CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘—CRM技術(shù)的助推劑
CRM(客戶關(guān)系管理:Customer RelationshipManagement),是現(xiàn)代管理科學(xué)與信息技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物,是企業(yè)為最終實現(xiàn)電子化、運營目標所創(chuàng)造和使用的軟硬件系統(tǒng)及集成的管理方法、解決方案的總和。它以客戶為中心,通過再造企業(yè)組織體系和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,展開系統(tǒng)的客戶研究,從而提高客戶的滿意度和忠誠度,提高運營效率和利潤收益。自1997年以來,全球CRM市場一直處于爆炸式的快速發(fā)展中,主要應(yīng)用領(lǐng)域集中在制造、金融、電信等行業(yè),許多新興企業(yè)如Amazon、 Cisco已率先成為CRM的使用者和受益者。以O(shè)racle、IBM、Sieble等為代表的IT廠商對CRM前景表現(xiàn)出堅定的信心,國內(nèi)也有創(chuàng)智科技、清華同方等知名軟件企業(yè)正在著力開發(fā)和部署解決方案。
CRM軟件系統(tǒng)是基于CRM理念而設(shè)計的,它將面向客戶的所有業(yè)務(wù)進行整合,提供了統(tǒng)一的業(yè)務(wù)平臺,并使用工作流技術(shù)將各種業(yè)務(wù)緊密聯(lián)系起來。其功能主要包含了客戶管理、訂單管理、員工管理、分析決策四個方面。
CRM使企業(yè)活動與客戶需求一致,而CRM技術(shù)就是其實現(xiàn)的關(guān)鍵,它可將經(jīng)過合理設(shè)計的商業(yè)戰(zhàn)略變成業(yè)務(wù)結(jié)果。
CRM的技術(shù)類型主要有三種:
(1)運營型CRM:運營型CRM主要包括客戶呼叫中心,其典型的功能有客戶服務(wù)、訂購管理,或銷售及營銷的自動化及管理等。
(2)操作型CRM:這種軟件目前較多,它更多關(guān)注客戶信息的組織和管理的簡單化。它的重點是創(chuàng)建一個客戶數(shù)據(jù)庫,這個庫提供了客戶與關(guān)系的一致性描繪并用專門的應(yīng)用程序來提供這些信息,這些軟件包括SFA(銷售力量自動化)和客戶服務(wù)程序等。
(3)分析型CRM:分析型CRM可對客戶數(shù)據(jù)進行捕捉、存儲、提取、處理、解釋、產(chǎn)生相應(yīng)報告。它使用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。因為客戶信息的絕對容量增加和與客戶的相互作用日益復(fù)雜,數(shù)據(jù)挖掘迎合了該種趨勢,它能促使客戶關(guān)系更有意義。它通過使用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的趨勢和關(guān)系的過程,可以用來理解客戶希望獲得什么,還可以預(yù)測客戶將要做什么,可以幫助你選擇恰當?shù)目蛻舨⒆⒁饬性谒麄兩砩希员銥樗麄兲峁┣‘數(shù)母郊赢a(chǎn)品,也可以幫助你辨別哪些客戶打算與你“分手”。由于可以提高以最好的方響應(yīng)個性化需求的能力,并且可以通過恰當?shù)馁Y源分配來降低成本,因此可以增加收入。
由此可見,要使用分析型CRM,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必不可少。使用CRM可以幫助企業(yè)建立起龐大的數(shù)據(jù)倉庫,在數(shù)據(jù)倉庫中,進行數(shù)據(jù)挖掘正逐漸成為CRM中最核心的部分。
從定義上來看,數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中,抽取出潛在的、有價值的知識、模型或規(guī)則的過程,匯集了統(tǒng)計學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)庫等學(xué)科的內(nèi)容,是一門新興的交叉學(xué)科。對于企業(yè)而言,數(shù)據(jù)挖掘可以有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢,揭示已知的事實,預(yù)測未知的結(jié)果,并幫助企業(yè)分析出完成任務(wù)所需的關(guān)鍵因素,以達到增加收入、降低成本,使企業(yè)處于更有利的競爭位置的目的。
確切地說,數(shù)據(jù)挖掘是一種知識發(fā)現(xiàn)的過程,它主要基于統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù),高度自動化地分析數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,并對未來情況進行預(yù)測,以輔助決策者評估風(fēng)險、做出正確的決策。數(shù)據(jù)挖掘與聯(lián)機分析處理(On-Line Analytical Processing, OLAP)都是分析型工具。聯(lián)機分析處理作為驗證型分析工具,“更多地依賴用戶輸入的問題和假設(shè)”,使得用戶能夠快速地檢索到所需要的數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)挖掘能夠自動地發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式(Pattern)。
