黄华：NCR是全球数据仓库的领导厂商，现在正在负责全球最大的13家电信运营商的建设，全球有近5000名员工，我给大家汇报的是如何建设高ROI的电信数据仓库建设。

    在数据仓库建设中间，大家最关心的是投资回报，我给大家介绍的内容分为两各方面，一个是国内电信支撑系统情况分析。

    在现在业务支撑系统布局情况是这样的，有我们大家熟悉的运营支撑系统，负责我们的计费、营帐、结算等等。另外是我们的统一客户接触中心，包括服务相关信息，以及克服系统等等。另外一个是数据仓库系统，他们三个系统构成了电信行业业务支撑系统的大布局，三个之间形成一个铁三角，三者之间进行相互的互通才能够形成支撑的能力。现在或在这三者之间到底怎么样呢？

    现有的系统可以支撑现有的发展，在现有系统的建设主要是面向需求来建设，是由于我国国内的支撑系统建设比较早。所以当时我们的运营支撑系统都是亿需求来做的，所以在系统建设当中，会不断的发生变化，所以系统在建设当中会出现很多问题需要去解决。另外国内系统已经成为IT的重要组成部分，但是还存在很多的问题，比如说对业务流程的支撑，对主动营销的支撑力度不够，我国国内的答复面向市场运营，对业务流程比较欠缺，另外业务支撑系统模块化程度不高，集成商在IT上面有一定的局限性，所以在架构的时候缺乏有序的考虑，而且还有与运营商沟通上的缺陷，相对扩展性比较差一些。

    另外在运营支撑与决策分析的结合度上还存在一些不足的地方，我们的数据仓库系统目前处于建设期，价值有待相应的提高，在国内相应的支撑系统投资情况来看，现在在电信行业投资都是比较大的，像中国移动、中国电信等等大的运营商，在IT投资商非常大。但是现在存在的问题，我们的支撑系统和分析系统相对鼓励，另外渠道客户服务相对鼓励，只是为客户提供一些查询服务，提供一些业务的办理等等，没有跟我们的数据分析和相结合。目前电信运营信的运营支撑系统正在向亿市场为重点，亿客户为核心，从传统网络运营商向现代综合信息服务提供商的转型。信息的服务将成为国内运营商很重要的内容。

    在现有的国内电信运营商上面都提到一个统一的概念，就是建立统一的数据视图，我们都会考虑一个问题，这个数据仓库现在的ROI投资汇报是怎么样，我们面临一个问题，投入很大，产出很小。如何去解决这些问题呢？我们在数据分析和决策中间出现什么问题呢？第一个问题，开发和使用的脱节，我们在做系统的时候，做运营的开发，但是跟使用人员存在很大的脱节，这个跟我们日常工作流程，以及考核之间没有很好结合起来。第二个问题是数据仓库系统无法修补断裂的业务流程，在我们电信行业中间，原来的IP支撑系统是面向需求做系统，没有在需求的基础上去搭建整个架构，所以在很多的业务流程中间是断裂的，而且是片面的。以至于我们做了很多分析的结果，没有办法去支撑一线的营销，没有办法把一个信息提供，把一个竞争情报转换成一种战斗力，这里面存在很多的问题。

    第三个是仅有对客户的统一视图是不够的。我们去谈统一的客户视图，建立数据中心，可是光建立起来就可以了吗？不是的，你建立是要给企业带来价值的，是要提高市场竞争力，是要提高客户数，增加收入的提高工作效率的。可是这些怎么演变呢？

    第四个问题是在决策分析系统还没有成为设定、指派、衡量与客户相关KPI的地方，我们在谈以客户为中心，以市场为导向，但是在我们的营销人员、我们的市场人员都在做不同的东西，都有不同的分工，他们的考核指标都是跟企业的战略、跟市场占有率是紧密相关的，但是数据仓库目前分析出来的还没有跟这个相挂钩，没有跟日常的工作结合，所以分析出来很多的数据就会变成一种可参考的信息而已。所以就演变出了第五个问题，现在数据仓库系统中的信息仅仅是被动、指示性的、而非指导性的。最终提供很多的信息放在那里，我们的营销人员和自己的使用人员都仅仅是看看报表、看看指标而已。但是这些分析出来的数据如果说明市场在变化，说明我们的客户、收入在变化的时候，应该去指导我们去做事情，应该指导怎么去开展营销，怎么去建立一种新的套餐和资费等等。所以应该说数据仓库中间信息的变化，数据仓库决策的信息应该指导我们去作战，而不仅仅是信息情报部门，而应该是一个中枢神经。在另外面临一个问题的时候，在建立决策分析系统，做数据仓库系统我们没有建立我们自己的ROI的评估标准，所以我们会面临很多的挑战，做这个应用的价值在哪里，目标在哪里？做这个到底对我有什么帮助，到底能干什么？这个是因为我们没有一个评定标准，企业在做决策分析系统的时候，应该有自己的ROI的评估标准，应该把自己的数据分析的目的进行细分，我们做哪些分析是要提高生产效率的，哪些是要降低生产成本的，哪些是提高市场竞争力的，哪些是提高收入的。

    应该按照各种各样的目标去分析，然后怎么去评估它，是否达到预期的效果。如果没有达到，这些的价值在哪里？如果解决这六个问题，就可以把数据仓库建成一个高投资回报乐观决策分析系统，就可以为电信行业提供很大的帮助。

