1 引言

    互联网改变了人们的交流方式，生活方式，以及商务模式。随着近些年互联网的迅速发展，网上预定业务也在不断地崛起发展，随之而来的是网上交易额的迅速增加。随着社会的发展，人们的工作和生活压力越来越大，人们需要一种更为便捷的方式来为自己的生活，出行等活动提供服务，网上预定业务就是在这种背景之下产生与发展起来的。

    但是，面对日益激烈的市场竞争，企业仅仅为客户提供这种网上预定功能是不够的，企业必须从以产品为中心的传统管理模式向以客户为中心的管理模式转化。本文根据国内中小型企业的现状，提出了一个基于网上预定平台的CRM(客户关系管理)系统，它可以有效地管理企业的客户订单，提高企业的快速反应能力，通过对客户进行全方位的服务跟踪，把握客户的需求并及时的做出反应，以确保较高的市场占有率和客户忠诚度。

2 基于网上预定平台的CRM系统的设计

   CRM(客户关系管理)是企业的一项商业策略，它按照客户细分情况有效的组织企业资源，培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户满意度。

    从未来发展的趋势看，企业在规划设计网上预定平台时必须充分考虑对CRM的关键性要求，构建基于网上预定平台的CRM应用系统。通过将CRM和网上预定平台结合在一起，能够帮助各企业将他们的销售和服务渠道拓展到Internet上。作为以客户为中心的解决方案，CRM系统将所有面向客户的功能集成到一起，为客户提供一个单一的视图，以及面向电子商务、销售和服务的单一解决方案，从而使各部门有效地合作，提高客户忠诚度。

    2.1 CRM系统功能整体设计

    该系统的设计是基于B／S模式，所要完成的主要功能是个人与企业之间的商品预定与买卖，客户可以在门户网站上查找到所需要的商品，并以下订单的方式进行预定。客户只需要通过浏览器，就可以完成所有的操作。系统功能流程如图1所示，其整个系统的设计结构如图2中虚线所示。

图1系统功能流程图

 图2系统结构图

    2.1.1 门户网站

    门户网站主要由交易平台和客户帮助两部分组成。

    1)交易平台：交易平台是至关重要的一个角色，它直接影响这个商务模式存在的前提和基础。交易平台的主要功能就是给买卖双方提供一个贸易平台，客户可以在该平台上通过下订单的方式来预定宾馆，机票等等。交易平台大致包括以下功能。

    ·前台注册、登录：各类人员必须注册后才能使用该交易平台。包括企业注册成为企业会员从而为客户提供预定服务；个人注册成为个人会员，即可拥有下订单的权限。个人或者企业经过注册后，就可以登陆该交易平台。

    ·商品展示：动态地从数据库中取出商品信息，包括商品名称、图片、价格、联系人等。

    除此之外，还有商品查询，商品预定，信息发布，我的订单，商品排行等等功能。

    总之，交易平台的功能有很多，限于篇幅，这里只介绍了其中的一些功能。企业可以把通过从这个交易平台得到的一些关于客户的数据存人数据仓库，为分析客户做数据准备。

    2)客户帮助：主要是对客户使用过程中的一些常见问题提供帮助。2.1.2客户分析子系统

    客户分析子系统对前台客户是不可见的，它主要由会员管理，MIS系统和客户分析组成。

    1)会员管理：是企业对自己会员的管理，会员制是CRM的一种常用方式，即将顾客分为会员和非会员，采取不同的优惠政策和促销方式，对会员客户提供个性化服务，来强化会员的非常满意因素，以维持和不断增进这些客户的忠诚度。

    2)MIS系统：提供企业的订单信息统计和自我信息维护。大致有以下功能。

    ·订单统计：顾名思义，就是对订单进行统计，可以按订单状态统计，按日期统计等。

    ·订单处理：对订单进行处理，以为客户服务。

    ·商机管理：通过对所获取客户的信息，主动向这些客户提供服务。

    ·客户关怀：每逢过年过节，以及客户的生日时，向客户发送信息表示祝福，让客户感受到家庭般的温暖，这也是提高客户忠诚度的一种途径。

    除此之外，还有积分管理，商品维护，企业自我信息维护，营销策略等功能。

    MIS系统可以把从前台(门户网站)得到的一些客户信息存人数据仓库以供客户分析使用。MIS系统还可以通过分析得到的数据来改变自己的经营策略和服务策略，尽最大努力来满足客户的需求，从而使客户感到满意，以提高客户的忠诚度。

    3)数据仓库，数据挖掘工具，客户分析：提供数据分析与数据挖掘功能，能够对大量的客户数据进行分类，通过数据挖掘将数据转变为企业的决策信息，它们再根据这些决策信息来安排更加合理的销售、营销及服务活动，为企业经营活动提供决策支持。

    ·销售和服务：对企业经过客户分析后所做出的营销策略进行执行。

    2.2 CRM系统的特点

    首先，依赖WEB服务，全交易过程实现电子化的信息交互，个人在注册后，完全可以在该系统平台上完成搜索、预定、购买、发布等一系列商业活动，实现了真正意义上的网上预定CI洲系统。其次，通过将CRM和网上预定平台结合在一起，利用数据挖掘技术，能够帮助各企业使得他们的营销方式更加具有针对性，从而最终达到提高销售额的目的。

