首頁(yè)>>廠商>>CRM軟件廠商>>TurboCRM

　分析型CRM：留住黃金客戶

TurboCRM咨詢總監(jiān) 李蓓 2001/12/03

　　客戶關(guān)系管理（CRM）在初期是偏重流程的，我們可以稱之為流程型CRM。所謂流程型CRM，是指對(duì)市場(chǎng)、銷售、服務(wù)等方面，也是企業(yè)的前端管理的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行重新規(guī)劃和調(diào)整，以最佳的工作方法來(lái)獲得最好的效果。無(wú)論是銷售自動(dòng)化（SFA）也好，還是利用呼叫中心的交互式客戶關(guān)懷（Interactive Customer Care）也好，都比較注重流程的管理，例如銷售過(guò)程的管理、代理的管理、員工的管理、服務(wù)請(qǐng)求的回復(fù)管理等等。在CRM從無(wú)到有的過(guò)程中，流程型的軟件產(chǎn)品對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)起到了非常重要的作用。正如我們?cè)?0%的實(shí)施項(xiàng)目中重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題一樣，通過(guò)系統(tǒng)應(yīng)用，我們主要解決的是圍繞客戶信息進(jìn)行的各個(gè)部門的協(xié)同工作，其中最重要的解決了以下的問(wèn)題：

　　◆如何收集客戶信息？

　　◆誰(shuí)來(lái)收集客戶信息？

　　◆收集什么樣的客戶信息？

　　◆與某個(gè)客戶相關(guān)的所有信息是否是整合的？

　　◆每一個(gè)與客戶打交道的人員是否都了解公司其他人與客戶的聯(lián)絡(luò)？

　　◆公司前端管理的每個(gè)部門是否都建立起“以客戶為中心”的理念？

　　◆對(duì)不同的客戶是否能夠提供不同的服務(wù)？

　　對(duì)于多數(shù)已經(jīng)和正在考慮應(yīng)用CRM的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這是不可或缺的步驟，通過(guò)流程型CRM的應(yīng)用，在企業(yè)上下將CRM的概念和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集從無(wú)到有地建立了起來(lái)。但是，很快，在大量的客戶數(shù)據(jù)積累起來(lái)之后，對(duì)數(shù)據(jù)的分析將成為重?fù)?dān)。因此，作為CRM的專業(yè)軟件提供商，TurboCRM正在研究并已經(jīng)在某些行業(yè)提供不同于OLAP（online analytical processing在線分析方法）的專門工具來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

　　具有強(qiáng)大的分析功能的CRM的主要應(yīng)用方式如下：

　　1． 能夠統(tǒng)計(jì)大量的客戶信息并支持對(duì)客戶進(jìn)行多維的特征分析；

　　在某些行業(yè)中，例如：金融、保險(xiǎn)、電信、傳媒、零售等行業(yè)的客戶數(shù)據(jù)量是龐大的。要對(duì)這些客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，要求分析工具必須能夠處理大量的客戶信息。TurboCRM與亞信最近聯(lián)手開(kāi)發(fā)的向中國(guó)電信某省數(shù)據(jù)局提供的CRM解決方案中，客戶數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)。而且，每個(gè)客戶的屬性描述包括地址、年齡、性別、證件號(hào)碼、收入、職業(yè)、教育程度等多個(gè)字段。系統(tǒng)必須能夠支持對(duì)這樣多維的組合性的分析，可以快速給出符合分析條件的客戶名單和數(shù)量。在分析型CRM中，速度成為重要的衡量指標(biāo)，在對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的時(shí)候，速度的要求幾乎是第一位的。

　　2． 能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)并支持對(duì)客戶進(jìn)行行為分析；

　　由于在上述提到的行業(yè)中通常已經(jīng)具備業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對(duì)于現(xiàn)有客戶的最初的信息來(lái)源也是現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，因此，更有意義的分析是結(jié)合客戶信息對(duì)某一類客戶群的消費(fèi)行為進(jìn)行分析。這要求CRM中的分析工具可以從多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中抓取并形成復(fù)雜的data cube。在此基礎(chǔ)上，我們可以分析某類客戶的消費(fèi)行為，例如：電信行業(yè)可以分析經(jīng)常打漫游電話的人群具備什么樣的客戶特征；年齡在30歲左右，月收入在5000以上的女性是否是長(zhǎng)途電話消費(fèi)主體，她們的通話習(xí)慣時(shí)段是從幾點(diǎn)到幾點(diǎn)；是否周末的長(zhǎng)途漫游消費(fèi)有明顯不同于周日的特征等等。行為分析是比特征分析更為復(fù)雜的分析，因?yàn)樗婕暗叫袠I(yè)知識(shí)和分析模型的結(jié)合。

　　3． 具有自定義的建模方式和參數(shù)調(diào)整的功能；

　　除了特征分析和行為分析，預(yù)測(cè)正在日益成為強(qiáng)大的分析功能必須提供的應(yīng)用。在詳細(xì)了解了消費(fèi)行為之后，很自然地，我們會(huì)想到對(duì)數(shù)據(jù)的參數(shù)進(jìn)行某些調(diào)整，例如，價(jià)格的變化，如果調(diào)整周末的消費(fèi)費(fèi)率，對(duì)整體收入會(huì)帶來(lái)什么影響？如果我們著力吸引那些能夠帶來(lái)高價(jià)值的客戶，那么初期的投入應(yīng)當(dāng)在什么范圍內(nèi)？客戶的消費(fèi)點(diǎn)臨近什么值得時(shí)候開(kāi)始成為“正利潤(rùn)”客戶？其生命周期至少要在多長(zhǎng)時(shí)間以內(nèi)才具有成為“忠誠(chéng)客戶”的潛力？現(xiàn)有的模型分析很大程度上是為企業(yè)的市場(chǎng)研究和分析人員提供，有助于他們能夠更理性地制定市場(chǎng)細(xì)分策略。

