRMは顧客データベースと最も緊密に連携し、戦略CRMはデータベースから最も離れた場所で機能します。