    从开始的运营系统开始，从计费营帐、从客服系统，到现在，正在有一些观念上的转变，从运营通信向信息服务来转变，向客户为中心来转变，都依赖于数据仓库，所以我们在做数据仓库系统的过程中，去提高它的ROI作为重要的衡量标准。

    决策分析系统和真正在日常运营中客户关系之间是什么关系，怎么去提高市场占有情况？

    现在看到的是新一代客户关系管理的思维方式，原来看到的是断裂，没有形成互动。在现在新的客户关系管理的思维方式中间，是要形成一个闭环的流程，一直到执行结果的回馈，到对回馈的结果进行评估，来进行优化和调整下一步营销策略，下一步执行方式的时候，影响做成闭环流程。有三个部分组成，一个是外部环节的统一接触平台，这个有大客户经理，有客户服务中心，可能还有其他的一些销售人员，还有一些代理商等等这些渠道，都会跟客户直接产生接触。

    可是如何跟客户进行互动呢？应该有一个中枢神经，这个就是我们谈到的闭环。数据的分析不单一是找出一些规则，从数据中间找出一些机会，如何去使用，不仅仅是这样。应该把分析的过程和解决跟业务流程、工作习性、市场、客户情况来结合，然后做一些相应的策略，所以后面需要很多的策略制订，包括对客户价值的确定，对客户的细分，分成不同的群体，来看跟运营商提供的各种资费套餐之间的关系和联系，我们看他会选择哪些资费，哪些业务，可能对哪些新业务感兴趣，可以通过它做完之后，去做一些定位，做一些产品的定位。但是做这些过程中，一定要跟业务结合起来，形成一个业务闭环的，这样才能提高客户服务能力，才能真正的达到以客户为中心的概念。

    它会有一个整套的流程，要求我们对数据进行相应的，通过各种分析工具，分析模型，然后跟产品结合起来进行营销，通过统一客户接触平台，对客户进行关怀、促销、信息的回馈形成一个真正的闭环。

    在数据仓库与客户接触渠道的信息交互里面，这个是比较通用的工作流程，就是我们从营销开始的理念创建，到营销分析设计，如何把数据仓库信息和其他的信息结合起来，最终能产生效应的一个过程，我们对数据进行分析，通过数据模型做支撑，形成一些分析结果以后，通过我们各种各样的应用，找出目标群体，然后进行相应的市场策略，跟踪执行过程，对结果进行评估，然后把最终的结果反馈到系统中间，储存到数据仓库里面。从这个可以看到，决策分析系统在整个电信支撑系统中间是一个中枢神经。我们有很多的IT系统，我们的客户系统都是直接跟客户接触，实际上是一个作战部门，正在前线作战，可是谁去指挥呢？怎么打好呢？获得什么样的信息才能打好呢？我的竞争对手是谁？它的客户群体是谁？这个必须要有中枢神经来保证，这个中枢神经就是决策分析系统，数据仓库系统。

    在数据仓库与客户接触中间，数据仓库处于一个中枢神经的地位。当我们碰到一个问题的时候，比如说想知道竞争对手有哪些打算，怎么把竞争对手的大客户挖过来，所以我们会去设很多的客户经理，包括去发展一些大客户，和一些高价客户。可是当市场达到一定程度就饱和了，我们怎么样去获得更多的高价值的客户群体，一个是自己去发展，另外一个是从竞争对手的市场中去抢，竞争对手有哪些客户值得我们去抢呢？怎么样能够策反过来呢？竞争对手跟谁正在联络呢？我们知道人是以群分的，这种大客户的消费群体也都是同等价值的群体，所以我们应该知道是跟谁联络，它的联络对象成为我们下一步的潜在群体。这些客户有多大的可能性被我策反，有多大的可能性向我靠拢，正在使用什么样的资费？有什么样的使用习惯？当这个疑问提出以后，我们要做数据分析，拿着很多的单子，然后由数据仓库进行分析，按照一种运算的规则来看看他是否属于竞争对手的大客户，分析完了结果一定要拿去作战，这个工作就交给我们的营销人员和大客户经理以及呼叫中心。可是当我们得到这个名单以后，哪些竞争对手的大客户我们应该由短信中心做服务就行了？有哪些是大客户经理去联系，所以根据不同的情况来做相应的服务策略，因为有的客户产生的价值比较低一些，所以必须把相应的话单、相应的客户资料进行细分，然后通过不同的特征进行相应的关怀和客户的获取，做一些对应的工作，然后结果反馈过来之后，我们可以只有有哪些客户被我们获取，有哪些客户没有被我们获取，原因是什么？

    另外在运用过程中，还会对一些高价值进行分析，包括防止内部客户的流失做一些分析和挽留。另外对用户欠费的应用也有比较好的流程，把数据仓库系统和我们的系统结合起来。比如说对信用度进行评估以后，看是VIP客户还是低信用客户，能够制订不同的欠费催交策略，通过这些以后，就可以把参考价值凸现出来，然后结果开发和使用之间的问题，解决业务流程断裂的问题，去解决如何评价一个决策分析系统应用的ROI的问题，通过这种方式可以提高决策分析系统的作用和价值，通过这种方式来支撑整个国内电信行业的核心竞争力。核心竞争力除了IT系统支撑之外，数据仓库的未来发展将来会反馈和应该到运营支撑系统建设和发展，我们会发现，在做运营支撑的时候，IT系统应该提供更多的功能，应该统一考虑统一结合，通过数据交互方式，通过互动直接为市场决策，为企业战略提供支撑。