Oracle客户交互历史实施指南

需积分: 1 0 下载量 60 浏览量 更新于2024-06-26 收藏 2.06MB PDF 举报
"Oracle Customer Interaction History Implementation Guide 是 Oracle 公司发布的一份关于11i版本的实施指南,旨在帮助用户理解和部署Customer Interaction History功能。该文档由Stephanie Smith和Michael Phelan为主要作者,Michael Atkinson和Richard Day为贡献者,于2004年8月出版。" Oracle Customer Interaction History 是 Oracle 企业级客户关系管理(CRM)解决方案的一部分,它专注于记录和分析与客户的交互历史,以提高客户服务质量、提升销售效率并优化客户服务体验。该模块提供了对各种客户接触点的全面视图,包括电话、电子邮件、Web交互等,帮助企业构建一个集成的客户交互数据库。 在实施Oracle Customer Interaction History时,用户需要了解以下关键知识点: 1. **系统架构**:理解Oracle CRM系统的整体架构,包括数据模型、业务流程和接口,以及Customer Interaction History如何与其他模块(如销售自动化、客户服务、市场营销)集成。 2. **数据整合**:Customer Interaction History需要整合来自不同来源的客户交互数据,包括呼叫中心系统、Web日志、电子邮件服务器等。实施过程中,需要规划数据抽取、转换和加载(ETL)过程,确保数据质量和一致性。 3. **配置设置**:设置交互类型、事件分类、交互渠道等,以便正确地捕获和分类客户交互。这涉及到定义业务规则和工作流,以自动化处理过程。 4. **报表和分析**:Oracle提供了一套工具来生成交互历史报告,用于监控性能、识别趋势和洞察客户需求。学习如何定制报表和仪表板,以满足特定的业务需求。 5. **安全性与权限**:配置用户访问控制,确保敏感的客户交互信息得到保护,只有授权的人员才能查看和操作数据。 6. **性能优化**:考虑系统性能和可扩展性,可能需要调整数据库参数、索引策略,甚至进行硬件升级,以支持大量交互数据的存储和检索。 7. **培训与用户接受度**:成功的实施不仅涉及技术安装,还包括员工培训,确保用户能够有效利用新系统。制定培训计划,帮助员工适应新的工作流程。 8. **维护与升级**:了解Oracle的更新和维护政策,确保系统始终与最新的产品版本保持同步,以获取新的功能和性能改进。 9. **合规性**:在处理个人数据时,必须遵循适用的法规,如GDPR等,确保数据处理符合隐私和安全标准。 10. **集成测试**:在部署前进行详尽的系统测试,验证所有组件的正常运行,包括数据迁移、功能验证和性能测试。 通过遵循Oracle Customer Interaction History Implementation Guide,企业可以有效地实施这个解决方案,从而提高客户满意度,推动业务增长,并实现更高效的客户关系管理。

请一行一行的解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

2023-07-13 上传