客户关系管理数据库构建

客户关系管理数据库构建一、物流企业CRM的特点客户连带性良好的推动基础由于双方都是关系的积极推动者，物流企业具有良好的先天基础，客户关系理方法和管理制度统一优化、风险共担、利益共享等。具有供应链整体性客户的物流活动虽然交由第三方物流企业完成，但是，商品所有权仍然属于售后服务等信息管理系统实施集成。物流企业CRM与其它企业CRM的差异比较企业类型

“企业一客户”关系

关系价值的衡量标准

对改善关系的重视程类型 度制造企 客户终身价值；客户企业重视，消费者不业、商业 企业---消费者企业物流企业

物流服务供应企业---物流服务需求企业

让渡价值 在乎客户终身价值、生存、社会形象；成本、效 双方企业均重率、服务另外，物流客户主要是大客户，且为数不多，客户关系管理的对象明确，建立稳定的客户群，乃至与客户建立战略合作伙伴关系，是物流企业CRM的首要任务。由于物流企业的这些特殊性，其CRM与其它企业有很大的不同，因此在操作上也应该根据行业特点，进行必要的改变。一般而言，物流企业客户关系管理的主要工作有如下七个方面：客户接触、客户档案管理、客户识别、客户分析、交流和沟通、意见反馈管理、满意度和忠诚度管理。对于面向供应链的物流企业，还包括供应链各成员之间的业务协调、供应链结构的优化和信息系统的整合等工作。在这些众多的工作中，建立客户档案则是一项基础性的工作，它是客户关系地改进产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。二、客户数据库建设为技术依据，重点记录以下客户信息和分析结果。客户基本信息数据库包括客户的基本信息、信用等级、经营情况和负责人详细的个人资料；与客户沟通、交流的信息记录：与本公司交往的时间，业务种类等，销售进展情况。此外，有可能还要收集客户的扩展信息，包括市场区域、业务范围、销售能力、发展潜力、经营观念、经营方式、经营政策、经营特点。客户业务状况如销售实绩、市场份额、市场竞争力和市场地位、与竞争者的关系及与本公司的业务关系和合作情况客户行为差异性分析，是指从多个角度对客户之间的行为差异所作的分析。通常从七个方面展开，也称为客户“7P”分析法，它是一切分析的基础。(1)客户概况分析(Profiling)。包括对客户作一般统计学层面上的分析，客户风险意识、爱好、行为习惯、消费偏好等。(2)客户忠诚度分析(Persistenoy)。包括再购意愿、重购行为、推荐情感等。(3)客户利润分析(Profitability)。客户所提供的利润构成及所占比重分析。(4)客户性能分析(Performance)。按4P营销工具划分的客户购买量等。客户产品分析(Product)。客户购买的产品构成分析。客户促销分析(Promotion)。促销工具对客户购买的影响力。客户未来分析(Prospecting)因此他既不是核心客户，也不是大客户。(l)20%点客户价值分析、重点客户流失分析、重点客户稳定度分析。服务。(4)忠诚客户。识别出忠诚度较高的客户。(5)重要潜在客户。按消费欲望、购买能力、购买决策权、购买量、品牌知名度、美誉度等判为重要的潜在客户。(1)客户生命周期识别。判别某客户处在生命周期的哪个阶段。(2)客户需求分析。客户价值分析。计算客户的终身价值。(5)客户满意度分析。测定满意程度及其影响因素。(6)客户忠诚度分析。测定忠诚程度及其影响因素。其它分析买决策权与决策过程分析。变量输入识别系统变量输入识别系统流失预警指标输出成。客户流失预警分析客户流失预警系统示意重点客户的界定根据“2/8律”物流企业应当按某一贡献指标对客户排序划分为：顶级客户(1%)(4%)(15%)(80%)20%的客户，并将其作为重点客户的。其指标可以是以运营效率为标准，通过坪效和人效计算确定：坪效=零售企业年度总营业额/总营业面积人效=零售企业年度总营业额