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商务智能技术在CRM上的应用
作者:管理员    发布于:2013-09-02 13:43:39    文字:【】【】【

(一)BI技术在CRM中的应用分析如下:

 1:通过BI开拓新业务

    企业在开拓经营新的业务时,首先一点就是要选择和识别确认出适合的客户群,这是是否建立了一个准确有效地客户关系的前提和基础。

    传统方式下,新业务开展时遵循“广种薄收”的方式,即通过媒体广告、宣传单和邮寄等方式向大量用户进行新业务推介。据统计,这种方式下一般仅有5%左右会对需求产生响应,而最后大约1%的用户具有响应的意愿并满足条件成为客户。

    在这个过程中,通过BI中数据挖掘技术的帮助,可以减少获取新客户花费的成本并缩短相关活动的时间。

    采用数据挖掘手段一般按照如下步骤进行:先在客户群体中按一定比例(如5%)随机发送新业务推介方案,然后将产生响应的特定群体作为样本分析其构成信息,根据分析结果,在剩下的客户群中选择最有可能的人群发送新业务的推介方案。这种方式在保证新业务展开的同时,不但在拓展业务直接支出上减少预算,还通过快速定位消费群体,缩短活动时间等间接减少了项目成本。

  2: 通过BI进行关联销售,挖掘现有客户价值

    传统方式下,仅依赖客户服务代表的个人业务水平向客户进行搭配销售,成功率很低,而且由于推荐的产品不符合客户需求和消费习惯,会使客户产生被轻视的感觉,甚至引起一些客户的抱怨。

    通过数据挖掘技术,利用客户咨询记录和销售记录等信息,分析处理每个客户的个人偏好及消费习惯,在此基础上,客户服务代表就可以依靠这些数据挖掘出来的有效信息,在主动访问客户或处理客户咨询的同时,可以向客户推荐他可能感兴趣,可能会购买的产品。这不但比以前推荐产品成功率大大提高,成功对客户进行关联销售,更重要的是没有得到客户的抱怨,使客户有被关心的感觉。

   3::通过BI提供个性化服务个性化销售

    在前面关联销售的条目中已经涉及到个性化服务观念,此处进一步进行系统地分析。个性化服务就是针对客户个体的不同,按照其喜好推荐其最容易消费的服务或产品,即以“量体裁衣”的方式进行一对一的服务。这是建立个性化服务的基础,而其本身就是CRM追求的核心价值和目的。个性化服务所带来的盈利,来自于它在对客户的再购买次数的提高上面,即对某客户销量的增加和某产品销售范围的提高两个方面。

    但问题是如何在纷繁芜杂的客户群中找出合适的个性化销售模式,数据挖掘技术改变了传统方式下无处着手进行分析的窘境,通过分析工具对客户个体需求和行为特征展开分析,进而根据分析结果开展个性化的营销服务。

4:通过BI 工具保留有价值老客户

    根据80/20原则,公司的利润80%是由20%的客户创造的,企业重点要做的就是采取措施维护好这20%重点客户,在此基础上开展有效营销活动,保持并提高重点客户数量,但是有一点必须说明,20%重点客户只是一个概念,客户构成本身就是动态的,通过统计,对企业来说,这种动态分布的具体表现是,一个企业的客户每年以20%~50%比例变动着,企业如果只着眼在争取新客户,那么老客户的流失问题就很严重了,尤其是带来80%收益的那20%重点客户的流失,更是企业无法忍受的损失。

    所以企业必须要想办法找出,这20%的重点客户具有哪些特点,失去的那一部分客户具有哪些特点,企业争取到的新客户又具有哪些特点。只有这样,企业才能保持长盛不衰的发展。

    尽管营销成本在不同行业可能不尽相同,但根据统计并最终取得业界共识的是,开发新客源的花费是企业保持相同数目原有客户的6-8倍!

    同时随着行业竞争的激烈程度加剧,企业开发新客户的成本也不断地上升,在这种情况下,保持老客户显得越发重要。而相对于开发新客户的巨大成本,挽留一个老客户的成本可能仅仅是客户代表通一个电话这样简单。

    CRM理论把客户按照不同标准做出不同的分类,其中有一类是所谓“忠心”型客户,即只要其当前正在使用的产品或服务不发生大的改变,这样的客户基本上不会另投别家,按照投入产出比,这一类客户是不需要采取专门的营销措施的;另一类则属于“易失”型客户,这类客户由于各种原因非常容易另投别家,而相对于开发新客户的投入,留下这类客户所发费的投入也要低得多,现在问题的关键是如何在当前的客户群中把这类客户“挖掘”出来。

    使用数据挖掘技术可以帮助企业发现这一部分最需要的维护群体,通过挖掘找到当前最有可能离开的客户,就可以有的放矢的采取举措对这一群体展开营销,针对其当前贡献和潜在消费价值,适当满足客户的一些需求,给予某些优惠,在客户有可能离开前把他拉回来。

(二)BI在CRM上的应用流程分析

    1:原始数据的采集工作

    CRM所使用的信息既包含如客户资料、产品交易、销售单据如客户购买产品的品名、类别、购买时间、购买数量和购买金额等使用数据库系统存贮并管理的结构化信息;也包含了大量如客户交流、服务反馈、商品质量评价、客户偏好信息等以文本记录等形式存在的非结构化信息。这些信息的采集本质上是一个累积的过程,是经过一定时间,企业与客户交互后逐渐积存起来的有用数据的一个集合。

    这些数据采集系统的主要工作就是把企业数据库保存的数据、营销过程中形成的其它数据等,按照采集时定义好的方式进行汇总,这既为接下来的工作做好前期数据上的准备,也构成了数据挖掘时的数据基础。

2:数据加工及信息集成工作

    CRM的信息集成是一项承上启下的工作,是能否具备一个合理有效的分析系统的关键;也是一项系统工程。信息集成阶段的任务是在数据采集所汇总数据的基础上,经过对数据进行加工,从而把分散、异构的数据项整理为内容明确、格式统一的数据,使之能够作为预测信息以服务于分析系统。同时也保证了为分析模型和各类查询操作提供的是洁净的、无疑义的数据源。

    执行信息集成操作,还要尽可能使进行数据查询和分析等操作的数据具有足够强的实时性,这样才能保证查询和分析时使用OLAP或数据挖掘方法时效率足够高,也只有做到挖掘操作和数据具有在线挖掘的实时性时,才能使分析系统挖掘到的信息具有更高的价值。

   3:信息分析操

    BI的目的就是通过对数据的分析得到有用的营销信息,辅助决策层制定出合理有效的营销策略。通常使用OLAP方式寻找到实时的,能够快速响应的数据,以实现和用户的实时交流;使用数据挖掘方式来挖掘出隐藏在数据里面的有用模式和信息。当然,随着数据挖掘技术的提高,实时性的在线挖掘成为越来越成为可行的方案。

4:组织协调操作

    CRM的主要任务在于分析客户信息、发掘客户需求、把握营销机会。组织协调操作的任务是将信息应用到组织决策制定、计划实施和客户的任务支持中去。同时组织协调也为企业内信息共享提供了渠道。

结束语

    CRM的基本思路源于从以产品为中心向以客户为中心的商业理念的转化,是在当今信息化水平极大提高阶段的一种新型管理机制,通过BI技术在CRM上的大规模使用,可以改善企业和客户的关系,保持企业营销规模平稳有序的增长,使企业在竞争中立于不败之地。

 
脚注信息
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