客户关系管理客户体验客户关怀客户接触点之间关系

1、1、客户体验、客户关心、客户接触点之间的内在联系是什么,请加以论述.1.1 客户体验：1.1.1 客户体验的定义：所谓体验,就是企业以效劳为舞台、以商品为道具进行的令消费者难忘的活动.产品、效劳对消费者来说是外在的,体验是内在的、存于个人心中,是个人在形体、情绪、知识上参与的所得.客户体验是客户根据自己与企业的互动产生的印象和感觉.厂商客户对厂商的印象和感觉是从他开始接触到其广告、宣传品,或是第一次访问该公司就产生了,此后,从接触到厂商的销售、产品,到使用厂商的产品,接受其效劳,这种体验得到了延续,因此,客户体验是一个整体的过程,一个理想的客户体验必是由一系列舒适、欣赏、赞叹、回味等心理过程组

2、成,它带给客户以获得价值的强烈心理感受；它由一系列附加于产品或效劳之上的事件所组成,鲜明地突出了产品或效劳的全新价值；它强化了厂商的专业化形象,促使客户重复购置或提升客户对厂商的认可.一个企业如果试图向其客户传递理想的客户体验,势必要在产品、效劳、人员以及过程治理等方面有上佳的表现,这就是实施CEM的结果.1.1.2 客户体验的实施过程：首先,你需要深入了解的根本知识,就是客户与你的公司进行互动的整个旅程.我们将讨论如何分析客户之旅,以及在整个旅程中有哪些步骤、行动、问题、障碍和情感.接下来,我们将讨论你如何提供产品、网站、广告、呼叫中央等接触点,让它们在整个旅程中对客户予以支持.最后,我们要

3、探讨由产品、皿和效劳组成的整合型生态系统如何为客户之旅和客户体验开辟新时机,这些时机是孤立接触点无法提供的.1.1.3 客户体验治理的7个步骤：7,用1将缥政费的门愎机胡之了需目前的客户他签种冽审,社建我省望褥住怆道书誓靠介新鞘需学口Sid麻嘀与健力th空片1.2 客户关心:1.2.1 客户关心的定义：客户关心是效劳质量标准化的一种根本方式,它涵盖了公司经营的各个方面,从产品或效劳设计到它如何包装、交付和效劳.它强调对于从设计和生产一直到交付和效劳支持的交换过程每一元素关注的重要性.顾客关心本质上归结起来是为顾客所感知到、体会到和以一致方式交付的效劳和质量.1.2.2 顾客关心的范围：(1)客

4、户效劳(Customerservice)一般包括为顾客提供有关产品或效劳技术说明的建议和信息,以及售后支持安排与步骤.为强调这一点,克里斯托弗写道：最终的顾客效劳取决于影响使买主得到产品和效劳过程所有因素的交互作用.(2)产品质量(Productquality)与用以保证符合说明、进而适合其目的以及使用平安而设置的标准及测度紧密相关.(3)效劳质量(Servicequality)指的是公司/顾客间的界面和关系,着重点在交易过程中顾客的体验.(4)售后效劳(Aftersalesservice)涵盖售后查询和投诉,以及修理和维护步骤.述这些方面形成了全面顾客关心包装的局部,它在帮助、友好、关心和安

5、心等方面采取关心态度.其目标是不断满足顾客需求并履行顾客期望.在此背景下顾客关心适用于营销的各个方面.1.2.3 客户关心的影响：客户关心可并入组织为顾客所做的一切.其采取的形式依赖于多种因素,例如产品或服务的特征、行业、竞争与消费者的期望.当然,在普遍参数的整个范围内都可找到顾客关心的影子.例如最小程度的关心也足以使顾客满意,或者为具有竞争力需要最大程度的关心.顾客关心可能较薄弱,但产品差异化足以弥补这一点;相反,对有些产品或效劳,最正确关心是核心需要.同样地,有些情形简单关心就足够了,而复杂关心形式作为重要的营销差异化.不管顾客关心的范围和本质如何,有两条可能是不变的：它取决于治理,并由顾

6、客/消费者据其期望来判断.好的顾客关心得益于在企业的职业履行与顾客期望相一致,经验说明,在标准维护方面,前后的一致性十分重要,在顾客关心的无形维度方面更是如此.在个性化特征方面,如果无视对一致性的关心和注意,很容易导致绩效标准波动较大.对工具维度的重视可以改善顾客关心,但这些关心将会因无视心理维度而被抹杀.企业可以通过两种途径提供一致性的顾客关心：第一,企业改善交易发生的环境使其标准化；第二,在企业内部特别是与顾客接触的员工中应用营销概念.在清楚和精确的关心目标和政策下组合以下四方面因素,企业兑现的顾客关心将会对其顾客产生持久的影响并使顾客得到满足.(1)对所有营销变量的考虑一一包括产品或效劳

