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分析電子商務環(huán)境下CRM體系結構

2010/01/05

　　本文分析了電子商務環(huán)境下CRM的需求與框架，在此基礎上提出了一種包含客戶分析管理、市場分析管理，運營評估管理及數(shù)據整合與管理的分析型CRM體系架構。

引言

　　隨著科學技術的進步和時代的發(fā)展，基于互聯(lián)網的電子商務，已被公認為是影響21世紀世界經濟格局的新型經濟模式。電子商務充分利用現(xiàn)代計算機通信技術和網絡技術使企業(yè)可以允許客戶參與產品設計，根據用戶的要求實現(xiàn)個性化生產，為顧客提供個性化服務。電子商務使企業(yè)從“一對多”的大量生產經營模式向“一對一”的大規(guī)模定制經營模式轉變成為可能。電子商務環(huán)境下的客戶關系管理為這種可能提供了管理理念和技術上的保證，成為企業(yè)贏得未來競爭優(yōu)勢的關鍵。目前，客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)的重要性已經被越來越多的企業(yè)所認識、并逐漸應用于企業(yè)的管理之中。

電子商務環(huán)境下CRM

　　1. 電子商務環(huán)境下CRM需求分析

　　電子商務環(huán)境下的CRM應具有高度的靈活性，這種靈話性既要包含有時間概念也包含有空問概念。電子商務環(huán)境下，企業(yè)將真正實現(xiàn)“365*24”服務模式，消除時差與區(qū)域給業(yè)務往來帶來阻礙，充分利用Interneit構建不同地區(qū)、不同國家的企業(yè)之間，企業(yè)與顧客之間的信息高速公路。在電子商務環(huán)境下，利用各種網絡技術，企業(yè)應實現(xiàn)無紙化客戶數(shù)據信息管理，實現(xiàn)數(shù)據資料直接入庫和數(shù)據庫之間的無縫連接，并且利用計算機實現(xiàn)對這些數(shù)據的知識挖掘、自動化分析處理，為企業(yè)的經營者及時地掌握市場動態(tài)和企業(yè)的真實數(shù)據、快速和正確決策提供有力的協(xié)助和支持。

　　電子商務縮短了生產廠商與客戶在供應鏈上的距離，增強了客戶參與企業(yè)行為的能力，因而也要求企業(yè)實現(xiàn)與客戶的實時雙向對話溝通。由于互聯(lián)網絡具有很好的互動性和引導性客戶通過互聯(lián)網絡在電子商務系統(tǒng)的引導下對企業(yè)產品或服務進行了解、選擇或建議，企業(yè)根據客戶的要求進行個性化生產并提供及時服務。因此，要滿足多樣化的需耍，企業(yè)不但要對生產流程等進行改造，更需要一套能與客戶充分交流，了解客戶特定的需求與意見，通過相關的數(shù)據分析發(fā)現(xiàn)客戶的消費規(guī)律的電子商務系統(tǒng)，及基于電子商務的CRM系統(tǒng)。

　　2.電子商務環(huán)境下CRM框架

　　CRM要求企業(yè)以“客戶滿意”為中心，形成以客戶服務為核心的業(yè)務流程和客戶需求驅動的產品和服務設計。電子商務環(huán)境下，可以概括出一個總體的CRM框架，該框架包括客戶互動、運營，分析和信息整合4個部分。

　　(1)客戶互動子系統(tǒng)。電子商務環(huán)境下，企業(yè)與客戶的互動方式主要強調基于Web的互動交流。企業(yè)通過BIS架構的Web層將產品、服務信息或者企業(yè)相應的運營信息顯示給最終客戶、中問商或者合作伙伴，并通過該Web層接收來自最終用戶、中間商或者合作伙伴的信息。該子系統(tǒng)是CRM系統(tǒng)的信息源，為CRM系統(tǒng)提供數(shù)據支持。

　　(2)運營子系統(tǒng)。運營子系統(tǒng)也被稱作運營型CRM，主要包括銷售自動化(Sales Force Automation，SFA) 、營銷自動化(Marketing Automation，MA)、客戶服務與支持(Customer Service & Support，CSS)3個基本功能，實現(xiàn)銷售、營銷和客戶服務與支持業(yè)務流程的自動化。

