电子商务实务课件-第11章客户关系管理.ppt

11客户关系管理CRM与数据挖掘 11 1什么是CRM11 2长期忠诚客户11 3CRM的特征11 4CRM技术11 5销售点管理系统POS11 6客户电话服务中心CallCenter11 7计算机电话整合系统CTI 11 8CRM的效益11 9CRM案例研究11 10CRM的市场发展11 11网上客户支持11 12数据挖掘3411 13数据仓库与数据库11 14知识管理与知识经济 11 1什么是CRM 广义 企业为获得新客户 保留旧客户 以及增进客户利润贡献度 而通过不断地沟通 以了解并影响客户行为的方法 狭义 通过IT 将营销 客户服务等工作项目加以整合 以更精确且实时的方式预测与响应客户 提供客户量身订做的服务 增加客户满意度与忠诚度 提升客户的服务品质 达到企业经营绩效的目标 从供应链的角度看 客户关系管理 CustomerRelationshipManagement CRM 这个概念最初由GartnerGroup提出来 所谓客户关系管理 就是指通过对客户行为长期地 有意识地施加某种影响 以强化公司与客户之间的合作关系 客户关系管理的核心思想是以 客户为中心 提高客户满意度 改善客户关系 从而提高企业的竞争力 现代客户观念 客户是企业的动力 是企业利润之源 现代客户管理中的客户 其内涵已扩大化 客户不一定是产品或服务的最终接受者 客户不一定是用户 客户不一定在公司之外 内部客户日益引起重视 它使企业的服务无缝连接起来 在供应链环境下 个体的客户和组织的客户都统称为客户 客户是相对于产品或服务提供者而言的 他们是所有接受产品或服务的组织和个人的统称 客户分类是企业营销管理的杠杆 客户分类能够实现企业营销管理的社会责任 客户分类是企业营销管理的动力 从市场营销的角度出发经济型客户道德型客户个性化客户方便型客户 从物流客户的角度来看一般客户潜力客户关键客户 客户的分类 客户需求的新特点在市场环境发生深刻变化时 客户的需求发生了新的变化客户的个性化需求更为强烈 精神满足式消费显得日益重要 客户需求感性化的趋势明显 客户消费的即时性要求越来越高 企业应当改变观念 应用客户关系管理的技巧和方法来理解客户和赢取客户的信赖 以应对这些新变化 11 2长期忠诚客户 现代市场学的核心理念是以客户为中心 对客户进行服务和关怀 使客户完全满意 成为公司的忠诚的客户 长期忠诚的客户其优点 更容易挽留每年买的更多每次买的更多买较高价位的东西服务成本比新客户低会为公司免费宣传 介绍新的客户给公司所谓客户关系经营管理 是持续性的关系营销 强调寻找对企业最有价值的客户 以微型区隔的概念 界定不同价值的客户群 11 3CRM的特征 CRM的概念认为 企业会有一群贡献度最高的 最有价值的客户 所以应针对这群客户 设计并销售更适用的产品 CRM利用手中已有的数据 试图发掘客户的潜在需求 而不是仅着眼于眼前的利益 11 3 1传统的客户关系管理 传统客户服务的方式 是设法改善企业经营效率 增加客户附加价值的服务 来满足客户的需求 传统企业组织通常通过下列四个重要层次增加在客户服务过程中的附加价值 以客为尊的服务以促销为主的服务以制造为主的服务以时间为主的服务 11 3 2CRM的发展历程与主要功能 20世纪80年代 所谓的ContactManagement 主要是收集客户与公司联系的信息 90年代则演变为客户电话服务中心CallCenter等支持数据分析的客户服务CustomerCare 电子化时代 CRM结合了计算机软硬件 进一步延伸到运用IT 提供客户量身订做的服务 以提高客户忠诚度 因此CRM与企业整体经营有了更深一层的整合 11 3 3为什么要引进CRM CRM可分为B2B和B2C两大类 厂商引进CRM的主要原因 有以下四点 提高服务品质 根据数据库里的客户数据 快速响应客户的需求 这样不仅可减少抱怨 还可以增加客户的忠诚度 推展营销业务 公司希望引进CRM后 能为消费者发展客户化 Customized 的产品 并因此提高业绩提升公司形象 提升经营绩效 企业期待采用面向客户经营管理后 可以降低各项成本 提高绩效 11 3 4知识管理与客户关系管理 CRM是一种知识的应用与管理 