　　4． 能夠進(jìn)行融合了人工智能的數(shù)據(jù)挖掘。

　　客戶信息的錄入和儲(chǔ)存方式是數(shù)據(jù)（data），但是，對(duì)于決策者來(lái)講，獨(dú)立的單個(gè)的數(shù)據(jù)的意義并不大，更重要的是信息（information）和知識(shí)（knowledge）�，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘方法已經(jīng)能夠支持進(jìn)行按照內(nèi)置邏輯語(yǔ)言進(jìn)行歸納和演繹。例如，根據(jù)模型數(shù)據(jù)，系統(tǒng)建議以達(dá)成最高利潤(rùn)為目標(biāo)進(jìn)行的價(jià)格優(yōu)化政策。輸入抽樣調(diào)查的道的測(cè)試數(shù)據(jù)，可以根據(jù)呼出電話的反饋率、直郵的反饋率、電視廣告反饋率、巡展的反饋率等數(shù)據(jù)確定最佳的市場(chǎng)活動(dòng)模式，以最低的成本獲得最好的市場(chǎng)活動(dòng)效果。

　　綜上所述，對(duì)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)的需求可以總結(jié)為下表：

表一

　　分析型CRM的應(yīng)用是在成熟的分析工具的基礎(chǔ)上，結(jié)合每個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行的。具體的過(guò)程如下圖所示：

圖一

　　理解業(yè)務(wù)：最初的階段，著眼于了解業(yè)務(wù)特點(diǎn)，并把它還原成為數(shù)據(jù)分析的條件和參數(shù)。例如：在零售行業(yè)中，我們的第一個(gè)步驟是了解客戶購(gòu)買的頻率，購(gòu)買頻率和每次消費(fèi)金額之間是否有明顯的相關(guān)關(guān)系。

　　分析數(shù)據(jù)：這個(gè)階段著眼于對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整。我們發(fā)現(xiàn)，在不少行業(yè)中，可分析的數(shù)據(jù)和前面提出的分析目標(biāo)是不匹配的。例如：消費(fèi)者的月收入水平可能與許多購(gòu)買行為相關(guān)，但是，原始的數(shù)據(jù)積累中卻不一定具備這些數(shù)據(jù)。對(duì)這一問(wèn)題的解決方法是從其它的相關(guān)數(shù)據(jù)中進(jìn)行推理，例如，通過(guò)抽樣調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)，一次性購(gòu)買大量衛(wèi)生紙的客戶，其月收入水平集中在1000-3000RMB的檔次，如果這一結(jié)論基本成立，我們可以從消費(fèi)習(xí)慣中推理出現(xiàn)有客戶有多大的百分比是月收入水平在這個(gè)檔次中的；另外，可以根據(jù)抽樣調(diào)查的方法，在問(wèn)卷調(diào)查的基礎(chǔ)上推理整個(gè)樣本人群的收入水平曲線。

　　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：這個(gè)階段的著眼點(diǎn)是轉(zhuǎn)換、清理和導(dǎo)入數(shù)據(jù)，可能從多個(gè)數(shù)據(jù)源抽取并加以組合，以形成data cube。對(duì)于缺失的少量數(shù)據(jù)，是用均值補(bǔ)齊，還是忽略，還是按照現(xiàn)有樣本分配，這是在這個(gè)階段需要處理的問(wèn)題之一。

　　建模：現(xiàn)在已經(jīng)有各種各樣的模型方法可以利用。讓最好的一種應(yīng)用于我們要著眼的主要問(wèn)題中，是這個(gè)階段的主要任務(wù)。例如，對(duì)于利潤(rùn)的預(yù)測(cè)是否應(yīng)當(dāng)采用回歸方式預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)是什么？這些問(wèn)題需要行業(yè)專家和數(shù)據(jù)分析專家協(xié)商并達(dá)成共識(shí)。

　　評(píng)估：已經(jīng)建成的模型是否可以有效地完成工作？很好的一個(gè)評(píng)估方法是利用不同的時(shí)間段，讓系統(tǒng)對(duì)已經(jīng)發(fā)生的消費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后比較預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際狀況，這樣模型的評(píng)估就容易進(jìn)行了。

　　應(yīng)用：完成了上述的步驟之后，多數(shù)的分析工具都支持保存并重復(fù)應(yīng)用已經(jīng)建立起來(lái)的模型。更為重要的是，在這個(gè)過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)分析的方法和知識(shí)應(yīng)當(dāng)已經(jīng)由客戶方的市場(chǎng)分析人員或決策者所了解，我們提供的，不僅僅是最終結(jié)果，而且是獲得這一結(jié)果的方法。

　　最后，在軟件架構(gòu)方面，我們認(rèn)為：分析數(shù)據(jù)庫(kù)與運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)當(dāng)是分離的，避免影響運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)在操作方面的的實(shí)時(shí)響應(yīng)速度。其結(jié)構(gòu)如下圖所示：

圖二

　　有數(shù)據(jù)表明，往往是20%的顧客為企業(yè)帶來(lái)了80％的利潤(rùn)，但如何尋找這20％的客戶，并為他們提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，卻成了企業(yè)管理者的一塊心病。分析性CR可以解決這個(gè)問(wèn)題，它和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、模型建立等技術(shù)相結(jié)合，必將有力的促進(jìn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策，從而發(fā)現(xiàn)更加有價(jià)值的客戶，并為他們提供更好的服務(wù)。

來(lái)自Turbocrm