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p 统一客户视图的背景与重要性
p 埃森哲的统一客户视图架构
p 统一客户视图的应用
p 统一客户视图的收益
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8. 以客户为核心的数据架构——统一客户视图（ＩＶｏＣ）架构
统一客户视图 (IVoC) 架构实现了所有与客户相关数据的集成，从而使电信公司可
以理解每个客户的全貌和意义
客户数据库: 基于统一客户视图模型的物理客户数据存储，例
如客户的ID，档案资料等等，可以通过数据仓库、ODS等实现 客户关系／营销处理架构
客户业务逻辑：支持客户识别、匹配、核查等各种增值的业务
处理逻辑和服务逻辑 客户业务逻辑
数据迁移架构：是集成了实时的信息或者批量数据的集成的处
理层
客户分析架构
客户关系/营销处理架构：此层架构用来从客户数据库中提取数
运营接入层
分析接入层
数据源
据，为市场和客户关系管理提供支持
数据源：数据源代表了各种存储了运营数据的应用系统，主要 客户数据库
包括两大类的应用：各类客户交互的应用（呼叫中心、销售系
统等等）和后台的应用（原有系统、ERP、外部数据源）
运营接入层：双向接入运营数据源
分析接入层：双向接入客户数据库为数据分析提供数据 数据迁移架构
客户分析架构：通过一系列分析工具如数据挖掘、OLAP
等，进行客户数据分析、挖掘和报告 运营维护架构
运营维护架构：通过一系列的工具和服务，支持对客户数据库
的维护、监控等
开发架构
开发架构：通过一系列的工具和服务，为开发IVoC提供支持，
例如版本的控制、命名规则等
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12. 统一客户视图（ＩＶｏＣ）架构：客户数据库
运营数据存储（ＯＤＳ） 数据仓库 数据集市
业务功能 在部门及以下层级的运营支撑 在企业，分公司或事业部层级提 在部门及以下层级提供决策支
供决策支持 持，或者用于分析应用和展现
规模 从 １０多到１００多Ｇ 从Ｇ级到Ｔ级，涵盖很宽的范围 通常小于 １００Ｇ
数据来源 分立的业务系统及外部来源 ＯＤＳ，分立的运营系统及外部来源 来自数据仓库的整合的数据
数据结构 较为规范化、设计灵活 根据应用需求进行多维度或规范 通过多维度设计以部分灵活性
化设计 为代价提高效率
主题范围 窄 宽 窄
时间结构 当前的数据 历史的数据 历史的数据
易失性／更新 高；数据不断改变以反映业务系 中／低；静态数据，根据历史数据 低；静态数据，仅当历史数据
频率 统的变化 的更新频率和更新级别进行更新 更新时改变
数据整合程 低；详尽的数据。区别于ＤＷ的数 中；整合了提升效率和分析效果 高；整合了提升效率和分析效
度 据， ＯＤＳ中总结的数据是易失 所需要的汇总数据。包含了详细 果所需要的汇总数据。仅仅包
的，代表着部分内容 的历史非易失性数据 括了分析所需要的细节数据，
以ＤＳＳ导向的报告
使用 运营的；读写环境 信息的；只读环境 信息的；只读环境
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14. 统一客户视图（ＩＶｏＣ）架构：客户业务逻辑
可以使用多种工具和方法对客户数据进行识别和匹配
２．
使用现有的
Ｅｎｔｉｔｙ＿ＩＤ
Data_Source_ID
Individual Name
１． 检查名字和字段 ４． 企业客户
Individual Address 更新姓名及地址表
是否已经在记录中存在 数据库
SSN
Date of Birth
Other Info: tie breaker ３．
创建新的
例 (源数据)： Ｅｎｔｉｔｙ＿ＩＤ
Account_ID １． 将被处理客户的信息与客户数据记录进行比较，检查该客户是否已经存在。常用
Thomas Banwart
4456 N. Main Street
的做法是为记录的每一个域设置权重，并据此建立一套匹配规则
448-90-1234 ２． 将新的记录按照现有的Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ＿ＣＩＤ打上标签
tbanwart@iwork.com ３． 将新的记录标注一个新生成的Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ＿ＣＩＤ
４． 将新的客户记录插入主交叉关联表，更新主交叉关联表中的现有记录
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18. 统一客户视图的应用——数据模型：
客户业务定义
在客户数据域中数据模型侧重“ 客户”信息的完整性，主要包括“客户” 计费帐户”
、“ 、
“服务实例”的客户信息结构以及各个层级所需要的关键客户信息。为中国电信更有效
的管理其客户、账户、服务及其关系，提供数据支持。
定义： 示例
客户识别
信息
客户合同 明确数据模型有助于：
客户是拥有中国 客户基本 客户扩展
电信提供的产品 特征 特征 ？ 统一的客户定义与概念
和服务的个人或
客户
客户联系 客户关系
企业法人 ？ 获取关于客户的完整信息
帐户基本 帐户合同
帐户是客户按照 信息 / SLAs
？ 有效的管理客户、账户、服务、用户及其关
他们的意愿管理 帐户 缴费方式 收益
帐单的单位 系
帐户资料 帐户关系
？ 创建一个通用的ＩＴ系统开发的基础
服务实例是客户 服务实例基 安装地址
本信息
使用的服务的逻 服务实例 服务实力
？ 创建一个通用的客户运营和客户洞察基础
辑单位表现 配置
组
服务组件协
用户 议/SLA
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20. 统一客户视图的应用——数据模型：
客户
客户（Customer）是一个能够或者已经与中国电信建立合同约束关系，并通过此关系能够接受
或者已经接受中国电信的产品服务的对象；
通过客户的定义，可以明确：
Ø 客户概念中强调了“约束”关系，通俗来讲即产权关系，表明了客户必须在
