客户关系管理的技术
客户关系管理的技术和方法
客户关系管理的技术和方法随着经济的全球化和市场的竞争日益加剧，客户关系管理（CRM）在企业营销中变得越来越重要。
CRM 是一种通过技术和方法来管理客户，增强客户满意度并推动销售的策略。
下面我们来详细了解 CRM 技术和方法。
一、CRM的技术1. 数据分析技术CRM系统依靠数据分析技术去分析客户的偏好、需求、兴趣、行为习惯等信息，从而制定个性化营销策略和提供优质的客户服务。
这些信息数据源非常广泛，如社交媒体数据、日志数据、交易数据、销售数据、客服数据等。
企业可以利用大数据技术将这些数据整合在一起并进行深度分析，并根据分析结果制定个性化的营销策略。
2. 人工智能技术人工智能技术可以让 CRM 更加自动化和智能化，尤其是在客户服务方面，可以让客户得到更高效、便捷、舒适的服务体验。
AI技术可以将大量的重复性工作交给机器人去完成，比如自动应答电话、自动分类邮件、自动回复消息等，从而节约时间和人力成本。
3. 社交媒体技术随着社交媒体的不断发展，企业可以利用社交媒体技术去挖掘客户需求，同时加强与客户的沟通和互动。
企业可以利用社交媒体的用户分析工具去分析客户的兴趣、需求、群体特征等信息，这些信息可以通过推送和广告来刺激客户的购买欲望。
二、CRM的方法1. 个性化营销个性化营销是指针对不同的客户推出不同的产品、价格、促销策略等，以满足客户的个性化需求。
通过个性化营销，可以提高客户的满意度、忠诚度和转化率。
比如，对于一些高端客户，企业可以推出更加奢华的产品线，并提供更加贴心的服务，从而增强客户的忠诚度和满意度。
2. 客户关怀客户关怀是指定期与客户联系，了解客户的需求和满意度。
通过客户关怀，可以促进客户与企业之间的良好互动和信任，从而提高客户的忠诚度和满意度。
比如，企业可以发送短信、邮件或电话来关怀客户，针对客户问题提供解决方案，并在节假日赠送礼品。
3. 客户反馈客户反馈是指客户对企业产品和服务体验的评价和建议。
通过客户反馈，企业可以及时了解客户的需求和问题，从而及时解决客户问题，改善产品和服务质量。
客户关系管理的技术手段介绍
客户关系管理的技术手段介绍一、概述客户关系管理（CRM）是一个用于管理公司与客户之间的互动过程的策略。
简单来说，客户关系管理是在企业与客户之间建立长期关系的理念。
客户关系管理的技术手段，能够协助企业与客户之间的联系，提高客户忠诚度，增加客户价值、提高客户满意度、增加销售额和利润，并为企业提供数据分析、客户行为预测及市场趋势等方面的数据。
二、客户关系管理的技术手段1.客户数据库管理系统客户数据库管理系统（CDMS）是一种应用程序，旨在帮助企业库存、管理和分析其客户信息。
其功能包括数据的收集、存储、分析、整合和共享等。
CDMS 可以用于记录客户的基本信息，如姓名，联系方式、公司名称、职位等。
CDMS 还可记录客户的购买历史、交互行为信息、市场调查结果和社交媒体等渠道的信息。
2. 数据挖掘技术数据挖掘是指从大量数据中发现可用信息的过程。
它包括识别模式、建立模型和预测行为等功能。
企业可以使用数据挖掘技术来挖掘客户信息的隐藏价值。
如利用行为数据和偏好数据分析，企业可以更好地了解客户的兴趣、需求和倾向，并根据这些信息发掘商业机会。
3. 业务流程自动化业务流程自动化（BPA）是利用软件应用程序来协调、管理和自动化业务过程的一种方法。
在 CRM 方面，BPA 可以在销售、营销、服务和支持等方面实现自动化。
例如，如果公司收到客户的投诉，BPA 可以自动通知服务团队并跟踪投诉处理的过程。
4. 社交媒体分析企业可以利用社交媒体分析工具，跟踪潜在客户和现有客户在社交媒体平台上的活动。
企业可以收集客户反馈、印象和评论，以便更好地理解客户需求、优化产品和服务，提高客户满意度。
此外，社交媒体数据分析也可以帮助企业进行市场策略的规划以及客户行为模式的分析。
5. 客户服务支持系统客户服务支持系统（CSS）是一种专门为客户提供支持服务的软件应用程序。
它通常包括多种服务渠道、如电话、邮件、在线聊天和社交媒体等，可以协助企业的客服团队快速、有效地响应客户的咨询和问题。
数据库技术在客户关系管理中的应用
数据库技术在客户关系管理中的应用客户关系管理是企业经营中的重要环节，通常涉及到海量的客户数据的处理和管理。
为了有效、自动化地管理这些数据，企业通常需要依赖于数据库技术来实现。
