1.客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀和問題分析
從1999年中開始,客戶關(guān)系管理得到了諸多媒體的關(guān)注,國內(nèi)外很多軟件商如Oracle等推出了以客戶關(guān)系管理命名的軟件系統(tǒng)。有一些企業(yè)開始實施以客戶關(guān)系管理命名的信息系統(tǒng)。這些年來,更多的企業(yè)越來越認識到了客戶關(guān)系管理對企業(yè)經(jīng)營決策的重要指導作用。但就很多中小企業(yè)的客戶關(guān)系管理上看,還是存在著很多認識上的不足。
1.1 沒有形成一種規(guī)范的系統(tǒng)的操作流程
企業(yè)在處理與客戶間的關(guān)系的時候,往往只是憑借企業(yè)既定的人際關(guān)系,來加強與客戶間的交流,這導致企業(yè)在處理問題的過程中往往感性多于理性,無章可循,無法可依,從而阻礙了企業(yè)的進一步的發(fā)展壯大。
1.2 不重視營銷中的“契約關(guān)系”
企業(yè)許多營銷人員過分重視營銷過程中的人際關(guān)系,而忽略了市場營銷過程中的“契約”關(guān)系,一旦市場發(fā)生變化和雙方人員發(fā)生變動,業(yè)務(wù)關(guān)系也會隨之發(fā)生改變。良好的客戶關(guān)系對市場開發(fā)具有不可替代的作用。在同樣的競爭條件下,客戶關(guān)系的好壞往往成為項目成功的關(guān)鍵。
1.3 客戶流失原因不確定
企業(yè)中存在很多情況會造成客戶的流失,例如客戶經(jīng)理談判能力不高,后臺支持跟不上,服務(wù)水平有限等等。那么,沒有有效地對客戶流失原因進行總結(jié),將不能更好地開發(fā)和管理客戶資源。
1.4 未能有效挖掘潛在客戶
面對競爭的壓力,面對自身在大客戶營銷中出現(xiàn)的不足,公司應在營銷策略上下足功夫,在留住現(xiàn)有客戶的基礎(chǔ)上,積極地開發(fā)新的大客戶資源,以提高市場占有率,獲取利潤。
2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的作用
數(shù)據(jù)挖掘是近幾年隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能發(fā)展起來的一門新興的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。其處理對象是大量的日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),目的是為了從這些數(shù)據(jù)中抽取一些有價值的知識或信息。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應用到CRM的各個不同領(lǐng)域和階段,具體來說,它可以應用在以下幾個方而:
2.1 客戶的獲得
企業(yè)要不斷的擴大和發(fā)展,就要尋找潛在的客戶,發(fā)展新客戶。在發(fā)展新客戶之前,企業(yè)應先確定哪些客戶有可能是潛在客戶,哪些客戶最容易獲得,哪些客戶最有價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)從客戶信息中找到客戶的特征,通過模式分析預測潛在客戶。
2.2 客戶保持
運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以對流失的客戶進行挖掘,找出流失的可能原因,然后改進策略,保留住老客戶:通過對新獲得的用戶進行挖掘,找出成為新客戶的可能原因,然后制定出積極策略,對具有同樣特征的用戶進行爭取,做到有針對性營銷,從而發(fā)掘出潛在的客戶。
2.3 客戶的群體分類分析
隨著電子商務(wù)的發(fā)展,一對一營銷已經(jīng)成為了一種企業(yè)追隨的潮流。運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以對大量的客戶進行分類,例如根據(jù)客戶的性別、年齡、職業(yè)等屬性將客戶劃分成互不相交的一個個小的客戶類別。針對不同的客戶,提供不同的產(chǎn)品或服務(wù),從而建立起良好的客戶關(guān)系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶進行分類的常用方法有分類方法和聚類方法。
2.4 客戶贏利能力分析和預測
統(tǒng)計表明,現(xiàn)代企業(yè)80%的銷售額是來自20%的重要客戶,也就是說有些客戶是非常有價值,而有些客戶是微利或無利可圖,所以企業(yè)必須要能夠?qū)ζ淇蛻舻膬r值進行分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預測在不同的市場活動情況下客戶盈利能力的變化方向,在不同市場環(huán)境下對客戶的價值進行分析和預測,從而較好地把握穩(wěn)定的客戶市場。
2.5 客戶滿意度分析
應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。企業(yè)可以從客戶對產(chǎn)品和服務(wù)的反饋中分析出客戶的滿意度。通過對滿意度的分析,企業(yè)可以有針對性地制定不同的營銷策略,以改善與客戶的關(guān)系,提高客戶的忠誠度。
2.6 交叉銷售
企業(yè)與客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種不斷發(fā)展變化的關(guān)系,在建立起雙向關(guān)系后,可以使用多種方法使這種關(guān)系趨于完善。包括延長這種關(guān)系的時間、增加相互的接觸、在接觸中獲得更多的利潤等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)分析出最佳的銷售匹配。