　　(3)分析子系統(tǒng)。分析子系統(tǒng)又稱分析型CRM、通過對數(shù)據倉庫中記錄的客戶及產品資料進行數(shù)據挖掘(Data Mining)和分析，從中發(fā)現(xiàn)客戶特征、客戶行為規(guī)律、購買模式等，井為企業(yè)決策層更好地制定客戶戰(zhàn)略提供支持。它是電子商務環(huán)境下CRM的核心部分。主要工具包括數(shù)據挖掘、聯(lián)機分析處理(OLAP)及其它統(tǒng)計分析工具。本文將在下幾節(jié)對該子系統(tǒng)進行詳細討論。

　　(4)信息整合子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)整合企業(yè)內外信息流，通過集成CRM與ERP的信息流，使集成供應鏈中的信息實現(xiàn)無縫聯(lián)接，把企業(yè)、合作伙伴以及客戶集成在同一電子商務平臺上，實現(xiàn)企業(yè)開放式運作模式。

電子商務環(huán)境下分析型CRM功能分析

　　從功能上講，分析型CRM要包括3大功能模塊，即客戶特征分析、企業(yè)運作評估、市場分析。

　　(1)客戶識別、認知與分析

　　一對的客戶關懷方式已經引起了企業(yè)界的重視，但在具體實施的過程中存在著很多實際困難。因為企業(yè)缺乏相應的措施和技術手段識別和認知客戶，因而無法為客戶提供符合其實際需求的產品或服務。因此企業(yè)需要一套有效的分析工具，能夠對不同客戶進行特征提取、分類，使企業(yè)充分了解客戶的個性化消費規(guī)律，從而實現(xiàn)對一的客戶關懷。

　　(2)市場分析

　　電子商務運作模式加劇了市場環(huán)境的變化，對企業(yè)的靈活性提出了更高的要求。因此電子商務環(huán)境下的分析型CRM需要提供市場態(tài)勢的分析功能，使企業(yè)能夠實時掌握市場變化，及時準確的調整企業(yè)戰(zhàn)略、贏得市場競爭優(yōu)勢。

　　(3)企業(yè)運作評估

　　企業(yè)必須對針對不同的客戶群體、不同的產品或服務所采取的策略(營銷策略、銷售策略、客戶關懷策略等)在經過一定時間的實施后所收到效果進行評估，以便修改策略，改善企業(yè)運營狀況。因此分析型CRM必須通過數(shù)據統(tǒng)計、分析和比較提供企業(yè)運營狀況變化的分析功能。

　　企業(yè)只有深入而又全面的了解客戶、把握客戶，實時掌握市場動態(tài)，并不斷通過評估修訂企業(yè)策略，才能更好的贏得客戶滿意、客戶忠誠，從而贏得企業(yè)利潤。

電子商務環(huán)境下分析型CRM結構

　　通過上述功能分析，分析型CRM結構應包含4個部分：客戶分析管理、市場分析管理、運營評估管理及數(shù)據整合管理。

　　(1)客戶分析管理

　　從客戶的角度講，不同的客戶為企業(yè)提供的商業(yè)價值是不同的、即客戶的質量存在著差別。因此，客戶分析管理模塊提供了客戶分類、客戶特征分析與評拈等功能，使企業(yè)能夠很辨別自己的“黃金客戶”，了解和掌握客戶對企業(yè)的反應，為企業(yè)有針對性的實施」對一方式的客戶關懷、提高產品或服務質量、制定長遠發(fā)展戰(zhàn)略提供決策依據。因為客戶的這些特征直接反映r企業(yè)的經營業(yè)績而幾在很多情況下還準確地預示或反映了企業(yè)的經濟發(fā)展態(tài)勢、甚至能準確的反映出社會整體經濟發(fā)展趨勢。如美國密植根大學(University of Michigan)商學院教授、CFI國際集團(Claes Fornell International)的董事長Claes Fornell教授創(chuàng)立的“美國顧客滿意度指數(shù)(American Customer Satisfaction Index，ACSI)體系”就能夠衡量宏觀社會經濟發(fā)展總體趨勢和微觀企業(yè)整體經營狀況、支持企業(yè)決策。客戶分析上要包括：
　　
　　通過上述客戶特征分析，企業(yè)詳細掌握了客戶的特征和影響客戶特征值的主要因素，發(fā)現(xiàn)了自己在市場中的優(yōu)勢和劣勢所在，從而可以針對不同的客戶進行有限資源的優(yōu)化應用，提高客戶對企業(yè)的利潤貢獻度。