数据库技术在客户关系管理中的应用包括以下几个方面：1. 客户数据的存储和管理客户关系管理需要存储和管理大量的客户信息，包括客户的基本信息、联系方式、购买记录、交互历史等。
通过使用数据库技术，企业可以将这些信息存储在统一的数据库中，并建立相应的数据模型和数据表结构，便于数据的统一管理和访问。
此外，数据库还能够提供一些功能强大的数据管理工具，例如，关系型数据库提供了事务管理和约束规则等机制，可以有效地确保数据的安全和一致性。
2. 数据挖掘和分析客户关系管理需要对客户的数据进行挖掘和分析，以便企业能够更好地理解客户的需求和行为，并从中发现商机。
通过使用数据库技术，企业可以对客户数据进行多维度的分析和挖掘，例如，通过SQL语言编写查询语句来获取客户的统计信息，或者使用数据挖掘工具来发现客户的规律性和趋势性等。
3. 多渠道客户接触管理客户关系管理需要管理多渠道的客户接触信息，例如电话、邮件、社交媒体等。
通过使用数据库技术，企业可以将这些接触信息汇集在一个统一的数据仓库中，并通过建立关联关系，将接触信息与客户信息进行关联和分析。
此外，数据库还能够提供一些强大的数据分析和查询工具，以便企业实时追踪和分析客户的接触信息。
4. 客户响应和服务管理综上所述，数据库技术在客户关系管理中的应用非常广泛，并且在实际应用中已经得到了广泛的应用和验证。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据库技术将会在客户关系管理中扮演越来越重要的角色，为企业提供更精准、高效的客户服务。
客户关系管理的技术与策略
客户关系管理的技术与策略随着市场竞争的不断加剧，企业想要在竞争中获得优势，就必须关注客户。
而客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）就是一种全面的、系统的、实现客户满意度和忠诚度提高的策略和技术。
下面我们将从技术和策略两个方面来探讨客户关系管理。
技术方面1.数据管理技术数据管理技术是现代CRM系统的核心。
通过数据管理，企业可以了解客户的需求及喜好，从而帮助企业确定产品和服务的方向。
ERP（Enterprise Resource Planning,企业资源计划）和SCM （Supply Chain Management,供应链管理）系统可以帮助企业整合资讯，保证数据的完整、准确、及时。
2.分析技术分析技术无疑是CRM系统的一大亮点。
企业可以通过分析客户数据，找到各种客户之间的联系，判断哪些客户是最有价值的，从而把有限的人力、财力和物力放在最有价值的客户身上。
同时，也可以从分析数据中找到表现最好的销售员，并为其提供更好的培训机会。
3.关联技术关联技术是CRM系统的一个重要方面，它可以在相关数据间自动建立联系，帮助企业在客户数据使用过程中更有效的跟进客户。
例如，有了客户的购物记录，企业可以根据客户的购买意向来推荐商品，以提高客户的购物满意度，而且客户下次购物时也会更有好感。
策略方面1.定位策略企业首先需要了解自己的客户群体，然后再选择与之匹配的定位策略。
例如，针对高端客户，企业可以通过讲究品质、服务、售后等方面来提高客户体验。
而如果针对中低端人群，企业需要关注的则是价格和性价比，强调性价比会使中低端用户满意度提高。
2.互动策略在企业内部建立好客户反馈通道，通过多种方式保持与客户的沟通；同时，也可以通过社交媒体、问卷调查等方式来保持与客户的互动，及时了解客户的反馈和需求，以更好的满足客户需求。
互动策略需要始终关注客户，给予及时的反馈、解答其问题，为建立良好的客户关系打下坚实的基础。
客户关系管理中的移动互联网技术应用
客户关系管理中的移动互联网技术应用一、背景介绍随着移动互联网的普及，消费者的购买行为也发生了改变。
现在越来越多的购物者通过移动设备访问商家网站，进行线上购物。
因此，利用移动互联网技术来提高客户关系管理是商家们迫切需要解决的问题。
二、移动互联网技术在客户关系管理中的应用1. 手机营销商家可以通过手机应用、邮件和短信营销等方式，向客户推送个性化的促销信息或优惠券，以激励客户进行消费。
2. 移动客户服务通过移动客户服务平台，客户可以随时随地查询商品信息、下单购买、了解售后服务等，提高了客户体验，同时也降低了客服成本。
3. 移动CRM系统移动CRM系统可以将客户信息、销售记录、售后服务等信息汇总到一个平台上，业务经理可以通过移动设备随时随地了解客户情况，实时对客户进行服务和管理。
