第七讲 客户关系管理系统

第七讲客户关系管理系统一、客户关系管理系统简介二、客户关系管理的实施过程三、客户关系管理实施现状与发展1教学安排教学目标：1.了解客户关系管理实施现状与发展.2.深刻理解客户关系管理系统.3.掌握客户关系管理的实施过程.重点难点：客户关系管理的实施过程.2第一节客户关系管理系统简介一、客户关系管理系统（CRM）定义（一）CRM三个核心：

1.以客户为中心；

2.培养维护客户忠诚度，这是CRM最根本的目的；

3.针对重点客户提供个性化服务.3（二）客户关系管理系统（CRM）定义为：

以客户个性化需求为中心，利用信息技术手段，对企业业务功能进行有效的资源重组，实施以客户为中心的新型业务流程，并进而提高企业收入及客户满意度.45二、客户关系管理系统模块6789Client/Server客户端/服务器

交互性强，具有安全的存取模式，网络通信量低，相应速度低，利于处理大量数据，维护管理难度大，客户机需要安装客户端程序，不易扩展，客户机负荷重10

应用程序分为表现层，中间层和数据层；表现层向客户提供数据的输入输出界面，以及实现最简单的业务规则；中间层实现大部分的客户业务规则；数据层只负责数据管理11用户通过浏览器想web服务器发出请求，web服务器对请求进行处理，然后向应用服务器发出请求，最后转到数据库服务器，返回后，应用服务器根据企业的雨雾规则对数据进行加工整理，最后返回给web服务器，加入应用服务器后，安全性更高，但对服务器要求高，数据传输速度慢12三、客户关系管理系统的功能客户管理：客户基本信息、活动记录、订单合同等信息.联系人管理：概括、检索、联系记录等；时间管理：日历、计划、事件安排、记事本等；潜在客户管理：业务线索、销售机会、潜在客户追踪；销售管理：有关销售的信息、业务报告销售费用及佣金管理；13电话营销：电话本、电话列表、电话营销记录、自动拨号；营销管理：产品价格、信息支持、任务完成度、信函邮件；客户服务：服务项目安排、录入，事件报告、订单跟踪、问题解决办法；呼叫中心、合作伙伴关系管理、知识管理、商业智能、电子商务1415四、客户关系管理系统的技术

（一）数据仓库：是一个面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策.

16与数据库的区别：

数据库一般存储在线交易数据；数据仓库存储的一般是历史数据.

数据库在基本容量上要比数据仓库小的多.

数据库是为了高效的事务处理而设计的，服务对象为企业业务处理方面的工作人员；数据仓库是为了分析数据进行决策而设计的，服务对象为企业高层决策人员.17数据仓库带来了什么

每一家公司都有自己的数据.并且，许多公司在计算机系统中储存有大量的数据，记录着企业购买、销售、生产过程中的大量信息和客户的信息.通常这些数据都储存在许多不同的地方.

使用数据仓库之后，企业将所有收集来的信息存放在一个唯一的地方——数据仓库。仓库中的数据按照一定的方式组织，从而使得信息容易存取并且有使用价值.18(二）数据挖掘：从大型数据库或数据仓库中提取有潜在应用价值的信息或模式.

产生背景：数据爆炸但知识贫乏19数据挖掘数据库越来越大有价值的知识可怕的数据数据爆炸但知识贫乏苦恼:淹没在数据中;不能制定合适的决策!20示例

企业将要推出一款新的产品，为了进行宣传推广，要给潜在的客户进行电话推销，或者发邮件给对该产品可能有兴趣的客户.这是一个非常昂贵的举措，企业就想找到一种既降低成本又不降低营销效果的办法.21

无论是通过电话、邮件、传真或是面对面接触，进行直销的企业必须为每一位它要接触的客户消耗成本.而大多数情况下，客户都是对其没有响应.如果客户响应率很低，企业就会发现在客户接触中花掉太多的成本.如果有什么办法可以通过在进行直销之前预测哪些客户可能会对推销有兴趣从而提高客户响应率的话，这将大大提高直销企业的利润.22