企业若能掌握关键客户的知识 就能掌握获利的关键 通过有效的客户知识管理 可以将其转化CRM的基础 善用客户知识 CustomerKnowledge 搜集并分析各种客户资料来源 企业可以针对数据间的各种关系进行分析 并针对个别客户的需求 设计他们最能接受的特定营销方式或信息强化客户互动 CustomerInteraction 通过互动管道 企业能强化客户信息搜集的力度 并提供与客户相关的营销活动和客户服务 因此 CRM也是管理与客户有关的知识 因此涉及知识管理方面的重要议题 11 3 5CRM的四大循环过程 CRM四大循环过程 有助于改良企业与客户之类间的关系 CRM四大循环过程是 知识发掘 KnowledgeDiscovery 客户群体市场计划 MarketPlanning 客户互动与回馈 CustomerInteractionandFeedback 反复分析与修正 RepeatedAnalysisandRefnement 11 3 6推行CRM时可能遇到的障碍 推行CRM时 面临的障碍有 初期引进成本太高初期效益不明显提供CRM解决方案的厂商能力不足公司内部缺乏相关的管理和信息人才新科技与新流程所带来的冲击 11 4CRM技术 利用好CRM 有效掌握CRM技术是一个企业成功的关键 执行CRM共有四大步骤 信息搜集 DataCollectioln 信息存储 DataStorage 信息分析 DataAnalysis 信息应用和呈现 DataApplicationandVisualization 这四大步骤中 所使用到的技术 如表 表12 1CRM所使用到的技术 11 5销售点管理系统POS 零售业最常使用的收集客户信息的方式是POS POS的全名是PointOfSale 销售点管理系统 这是最常见的数据搜集前端平台 它主要的组成元素有三个 收款机 扫描仪 条形码 11 6客户电话服务中心CallCenter 客户电话服务中心CallCenter是被普遍使用并且效果很好的客户关系管理体系 CallCenter通过电话系统 以语音的方式接触客户 再通过计算机 以数字化的方式来记录客户数据 目前客户电话服务中心CallCenter除了预计将来基本客户服务外 还将主动出击 提供销售服务 成为企业的获利中心 11 7计算机电话整合系统CTI CTI的全名是 ComputerTelephonyIntergartion 定义 所谓CTI计算机电话整合系统 就是将电话目前可以做到的技术 与计算机的数据和设定互相整合 所以当客户打电话进来时 就可以立刻知道这位客户的问题大致是什么 如果可以用语音解决 就使用语音解决 若不能用语音解答 再转接客户服务人员与客户对话 11 8CRM的效益 CRM的成功关键 在于有下列几个要素 与客户之间的良好沟通渠道详尽的客户知识管理系统客户服务人员能实时妥善运用客户知识依据贡献度区别客户群高层主管的预算支持公正有效的成效评估 11 9CRM案例研究 亚马逊书店 Amazon 元大京华证券联华电子华侨银行台湾地区中国信托商业银行 11 9 1亚马逊书店 Amazon Amazon的主要策略 让网上客户拥有亲切愉快的购买经验 亚马逊书店会保留每个客户的信息 并根据客户以往的购买经验 帮助用户挑选他们想买的书 Amazon一向以 个性化 的技术著称 追踪消费购买行为 再向所有有类似采购习惯的消费者推销产品 Amazon推出 你的商店 网页 陈列消费者曾经感兴趣 或Amazon认为消费者可能感兴趣的商品 11 9 2元大京华证券 元大京华不论在交易 内部管理 数据仓库等方面 都已建设了先进的信息系统 并且 由于与客户互动的频繁深入 很适合引进CRM 以达到公司业务与客户需求的双赢 于是 元大京华与麦肯锡 勤业等顾问公司合作引进了CRM 该公司在进行这项引进工作的时候非常谨慎 特别注意了不盲目进行 采取逐步建设的方式 每个阶段都寻找最适合的供应商搭配 此外 该公司特别注意系统的开放性 在设计时就预留了空间 以备未来扩充的需要 11 9 3联华电子 联电积极进行CRM的引进 是因为其客户全是企业用户 并且联电相当强调电子化服务 因此CRM的运作 成为其与上下游合作厂商的主要窗口 尤其联电的客户22 