優(yōu)化CRM系統(tǒng)的操作和分析技術(shù)
2003/07/07
高端客戶關(guān)系管理（CRM）系統(tǒng)是怎樣昂貴，怎樣有益呢？根據(jù)AMR調(diào)查公司的資料顯示，應(yīng)用CRM系統(tǒng)的公司需要支付一大筆許可費(fèi)用，數(shù)額相當(dāng)于應(yīng)用他們自己系統(tǒng)的三倍。根據(jù)Giga
Information Group的估計(jì)，高端CRM系統(tǒng)花費(fèi)的成本大致是每個(gè)使用者3000美元。如果這聽(tīng)起來(lái)是很大一筆錢(qián)，那么考慮一下CRM的優(yōu)勢(shì)。最近的一份研究中提到，Insight
Technology Group認(rèn)為應(yīng)用CRM解決方案的組織能預(yù)期銷(xiāo)售額增長(zhǎng)42%，銷(xiāo)售成本下降35%，銷(xiāo)售周期縮短25%，顧客滿意度增長(zhǎng)20%。投資回報(bào)率更是有大幅度增長(zhǎng)。
為了獲得那些受益，CRM系統(tǒng)一定要滲透整個(gè)企業(yè)。它的目標(biāo)應(yīng)該是利用操作型CRM和分析型CRM技術(shù)來(lái)提供絕對(duì)的顧客滿意。對(duì)于一個(gè)完整的CRM系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，有兩大實(shí)質(zhì)性要點(diǎn)：一個(gè)成熟的Web門(mén)戶網(wǎng)站，這個(gè)網(wǎng)站能貫穿于整個(gè)組織，提供一個(gè)綜合的客戶概貌；先進(jìn)的分析技術(shù)，該技術(shù)能使復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中以及客戶管理戰(zhàn)略中得以使用。
操作型CRM：提供整體的客戶觀點(diǎn)
大多數(shù)公司都存在的問(wèn)題——特別是那些在過(guò)去的十年中，和客戶渠道接觸點(diǎn)的增殖性密切相關(guān)的問(wèn)題——是什么？這個(gè)問(wèn)題就是組織不同部門(mén)對(duì)于同一個(gè)客戶有不同的看法和觀點(diǎn)。比如，一個(gè)客戶可能和同一個(gè)銀行簽定了一份轎車(chē)租約，同時(shí)在該銀行中也有存款和支票賬戶。然而，因?yàn)橛嘘P(guān)每一個(gè)客戶或者產(chǎn)品的數(shù)據(jù)通常存放在分散的多操作系統(tǒng)中，因此，對(duì)于客戶的觀點(diǎn)是不唯一的，商務(wù)使用者也許不知道特定客戶對(duì)于組織有多么重要。
從客戶角度看，使用者常常不知道獲得信息的方法，這些信息主要是指通過(guò)一種單一的媒介產(chǎn)生的客戶和公司之間的交互信息。他們必須要打一個(gè)免費(fèi)電話進(jìn)行訂單查詢，通過(guò)郵件客戶服務(wù)獲得有關(guān)賬戶狀況具體的信息或者進(jìn)行文件聲明及發(fā)票的查閱。門(mén)戶網(wǎng)站將這種低層的圖片轉(zhuǎn)變成為穩(wěn)定的交互式窗口，允許在使用者——顧客、員工和供應(yīng)鏈合作伙伴之間進(jìn)行直接的、高效的互動(dòng)。
圖一向我們展示了一種CRM技術(shù)架構(gòu)，它以Web門(mén)戶網(wǎng)站作為客戶、合作伙伴、員工和供應(yīng)商之間的通路，并以此作為它的主要特征。
第一代門(mén)戶網(wǎng)站產(chǎn)品的重要特征包括：
個(gè)性化服務(wù)：在收集信息基礎(chǔ)上形成一個(gè)使用者概況，在存儲(chǔ)于客戶概況（元數(shù)據(jù)）的基礎(chǔ)上為每一個(gè)門(mén)戶網(wǎng)站使用者過(guò)濾信息內(nèi)容。
安全服務(wù)：為內(nèi)部和外部使用者執(zhí)行組織安全規(guī)則。
出版服務(wù)：對(duì)于使用者來(lái)說(shuō)是一種互動(dòng)機(jī)制，說(shuō)明交易內(nèi)容的位置和意義。
訪問(wèn)服務(wù)：有助于使用者找到和獲得門(mén)戶網(wǎng)站的相關(guān)內(nèi)容。
期刊訂閱服務(wù)：在有規(guī)則訂閱的基礎(chǔ)上，通過(guò)郵件、傳真或者其他方法傳遞交易信息。
下載中心：為現(xiàn)行用戶管理交易內(nèi)容和信息的傳播。
工作流程服務(wù)：提供與工作流程產(chǎn)品諸如普通郵件、語(yǔ)音郵件、PDA等建立互動(dòng)聯(lián)系。
協(xié)作服務(wù)：允許門(mén)戶網(wǎng)站使用者和其他人進(jìn)行交流——這包括諸如Web聊天、即時(shí)通知等特點(diǎn)。
注冊(cè)精靈：簡(jiǎn)化使用者概況信息的收集
大批量輸入服務(wù)：允許訂閱人增加大量?jī)?nèi)容，諸如時(shí)事通訊，分銷(xiāo)軟件等。
數(shù)字儀表板：允許使用者鞏固個(gè)人團(tuán)隊(duì)、公司以及外部信息。
根據(jù)Gartner公司的研究顯示，先進(jìn)的門(mén)戶網(wǎng)站產(chǎn)品也有以下特征：
數(shù)據(jù)庫(kù)和已有應(yīng)用整合：將企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)和已有應(yīng)用程序進(jìn)行整合；
擴(kuò)展的搜索能力：搜索其他數(shù)據(jù)庫(kù)或者甚至其他搜索引擎和返回組合結(jié)果的裝置。
