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摘要： 主要对基于多Agent的客户关系管理系统进行分析与探讨，首先介绍基于多Agent的客户关系管理系统的优越性，其次对面向多Agent的客户关系管理的系统分析，最后给出系统的体系架构。
关键词： 客户关系管理系统；Agent；体系架构
中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）1110194－01
0 引言
我国正式加入WTO以后，跨国企业纷纷进入我国市场，企业间的竞争日益激烈，提高企业的竞争力受到管理者的广泛重视。企业能否获得最大化的利润，能否在竞争中占领先机，决定权在于带来利润的客户。有些企业把营销的重点放在吸引新客户上，却忽视对老客户的保持，但是发展一位新客户的成本是保持一位老客户的4～6倍，因此流失老客户损失的利润要大于获得新客户赢得的利润，致使企业的盈利大大减少。只有准确地把握客户的行为和习惯，保持住有价值的客户，企业才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。基于多Agent的客户关系管理系统以信息技术为手段，通过数据挖掘技术完成识别、获取、保持和发展客户所要实施的客户价值管理的全部过程，根据客户的背景和行为特点构建客户流失预测模型，预测客户流失情况，并在此基础上建立客户价值细分模型，对预测为流失的客户进行价值分析，为企业管理者在营销策略的决策上提供更有价值的参考，针对有价值的客户制定保持策略，最大程度地保持有价值的客户，达到提高客户忠诚度的目的。
1 面向多Agent的客户关系管理的系统分析
面向多Agent的客户关系管理的系统分析，用Agent抽象研究客户关系管理系统并且建立系统模型。一个个Agent组成多Agent系统模型，此模型可以从以下三个层次来描述，如图1所示：
图1基于多Agent的客户关系管理系统
1）Agent层。反映客户关系管理系统中所有的问题域和承担系统不同责任与功能的多个Agent组成此层。
2）个体Agent特征模型层。反映客户关系管理系统中需要的单个Agent的结构和特征，包括每个Agent内部状态与行为规则。
3）MAS层。也就是说在客户关系管理系统中组成系统Agent群体而采用的体系结构，它的主要需要解决的问题是多Agent间的相互通信和协调等问题。明确以上各个功能Agent的基本原则：围绕客户关系管理系统的目标把系统的物理结构作为抽象的基点，也就是说把组成客户关系管理系统的每个实体都抽象为一个Agent，在此之上可以确定这个系统中所有Agent，形成系统的Agent类图，然后再进一步确定其每一个Agent功能。一般的来说，单个Agent的结构功能有：确定状态，通过感应器可感知环境并且根据环境调整状态，可通过效应器作用到环境中。
2 基于多Agent的客户关系管理系统的体系结构
一般确定多Agent的客户关系管理系统的体系结构，一定要处理好以下几个问题：客户关系管理系统中应该由多少个Agent组成。参照系统的目标要求，来确定Agent总数和系统运行时Agent的总体数目应不应该需要改变。
在客户关系管理系统中，多Agent间应该用哪一种通信渠道。目前，通信渠道主要有：访问、传输介质、发送信息后的本地化等等。
在客户关系管理系统中，每一个Agent间应该用哪种通信协议。在现实生活中采用的通信方式是共享全局的存储器（如黑板机制）、消息传递和前两者的结合。在客户关系管理系统中，如何建立Agent与其他相关的Agent之间的结构。在客户关系管理系统中，每个Agent间怎样协调它们的行动。
在对以上问题进行分析之后，本文设计的客户关系管理系统体系结构如图2所示：
图2基于多Agent的客户关系管理系统体系结构图
1）人机交互Agent，负责人与计算机之间交互工作，通过人机交互Agent向系统发送请求，完成任务后系统再通过人机交互Agent向用户提供相关服务。
2）数据处理Agent，针对人机交互Agent输入的数据，进行数据准备，在准备充分后做出选择，并进行预处理，最后对处理完成的数据存入后台数据库，并且发送给模型调用Agent。
3）模型调用Agent，针对数据处理Agent发送来的数据，模型调用Agent要选择合适的模型，并完成调用构建的操作，以完成进一步的处理。
4）评估预测Agent，完成了模型调用和数据挖掘两项任务后，系统的模型已经基本构建完成，此时，评估预测Agent接到这一消息后从数据处理Agent中获取预测模型测试数据以对流失预测的准确度进行评估。
5）报表生成Agent，主要是对数据处理结果进行专业性的解释，并生成数据报表，以供管理者查看。
3 总结
目前，关于Agent在客户关系管理系统应用的研究已经很多，并且也取得了一些的成果，但是较为成熟的产品还没有，本文就是在所掌握知识的基础上，对系统的分析和设计进行了研究，以便为开发出更为有效的客户关系管理系统做出力所能及的贡献。
参考文献：
[1]黄成伟，基于移动Agent的分布式应用系统的研究[D].浙江理工大学，2010（03）.
