商业智能在制造行业售后服务中的应用

摘要

随着市场竞争的加剧和社会服务意识的提高，以产品为主的制造型企业开始把业务重心转移到售后服务之中。将提升服务质量、提高客户满意度作为企业售后服务的重点发展方向。 在众多企业争先恐后寻求出路增加销售额的同时，他们已渐渐意识到简单地把客户数据存放在一个数据库的做法是不够的。企业发现要获得投资回报，就必须分析数据使他们更接近客户，从而获得销售定单。所以，对于现代型企业来说，如何提升这些客户的价值和贡献率，如何挖掘潜在客户，如何做好这些客户的售后服务等等，就显得尤为重要。而且制造行业以生产有形的产品为主，各种产品都有其生命周期的特征和维护周期，在这样的背景下，研究分析售后服务渠道，保证售后服务的质量、延长产品的生命周期，自然就成为制造行业放在首位的研究课题。 由于受到传统业务系统的限制，制造行业现有的IT系统无法满足数据分析、研究及挖掘等需求，也就造成业务决策者、数据分析人员没有办法及时、正确地得到并分析数据。因此，没有数据只凭经验主义轻易做的决策，是绝对不科学且不负责任的。在制造行业的售后部门，分析决策者不能针对产品发生售后服务的比率、发生售后服务的原因等做出相应的判断，也无法预测、挖掘各种售后服务的信息、无法对各种超出告警标准的指标进行预警，没有办法进行同期上期的增长比较，没有办法进行各种指标的排名分析，没有办法去分析哪些供应商的部件最容易产生问题。 针对以上制造行业在售后服务中面临的各种问题，本课题特提出商业智能的解决和应用实施方案，对以上各种售后服务问题进行研究分析，用商业智能的方案和理论去帮助制造行业分析、控制并解决售后服务的质量问题。通过成功的数据整合、数据分析和数据挖掘可以提供客户的完整情况，并使企业能够根据数据的量化分析做出有效周全的决定。本课题以商业智能理论为基础，在现有流程分析的基础上，通过合理科学的规划，结合各种数据模型，采用数据仓库技术、多维分析技术、数据星型建模技术、决策建模技术等前沿的技术，为制造行业在售后服务中的决策提供信息和技术支持。并结合实际的案例(Sony公司商业智能系统)深入分析各种理论技术在实际项目中的应用。除了技术面，本课题还从数据仓库工程理论的角度，结合先进的工程论方法，总结多个项目的实际经验，提出了一条制造行业通向商业智能成功之路。 本课题采用了Oracle数据仓库方案，从产品风险、客户洞察、绩效考核和决策支持四个方面，针对售后服务部门现有的数据进行整合分析。其中决策支持又细分为接机分析、维修分析、修复分析、返修分析等分析主题。通过这些商业智能的应用，用户可以控制产品的风险，如及时发现哪些产品零件最容易损坏，哪些零件的库存比较少；可以给客户提供个性化的服务，如通过邮件、短信通知客户机器维修的进程；可以给维修员进行绩效的考核，根据考核结果评定维修员的级别；可以分析维修环节，找出最消耗时间的维修环节，并制订针对性的策略来缩短这些环节的时间，借以提高整个维修的质量。该项目为制造行业售后部门业务发展提供了强大的数据分析平台，支持其为客户提供更加优质的服务。 本课题在第一章中概要介绍了商业智能的一些定义、理论和发展方向，阐述了售后服务所面临的问题和商业智能对于售后服务的价值。第二章介绍了商业智能的实施理论和方法，这些理论和方法作为后面章节设计实施的基础。第三章为售后服务的商业智能发展做了详细规划，以此规划为依据开展商业智能项目。第四章在规划指导下，对现有流程进行详细分析，找出并分析生产问题的原因。第五章针对这些原因进行系统的功能设计，开发相应的应用功能来解决这些问题。第六章详细设计了数据模型来满足各种应用功能的实现。第七章从软件、硬件和实施计划等方面详细论述了如何具体该实施商业智能系统。

目录

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英文文摘

第1章概述

1.1商业智能的定义和发展方向

1.1.1商业智能系统的定义

1.1.2商业智能的发展方向和预计

1.2制造行业中售后服务所面临的问题

1.3商业智能对于解决售后服务问题的意义

第2章：商业智能系统实施理论和方法

2.1商业智能工程实施方法

2.1.1商业智能系统实施成功的基本要素

2.1.2商业智能系统迭代增量开发工程理论

2.1.3商业智能详细实施流程

2.2数据仓库实施方法

2.2.1数据仓库的定义描述

2.2.2数据仓库开发流程

2.3数据清洗的方法

2.3.1售后服务数据质量管理概述

2.3.2售后数据质量分析

2.3.3数据质量问题的解决方法

2.4多维数据简介

2.4.1 OLAP多维数据定义和功能

2.4.4 OLAP的多维数据存储和用户交互方式

第3章：制造行业售后服务商业智能规划

3.1规划的背景研究

3.2规划的现状分析

3.3规划的内容

第4章：制造行业售后服务业务流程分析

4.1流程分析

4.1.1接机流程分析

4.1.2维修流程分析

4.1.3定购流程分析

4.1.4取机流程分析

4.2分析结果总结

第5章：制造行业售后服务商业智能功能设计

5.1系统设计目标和原则

5.2系统功能框架

5.3系统功能设计

5.3.1客户洞察设计

5.3.2绩效考核设计

5.3.3决策支持设计

5.4系统功能集成设计

5.4.1高级分析功能

5.4.2多维和统计分析

5.4.3图表和查询功能

5.4.4数据挖掘功能

5.4.5规则引擎功能

第6章：制造行业售后服务商业智能系统详细设计

6.1数据模型架构图

6.1.1数据模型框架图

6.1.2数据模型概要设计蓝图

6.1.3数据模型详细设计蓝图

6.2缓存数据模型详细设计和实现

6.2.1缓存模型设计思路

6.2.2缓存模型详细设计

6.3ODS数据模型设计

6.3.1 ODS得定义和特征

6.3.2 ODS与数据仓库的关系

6.3.3 ODS的详细设计蓝图

6.4数据仓库模型设计

6.4.1模型设计思路

6.4.2据仓库模型详细设计蓝图

7.4.3接机分析主题模型(示例)

6.5数据集市模型设计

6.5.1数据集市详细数据模型设计

6.5.2售后服务多维模型设计(示例)

6.5.3售后服务KPI指标表(示例)

6.6数据清洗整合流程设计

6.6.1数据整合方案

6.6.2数据整合方案设计

6.7元数据模型设计

第7章商业智能系统实施

7.1商业智能的系统实施总体构架

7.2商业智能系统的软件实施构架

7.2.1 Oracle数据仓库的平台-Oracle9i

7.2.2 Oracle Warehouse Builder

7.2.3 Microstrategy解决方案

7.3商业智能系统的硬件实施构架

7.3.1硬件配置方案的要求

7.4实施计划

第8章 总结和展望

8.1总结

8.2展望

参考文献

常见名词解释

致谢