在實際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)挖掘主要采用以下幾種方法進行模式的發(fā)現(xiàn):
(1)相關(guān)分析和回歸分析:相關(guān)分析主要分析變量之間聯(lián)系的密切程度;而回歸分析主要基于觀測數(shù)據(jù)建立變量之間適當?shù)囊蕾囮P(guān)系。相關(guān)分析是回歸分析的基礎(chǔ)。
(2)時間序列分析:與相關(guān)分析類似,目的也是為了挖掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,但時間序列分析更加側(cè)重于數(shù)據(jù)在時間先后上的因果關(guān)系。
(3)分類分析:分類分析首先為每一個觀測賦予一個標記,然后檢查這些被標記的觀測,描述出這些觀測的特征。這種描述可以是一個數(shù)學(xué)公式或者模型,利用它可以分類新的觀測。常用的幾種典型的分類模型有線性回歸模型、決策樹模型、基于規(guī)則模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。
(4)聚類分析:與分類分析不同,聚類分析的輸入是一組未標定的記錄,目的是根據(jù)一定的規(guī)則,合理地劃分記錄集合。聚類分析和分類分析是一組互逆的過程,因此在很多分類分析中適用的算法也同樣適用于聚類分析。
在客戶關(guān)系管理中,數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟簡單表示為:
目前,數(shù)據(jù)挖掘工具的市場一般分為三個組成部分:通用型工具、綜合/DSS/OL數(shù)據(jù)挖掘工具和快速發(fā)展的面向特定應(yīng)用的工具。其中:
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市場。從定義上說,它們是非面向特定應(yīng)用的適合于各種需要的情況,其中包括的主要工具有SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW、SGI MineSet等軟件。
綜合數(shù)據(jù)挖掘工具這一部分市場反映了商業(yè)對具有多功能的決策支持工具的真實和迫切的需求。商業(yè)要求該工具能提供管理報告、在線分析處理和普通結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)挖掘能力。這些綜合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定應(yīng)用工具這一部分工具正在快速發(fā)展,在這一領(lǐng)域的廠商設(shè)法通過提供商業(yè)方案而不是尋求方案的一種技術(shù)來區(qū)分自己和別的領(lǐng)域的廠商。這些工具是縱向的、貫穿這一領(lǐng)域的方方面面,其常用工具有重點應(yīng)用在零售業(yè)的KD1、主要應(yīng)用在保險業(yè)的Option&Choices和針對欺詐行為探查開發(fā)的HNC軟件。
數(shù)據(jù)挖掘公司的老大NCR Teradata數(shù)據(jù)倉庫事業(yè)部客戶戰(zhàn)略關(guān)系副總裁史威福特曾經(jīng)說過,從技術(shù)的層面來看,利用操作型的CRM,你可以利用自動化的呼叫中心,幫助銷售人員利用B2B的方式掌握更多的客戶信息,同時為客戶提供更多、更好的服務(wù)。企業(yè)還可以利用這些信息制定一些更好的營銷模式,提高客戶服務(wù)的質(zhì)量。我需要強調(diào)的是,操作型的CRM如果不具備分析型CRM的功能就無法成功。分析型的CRM可以分析客戶的這種互動關(guān)系和客戶交易,并且對營銷、銷售和服務(wù)做出一定的預(yù)測,它不僅可以分析客戶目前的需要,而且還可以分析客戶未來的需求。如果分析型CRM沒有數(shù)據(jù)倉庫的支持,也是無法成功的。分析型CRM需要長期的客戶交易數(shù)據(jù)、行為模式和互動數(shù)據(jù)的詳細信息。
由此可見,在實施CRM的過程中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的時候會使最終的結(jié)果變得更加的完美,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最新進展也成為了CRM最強大的推進劑。
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動化程度,從而幫助企業(yè)達到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴大銷售量、增加收入與盈利、搶占更
多市場份額、尋求新的市場機會和銷售渠道,最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力,使得企業(yè)在當前
激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。
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