来自欧洲 40 来自亚洲 CRM的控管更有助于全球化经营 过去客户的交易 多半以纸上作业为主 引进CRM后 只要少数计算机就可以运作 订单的解决效能提升了52 以上 明显有助于联电竞争力的提升 11 9 4华侨银行 面临WTO的开放以及国际级银行的竞争 为了提供客户更好的服务 华侨银行结合了台联金网在银行业的专业知识 以及IBM软硬件基础设备 进行银行e化工程 并提供客户统一的资产管理账户 华侨银行从个人金融商品开始做起 接着扩及CallCenter 最后引进CRM 11 9 5台湾地区中国信托商业银行 银行的e化 已成为不可挡的趋势 中国信托商业银行通过信息科技的发展 朝非银行化的方向发展 在这其中 品牌和客户是最重要的 银行要掌握客户的需求 第一步便是要先了解客户 所以 中信行针对庞大的客户数据库 进行数据挖掘 分析的结果 让中国信托达到了CRM的目标 台湾信托的eBank网络银行是获得极高评价的成功案例 11 10CRM的市场发展 GartnerDataquest调查报告显示 2001年CRM市场产值达220亿美元 比前一年增加了10 6 该机构预计到2006年市场规模将扩大到470亿美元 全球数据调查中心IDC也印证了这项调查结果 根据IDC的调查结果 全球CRM市场每年正以平均18 6 的速度增长 到2006年市场规模将扩大到455亿美元 其中CRM项目引进的顾问服务外包市场也因此增长 2006年预计增长到903亿美元 11 11网上客户支持 运用网络科技进行网上客户支持 至少有下列优点 降低客户服务成本 可更有效地解决客户问题 网络中可提供多样化的沟通渠道 11 11 1成本效益 网上客户支持所降低的成本 主要来自下列三类 网上手册 网上客户支持节省的最大成本 来自于产品手册 数字配送 宽带费用取代了实体配送的大量成本 电话费用 网上解决客户问题 可减少电话联系的次数和成本 11 11 2客户问题的解决 运用网络媒体特性解决客户问题的方式 网上解决方案 网络媒体的特点让我们可以节省许多人力 客户问答集 通过客户问答集FAQ 客户可以很快找到问题的答案 因而可提供优质的客户服务 自动回复如表11 2表11 3自动对话 所谓的对话 指的是可以和客户一来一往对答句子 客户群体 通过客户交流论坛的方式 是巧妙运用网上资源连结的聪明体系 表11 2关键词配对表 表11 3关键词配对表 11 11 3沟通渠道 电子邮件管理 电子邮件是网友最常使用的沟通工具 一般管理电子邮件的方式有三类 人工管理 系统智能型管理 混合式管理 客户问题追踪 一个体贴的客户服务系统 应该把客户每次询问的问题都记录下来 优点 可以追踪客户问题被回复的情况 客户下次再遇到类似或相同问题时 可以直接参考问题记录 系统可以分析客户曾询问的问题 以此了解客户行为 甚至预测客户未来可能询问或遇到的问题 11 12数据挖掘 什么是数据挖掘数据挖掘的功能数据挖掘技术数据挖掘在企业界的应用 11 12 1什么是数据挖掘 定义 所谓数据挖掘 就是从数据库中发现知识 将隐含的 先前并不知道的 潜在有用的信息从数据库中粹取出来的过程 所以数据挖掘又称为数据库知识发觉 KDD KnowledgeDiscoveryinDatabase 其目的为针对数据库当中的数据做分析处理 然后找出尚未被发觉的知识 11 12 2数据挖掘的功能 分类 Classification 评估 Estimation 预测 Prediction 关联分组 AffinityGrouping 同质分组 Clustering 根据分析对象的属性 加以分门别类并予以定义 依据已有的相关属性数据 以推导一些未知的连续性变量 得到某一属性的未知值 根据对象属性过去观察值 评估该属性未来的值 在所有对象中决定哪些相关对象应该放在一起 也称聚集 是对记录进行分组 把相似的记录归到一个聚集里 11 12 3数据挖掘技术 一般常见的数据挖掘技术 大致有下列几种 购物篮分析决策树 DecisionTree 记忆基础推理 MBR Memory BasedReasoning 类神经网络 NeuralNetworks 基因算法 GA GeneticAlgorithm 实时网上分析 OLAP 图形连结侦测K平均法 