数据挖掘提供了这种预测能力.企业在过去营销过程中积累了大量的历史数据，而且可以获得大量的相关客户的公众信息，以及这些客户在以往销售过程中的反应情况.对商业数据进行分析，可以得到客户接触响应的预测模型.企业直销就不再是对每一位客户或是随机对客户进行，而是针对预测得到高可能性的客户，这必将降低直销成本.23（三）数据挖掘方法：1.横向关联：购买A的同时购买B.思考：“尿布与啤酒”？24以在线商店中的购物系统为例。某在线商店货架上有多种货物，例如，帽子、裙子、鞋子等，我们应用关联规则就是为了发现当一个人已经购买了帽子时，那他有多大可能还会买裙子呢?设定最小支持度为40％,假设该在线商店数据库中共有5条记录。由条件概率可得：规则帽子(裙子(买帽子后又买裙子)的可信度=P(帽子、裙子)／P(帽子)=40％／60％=2/3规则裙子(帽子(买裙子后又买帽子)的可信度=P(帽子、裙子)／P(裙子)=40％／80％=1/2由此可以看到买帽子的人也买裙子的可能性(67％)高于买裙子的人也买帽子的可能性(50％)。帽子和裙子关联的支持度已足够高了，意味着这是一条有意义的关联规则。252.次序关联：次序关联分析的侧重点在于分析事件的前后序列关系，发现诸如“在购买A商品后，一段时间里顾客会接着购买商品B，而后购买商品C”的知识，形成一个客户行为的“A→B→C”模式。可以想见的是，一个顾客在买了电脑之后，就很有可能购买打印机、扫描仪等配件。先购买A，然后购买B，再购买C.思考：刮胡刀——抽水马桶——钻石戒指？这样的模式，也就是找出其中潜在的联系，非常困难，但很有价值。3.分类：即对客户依据一定标准进行细分.264.聚类：聚类如同通常所说的“物以类聚”，是把一组个体按照相似性归成若干类别.“物以类聚，人以群分”.聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的.

5.知识管理：即文本分析，进行模糊匹配，用于搜索、自动总结等.6.估计和预测.7.决策树：用于作出最佳决策.27数据挖掘功能—关联分析

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识.

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联.

关联可分为简单关联、时序关联、因果关联.28

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网.有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度.

关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系.例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述.

时序关联是一种纵向的联系.例如：今天银行调整利率，明天股市的变化.29尿布与啤酒在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售.但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了.这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些.30

沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据.在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘.

一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒.产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒.

31婴儿辅食尿布/尿垫宝宝玩具妈妈用品洗护用品童车奶粉32数据挖掘功能—分类

按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案.33聚类分析应用

市场销售:帮助市场人员发现客户中的不同群体，然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划；

保险:对购买了汽车保险的客户，标识那些有较高平均赔偿成本的客户；34

城市规划:根据类型、价格、地理位置等来划分不同类型的住宅；

地震研究:根据地质断层的特点把已观察到的地震中心分成不同的类；35数据挖掘都干了些什么？

英国电信需要发布一种新的产品，需要通过直邮的方式向客户推荐这种产品.......

使直邮的回应率提高了100％36数据挖掘都干了些什么？

GUS日用品零售商店需要准确的预测未来的商品销售量，降低库存成本.......

通过数据挖掘的方法使库存成本比原来减少了3.8%37数据挖掘都干了些什么？

汇丰银行需要对不断增长的客户群进行分类，对每种产品找出最有价值的客户.......营销费用减少了30％38数据挖掘都干了些什么？

美国国防财务部需要从每年上百万比的军火交易中发现可能存在的欺诈现象........

发现可能存在欺诈的交易，进行深入调查，节约了大量的调查成本39数据挖掘都干了些什么？

美国国内税务局需要提高对纳税人的服务水平........合理安排税务官的工作，为纳税人提供更迅捷、更准确的服务40通过数据挖掘您可以发现最有价值的客户41通过数据挖掘您可以使组合销售更有效率42通过数据挖掘您可以留住那些最有价值的客户43通过数据挖掘您可以用更小的成本发现欺诈现象44数据挖掘应用领域电信

：流失银行：聚类（细分）,交叉销售百货公司/超市：购物篮分析

（关联规则）保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）45信用卡：

欺诈探测，细分电子商务：

网站日志分析税务部门：偷漏税行为探测警察机关：犯罪行为分析医学：

医疗保健46数据挖掘效益分析(直邮）

(BigBank&CreditCardCompany)目的：发现新客户47数据挖掘在CRM中的应用

从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用

在客户生命周期的过程中，各个不同的阶段包含了许多重要的事件.数据挖掘技术可以应用于客户生命周期的各个阶段提高企业客户关系管理能力，包括争取新的客户，让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等.