4. 移动支付利用移动支付技术，客户可以随时随地使用移动设备完成支付，方便快捷，同时也提高了消费者的安全性。
三、移动互联网技术在客户关系管理中的优势1. 提升效率移动客户关系管理系统可以让业务经理和销售人员在移动设备上随时随地获取最新客户信息，方便跟进和管理。
2. 优化客户体验客户可以通过移动设备随时随地查询商品信息、下单购买、了解售后服务等，提高了客户体验。
3. 节省成本移动客户服务平台可以降低客服成本，同时，利用移动支付也能够减少银行手续费等费用。
四、移动互联网技术在客户关系管理中的挑战1. 隐私与安全移动设备容易丢失或被盗，因此涉及到客户隐私和安全的数据需要进行加密等技术措施来保障。
2. 接口不兼容由于移动设备的类型和操作系统不尽相同，因此在开发移动应用时，需要考虑到不同平台之间的兼容问题。
3. 客户体验移动应用需要考虑到用户体验和操作的便利性，否则用户会更倾向于使用传统的网站方式。
五、结论在客户关系管理中，移动互联网技术为商家们提供了更多的渠道来接触客户，同时也降低了成本。
虽然移动互联网技术面临一些挑战，但对于商家们来说，它是必须掌握的技术。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
客户关系管理的最新技术趋势
客户关系管理的最新技术趋势随着数字化时代的到来，客户关系管理技术也经历了不断的变革和发展。
客户关系管理是一种涵盖所有企业部门的策略，用于管理企业与客户之间关系的过程，其重要性已经受到越来越多企业的重视。
本文将向您介绍客户关系管理的最新技术趋势。
一、人工智能人工智能技术被广泛应用于客户关系管理中。
比如，利用人工智能技术分析客户数据，可以预测客户需求和喜好，通过推荐系统为客户提供更优质的服务。
此外，人工智能还可以通过自动化流程来提高客户服务的效率，比如自动回复邮件、自动呼叫中心等。
二、大数据分析随着数据处理和数据存储技术的不断发展，大数据分析已经成为了客户关系管理中最为重要的技术之一。
通过大数据分析，企业可以深入了解客户群体，包括他们的喜好、行为和需求。
这些数据可以指导企业制定更加精准的营销策略，提高传统营销的效果。
三、移动客户端移动客户端已经成为了客户关系管理技术中不可缺少的一部分。
通过移动客户端，客户可以更加方便地与企业进行互动，如下订单、查看产品信息、提供反馈等。
同时，移动客户端还可以使用各种推送技术向客户发送通知和信息，大大提高了企业与客户之间的沟通和互动效率。
四、社交媒体社交媒体平台如今已经成为了人们相互交流和分享信息的主要方式。
因此，企业也开始利用社交媒体来建立与客户之间的联系。
通过社交媒体平台，企业可以更加准确地了解客户的需求和喜好，同时可以通过网络营销方式进行产品宣传和推荐。
在社交媒体上开展多种形式的营销活动已经成为了众多企业的必然选择。
五、虚拟和增强现实虚拟现实和增强现实技术是近年来的新兴技术。
采用这些技术，企业可以提供更加身临其境的客户体验，同时也可以为客户提供更加个性化的服务。
比如，利用增强现实技术来展示产品的功能和特点，会让客户更加深入了解产品，提高用户满意度。
总之，客户关系管理技术的发展始终围绕着提高客户满意度和提高营销效果。
通过利用最新的技术手段，企业可以更加准确地了解客户需求，提高客户服务水平，进而拓展市场和提高市场份额。
信息技术在客户关系管理中的应用
信息技术在客户关系管理中的应用一、引言随着信息技术的快速发展，传统的客户关系管理方式已经逐渐滞后，无法满足现代企业对于高效、快捷客户服务的需求。
而信息技术的普及以及数据处理能力的提高，为客户关系管理提供了更多可能性。
本文将探讨信息技术在客户关系管理中的应用。
二、信息技术在客户关系管理中的优势1. 实时反馈传统的客户关系管理方式，如电话、邮件、面对面等方式，都无法实现即时反馈。
而信息技术不仅提供了快速的通信方式，同时也为企业提供了即时反馈的功能，能够帮助企业及时了解客户的需求，及时作出相应的响应。
2. 数据处理能力现代企业拥有的数据量巨大且快速增长，如何高效、准确地处理这些数据是客户关系管理中的一大难题。
而信息技术的数据处理技能，可以帮助企业提高效率、降低错误率、提高精度。
3. 跨界协作传统的客户关系管理方式，如电话、邮件、面对面等方式，都没有协作的基础。
而信息技术的前进，为客户关系管理建立了跨领域协作的能力，不仅可以协助企业内部的各个部门实现有效协作，也能够与客户和合作伙伴实现快速、灵活的协作。