K Means 凝聚分法 Agglomeration 回归分析时间数列分析 购物篮分析 购物篮分析的特点就是通过分析消费者结账时的购物篮内容 分析哪些产品之间是具有高度相关性的 以推论出 哪些产品总是经常被一起购买 哪些产品应该摆在同一个货架上 当消费者买了某一项产品后 应该再向其推荐哪些相关产品 购物篮分析的三项元素为 关联规则 可信度 支持度 优点 1 简单明了的结论 2 非常适用非监督式数据挖掘 3 能分析不同的原始数据 缺点 1 商品增加时 运算会成几何级数增加 2 难以决定适当的商品数 3 容易剔除罕见的商品 决策树 DecisionTree 决策树 这是利用树状结构的数据表示法 DataRepresentatmn 再加上适当的算法 Algorithm 来完成 决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具 可以直观 清晰地表达加工的逻辑要求 特别适合于判断因素比较少 逻辑组合关系不复杂的情况 依照下列决策树算法进行分隔 步骤一 选择 个分隔属性 步骤二 利用属性将对象作分类 步骤三 计算分隔后的平均分散度 决策树很擅长处理非数值型数据 这与神经网络只能处理数值型数据比起来 就免去了很多数据预处理工作 决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法 比如 在贷款申请中 要对申请的风险大小做出判断 决策树中最上面的节点称为根节点 是整个决策树的开始 本例中根节点是 收入 40 000 对此问题的不同回答产生了 是 和 否 两个分支 假如负责借贷的银行官员利用决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款 那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树 用决策树来判断风险的大小 年收入 40 000 和 高负债 的用户被认为是 高风险 同时 收入5年 的申请 则被认为 低风险 而建议贷款给他 她 年收入 40 000 是 否 高负债 工作年限5年以上 是 否 是 否 決策樹基本觀念 记忆基础推理 MBR Memory BasedReasoning 记忆基础推理其进行的方式 是先找出新数据的邻近数据 Neighbor 然后根据邻近数据 对新数据进行分类和预测 记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例 case 来预测未来案例的一些属性 attribute 通常找寻最相似的案例来做比较 计算时主要有两个重要函数 1 距离函数 DistanceFunction 距离函数的用意在找出最相似的案例 2 结合函数 CombinationFunction 结合函数则将相似案例的属性结合起来 以供预测之用 记忆基础推理的优点是它容许各种型态的数据 这些数据不需服从某些假设 另一个优点是其具备学习能力 它能由旧案例的学习来获取关于新案例的知识 较令人诟病的是它需要大量的历史数据 有足够的历史数据方能做良好的预测 此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时 不易发现最佳的距离函数与结合函数 其可应用的范围包括欺骗行为的侦测 客户反应预测 医学诊疗 反应的归类等方面 11 12 4数据挖掘在企业界的应用 目前数据挖掘在企业界的应用 主要以银行界 保险公司 信用卡 邮购 通讯公司等 适合使用数据挖掘技术来处理 交叉销售 CrossSell 有哪些相关产品 可以顺便销售给某位客户 广告分析 Targetads 分析对于个别网友 该针对他给予哪一种广告 定价 Pricing 对于不同网络消费者 可以订定不同定价策略 决定不同的折扣 以达到量身订制的个性化功能 风险管理 RiskManagement 对寸 某特定客户 分析贷款给他的风险度 以决定该核准多少贷款额度 侦测欺骗行为 FraudDetection 比方说 可以用来分析 某笔刷卡是否会有问题 11 13数据仓库与数据库 数据仓库定义 就是将信息系统中的数据 经整合 系统化 结构