　　(2)市場分析管理

　　市場分析管理模塊提供市場綜合分析、市場整體態(tài)勢分析以及市場態(tài)勢細分的功能使企業(yè)及時準確的掌握市場變化，了解競爭對手的經營狀況，通過投資回報率分析合理把握企業(yè)的利潤區(qū)，并以此為基礎不斷尋找新的經濟增長點。
　　
　　(3)運營評估管理

　　通過客戶和市場分析，企業(yè)基本掌握了自己的優(yōu)勢和劣勢本著發(fā)揚優(yōu)勢、減小劣勢的原則、必然要采取一系列舉措來取得競爭優(yōu)勢。運營評估管理模塊為企業(yè)所采取的改進措施提供效果評估，企業(yè)能夠利用該評估功能確定新的舉措是否有效，效果如何以及應該在哪些方面作出怎樣的改進。該模塊系統(tǒng)功能主要包括：
　　
　　(4)數(shù)據整合與管理

　　數(shù)據整合與管理模塊是分析型CRM系統(tǒng)的基礎，通過對企業(yè)收集的源數(shù)據的清洗、裁減抽取等處理建立包含客戶信息集市、客戶活動信息集市、產品信息集市的中心數(shù)據倉庫，為上述3個功能模塊提供結構化、一致性強幾全面的基礎數(shù)據。原始數(shù)據可能來自不同的部門數(shù)據庫、部門內部不同的數(shù)據庫或者其本身是Web數(shù)據、這些數(shù)據存在著重復、不一致、互相矛盾或者異構，因此必須進行預處理、轉換等技術處理，形成數(shù)據庫和基于主題的多維數(shù)據庫。數(shù)據整合步驟主要包括：
　　
分析型CRM中數(shù)據挖掘應用

　　著名數(shù)據倉庫專家Ralph Kimball說：“我們花了20多年的時間將數(shù)據放入數(shù)據庫，如今是該將他們拿出來的時候了�！边@句話很貼切的形容了當前企業(yè)的現(xiàn)實，我們有大量的數(shù)據，但卻沒有得到有效利用，而幾目前也沒有1套有效的利用方法。隨著科技的發(fā)展，計算機科學為這一問題提供了最新的答案：數(shù)據挖掘(Data Mining，DM)。數(shù)據挖掘是一種利用各種分析工具在海量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)數(shù)據之間隱含的關系或者某種模型的過程，企業(yè)可以利用這些關系或模型做出預測或決策，實際上數(shù)據挖掘就是一類深層次的數(shù)據分析方法。

　　分析型CRM中數(shù)據挖掘流程。企業(yè)源數(shù)據經過清洗、集成、轉換與約簡，得到中心數(shù)據倉庫和扣關主題數(shù)據庫，為數(shù)據挖掘提供整合的數(shù)據源。數(shù)據挖掘主要分為以下幾類：分類、關聯(lián)分析、聚類分析、時間序列、孤立點分析等。數(shù)據挖掘所能解決的最典型商業(yè)問題包括：數(shù)據庫營銷( Database Marketing)、客戶分類(Customer Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)、客戶流失分析(Churn Analysis)客戶信用計分(Credit Scoring)、客戶欺詐發(fā)現(xiàn)(Customer Fraud Detection)等。

結論

　　作為CRM的核心，分析型CRM在企業(yè)以“客戶滿意為中心”的經營理念貫徹過程當中有著重要的作用，為企業(yè)實施“一對一”戰(zhàn)略、個性化服務提供決策依據。電子商務環(huán)境下的CRM必將隨著市場競爭的加劇而越來越受到人們的重視，而分析型CRM則更會成為人們關注的中心。

CIO時代


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