智能化您的crm

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1、智能化您的CRM

2、第1客户知识应用于企业面向客户的决策所产生的效果或能力，可称为客户智能。客户智能体系具备了进行有利于客户知识产生、分发和利用的企业建模的能力，目的是建立一个高效的、快速反应的、科学决策的、以客户为中心的组织架构。当面对一个现有的企业组织架构时，可能需要运用BPR（业务流程重组）的思想。　　此外，客户智能体系还应该为客户知识的产生、分发、使用创造一个具有可操作性的系统环境。这个系统环境就是客户智能系统（CIS）。　　构建客户智能系统（CIS）　　客户智能系统是企业实现客户智能的物理基础，而

3、一个科学的客户智能系统要求能管理整个客户智能的生命周期。从客户智能生命周期的四个阶段可以归纳出客户智能系统框架的结构，如图1所示：整合的客户数据　　居于客户智能系统核心的必须是整合的客户数据。使用数据仓库和数据集市建造集成的数据环境正逐步走向成熟，也是目前最理想的做法。数据仓库提供数据存贮环境，而且是面向特定主题的决策支持环境。来自各种数据源中的数据经过清洗、ETL（Extract、transform、Load：抽取、转换、装载），按某一主题存贮。数据集市是面向特定主题的小型数据仓库，解决了企业级数据仓库

4、要存储大量数据而带来的建设周期长、造价高、可扩展性差等缺陷。文献把构建的基于数据仓库的客户数据集成环境称为客户数据仓库（Customer-CentricData）、企业绩效管理（BPM）、人力资源管理（HRM）、供应链管理（SCM）、电子商务（E-business）等），客户智能理论和方法可以渗透到这些应用领域，从而形成面向特定应用的客户智能系统，如CRM、销售自动化（SFA），等等。　　CRM系统中的客户智能　　必须清楚，CRM系统作为一种应用，是本文图1所描述的客户智能系统中的一种。客户智能实现了客户

5、互动的自动化、智能化。所以，有些类型的CRM系统可能不具备较多的“智能化”，但仍属于一种客户智能系统。　　规划CRM系统　　结合图1的客户智能系统框架，可以从三个层面来规划CRM系统：操作层面、分析层面和统一视图层面（图2）。三层的关系为：统一视图层面为操作层面和分析层面提供数据支持；操作层面为统一视图层面收集数据，将分析层面的决策支持结果加以执行；分析层面为操作层面提供技术支持、算法支持和企业建模支持。按以上框架构建的CRM系统具有以下特点：　　首先，强大的决策分析功能和整合的客户数据，是CRM系统科学

6、、正确地实现客户智能的灵魂。决策分析的主题体现了客户智能理论基础所涉及的所有内容，如利益率分析、忠诚度分析、消费行为分析、渠道有效性分析等，这些分析的结果（客户知识）指导企业如何更有效地满足客户需求和期望。同时，对企业来讲，这不但实现了从以产品为中心到以客户为中心的战略转变，而且使其对客户的策略做出相应转变，如采用有益于提高客户满意与忠诚的营销策略、注重客户生命周期价值而不是一、二次交易的收益等。　　其次，CRM系统创造了使客户价值最大化的决策和分析能力。CRM系统通过规范客户数据来测量客户的需求和潜在消

7、费、衡量客户满意度和忠诚度、评估客户带给企业的价值，以及提供管理报告、建议和完成各种业务的分析方法。并将分析结果反馈给管理层和企业各职能部门，以便领导者权衡信息，做出全面、及时的商业决策。　　CRM所实现的客户智能　　可以认为，图2中的分析层面和统一视图层面是客户智能在CRM系统中的主要体现。CRM系统中的客户智能可以概述为，为了支持创造客户价值而进行的绩效和财务分析。消费行为学认为，客户关系有一个从开始到结束的生命周期，CRM系统应该实现对客户生命周期全过程的客户关系管理。因此，CRM系统的基础流程可总

8、结为：客户获取、客户接触、客户保留和客户增值这样四个流程。客户智能的本质是创新、使用客户知识创造客户价值。在CRM系统的所有基础流程中，客户智能实现了对客户生命周期的不同阶段的支持。图2中的逻辑结构大致反应了客户智能与CRM系统基础流程之间的这种支持关系。表1总结了CRM系统中所实现的客户智能。　　影响客户智能系统实施的因素　　客户智能系统利用知识发现技术不断发现新的客户知识，并将其扩充到现有的企业知识中来。但就目前企业应用现状和算法实现上来看，制约客户知识发现的因素较多，同时也影响了CIS的性能。　　系

9、统智能的实现尚欠火候　　现有数据挖掘算法大多尚不成熟，效率较低。另外，作为客户智能数据基础的数据仓库或数据集市中的数据量一般比较大，新客户知识形成的速度和准确性比较低，致使现有的CIS在知识发现方面的能力不能满足用户要求。　　缺乏系统工具　　目前大多数CIS的功能集中在数据分析方面，如数据查询、报表、OLAP、数据可视化等，很少有开发商在系统中配有知识发现工具。因此功能比较集中，而更深一层次的要求无法满足。　　无法脱离组织结构