7、、广告、促销、推销、交付、订单处理等变量.(2)对关键营销水平和个人网络的辨识与增强一一关注知识、沟通、经验和判断,以及在涉及顾客关心的所有方面培育和开展个人联系.(3)顾客关心活动的一致性和均衡性一一超越整个顾客关心的活动范围.(4)顾客与企业的认同一一对顾客和企业内在关系,特别是有关硬工具维度和软心理维度方面的认可.1.3 客户接触点：1.3.1 客户接触点的含义及关键时刻：含义:终端客户接触到的关于企业品牌及产品的所有点关键时刻：两条线索,三个阶段两条线索三个阶段企业品牌产品营销行为发力点1.3.2 客户接触点的研究目的：有效地治理客户,增强对客户的把控水平,降低企业风险建立良好的口碑,

8、使之为我们的企业产品持续买单营销发力点更加清楚指导后续产品设计1.3.3 客户接触点治理的核心内容：客户接触点治理的核心是企业如何在正确的接触点以正确的方式向正确的客户提供正确的产品和效劳.信息技术进步带来的效劳营销虚拟化,使得企业和客户之间的营销互动与信息交换模式永久改良,并创造出多种效劳营销渠道和客户接触点.客户接触点治理变得比以往任何时候都更复杂,也更加重要.多接触点策略是企业深入推进分级效劳分类营销的理想选择,但在多个客户接触渠道中保持一致的信息和效劳水平是一项治理挑战.企业需要精心设计并在各接触点上准确提供一致的信息,预防造成客户的困惑与负面体验.1.4 内在联系：客户体验、客户关心

9、和客户接触点是密不可分的.其三者主要研究的都是客户、商品及效劳和企业三者之间的关系,客户接触点是一个固有的内容定义,而客户体验与客户关心是互相衍生相伴的.从客户体验的角度看,客户关心活动包含在客户从购前、购中到购后的全部过程中.在客户购置前,客户关心为公司与客户之间关系的建立翻开了一扇大门,为鼓励和促进客户购买产品或效劳作了前奏.购置期间,客户关心那么与公司提供的产品或效劳紧紧的联系在一起,将效劳提供与客户的期望相吻合,满足客户需求.购置后,客户关心活动那么集中于企业高效的跟进、圆满的完成产品维护和修理的相关步骤等,使客户能够重复购置公司的产品或效劳.客户体验那么是客户在同公司各个接触点上的实

10、际感官认知和情感记忆,通常情况下包括视觉、听觉、嗅觉、味觉与触觉上的感知感受.客户关心强调得是客户购置的过程,而客户体验强调更多的是公司对客户提供效劳或产品的过程和过程治理.通过对客户接触点的分析研究,可以形成差异化的产品以及差异化的客户体验,然后公司再根据客户及市场反响进一步完善上述流程,以形成完整的客户体验和客户接触点创新管理动态过程由此,我们可以得出结论：在客户经济时代,任何一家公司都应该围绕客户的需求,尤其是围绕客户价值情感需求,对客户接触环节、接触渠道进行全流程解剖和分析,并分解出所有的客户接触点,同时结合公司的战略和品牌定位,将公司的资源集中起来在客户的关键接触点上形成体验的峰值和

11、终值,这些体验应该唤起客户情感和价值上的共鸣,从而给客户留下深刻的心理记忆,使该记忆潜移默化为客户对公司的潜意识,以便下次客户再实施同类的采购行为或形成再次消费需求时,理所当然地选择该公司.2、数据挖掘与客户关系治理的关系是什么为什么要对客户关系进行数据挖掘用CLEMENTIN歆件对客户关系进行挖掘的基本流程是什么对海量客户数据进行数据挖掘时应注意哪些问题2.1 数据挖掘与客户关系治理的关系是什么2.1.1 客户关系治理：顾名思义,CRM指的是企业与其客户的交流方式,它实施于企业的市场营销、销售、效劳与技术支持等与客户有关的领域.客户关系治理CRM首先是一种治理理念,起源于西方的市场营销理论,

12、产生和开展在美国.其核心思想是将企业的客户包括最终客户、分销商和合作伙伴作为最重要的保证实现客户的终生企业资源,通过完善的客户效劳和深入的客户分析来满足客户的需求,价值.客户关系治理(CRM)又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型治理机制,它实施于企业的市场营销、销售、效劳与技术支持等与客户相关的领域,要求企业从"以产品为中央的模式向"以客户为中央"的模式转移,也就是说,企业关注的焦点应从内部运作转移到客户关系上来.客户关系治理(CRM)也是一种治理软件和技术,它将最正确的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起,为企业

