Building Data Mining Applications for CRM Alex Berson, Stephen Smith, Kurt Thearling 2000, McGrawHill. ISBN: 0071344446CRM (Customer Relationship Management) är ett begrepp som har surrat runt mycket den senaste tiden (YABU: Yet Another Buzzword to Understand). Jag har på olika sätt försökt komma fram till om det där med CRM är något skoj eller inte, men har fått så många olika förklaringar som snarare förvirrade än hjälpte mig. Mina förväntningar inför denna bok var att den skulle förklara vad CRM är och (med tanke på titeln) visa alla intrikata kopplingar till data mining.
Lyckades boken infria dessa mina förhoppningar? Som vanligt: både ja och nej.
Mycket kortfattad ordlista:
Jag förstår inte riktigt vad det är med dessa böcker som behandlar e-commerce och tekniken bakom! När jag läste 'Data mine your website' blev jag irriterad över den dåliga strukturen och hoppigheten etc (ni läste väl min recension?). Till viss del är det likadant med boken Building Data Mining Applications for CRM.
En möjlig orsak är att man försöker vända sig till två helt olika målgrupper, dels tekniker som vill lära sig marknadsbegreppen (och kanske den speciella tekniken), dels marknadsmänniskor som vill lära sig tekniken (men kanske även de nya marknadsteorierna). Detta gör att en sådan bok måste (?) starta om flera gånger för att "vänta in" alla målgrupper innan man börjar med det intressanta, här: hur man skapar data mining-applikationer för CRM.
Det finns alltså en hel del konstigheter i boken, speciellt när man beskriver de tekniker som används. Kanske beror det på att det är tre författare som - känns det som - isolerat har skrivit olika avsnitt och sedan kletat ihop dem med vissa gemensamma kapitel. För ibland blir man sjösjuk, t.ex. att man flera gånger upprepar exakt samma förklaringar av begrepp med bara några få sidors mellanrum. Det är dock, tack och lov, bara några få riktigt tekniska grodor såsom (på sidan 80) där det står att CGI-program måste skrivas i C! Andra strukturella problem är t.ex. att man hänvisar till "hidden nodes" i neurala nätverk utan att presenterat detta begrepp; förklaringen (rätt bra när den väl kommer) finns ett 10-tal sidor längre fram.
Problemet kan ju bero på att författarna har tidspress och slarvar, men jag vill gärna se mer intressanta orsaker.
Så jag vill nog inte rekommendera denna bok till någon som vill endast lära sig de rent tekniska aspekterna av data mining eller CRM.
Boken har en mängd goda kvaliteter, det är inte tal om annat. Det finns många fallstudier där man får insyn i hur olika CRM-projekt har gjorts och resultaten av dem. Kanske skulle man gå in mer på djupet och diskuterat mer specifikt vilka tekniker och program som används etc (men då skulle jag väl klagat på det:-).
Den riktigt stora fördelen med boken är de kapitel där man förklarar lugnt och pedagogiskt hur ett företag ska gå till väga för att driva CRM-projekt (med självklar tonvikt på e-commerce och webb). Här är man tydlig, detaljerad och inspirerande. Det är också uppfriskande att man beskriver hur slitsamt det kan vara att genomföra denna typ av projekt. De varnar också för de politiska problem som kan uppstå mellan olika grenar av företaget, t.ex. att IT-avdelningen kanske känner sig hotat när man på ekonomi, sälj eller marknad kan göra allting själv.
Författarna betonar mycket och ofta vikten att arbeta med datalager (data warehouse) för att samla all data på en och samma plats, tillgänglig för alla, vilket bara det är en mycket stor sak att genomföra. Det är alltså mycket som måste fungera innan man kan börja använda sitt CRM-system!
Det är förvånadsvärt lite hype i boken, utan i stället finns många varningar vad som händer om man inte definierat problemet och hur svårt detta kan vara, att man noga måste granska och bearbeta den data som finns samt beskriver mängder av andra fallgropar man kan trilla ner i under projektets olika skeden.
