大型零售企业crm现状及对策研究

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1、大型零售企业CRM现状及对策研究  [论文关键词]零售企业客户关系管理(CRM)知识发现  [论文摘要]随着中国零售业的飞速发展,国内零售业竞争日趋激烈;与此同时,随着中国零售业市场准入条件的逐步放宽,国际零售业巨头纷纷登陆,这些超级连锁零售企业以雄厚的实力、先进的管理理念、出色的服务给国内同行产生了巨大的竞争压力。因此,如何更好地满足客户的需求,增强客户的满意度和忠诚度,减少关键客户的流失率已成为零售企业制胜的关键。  一、零售业CRM应用现状  要想在竞争中取胜,解决目前国内零售业面临的困境,

2、实施CRM就成为零售业必然的选择。通过实施CRM,可以有效地管理企业与客户之间的关系,保持和提高客户满意度与忠诚度;同时通过流程优化、信息共享和业务协同,以此增加企业收益。  零售行业拥有大量的数据积累,在这些大量数据的背后,隐藏着许多重要信息,这些信息在决策生成的过程中具有重要的参考价值。然而,通常情况下的CRM系统只能对数据资源进行一些粗加工,其结果是在历史数据量增大时并不能反映出更深层次的规律性。因此,如何从庞大的数据库中采集有效的、未知的和能理解的信息,从而提高零售业的投资效益就成为零售业

3、迫切要解决的问题。  二、零售业实施CRM存在的问题  尽管零售企业都感觉到了客户的不可替代的重要性,但CRM目前在零售业的应用上仍旧不普遍,问题主要体现在以下几个方面:  1.零售业的经营管理人员对CRM的理解偏差。由于大多数零售企业的经营管理人员长期面对繁琐凌乱的业务,没有能系统提高自身素质的机会和时间,导致对客户关系管理的理解上存在偏差。  2.用户信息难以全面地搜集。对于零售企业来说,客户最基本的资料都难以收集,这主要是源于零售企业的门店销售特点所致。客户来去匆匆,不愿意在购物之外填写个人

4、资料,所以零售企业要取得客户的详细资料是比较困难的。  3.适应零售业业务特点的CRM系统缺乏。目前,绝大多数CRM系统均是为基于销售人员的业务活动而获取业绩的行业设计的,这些行业内企业的客户数量相对较少,目标较明确,客户信息较容易获得,与客户的主动性沟通和客户关怀容易实现。而零售业面临客户群的复杂性和较不明确性为CRM系统的设计设置了障碍。  4.客户与零售企业的接触渠道不灵活。零售企业主要仍采用电话或直接接触沟通方式,客户大多由于时问因素或嫌麻烦而不太愿意主动采用,企业难以获取客户的反馈信息;

5、在销售方式上主要还是通过卖场进行,实现网上销售的比例很小。这种方式缩小了企业客户范围。  5.CRM系统多为操作型系统。企业使用的CRM系统多数为操作型系统,主要实现流程管理;目前也有许多厂家推出了SFA、MA、CSS功能系统,这些系统大多将流程管理和分析方法一起进行了封装,这样虽然屏蔽了分析方法的细节,但由于不同的问题域很可能有不同的适用方法,因此系统的灵活性受到影响。  三、零售业CRM解决方案提出  知识发现技术的出现,为人类改进零售业CRM带来了希望。知识发现技术可以帮助企业按其既定的业务

6、目标自动地从数据库中提取用以辅助企业决策的相关模式,对隐藏的总体特征进行描述,对发展趋势进行预测;有助于识别客户购买行为,发现客户购买模式和趋势,改进服务质量,以取得更好的客户保持力和满意程度。  通过在CRM系统中实施知识发现算法,可以有效地利用客户信息资源,挖掘有利于企业决策经营的知识。知识发现技术不仅能对过去的数据进行查询,而且能够找出过去数据之问的潜在联系,进行更高层次的分析。  (一)知识发现的定义  下面是对知识发现KDD(Kno中知识发现的过程  基于知识发现的零售业CRM系统包括下

7、列四个模块:数据准备、数据挖掘、知识评价和知识管理。  1.数据准备。数据准备负责从外部数据源中获取数据、清洗噪声和处理缺失数据,集成多个数据源的数据,将数据转换成可处理的格式。  2.数据挖掘。运用所选择的知识发现算法,从预处理的数据集中提取出用户所需要的知识。通过数据挖掘,发现用户需要的知识。在这个阶段,用户需要根据经验,对挖掘过程或者结果提出某些限定。根据挖掘任务的要求,设计了如图1所示的数据挖掘模型。  3.知识评价。该模块将发现的知识同知识库中已有的知识(由领域专家提供的原始基础知识和此

8、前新发现的知识)进行对比和评估,将那些有价值的知识存人知识库,并以用户能了解的方式呈现给用户。  4.知识管理。知识管理主要对以领域知识的表示数据进行增、删、改操作,包括知识录入、知识编辑和知识查询。论文代写  四、知识发现在零售业CRM中的应用  基于知识发现的CRM重点在于对客户知识的生成与获取、挖掘、共享和应用等方面。通过对与客户互动过程中所获知识的创造、交流和应用来使企业业务增长和价值最大化,从而实现创造公司价值、维持竞争优势的过程。零售业CRM中利用知识发现技术会在很多方

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