客户关系管理(CRM)的分析

关于客户关系管理(CRM)的分析

摘要：传统企业的销售，市场，客户服务及技术支持等部门的工作很多都是独立和垂直进行的，各部门间的沟通存在障碍，客户关系管理(CRM)能够解决上述的问题。本文主要介绍客户关系管理（CRM）的概念、体系，分析型CRM的概念、特点、利弊问题的分析研究，重点将立足于其业内一般性定义的分析型CRM的利弊问题进行探讨。
　　关键词：分析型CRM；概念体系；市场；利弊问题
　　
　　电子商务市场给企业带来的最大影响是使市场由原来的以产品为中心变成了以客户为中心，企业的经营由原来的规模化生产变成今天的一对一的个性化服务。现今，许多企业已经认识到以客户为中心是当今市场竞争的必由之路，可是由于传统企业的销售，市场，客户服务及技术支持等部门的工作很多都是独立和垂直进行的，各部门间的沟通存在障碍，以至不同的业务往往很难协调一致地集中到客户身上，造成企业对客户资源没有有效的保存和利用。
　　客户关系管理(CRM)能够解决上述的问题，它能使公司在设计它的市场营销策略和营销体系时集中注意力发展顾客，及向顾客递交最优越价值的管理，加强企业对客户的认识或理解，以便对企业的决策提供强大支持。开始对问题进行分析之前，先来认识一下客户关系管理（CRM）的概念和框架。
　　C作为解决方案的客户关系管理，它集合了当今最新的信息技术，包括Internet和网络化经营、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等。作为一个应用软件的客户关系管理系统，它凝聚了市场营销的管理理念。市场营销、销售管理、客户关怀、服务和支持构成了客户关系管理软件的基石。
　　CRM的框架功能可以归纳为三个方面：（1）对营销、销售和客户服务三部分业务流程的信息化；（2）与客户进行沟通所需要的手段(如电话、传真、网络、Email等)的集成和自动化处理；（3）对上面两部分功能所积累下的信息进行加工处理，产生客户智能，为企业的战略战术的决策作支持。
　　CRM的目标在于：在维护客户满意度的同时最大化整体客户利润贡献率。CRM系统分为三类，即：协作型、操作型和分析型。其中分析型CRM是CRM中非常重要的一部分，包括前两种系统的功能，并同时提供商业智能的能力，最终使得运营商将宝贵的客户信息转变为客户知识。强调对各种数据的分析，并从中获得有价值的信息，先将完整的和可靠的数据转化为有用的、可靠的信息，再将信息转化为知识，为客户服务和新产品的研发提供准确的依据。
　　在当今企业CRM的应用中，之所以与其相匹配的BI/DSS（商业智能/决策支持系统）的需求呼声日益高涨，主要原因是：在商业智能和决策支持解决方案的帮助下，企业可以通过充分挖掘现有的客户数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系。使得企业对客户的需求能有更及时更充分的理解，能够帮助企业管理者做出更好的商业决策，并藉此提升企业核心竞争力。企业不再满足原有信息管理系统简单的信息统计汇总，而是更多地关注能否全面获得客户和市场的资料，能否借助现代化的技术对繁多复杂的现实数据其客观本质规律进行深入理解、认识，并做出专业化的正确判断。
　　分析型CRM（也称为客户智能系统），是创新和使用客户知识(在这一过程中采用数据仓库、OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术对客户数据进行分析，提验出有用信息)、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。分析型CRM也可以看作是一种用来连结运营型面向客户的应用软件（例如销售、服务和Web渠道）和分析型后台系统、商务智能解决方案、客户数据挖掘的”粘合剂”；用来确保”前端实时性客户交互”与”后端对如何改善下一次客户交互分析”之间反馈循环的技术。
　　分析型CRM在国外的发展已有十余年，从90年代初基于部门级的专用解决方案如销售队伍自动化、客户服务和支持到以客户为中心的整体解决方案，尤其Internet的迅猛发展及成熟的电子商务平台大大推进了应用的广度和深度。目前，客户关系管理相关技术的研究与应用依然是学术界和工业界研究的热点。客户关系管理（CRM）的发展的趋势之一就是分析功能的深化，它将扩展企业对客户的理解，为企业战略决策提供重要的数据基础，所以分析型CRM给人们带来了很多的利益，而且市场前景非常良好。它有如下用途和主要功能：
　　分析客户特征。为了制定出个性化的营销手段，分析客户特征是首要工作。即企业会想方设法了解顾客的地址、年龄、性别、收入、职业、教育程度等基本信息。分析“黄金客户”。通过客户行为分析，挖掘出消费额最高、最为稳定的客户群，确定为“黄金客户”。针对不同的客户档次，确定相应的营销投入。对于“黄金客户”，往往还需要制定个性化营销策略，以求留住高利润客户。当然，成功的CRM不会让顾客感觉到歧视。分析客户关注点。通过与客户接触，收集大量客户消费行为信息，通过挖掘，得出客户最关注的方面，从而有针对性地进行营销活动，把钱花在“点”上。同样的广告内容，根据客户不同的行为习惯，有的人会接到电话，有的人就可能收到信函；同一个企业，会给他们的客户发送不同的信息，而这些信息往往正是顾客感兴趣的。