Kapitlen där begrepp såsom cross-selling och up-selling etc förklaras är instruktiva, och man ger en bra översikt över de marknadsteoretiska delarna av CRM.
Boken är på nästan 500 sidor, och det blev långtråkigt i mitten där man alltför ofta bara upprepade vad man sagt i början (iofs med lite nya vinklingar). I det näst sista kapitlet går man igenom flera existerande data mining- och CRM-system vilket var nyttigt, och det sista kapitlet där man beskriver framtida tekniker var riktigt inspirerande.
Boken har alltså ett stor värde för att förklara begreppet CRM samt om man vill veta hur det går till att genomföra ett CRM-projekt. Dock saknas en teknisk verkshöjd för att göra boken till en teknisk referens hur man ska bygga sådana system.
Min ursprungliga bevekelsegrund att läsa boken var ju för att kolla om CRM var skoj eller inte. Jodå, CRM är intressant och vettigt, speciellt för våra kunder i sin relation till sina kunder. Så jag föreslår härmed ännu en förkortning: CCRM, dvs Customer's Customer Relationship Management. Det är riktigt intressant!
Länkar:
För att ni ska få en bättre känsla vad boken tar upp listas här kapitlen (utan underkapitel men med kommentarer):
I THE IMPACT OF DATA MINING ON CRM
1. Customer Relationships
2. Data Mining and Data Warehousing - A Connected View
Detta avsnitt är viktigt om man inte vet så mycket om datalager eller
data mining.
3. Customer Relationship Management
Principerna för CRM gås igenom.
II FOUNDATION - THE TECHNOLOGIES AND TOOLS
4. Data Warehousing Components
Här är rätt mycket upprepning från kapitel 2.
5. Data Mining
6. Classical Techniques: Statistics, Neighborhoods, and
Clustering
Rätt oinspirerat och ytligt genomgånget.
7. Next Generation Techniques: Trees, Networks and Rules
Jag förstår inte uppdelningen i kapitel 6 och 7 eftersom man
inte drar några speciella slutsatser om skillnaderna mellan
gammalt och nytt. Det blixtrar dock till emellanåt.
8. When to Use Data Mining
Emellanåt mycket intressant och nyttigt.
III THE BUSINESS VALUE
9. Customer Profitability
En hel del upprepningar från tidigare kapitel. Man gör dock
vissa teoretiska djupdykningar.
10. Customer Acquisition
Känns som detta borde komma lite tidigare.
11. Cross-selling
Bra förklaringar, speciellt för tekniker.
12. Customer Retension
Diskuterar rätt mycket om kundbortfallet hos t.ex. mobiltelefon-
leveratörer och kreditkortsföretag. Många lyckade fall av CRM/data
mining har varit kring just dessa problem, kanske beroende på att
det finns väl definierade kundmodeller?
13. Customer Segmentation
Här försöker man "knyta ihop säcken" och göra kopplingar till
varför data mining är bra för CRM.
IV THE KEYS TO BUILDING THE SOLUTION
14. Building the Business Case
15. Deploying Data Mining for CRM
Dessa två kapitel beskriver översiktigt CRM/data mining-processen.
Senare kapitel förklarar olika steg mer detaljerat. Rätt mycket är
upprepningar.
16. Collecting Customer Data
Bra kapitel att läsa när man väl sitter där i ett projekt!
17. Scoring Your Customers
Här beskrivs hur viktigt det är att ha någon form av metod för att
mäta hur olika marknadsstrategier fungerar.
18. Optimizing the CRM Process
Ett rätt udda avsnitt. Borde egentligen vara intressant men
görs tråkigt.
19. Overview of Data Mining and CRM Tool Markets
En bra genomgång av olika verktyg som kan användas för data mining,
CRM, automatiseringar av kampanjer etc. Klar tillgång i boken eftersom
boken är så pass sent utgiven: i år.
20. Conclusion: Next Generation of Information Mining and Knowledge
Discovery for Effective Customer Relationship Management
Det är inte så mycket en sammanfattning som en titt bland framtidens
CRM-tekniker. De där semantiska nätverken är spännande...