廣泛的脫機(jī)支持：允許PDA使用者脫機(jī)工作，為未來(lái)的連接儲(chǔ)存信息。
這些動(dòng)態(tài)的門(mén)戶網(wǎng)站對(duì)企業(yè)價(jià)值底線能有什么貢獻(xiàn)呢？使顧客滿意。如果顧客在使用你的Web站點(diǎn)時(shí)有一個(gè)愉快的經(jīng)歷。如果他們?cè)诓淮嬖诠收系那闆r下完成整個(gè)交易周期，那么他們很可能會(huì)再次訪問(wèn)你的站點(diǎn)。他們更有可能成為具有“粘性”的客戶。這些具有“粘性”的客戶能為你的公司帶來(lái)無(wú)窮的價(jià)值。根據(jù)哈佛商業(yè)評(píng)論近期的一份報(bào)告顯示，客戶保留度每增長(zhǎng)5%，公司利潤(rùn)會(huì)增長(zhǎng)100%，這是一個(gè)簡(jiǎn)單的方程式。使客戶滿意相當(dāng)于使客戶忠誠(chéng)。使顧客忠誠(chéng)相當(dāng)于保留顧客，增加顧客度保留相當(dāng)于增加利潤(rùn)。
然而，門(mén)戶網(wǎng)站僅僅是CRM方程式的一方面。要具備真實(shí)的、強(qiáng)大的分析能力，你需要擁有強(qiáng)大的分析技術(shù)。也許目前在市場(chǎng)中最強(qiáng)的分析技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘。
分析型CRM：下一代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
目前有許多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在使用，諸如古典統(tǒng)計(jì)學(xué)（包括線性回歸等）、準(zhǔn)則推斷以及遺傳算法。它們中的大部分能和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)相匹配。然而，在過(guò)去的二十年中，有兩種技術(shù)誕生了：決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能被用來(lái)發(fā)現(xiàn)深澳的知識(shí)和構(gòu)建復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型。因?yàn)樗鼈兿喈?dāng)復(fù)雜，每一種技術(shù)都能寫(xiě)出一大篇文章，所以這里只是點(diǎn)到各種技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)，討論一下它怎樣能在你的分析型CRM中使用。
決策樹(shù)
你可以從它的名字中猜到，決策數(shù)是一種樹(shù)型分析模型。樹(shù)枝代表了用來(lái)定義或者細(xì)分客戶的不同問(wèn)題。比如，假設(shè)一家音樂(lè)俱樂(lè)部想要分析為什么一些會(huì)員不會(huì)再次申請(qǐng)它的會(huì)員資格（該俱樂(lè)部會(huì)員采取月申請(qǐng)制）。為了形成決策樹(shù)，公司召集了一批由100個(gè)忠誠(chéng)顧客、100個(gè)非忠誠(chéng)或者已經(jīng)公司已經(jīng)失去的顧客組成的測(cè)試小組。然后，公司開(kāi)始提出一系列問(wèn)題，要求顧客形容一下忠誠(chéng)的顧客和非忠誠(chéng)的顧客是什么樣子的。整個(gè)決策樹(shù)就如圖二所示。
正如你所看到的，決策樹(shù)顯示了大部分失去的顧客是在40歲以下的，他們的顧客年齡不足三年，對(duì)于公司每月紙質(zhì)雜志的調(diào)查持一種不喜歡的態(tài)度。決策樹(shù)是一個(gè)非常強(qiáng)大的知識(shí)體系。它給了公司關(guān)于非忠誠(chéng)的客戶是怎么樣子的一個(gè)非常清晰的概念。當(dāng)然，雖然在過(guò)去，你非常精通于市場(chǎng)細(xì)分，但是有了決策樹(shù)，市場(chǎng)細(xì)分有了大量能夠用來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)行為的信息。
然而，在進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分獲得大量特殊數(shù)據(jù)說(shuō)明細(xì)分是無(wú)效的之前，這種細(xì)分是低水平的，也是片面的。決策樹(shù)能預(yù)測(cè)特殊行為——如說(shuō)有可能發(fā)生購(gòu)買(mǎi)行為的改變。比如，根據(jù)這棵決策樹(shù)顯示的信息來(lái)看，該音樂(lè)俱樂(lè)部能夠預(yù)測(cè)到大部分小于30歲的顧客在將來(lái)可能流失。這個(gè)發(fā)現(xiàn)可能會(huì)使俱樂(lè)部發(fā)展紙制雜志的替代品。也許那些較年輕的顧客會(huì)更喜歡電子雜志，也會(huì)比較喜歡公司通過(guò)郵件方式提醒他們俱樂(lè)部每月的精選品和可以獲得的折扣。
