企业客户关系管理中的大数据解决方案研究

时间:2022-10-14 12:23:31

企业客户关系管理中的大数据解决方案研究

摘要:随着信息提取的技术的提高,企业可以掌握到更多客户的信息,这些信息中蕴含着丰富的商业价值,为基于大数据的客户关系管理提供了可能。本文通过对大数据及企业客户关系的阐述和分析,提出了基于大数据的企业客户关系管理策略,对企业节约客户成本,提高企业的核心竞争力有重要的意义。

关键词:客户关系;管理;大数据;解决方案

中图分类号:F270 文献标识码:A 文章编号:1001-828X(2014)011-0000-01

一、大数据的定义及特征

大数据(Big Data)是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据的价值不在于数据量的庞大,而是其中隐含的有价值的商业信息。一般来说大数据数量巨大 、类型繁多、价值密度低,商业价值高、处理速度快等四个方面的特征。

二、企业客户关系管理的定义

客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)是企业为提高企业在整个行业中的竞争力,以一定的信息技术为手段,通过为客户提供个性化或有针对性的服务及改进对客户的服务水平,达到提高客户满意度与忠诚度而树立的一种以客户为中心的经营理念。企业进行客户关系管理的目的是为了寻找企业的潜在客户,洞悉客户的真实需求,为客户提供及时有针对性的服务,使客户满意,达到使客户成为企业的忠诚客户,不断为企业带来利润的目的。

三、用大数据进行企业客户关系管理的优势

顾名思义,大数据就是数据量庞大,线上线下大量的数据为企业进行客户关系管理节省了搜集数据的时间及成本。在庞大的数据中,企业根据客户的购买、搜索行为等对客户进行识别,洞悉客户的需求,为客户提供服务。大数据的信息处理速度极快,企业利用大数据技术抓住关键信息,要依据云计算构架,即时处理分析数据,了解客户信息,洞察客户需求,提供及时和个性化的服务。而网络的普及也使得客户分享信息便捷、快速和广泛。

四、基于大数据的企业客户关系管理策略

(一)基于大数据的企业客户价值分析

1.分析企业客户价值的意义

企业的利润是客户创造的,企业发展的主要动力之一是不断地获取新客户,在获取新客户的过程中,要合理进行资源分配。运用大数据技术分析客户的行为,识别企业的潜在客户,比较获得客户的价值,运用大数据技术处理大量的数据,选择有价值的客户。

2.识别潜在客户

为了节约成本,企业可直接安装大数据处理软件来实施企业的客户关系管理。根据庞大的数据量,利用大数据技术快速识别出哪些客户是企业的潜在客户。潜在客户是有可能购买企业的产品,成为企业的新客户,为企业带来利润的客户。识别企业的潜在客户的方法:

3.客户细分

客户细分是指企业根据客户对产品的需求及交易心理等的不同或根据客户的收入、年龄、性别等属性把客户细分为不同的群体,同一群体中的客户具有相似性,而不同群体间差异较大。客户细分可使企业制定对不同客户的管理策略,如大客户与小客户,优质客户与劣质客户。企业不可能使所有客户满意,这就需要企业区分客户的价值,留住有价值的客户,才能为企业带来大利润。

(二)基于大数据的企业客户获取策略

“以客户为中心”是企业客户关系管理的导向。 对线上线下收集到的数据整理筛选,通过语义引擎、可视化分析、数据质量与数据管理了解客户信息,然后预测性分析客户有什么需求。了解客户的需求后,即可为客户提供及时和个性化的服务。为客户提供服务,通常通过售前、售中、售后三个不同的阶段满足客户的需求。只有客户满意了,客户才会再次购买企业的产品。在向顾客销售产品时,时时要记住客户是上帝,满足客户的需求是关键。

(三)基于大数据的企业客户保持策略

(一)客户保持的重要性

企业80%的利润来自20%的老顾客。老顾客可为企业推荐新客户和传递好的口碑,为企业节约了大量的成本。老客户好的评价会吸引新客户而差评会让新客户流失。所以维持老客户,是企业进行客户关系管理必不可少的重要手段之一。

(二)加强与客户的双向沟通

企业加强与客户的沟通,可使客户更了解企业的产品和感受到企业的关怀,也可使企业更多的了解客户信息及客户需求。商业经验表明,一个对产品或服务不满的客户会向周围的11个人抱怨,但是抱怨结果如果处理的好,95%的人会再次购买公司的产品。

(三)捆绑销售

客户的需求很多,企业要不断提出增值服务,吸引客户和留住客户,例如捆绑销售,可以提高企业的服务广度。通过大数据分析客户的购买行为等数据,预测性分析客户在不久的将来可能的购买行为,再通过相关分析,分析出适合企业的最优的、最合理的销售匹配。

(四)生成预测模型

要留住企业客户的首要问题是减少客户流失。如果流失的是优质客户,企业则损失巨大。企业可利用预测性分析、数据挖掘、可视化分析建立客户流失预测模型,对现有客户消费行为进行分析,来确定每类客户流失的可能性,其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户,在这些客户转移之前,采取相应的措施来减少客户的流失,避免企业的损失。

参考文献:

[1]左登基.大数据:一场改变未来的信息革命[N].科技日报,2013:1-4(004).

[2]吴林飞.大数据时代的广电网络客户关系管理[J].中国数字电视,2013(9).

[3]大数据[Z].MBA智库百科.

[6]林建宗.客户关系管理[M].北京:清华大学出版社,2011.

作者简介:杨 进(1978-),女,安徽阜阳人,硕士,讲师,研究方向:企业管理、行政管理。

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