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CRM中的商业智能

BI(business intelligence,BI)商业智能即用计算机来模仿人的思考和行为来进行商业活动。商业智能的应用在CRM的解决方案中,非常普遍。据统计,全球企业的信息量平均每1.5年翻一番,而目前仅仅利用了全部信息数据的7%。随着知识经济时代的来临,记录客户与市场数据的信息和信息利用能力已经成为决定企业成败的关键因素,越来越多的国内外企业已经根据信息流和数据分析技术进行企业重整,传统的数据记录方式无疑被更先进的商业智能技术所代替。在商业智能解决方案的帮助下,企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源,捕获信息、分析信息、沟通信息,发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系,帮助企业管理者作出更好的商业决策。   商业智能BI包括专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理等几个方面。《DM Review》是美国排名第一的商业智能和数据仓库杂志,每年都要进行100强软件厂商的排名。SAS公司在2000年度排名中名列第一。它的产品可以帮助客户识别最有力的客户群,并揭示其中的特性;分析用户访问路径的规律,改善电子商务的策略;通过准确的评分提高客户的利润贡献度;进行欺诈检测、客户流失管理、非法侵入检测以及其他需要预测和贵测发现的应用等等。在SAS Enterprise Miner中提供:聚类分析、SOM/KOHONEN神经网络分类算法

 
专家系统对于诊断性问题和指令性问题非常适用。诊断性问题是指需要回答“发生了什么事”的问题,相当于决策的情报阶段。指令性问题是只需要回答“我该做什么”的问题,相当于决策的选择阶段。客户关系管理软件中的市场百科全书就是这种专家系统。用户只需向专家系统提出需要解答的问题的是适合表象就能够得到圆满的答复。Broadbase(纳斯达克股票市场代号:BBSW)在消费者分析和营销自动化市场上领先的公司。最近,通过收购在个性化实时营销流程方面最佳的Servicesoft公司,Broadbase可以提供智能型、不间断和自动化的产品。已有230多家蓝筹股公司安装了Broadbase公司的软件,其中包括有:柯达、AMD、本田、佳能、ADP、中国惠普等等。   神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。它具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后,该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别,以解决特定领域中的问题。当神经网络被训练好以后,如果给它制定领域内新的模式识别问题,它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应、自我组织、学习、抽象和遗忘,而不是执行。屡获智能商务业界大奖SAS公司提供的 Enterprise Miner产品中就有:SOM/KOHONEN神经网络分类算法;神经网络模型(MLP,RBF)。很多公司都将销售信息保存在大型的数据仓库中,然后应用神经网络软件分析并找出最好的销售模式。

 
遗传算法模拟进化/适者生存的过程,逐渐产生出优化的问题解决方案.它通过选择、交叉和变异等进化概念,产生出解决问题的新方法和策略.选择是指挑选出好的解决方案,交叉是将各个好的方案中的部分进行组合连接,而变异则是随机的改变解决方案的某些部分,这样当提供了一系列可能的解决方案后,遗传算法就可以得出许多解决方案.

 
智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出来,自动的适应人们的爱好和习惯,按照人们的要求完成工作.融合了许多现代的软件技术.它的典型应用是在Web 上为消费商品进行筛选或监测 拍卖,在竞价时提醒用户。另外一种有名的采用代理技术的电子商务应用是合作筛选,即将用户采购同其他消费者的购买习惯相比较进行推荐,它被Amazon.com 所采用。