48从客户各生命周期角度分析49潜在客户期市场活动及数据挖掘应用

潜在客户获得活动是针对目标市场的营销活动，寻找对企业产品或服务感兴趣的人.值得注意的是，在这个阶段缺乏客户数据.

数据挖掘可以把以前的客户对类似活动的响应进行挖掘，从而把市场活动重点锁定在以前的响应者身上.50

一个更好的方法就是寻找和高价值的客户类似的潜在客户——只要一次就获得正确的客户.通常，获得活动使用广告和其它市场宣传媒体.无论何种渠道，数据挖掘在发现最重要的客户特定市场中发挥重要作用，决定着市场活动的类型、广告空间等一些宣传问题.

51客户响应期市场活动及数据挖掘应用

潜在客户通过以下几种途径成为响应者：登陆企业网站；拨打免费电话；填写申请表等.

把潜在客户改变成为确定的客户、能够被锁定和跟踪的客户.虽然响应者还没有购买任何产品或服务，但他们有很大的可能性成为购买者，并成为企业客户.52

数据挖掘通常被用来判定哪些潜在客户会变成响应者.预测模型也用来判定哪些响应者会成为企业即得客户.

53即得客户市场活动及应用

即得客户是数据挖掘的重要区域.客户使用活动提供了客户行为模式的最本质的东西.预测什么时候会发生客户活动，判定哪个客户可能对交叉销售和升级销售活动做出响应对企业来讲是极具价值的.但既得客户的行为经常被大量详细的交易信息所淹没.54

使用数据挖掘要求从其中抽出其特点.客户早期的购买和使用模式是对企业来讲是非常具有价值的，在一些行业，首次行为预示了未来的使用信息.这些客户可以是高消费者或低消费者，他们可能对一个或多个产品感兴趣.这类行为通常在早期的购买行为中明显的表现出来.

55客户流失期市场活动及数据挖掘应用

在一些情况下，客户停止购买企业产品.对此，有两种基本不同的流失原因.

第一种是主动离开，指的是不再是客户的既得客户.了解主动离开出现的原因非常重要，以下是客户主动离开的一些基本原因：客户离开了企业服务的地区；客户的生活方式发生了变化，并不再需要企业的产品和服务；客户已经获得了竞争者提供的更好的产品或服务；客户不再认为使用企业产品有任何价值.56

第二种是非主动离开，既被动离开。指的是即得客户不再是一个好的客户，通常因为他们停止支付他们的帐单.

区别主动离开和被动离开对企业来说是非常重要的.数据挖掘可以通过分析以前的客户数据得出什么样的客户会在将来同样的离开.即使客户离开，也不是所有流失的客户就完全失去了.赢得客户活动的目标就是重新获得失去的客户.57四、客户关系管理系统的分类58（一）运营型CRM:

前台交互系统和后台订单执行系统无缝实时连接，并与客户交互活动同步.

优势：共享客户资源、信息实时流动，便于和客户及时协调.5960（二）分析型CRM:

分析运营型CRM中获得的各种数据，进而为企业经营、决策提供可靠的、量化的依据.

主要利用数据仓库、数据挖掘、决策支持技术，将大量数据转化为有用信息和知识.6162（三）协作型CRM:

注重各部门之间的业务协作，能够让企业员工同客户一起完成某项活动.

主要有：呼叫中心、帮助台、自助服务帮助导航等.

发展趋势：具有多媒体、多渠道整合能力的客户联络中心.63呼叫中心

呼叫中心源于30年前的民航业.早期的呼叫中心实际上行就是今天的热线电话，由业主集中相关的业务代表处理各种咨询和投诉，后来逐渐发展为各行各业公司为客户提供服务，建立良好客户关系的重要方式.