客户 享受的电信公司提供的产品服务的同时，必须承担相应的义务。这个“约束
”可以是具体的合同协议，也可以是具有默认约束关系的申请单等。
Ø 客户既包括已经接受电信公司的产品服务的现有客户，也包括能够接受电信
计费帐户 公司产品服务的潜在客户。
Ø 从客户本身的特征，可以分为两大类型：公众客户（Residential）和企业客
户（Corporate）。其中企业客户包含有大客户和商业客户。
服务实例
Ø 客户可以是，也可以不是产品／服务的付费人或者使用人；当客户不是付费人时，相当于客户将其全部或者
部分费用转移到（“转帐”）付费人下，同时产权人最终的付费负责人；当客户不是使用人时，相当于客
户将产品服务“转借”给使用人。
Ø 客户有最终决定权购买、更改和终止产品服务，同时根据一定的与产权客户的协议， “付费人”和“使用
人”可以享有购买、更改、终止产品服务的权利。
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23. 统一客户视图的应用——系统架构
统一客户视图的数据模型需要在整体数据系统架构中进行应用
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案例
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26. 统一客户视图数据模型的收益
统一客户视图的数据模型可以将客户数据按照主提归类，理清关系。
Contact History Summary Contact History Detail
Individual ID (FK) Campaign ID (FK) Campaign Type Ref
Individual ID (FK) Campaign ID
Number of Mail Contacts
Number of eMail Contacts Promotion Code Description
Number of Telephone Contacts Treatment Code Start Date
Contact Date
Household Demographic info Life Style
Household ID Individuals in Household Model ID (FK) Model ID
Individual ID Individual ID (FK)
Street Address Model Name
City Household ID (FK) age Model Date
State Individual attribute fields
Primary Householder Flag
ID 字段
Zip Behavior
Phone
Individual ID (FK) 产品拥有信息
Behavior Data Fields 行为字段
Purchases
Transaction ID Products 人口统计学信息
Individual ID (FK) Product ID
Product ID (FK) 接触历史
Transactions Product Details
Purchase Details
Transaction ID Accounts
Individual ID (FK) Account No
Account No (FK)
Account Information
Transaction Details
Transaction Timestamp
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27. 统一客户视图数据模型的收益（续）
基于统一客户视图的数据模型，可以方便的根据数据分析主题设计宽表结构，进行客户分
群、预测等数据分析。同时，这种清晰的结构可以支持数据范围的调整和分析主体的转变
，最大限度的减小对宽表调整的工作量
CUSTOMER ANALYTIC RECORD (CAR)
－ 示例 －
ＩＤ 字段 产品拥有信息 行为字段 人口统计学信息 接触历史
客户 ＩＤ 本地服务产品拥有 计费历史 人口统计学字段
营销活动接触
姓名 长途产品拥有情况 产品历史 生活方式字段 营销活动响应次数
地址 数据ＤＳＬ产品拥有情况 客户收支趋势 地域信息字段 营销活
动响应几率
电话 无线产品拥有情况 数据与电话使用比例 ３个月收入趋势
（转换或“导出”变量）
Ｅｍａｉｌ 产品购买顺序 本地长途使用比例 触发属性
设计 服务购买顺序 付费行为和客户利润
？ ＣＡＲ包括几个属性类别： ＩＤ信息， 产品拥有信息， 行为， 人口统计学信息， 和接触历史。
？ ＣＡＲ中的每一条记录是客户属性的一个“扁平化”表现，以提供客户分析建模的统一分析视图。
？ 转换的， 或导出的变量， 提供了新的数据视点。这些新的视点往往导致关键的客户洞察的发现。
好处
？ 更多的变量可以用于训练和计分模型。
？ 加速计分过程（可能需要花费３－５周的数据抽取过程可以在数天内完成）
？ 可以方便地添加新的变量
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29. 统一客户视图系统架构的收益
使用ODS实现了业 通过数据仓库存储
务系统和数据仓库 了全部客户数据，
的隔离，确保数据 通过数据集市从多
分析不会对业务造 客户关系营销战略
维度展现了客户的
成影响 全貌 数据挖掘
BSS 应用
转换
CRM 应用服务
提取 加载
（服务渠道）
查询和汇总
web
应用集成
应用
客户索引
ODS 客户数据仓库
客户索引 和数据集市
计费帐务 OLAP
应用
客户服务系统 外部数据 营销管理
其他内部数据 应用
客户交互 CRM 交互数据 数据提炼 分析架构
系统 集成架构 架构 架构
可以使用应用集成（
EAI）将多个业务系统
和ODS连接，整合了技 灵活的支持多种分
术和流程，实现端到端 析和汇总应用
业务流程和不同系统间
的信息共享 埃森哲与中国电信版权所有，广东电信注意保密
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