　　交叉销售。现在企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或者一个公司成为企业的客户，企业就要尽力保持这种客户关系。客户关系的最佳境界体现在三个方面：1.最长时间地保持这种关系；2.最多次数地和客户交易；3.保证每次交易的利润最大化。因此，企业需要对已有的客户进行交叉销售。交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。交叉销售是建立在双赢的基础之上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，企业也因销售增长而获益。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定下一次购买行为的关键因素。 　　市场分析：对各类市场的活动、费用、市场反馈、市场线索进行分析，帮助市场人员全程把握市场活动。对市场的广告宣传、市场情报进行统计分析，供市场各类宣传决策。分析合作伙伴、潜在合作伙伴的各种背景、潜力、实际营运状态，协助合作伙伴的发展和维系。　　销售分析：在销售环节，针对客户：实现客户销售量、销售排名、销售区域、销售同期比、收款－应收、客户新增、重复购买、交叉销售、客户关怀全面分析。针对产品：实现产品销售量、排名、区域、同期比、产品销售价格、利润、新产品销售构成、久未交易产品、新产品销售构成等的全面分析。
　　预测：对未来销售量、销售价格、市场潜力、新产品定价等企业经营决策特别关心的内容，通过适当的预测模型，进行多维度的剖析，方便决策。
　　从分析型的体系结构分析，如何有效地利用分析和挖掘得到的有用知识？其核心就是满足企业面向主题的分析和决策的需求。企业经营者们面对着复杂多变的市场环境，需要从多种角度进行多主题的分析。因此，需要的不是企业信息管理系统中各种信息数据爆炸性的直接呈现，需要的是将这些数据分门别类地集中，源源不断地提供给面向具体业务主题的分析。根据主题具体要求,抽取相对应的分类主题管理数据，同时在抽取过程中要对原始数据进行分类、求和、统计等处理,抽取的过程实际上是数据的再组织。在抽取过程中,还要求完成数据净化,即去掉不合格的原始数据,必要时还必须对缺损的数据加以补充。在改变分析、决策的主题时,要求可以按主题进行对应的数据查询与访问。同时，面对主题的分析，时常涉及处理数据量庞大，处理运算关系复杂的情况，因此还要求系统满足脱机大容量存储、联机磁盘存储、内存存储的多级存储模式。
　　从上面分析型的体系结构和解决过程我们可以看出分析型CRM和具体业务领域联系比较紧，而且成本很高而不具有通用性，要做成通用的完整系统比较难。 一般分析型的CRM大多基于数据仓库，也有基于普通数据库的，但这些系统的弊端是把大部分精力放在数据抽取清洗的ETL过程以及前端展示上，在分析算法上并没有花太大精力。
　　从短期来看，这将意味着如下几点：
　　1.分析型CRM的市场将仍然是支离破碎的，对有没有实施动机的客户都要予以关注。
　　2.分析型CRM对于真正了解客户需求和创造持久的CRM投资ROI是必要和关键的
　　3.购买解决方案的公司与分析界将不得不努力防止软件供应商对其产品功能有不实之辞。
　　4.各公司将必须把”卓尔不群”的目的和”重点解决方案”的方式进行折中——没有哪家软件供应商能够满足你所有的业务需求。
　　5.各公司必须通过确定他们分析型CRM的远景目标来为将来定出计划，但其实施必须有所控制，逐步推进。
　　从长远的观点来看，分析型CRM和业务型，运营型CRM会逐渐靠拢，但由于所要求组件的复杂性和广度，有可能总会是一种多供应商的解决方案。分析型CRM市场将保持专业细分化。对于真正理解客户需求、获得较高的投资回报率（ROI）非常必要和关键。公司购买解决方案，前提是软件厂商应当对分析型CRM功能进行客观评价。很难有软件公司能够提供融合所有分析方法的解决方案，也就是说，很少有软件厂商能够满足企业的所有业务需求。公司应当通过定义分析型CRM的远景来为未来作规划，但实施应当在一个可控的状态下进行。分析型CRM市场值得各商家去开拓，可是必须注意实现过程和其市场的趋向。
　　
　　主要参考文献：
　　［1］ 方美琪，刘鲁川.电子商务设计师教程.清华大学出版社
　　［2］ Schneder,G.P.电子商务英文版.机械工业出版社
　　［3］ 精华文档资料网.客户关系管理（CRM）与电子商务
　　［4］ 杨子江.CRM前景命系成功应用
　　［5］ 冯英健.认识客户关系管理中的误区
　　［6］ 孙洪波.三家CRM失败案例解析：客户不等你.IT经理世界
　　［7］ 夏卫力.《分析型CRM 给运营商装上三只金手.
　　［8］ 中国商业智能网.分析型CRM层次概要.
　　［9］ （美）贝尔森，（美）史密斯，（美）西瑞林.构件面向CRM的数据挖掘应用.人民邮电出版社，2001.(8)

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