13、的销售、客户效劳和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案,使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿,从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为根底的现代企业模式的转化.2.1.2 数据挖掘：数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术.2.1.3 关系：客户关系治理不仅是一种治理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系

14、的新型治理机制,也是一种治理软件和技术.数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策.CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘.数据挖掘是深层次客户关系治理的核心技术.数据挖掘是整个客户关系治理中最重要的组成局部,是客户关系治理的创造商业价值的关键.有了数据挖掘,是企业从大量数据中获得了深层次的,隐含的,潜在的,未来的客户只是,喂企业扩大原有的上级,创造新的上级,有限获得上级提供了有力的条件,进而为企业经营提供更有效的营销,销售和效劳的决策支持,是数据挖掘成为客户关系治理中最重要的最关键的组成局部.数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策,比方,

15、经过对公司整个数据库系统的分析,数据挖掘工具可以答复诸如"哪个客户对我们公司的邮件推销活动最有可能作出反响,为什么"等类似的问题.有些数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题,由于它们能够快速地浏览整个数据库,找出一些专家们不易察觉的极有用的信息.因此可以说CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘及知识发现.2.2 为什么要对客户关系进行数据挖掘客户关系治理最根本的含义就是治理所有与客户的相互作用.随着客户信息的绝对容量的急剧增大,企业与客户的相互作用日益复杂,数据挖掘被推到了客户关系治理的最前端.利用在传统的数据库技术根底上开展起来的数据挖掘等先进的智能化信息技

16、术,利用神经网络等分析技术,挖掘出潜在的有用信息,用于企业辅助决策.从CRM软件所搜集的数据是最能帮助企业了解客户的,所谓的"一对一行"销也是注重在了解客户的需求,以便投其所好,以促成交易.数据是死的,但是如果能运用一些数学或统计模式,发现数据中存在的关系和规那么,根据现有的数据预测未来的开展趋势,那么就可成为治理者的决策参考.以电子商务环境下的企业客户关系治理为主线,辅之以建立在数据库或数据仓库根底上的各种数据挖掘技术,在吸引客户、留住客户、升级客户的过程中实现不断提升企业核心竞争力的目标.数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策.因此可以说C

17、RM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘及知识发现.数据挖掘是通过使用数据分析和数据建模技术来发现数据之间的关系和趋势的过程.数据挖掘能够从大量的数据中,抽取出潜在的、对决策存在价值的知识、模型或规那么.数据挖掘中最根本、最简单的分析步骤就是描述数据,但是数据描述并缺乏以提供行动方案,必须用从结果中确立的模式来建立预测性模型,从而提供行动方案.然后用其它的方法对其进行测试.一个好的模型不应该被真实情况所困惑,这个模型能够用来指导你理解业务.对于企业而言,数据挖掘能够根据已有的信息对未发生行为做出结果预测,有助于揭示的事实,发现业务开展的趋势,预测未知的结果,为企业经营决策、市场筹划提供依据.2.

18、3用CLEMENTIN软件对客户关系进行挖掘的根本流程是什么(1)数据取样：清楚的定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的.(2)数据探索：数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,依据数据挖掘的业务问题.数据的预处理：研究数据的质量,为进一步的分析做准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型.数据的转换：讲数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的,建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.(3)数据实施：对所得到的经过转换的数据进行挖掘.从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式或模型

19、.(4)结果分析这一步是数据挖掘工作的核心环节.将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去,让所发现的有价值的规律被人们理解、应用,从而表达知识的价值.2.4对海量客户数据进行数据挖掘时应注意哪些问题(1)可伸缩由于数据产生和收集技术的进步,数吉字节、数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍.如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集,那么算法必须是可伸缩的(scalable).许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数性搜索问题.可伸缩可能还需要实现新的数据结构,以有效的方式访问个别记录.例如,当要处理的数据不能放进内存时,可能需要非内存算法.使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提升可伸缩程度.(2)高维性现在,常常遇到具有数以百计或数以千计属性的数据集,而不是数十年前常见的只具有少量属性的数据集.在生物信息学领域,微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据.具有时间或空间分量的数据集也趋向于具有很高的维度.例如,考虑包含不同地区的温度测量的数据集.如果温度在一个相当长的时间周期内重复地测量,那么维度(特征数)的增长正比于测量的次数.为低维数据开发的传统的数据分析技术通常不能很好地处理这样的高维数据.此外,对于某些数据分析算法,随着维度(特征数)的增加,计算复杂性迅速增加.(3