此外,還有對客戶的信用分析、背景分析等等,這些潛在的信息都可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得,對于企業(yè)進行管理和決策都起到了不可替代的作用。
3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM應用領(lǐng)域中的研究
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中有著廣泛的應用。主要體現(xiàn)在:
(1)概念/類描述。概念描述以簡潔匯總的形式描述給定任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集,提供數(shù)據(jù)價值的一般特性,一般應用于CRM中的描述式數(shù)據(jù)挖掘。概念或類描述由特征比和比較或區(qū)分組成,有兩種一般方法:基于數(shù)據(jù)立方體OLAP的方法和面向?qū)傩詺w納的方法。
(2)關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則,廣泛用于購物藍、商務(wù)管理和決策分析,是商業(yè)分析中應用最為廣泛的一種數(shù)據(jù)挖掘方法和模式。談到關(guān)聯(lián)規(guī)則,不得不說那個有趣的故事:“尿布與啤酒”的故事。這是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例。超市里尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。當時的沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它為了能夠準確了解顧客的購買習慣,對顧客的購物行為進行購物籃分析,想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。它利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,一個意外的發(fā)現(xiàn)是,跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒!經(jīng)過大量實際調(diào)查和分析,揭示了一個隱藏在“尿布與啤酒”背后的美國人的一種行為模式:在美國,一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布,而他們中有30%~40%的人同時也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是:美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布,而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
(3)分類和預測分析。分類和預測是CRM中數(shù)據(jù)分析的兩種重要形式,可以用于提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預測未來的數(shù)據(jù)趨勢。主要方法包括:決策樹/判定樹、貝葉斯法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、粗糙集、模糊集等。決策樹是一種經(jīng)常要用到的技術(shù),可以用于分析數(shù)據(jù),同樣也可以用來作預測。
(4)聚類分析。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,對象是根據(jù)最大化類的相似性、最小化類的相似性的原則進行聚類或分組的,同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性。在CRM中,聚類分析被用來研究消費者行為,發(fā)現(xiàn)不同的客戶群,并且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特征,從而尋找新的潛在市場。
(5)孤立點分析。對于欺詐探測、定制市場及其它CRM任務(wù)是非常有用的。
(6)復雜類型的數(shù)據(jù)挖掘。是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的當前一個重要的研究領(lǐng)域,極大提升了CRM數(shù)據(jù)分析能力的深度和廣度,主要包括:多媒體數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘和web挖掘等。
4.總結(jié)
隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日益成熟和深入應用,它已經(jīng)成為獲取有價值的信息的重要技術(shù)和工具。在CRM中合理高效地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以獲取到準確的客戶分類、忠誠度、盈利能力、潛在用戶等信息。為企業(yè)做出決策,長遠發(fā)展提供了最有力的信息支持和技術(shù)保障。
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本文標題:論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應用
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