你也可以將決策樹(shù)看作一種為更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)造輸入數(shù)據(jù)的工具。比如，來(lái)自決策樹(shù)的新發(fā)現(xiàn)的信息能夠傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，形成更加先進(jìn)的、功能更加強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型。這樣，有關(guān)非忠誠(chéng)顧客的數(shù)據(jù)資料成為開(kāi)發(fā)更廣泛、更復(fù)雜的客戶行為模型的數(shù)據(jù)之一。這種更復(fù)雜的模型能夠使用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人的大腦通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由神經(jīng)元、軸突、樹(shù)枝狀結(jié)晶和神經(jīng)鍵組成。大腦接受輸入信息，分析它們，然后輸出特征或模式的識(shí)別信息。最近幾年，許多研究都已經(jīng)開(kāi)始深入探究創(chuàng)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
目前能使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多種，但是我想有兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最具潛力的，它們是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱BPN）和Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)。但是在這兩種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BPN類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的更加廣泛，所以，這邊我重點(diǎn)討論一下這種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣運(yùn)作的，它能做什么。
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
一個(gè)BNP包括三個(gè)層次：
輸入節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)能接受來(lái)自各種顧客接觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)形成BPN的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)組。
分析層，該層經(jīng)常被認(rèn)為是“隱藏層”，因?yàn)樗鼘?duì)于輸入和輸出節(jié)點(diǎn)使用者來(lái)說(shuō)是透明的。分析層使用輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)識(shí)別行為模式和解釋信息來(lái)評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)組。
輸出節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)通知使用者通過(guò)分析曾獲得的模式和行為信息，同時(shí)利這信息形成預(yù)測(cè)模型。
之所以將其稱之為反向傳播網(wǎng)絡(luò)，主要是因?yàn)樗芊答亖?lái)自輸出節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤。在輸出節(jié)點(diǎn)上，錯(cuò)誤信息比較容易被發(fā)現(xiàn)。
金融機(jī)構(gòu)可以使用的BPN簡(jiǎn)單的模型，可以參考圖三。
假設(shè)該集團(tuán)的數(shù)據(jù)組包括了100000個(gè)現(xiàn)有和潛在的顧客。數(shù)據(jù)組中所有成員至少滿足一個(gè)列示于每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)邊上的特征條件，比如說(shuō)，他們的年齡小于35歲或者是在35-40之間，男性或者女性，房東或者租借人。BPN從所有的輸入節(jié)點(diǎn)中獲得數(shù)據(jù)，并且以此編譯一個(gè)預(yù)測(cè)型模型。這個(gè)簡(jiǎn)單的模型告訴使用者，年齡在35-40歲之間的男性房東最有可能購(gòu)買(mǎi)共同基金和金融市場(chǎng)產(chǎn)品。這是BNP能預(yù)測(cè)的信息。
然而，這種分析不是自然而然得出的。使用BPN（或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)）的局限性是BPN——像人的大腦——一定要接受練習(xí)以識(shí)別正確的模式并進(jìn)行準(zhǔn)確的信息翻譯。這個(gè)練習(xí)的過(guò)程往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間。同時(shí)，整個(gè)練習(xí)過(guò)程的完成需要向BNP提出一系列知道成果的問(wèn)題和額外的輸入價(jià)值，也需要使用數(shù)學(xué)運(yùn)算法則改變和再運(yùn)用那些基于眾多BPN提供的正確或者不正確的答案的重點(diǎn)。練習(xí)階段會(huì)一直繼續(xù)，直到BPN提供的答案能夠和使用者希望的答案基本吻合。當(dāng)練習(xí)輸出符合期望輸出時(shí)，然后BPN將被認(rèn)為是成熟的，而且能夠被用來(lái)分析、解釋、預(yù)測(cè)未知結(jié)果的輸入數(shù)據(jù)。
Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)
Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)也是一種令人激動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。Kohonen映射技術(shù)比BPN技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)間更短，但是這種技術(shù)非常有潛力。不像反向神經(jīng)傳播網(wǎng)絡(luò)，Kohonen映射網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有隱藏的分析層。相反，網(wǎng)絡(luò)的輸出層做了所有的工作。網(wǎng)絡(luò)使用極其復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算法則組織和分析輸入數(shù)據(jù)。
比如，假定一個(gè)輸入的信息有X個(gè)特征，并且在模式的Z空間由矢量Y代表。Kohonen網(wǎng)絡(luò)使用運(yùn)算法則將輸入數(shù)據(jù)組映射至輸出摸式之中。輸出節(jié)點(diǎn)能自我組織，在大量數(shù)據(jù)組練習(xí)之下，產(chǎn)生了正確的特征映射。用簡(jiǎn)潔、清晰的語(yǔ)言表達(dá)，這意味著網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了基于輸入特征的客戶-行為模式圖。
在既定的數(shù)據(jù)組環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)逐字學(xué)習(xí)，使用戶能預(yù)測(cè)客戶可以做什么。但是，Kohonen映射網(wǎng)絡(luò)存在和BPN一樣的局限性。練習(xí)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)組一定要很大。
優(yōu)勢(shì)：從充分利用你擁有的大部分信息
即使練習(xí)過(guò)程相對(duì)較長(zhǎng)，但是一個(gè)強(qiáng)大的成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——或者是BPN或者是Kohonen特征映射網(wǎng)絡(luò)——在客戶價(jià)值（或者至少在收入增長(zhǎng)方面）是物有所值的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能被用來(lái)改善和提高各種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的有效性，諸如：
市場(chǎng)細(xì)分：通過(guò)由認(rèn)識(shí)模式和群集技術(shù)發(fā)現(xiàn)的信息進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分。圖三中的BPN例子利用了模式識(shí)別，發(fā)現(xiàn)在35-40歲的男房主最有可能有金融市場(chǎng)和共同基金賬戶。
客戶概況描述：通過(guò)由聚集運(yùn)算法則發(fā)現(xiàn)的信息，在基于內(nèi)在相似性的基礎(chǔ)上將各條信息組合在一起。Kohonen映射網(wǎng)絡(luò)通常被用來(lái)創(chuàng)造成熟的數(shù)據(jù)叢，該數(shù)據(jù)叢能提供各方面觀點(diǎn)的新信息和詳細(xì)的顧客概況。
銷(xiāo)售渠道/活動(dòng)有效性分析：通過(guò)由群集和局外人分析發(fā)現(xiàn)的信息來(lái)分析銷(xiāo)售渠道/活動(dòng)的有效性。局外人分析是發(fā)現(xiàn)反常數(shù)據(jù)的過(guò)程，那些反常的數(shù)據(jù)信息通常能扭曲其他正常的信息。它能夠被用來(lái)作為分析過(guò)程的一部分，分析過(guò)程只要是分析為什么不同的銷(xiāo)售渠道/活動(dòng)的有效性有的高，有的低，或者為什么一些渠道活動(dòng)參與者有巨大的成功或者是失敗。
結(jié)論：
這些門(mén)戶網(wǎng)站和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不僅已經(jīng)相當(dāng)成熟了，而且具有非常強(qiáng)大的作用。如果正確使用這些技術(shù)，他們能夠極大的提高CRM系統(tǒng)的功能。此外，他們還覆蓋了CRM光譜的兩端：門(mén)戶網(wǎng)站增強(qiáng)操作型CRM的功能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加分析型CRM的能力。使用這些技術(shù)，發(fā)揮他們最大潛力的訣竅是要知道什么時(shí)候使用他們、什么時(shí)候停止使用他們而依靠人為接觸和經(jīng)驗(yàn)。成功的最大秘訣是以最適當(dāng)?shù)谋壤M合人力和技術(shù)資源。
IT168
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