3 CRM系统的实现及其关键技术

    3.1 CRM系统结构设计模式

    该CRM系统采用目前互联网通用的B／S模式，分为三层体系结构即B／w／D(Browser／Web Server／Database Server)结构。如图3所示：

图3体系结构图

    ·前端应用层：与互联网连通，面向客户和商家提供一种互动式的服务。

    ·中间信息处理层：是系统的非公开部分(对于客户是不可见的)，如对整个系统的管理及维护；对商务活动的监督及数据统计、反馈；销售额的统计；订单的统计等等。

    ·底层数据访问层：对核心数据库的访问、查询、数据分析、提取、数据资料校验。这些数据是网络商务活动的依据，必须保证其安全运行，因此各层数据连接采用安全数据网关，并对重要数据进行定期或定时的备份，以备数据出现损毁时进行恢复。

    客户端只做很简单的处理，大量的数据处理在服务器上进行，这就使得这种三层结构的应用非常有必要。3.2 CRM系统数据库的设计及关键技术

    由于CRM系统具有庞大的数据信息，故需要有一个功能强大的数据库支持。该数据库一方面要具有较大的数据存储能力，另一方面要具有较强的数据处理能力。故在本次设计中结合实际情况采用了SQL Server 2000。

    3.2.1 CRM系统数据库的设计

    CRM系统数据库中的数据采用集中存放和分布存放相结合的方法。对需要共享的数据采用集中存放，而各子系统自用的数据又分布存放。

    CRM系统数据库从逻辑上包括客户信息数据库、客户业务数据库、客户服务数据库、市场信息数据库、决策信息数据库。数据库的模型如图4所示。

图4 CRM系统数据库模型图

    客户信息数据库：存储客户基本信息。

    客户业务数据库：存储企业在处理客户业务时，更新的数据，保证数据最新并且有效。客户服务数据库：用来记录与产品相关的客户质量信息。市场信息数据库：存放与市场有关的数据，如地域、数量、购买力等。决策信息数据库：为企业经营决策提供基础数据。

    3.2.2 CRM系统数据库的关键技术

    该CRM系统从内部构造上看是有关完整数据库的应用系统，其底层是由DBMS管理的数据库层，因而该CRM系统的数据库有其一定的特色：
首先，CRM系统的应用涉及的内容包括操作型与分析型，因此这种数据库应用系统与相应的DBMS应有多种类型开发工具，它应包括：基于B／S开发工具和基于数据仓库、数据挖掘及相应的展示工具。

    其次，由于数据库庞大，因而在CRM系统的数据库中大量的使用了视图(SQL View)。视图结合了表(TABELS)和查询(Queries)两者的特性，如图5所示。

图5视图结构图

    最后，CRM系统中大量的客户数据，商业策划数据等均涉及企业的商业机密，因此，这种数据库的安全问题是极其重要的，当我们在访问数据库的时候采用调用存储过程的方法能在一定的程度上增加系统的安全性。 3.3 CRM系统的数据访问接口设计和数据保护

    3.3.1数据访问接口的设计

    数据访问接口选用ADO.NET。ADO.NET被没计为基于网络的可扩展的应用程序，并提供数据访问服务，是Microsoft在.NET平台上对数据存取问题的解决方案，它专门用于结构松散的、本质非链接的web应用程序。其主要特点是：断开式数据结构、与XML的紧密集成，以及能够组合来自多个数据源的数据。

    3.3.2 CRM系统中的数据保护

    在普通的系统中，对于数据一致性的要求并不高，但是在该CRM系统中，数据的一致性就显得尤为重要了。例如：客户正在进行网上积分兑换奖品，此时突然停电了，这时，系统显示客户的积分已经被扣掉了，可是实际上，客户的兑换行为并未成功，这就造成了数据的不一致。因此，在ADO.NET中使用事务技术，可以阻止这种情况的发生。

    3.4数据挖掘技术在该CRM系统的应用

    3.4.1数据挖掘

    所谓数据挖掘，就是从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值信息的过程。

    3.4.2 聚类分析在CRM系统中的应用

    聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。

    CRM成功的前提条件是能够根据客户价值细分客户，故我们在该系统设计中结合聚类和决策数算法进行了客户细分。主要分为三个步骤：确定细分主题、数据理解、数据准备。

    1）确定细分主题：目标是基于客户细分，提取与客户基本信息、行为信息有关的数据。

    2）数据理解：即行为特征，主要包括客户每次的花费金额，预定的商品种类，这些数据都具有较高的可靠性。

    3）数据准备：数据大致可分为两类：原始数据（例如：性别、年龄等）和统计数据。

    最后，通过k-means算法，选取初始聚类中心，并进行迭代，经过数据清理后，对其进行分析，从而区分出在这些客户中，哪些是大客户，或者这些客户偏爱的消费品，以便企业及时的调整销售策略。

4结语

    文章通过对网上预定平台的发展现状的研究，把CRM与网上预定平台结合在一起，大胆的将数据挖掘技术运用到了CRM系统解决方案，并描述了该系统的总体架构和实现的关键技术