呼叫中心的应用相当广泛，国内应用较多的行业是电信、银行、证券、邮政、保险等行业和大型的跨国公司在华机构.646566应用服务提供商（ApplicationServiceProvider,ASP）67缺乏客户战略没有对企业进行调整数据质量问题厂商的选择和关系处理缺乏测量标准忽视培训的重要性68实施效果评估与改进

CRM系统最终必须实现的目标:CRM系统必须把公司内部各个部门孤立和分散的客户数据整合起来实施CRM后，客户不论是通过何种渠道与公司打交道，或与某个部门打交道，对于客户服务和业务完成都没有区别69客户信息的一致性与同步化不管公司通过何种渠道与客户交往，与客户的每一次交往都是具有个性化的，数据库中存有详细的记录尽可能地为客户提供更多的工具和方式选择70CRM系统的成本与收益分析客户关系管理系统的成本需要考虑的因素企业为获取顾客“注意力”而进行的投资在客户服务活动上的直接投入顾客通过CRM系统来获取和使用产品信息及服务时所发生的成本最大的成本支出就是硬件的支出对业务流程进行重组所产生的费用71CRM系统的成本与收益分析

CRM系统的收益:通过提供客户满意度来获取更高的产品/服务溢价通过长期客户关系的建立和维持，企业从中获取长期的利益产生一些新的商业机会促进企业相关职能活动和业务流程效率的提升降低企业业务流程的成本客户也可以通过CRM系统来降低产品信息及服务的获取成本72CRM支持体系的构建

案例：联邦快递的客户关系管理体系专业物流配送商所有顾客可借助网址HTTP:///同步追踪货物状况在线交易软件BusinessLink要于顾客相配合，针对顾客的特定需求联邦快递的客户服务信息系统自动运送软件（PowerShip、FedExShip)客户服务在线作业系统(CustomerOperationsServiceMasterOn-lineSystem,COSMOS)73案例：联邦快递的客户关系管理体系

对员工进行管理以提供顾客满意度方面的具体方案建立呼叫中心，倾听顾客的声音接听电话主动打出电话于客户联系收集客户信息中心员工要先经过一个月的课堂培训，然后接受两个月的操作训练，学习与顾客打交道的技巧，考核合格才能正式接听顾客来电74提高第一线员工的素质招收新员工，作心理和性格测验入门培训强调企业文化运用奖励制度理念：只有善待员工，才能让员工热爱工作，不仅要做好自己的工作，而且主动提供服务75企业在CRM的实施过程中经常被重复的错误各个技术工具之间相互隔离成为技术孤岛将CRM等同于技术工具本身CRM是一个渐进的变革管理过程，需要逐步解决和处理企业面临的主要挑战，建立以客户为中心的企业文化、引导员工形成以客户为中心文化的激励机制76康佳集团CRM体系CRM系统实施分为两个阶段：建立销售系统：企业营销自动化（MA）销售过程自动化（SFA）客户服务系统CRM系统功能销售业务流程自动化客户信息和风险控制功能：客户指分销商市场分析与决策支持功能：销售业务数据77康佳集团CRM体系分析与计划市场运作呼叫销售市场运作市场运作客户销售佣金津贴销售分析全面的售后服务Web自我服务完成订单OSA/BISOMTelesalesOS/OFSPalmPilotERPOSCOSA/BISOSCallCenterwebCustomerERPCRM系统的技术框架78康佳集团CRM体系处理客户相关的流程自动化（processautomation)包括销售自动化与客户服务自动化，一般通过软件计算机电话整合（CTI）的客服中心（callcenter)在电话合计算机系统整合的技术平台上，客户能在计算机语音中自动查询，通过客服中心这个前端实现产品销售的整个过程网络协同互动（webcollaboration)提供互动式的在线服务合在线销售智能化数据分析与挖掘（dataanalysisandmining)79中国联通客户关系管理系统总体框架1

概述1.1

编制背景1.2

编制依据和参考文献1.3

术语解释1.4

编制单位1.5

解释权和修订权2

客户关系管理系统综述2.1

客户服务支持能力的发展阶段与现状2.2

客户关系管理系统在UNI-ITBSS中的定位2.3

客户关系管理系统的建设目标2.3.1

近期目标2.3.2

远期目标2.4

客户关系管理系统的建设原则2.4.1

规范化原则2.4.2