[2]魏永山，面向Agent软件工程方法研究[D].山东科技大学，2003（05）.
关键词： 客户关系管理系统；Agent；体系架构
中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）1110194－01
0 引言
我国正式加入WTO以后，跨国企业纷纷进入我国市场，企业间的竞争日益激烈，提高企业的竞争力受到管理者的广泛重视。企业能否获得最大化的利润，能否在竞争中占领先机，决定权在于带来利润的客户。有些企业把营销的重点放在吸引新客户上，却忽视对老客户的保持，但是发展一位新客户的成本是保持一位老客户的4～6倍，因此流失老客户损失的利润要大于获得新客户赢得的利润，致使企业的盈利大大减少。只有准确地把握客户的行为和习惯，保持住有价值的客户，企业才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。基于多Agent的客户关系管理系统以信息技术为手段，通过数据挖掘技术完成识别、获取、保持和发展客户所要实施的客户价值管理的全部过程，根据客户的背景和行为特点构建客户流失预测模型，预测客户流失情况，并在此基础上建立客户价值细分模型，对预测为流失的客户进行价值分析，为企业管理者在营销策略的决策上提供更有价值的参考，针对有价值的客户制定保持策略，最大程度地保持有价值的客户，达到提高客户忠诚度的目的。
1 面向多Agent的客户关系管理的系统分析
面向多Agent的客户关系管理的系统分析，用Agent抽象研究客户关系管理系统并且建立系统模型。一个个Agent组成多Agent系统模型，此模型可以从以下三个层次来描述，如图1所示：
图1基于多Agent的客户关系管理系统
1）Agent层。反映客户关系管理系统中所有的问题域和承担系统不同责任与功能的多个Agent组成此层。
2）个体Agent特征模型层。反映客户关系管理系统中需要的单个Agent的结构和特征，包括每个Agent内部状态与行为规则。
3）MAS层。也就是说在客户关系管理系统中组成系统Agent群体而采用的体系结构，它的主要需要解决的问题是多Agent间的相互通信和协调等问题。明确以上各个功能Agent的基本原则：围绕客户关系管理系统的目标把系统的物理结构作为抽象的基点，也就是说把组成客户关系管理系统的每个实体都抽象为一个Agent，在此之上可以确定这个系统中所有Agent，形成系统的Agent类图，然后再进一步确定其每一个Agent功能。一般的来说，单个Agent的结构功能有：确定状态，通过感应器可感知环境并且根据环境调整状态，可通过效应器作用到环境中。
2 基于多Agent的客户关系管理系统的体系结构
一般确定多Agent的客户关系管理系统的体系结构，一定要处理好以下几个问题：客户关系管理系统中应该由多少个Agent组成。参照系统的目标要求，来确定Agent总数和系统运行时Agent的总体数目应不应该需要改变。
在客户关系管理系统中，多Agent间应该用哪一种通信渠道。目前，通信渠道主要有：访问、传输介质、发送信息后的本地化等等。
在客户关系管理系统中，每一个Agent间应该用哪种通信协议。在现实生活中采用的通信方式是共享全局的存储器（如黑板机制）、消息传递和前两者的结合。在客户关系管理系统中，如何建立Agent与其他相关的Agent之间的结构。在客户关系管理系统中，每个Agent间怎样协调它们的行动。
在对以上问题进行分析之后，本文设计的客户关系管理系统体系结构如图2所示：
图2基于多Agent的客户关系管理系统体系结构图
1）人机交互Agent，负责人与计算机之间交互工作，通过人机交互Agent向系统发送请求，完成任务后系统再通过人机交互Agent向用户提供相关服务。
2）数据处理Agent，针对人机交互Agent输入的数据，进行数据准备，在准备充分后做出选择，并进行预处理，最后对处理完成的数据存入后台数据库，并且发送给模型调用Agent。
3）模型调用Agent，针对数据处理Agent发送来的数据，模型调用Agent要选择合适的模型，并完成调用构建的操作，以完成进一步的处理。
4）评估预测Agent，完成了模型调用和数据挖掘两项任务后，系统的模型已经基本构建完成，此时，评估预测Agent接到这一消息后从数据处理Agent中获取预测模型测试数据以对流失预测的准确度进行评估。
5）报表生成Agent，主要是对数据处理结果进行专业性的解释，并生成数据报表，以供管理者查看。
3 总结
目前，关于Agent在客户关系管理系统应用的研究已经很多，并且也取得了一些的成果，但是较为成熟的产品还没有，本文就是在所掌握知识的基础上，对系统的分析和设计进行了研究，以便为开发出更为有效的客户关系管理系统做出力所能及的贡献。
参考文献：
[1]黄成伟，基于移动Agent的分布式应用系统的研究[D].浙江理工大学，2010（03）.
[2]魏永山，面向Agent软件工程方法研究[D].山东科技大学，2003（05）.