以客户为中心的数据总线架构。

随着市场竞争环境的改变，越来越多的企业至少从概念上已经准备好要推动“以客户为中心” (Customer Centered)的经营机制，并开始运用诸如客户关系管理(CRM)、数据仓库(Data Warehouse)、企业资源管理(ERP)、供应链管理(SCM)、电子商务(e-Commerce)等管理工具，致力于通过更富有战略性的方法和功能更有效率的管理手段，更“精确”的为细分客户群提供更大价值。然而，由于支撑营销决策的数据基础极不完善，导致投资巨大的信息管理工具难以发挥预期作用，现有企业的营销解决方案大多依然停留在理念和流程层面。

建立和运营更富战略性的以客户为中心的企业，关键在于全面整合内外资源、通过及时有效的跨组织沟通协调和高价值的商业流程，更精确的满足客户真正需求，持续提升客户满意度和忠诚度。就数据支持层面而言，精确的营销决策需要收集、筛选全方位的信息来源，例如供应商、客户、渠道、竞争对手、传媒、市场等等，及时制定系统、有效的营销方案，全面整合企业内外的相关资源，例如联络中心、零售店面或分支机构、网站以及合作伙伴，实现营销活动的有效执行。本文试图从支撑企业营销决策的信息和数据入手，通过确保数据收集、数据处理、客户刻画和精确营销流程中的科学决策方法和正确数据基础的紧密结合，建立以客户为中心数据总线(Customer Centered Data Bus，CCDB)架构(如图1所示)。

如何基于不完善数据建立有效的推荐系统(Recommendation Systems)开展精确营销，是一直以来困扰许多公司的难题。一方面，企业管理系统收集的大量数据往往存在分散、模糊、矛盾、冗余、不完整等诸多问题，难以基于此形成大致准确的客户概况(Customer Profile)；另一方面，尽管数据清理(Data Cleanse)和数据修正(Data Correction)可以确保数据挖掘、联合分析等分析工具所需的严谨数据基础条件，然而，过滤加工后的分析变量往往失去营销决策支持的完整意义，容易产生“GIGO”的尴尬结果。

我们认为，有效的精确营销决策依赖于“原始数据—分析变量—客户档案—推荐系统”(Data-Variable-Profile-System, DVPS)流程的每个环节，需要对整个精确营销流程进行全面系统的规划分析。CCDB架构将精确营销活动分为数据收集、数据处理、客户描述、建模分析四个阶段，致力于全面整合企业内外资源，将以客户为中心的理念贯彻到数据总线的每个节点，为开展精确营销活动提供有效的决策支撑。