河南农业大学管理信息系统课件第十二讲 客户关系管理专题.ppt

第十二章 CRM:客户关系管理 当前市场竞争日益激烈，仅仅依靠产品的质量已经很难留住客户，必须为客户提供全方位的服务，服务已经成为克敌制胜、提高竞争力的 强有力的手段。对企业来讲，针对每个客户的不通需求，提供个性化的服务已经成为当务之急。 eCRM 营造温馨家园 客户关系管理(Customer Relationship Management)： 企业利用各种信息技术，通过对客户进行跟踪、管理和服务、留住老客户、吸引新客户的手段和方法。 客户关系管理系统(Customer Relationship Management System)： 实现和支撑客户关系管理的信息系统。 12-1 客户关系管理概述 CRM概述 CRM概念 CRM内容 1 CRM概述 2 CRM的概念 3 CRM的内容 案例：金融交叉销售 12-2 客户关系管理系统 CRMS应用概况 CRMS的功能 CRMS产品 1 CRMS应用概况 2 CRMS的功能 客户关系管理系统的基本功能 客户管理； 时间管理； 销售管理； 营销管理 客户服务 合作伙伴关系管理 知识管理 联系人管理； 潜在客户管理； 电话销售和电话营销 呼叫中心 商业智能 网上营销 12-3 客户关系管理案例 客户数据发掘技术 BBCC公司案例 eBay-com利用信息来培养客户关系案例 1 客户数据发掘 关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。 序列分析 序列分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件。这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义，其依据除了统计上的概率之外，还要加上时间的约束。 分类分析 分类分析通过分析具有类别的样本的特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。 利用分类技术，可以根据顾客的消费水平和基本特征对顾客进行分类，找出对商家有较大利益贡献的重要客户的特征，通过对其进行个性化服务，提高他们的忠诚度。 案例：中移动客户保留案例分析 聚类分析 聚类分析是根据物以类聚的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 在客户关系管理中，利用聚类技术，根据客户的个人特征以及消费数据，可以将客户群体进行细分。 例如，可以得到这样的一个消费群体：女性占91%，全部无子女、年龄在31到40岁占70%，高消费级别的占64%，买过针织品的占91%，买过厨房用品的占89%，买过园艺用品的占79%。针对不同的客户群，可以实施不同的营销和服务方式，从而提高客户的满意度。 对于空间数据，根据地理位置以及障碍物的存在情况可以自动进行区域划分。例如，根据分布在不同地理位置的ATM机的情况将居民进行区域划分，根据这一信息，可以有效地进行ATM机的设置规划，避免浪费，同时也避免失掉每一个商机。 预测 预测与分类类似，但预测是根据样本的已知特征估算某个连续类型的变量的取值的过程，而分类则只是用于判别样本所属的离散类别而已。预测模型可以使用较为传统的统计回归技术，也可以使用新的分类技术，目前最通用的是决策树归纳技术。 孤立点分析 数据库中可能包含一些数据对象,它们与数据的一般行为或模型不一致。这些数据对象称为孤立点(Outlier)。对这些数据的挖掘分析可以用于处理一些罕见事件,比如信用卡欺诈等。 2 客户数据发掘的案例 BBCC公司每年开展25次直邮活动，每次大概向1,000,000用户提供信用卡使用机会。营销活动响应率约为6%，但其中只有约16%能够通过公司的信用审查成为公司的正式客户（即在邮件列表中只有1%的客户成为公司正式客户）。公司现在的问题是：如何在众多客户中更有效的找出那10,000个客户。 公司每给客户发一份邮件的成本是$1.00，今后的两年中每个客户每年将为公司带来利润$125。为了更加有效的发掘新客户，公司综合采用了预测模型和信用评分模型来从众多的客户资料中发掘新客户。 案例: eBay利用信息来培养客户关系 关注现有客户的稳定性，通过对现有客户利益诉求的满足，以及对移动品牌宣传的推动，来巩固现有的在网客户； 通过对客户消费行为及偏好差异的分析，针对不同细分人群设计相应的套餐； 通过对客户价值量的差异分析以提供不同的客户服务及忠诚度计划； 积极的客户挽留工作，对客户流失进行监控，及时进行用户挽留； 通过各种合作伙伴的捆绑扩大服务的