三、信息技术在客户关系管理中的具体应用1. 客户关系管理系统客户关系管理系统是指通过储存、管理和分析客户数据来实现有效的客户关系管理的系统。
它可以帮助企业集中管理客户数据，包括客户基本信息、交易记录、服务记录等，进而实现对客户进行全面、深入的分析、评估、预测。
客户关系管理系统将信息技术系统与客户需求结合，提高了企业的反应速度和客户服务质量，从而提升了企业的核心竞争力。
2. 社交媒体随着社交媒体在人们生活和商业中的普及，企业也不断发掘社交媒体在客户关系管理中的优势。
通过社交平台实现与客户互动、交流，可以更加深入地了解客户信赖与需求，及时根据客户的反馈进行调整，实现更为精准的服务。
3. 大数据分析大数据分析是信息技术最为重要的应用之一，也是客户关系管理中的重要应用。
数据分析可以帮助企业更好地理解客户，掌握客户需求，了解客户的行为，甚至对客户进行预测。
客户关系管理技术
申领会员卡时， 需填写姓名、 地址、电话
顾客购物时，出示 会员卡，商场电脑 根据会员卡号登记
搜集了顾客的大量消费记录，包括 • 该顾客是不是倾向于买便宜的商品？ • 该顾客是不是倾向于购买特价促销商品？ • 该顾客是不是常常带着优惠券来买东西？ • 该顾客是不是常常在我们商场打出减价广告之后光顾？
通过价格歧视，使利润最大化
选择最佳的营销时机
学校收费：
问题：
对策：
• 银行一改原来统一某一 天收费的规定
• 南美某学校，被学生家 长拖欠学费很严重，但 政府规定不能因欠学费 而开除学生 • 这些欠费大部分是非恶 意欠费，拖而不欠，但 追讨欠费的成本很高 • 该学校决定改为委托银 行代收费
• 通过监控各代收费对象 的银行户口存款余额的 变化，推测每名家长发 工资的日期
现在是11月了， 自5月以后张女 士再没在我司买 过婴幼儿服
张女士可 能转用了 别的牌子 的婴幼儿 服
查阅张女士 之前购买婴 幼儿服的记 录，发现都 是高档国外 品牌，以健 康为诉求的 牌子
马上给张女士 寄传单和发短 信，通知她我 们新到德国产 “超爽净”婴 幼儿服，带有 免药物纤维杀 菌功能，随时 保持宝宝肌肤 健康
数据库营销可带来什么效益
1. 客户终身价值管理 2. 提高顾客忠诚度，挽留有离心倾向的客户 3. 辨识最有潜力的新客户
4. 通过价格歧视，使利润最大化
5. 选择最佳的营销时机
6. 利用客户资料与各行业开展广泛的交叉业务，寻 找新的利润增长点
7. 帮助企业规避风险
客户终身价值管理
终身监察每个客户，捕捉其不同生活阶 段的不同需要，在其一生中，持续地向其推 介时下最适合他的新业务，从而最大限度地 发掘顾客的消费潜力
银行客户关系管理系统及相关技术
银行客户关系管理系统及相关技术客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)作为-种新的管理模式、业务营销理念和信息技术前沿产品，是信息技术与业务管理相结合的产物，早已引起银行界管理层的关注，也是我们从事科技工作人员所研究的对象。
CRM不是信息技术的产物，但却是伴随着因特网和电子商务的大潮进入中国的，90年代中期，计算机数据库厂家Oracle在中国开始市场教育和普及工作，并迅速得到计算机软件界的认可，电话银行中心就是CRM的一个较早的实例。
下面根据自己对CRM在银行应用的研究，从业务处理和信息技术方面对CRM的理念、相关技术及其应用前景给予阐述。
一、 CRM的应用情况1、CRM在国外银行的应用这几年来，在世界范围内，随着对CRM理念认同程度的扩大和行业产品系统的日趋成熟，一些大型银行和新型银行纷纷将CRM在银行领域的应用实施列入工作日程。
如此关注CRM是金融服务市场开放、竞争的结果，是银行多样化的产品和服务发展的结果，是信息技术突飞猛进的结果，也是银行管理和业务的需要。
,,世纪90年代初，发达国家的商业银行就已经实现了业务处理的规范化、办公事务的自动化和决策支持的智能化，并在发展网上银行方面先行一步,以数据仓库技术为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的CRM系统也日趋成熟。
国外金融界十分重视对CRM的开发实施工作，据，,,调查，1998年全球500家大银行中的前100家，已经有近90家建有CRM。
在美国建有CRM的银行中，以大型银行为主，美国排名前100位的商业银行已有50多家在客户关系管理中实施了数据仓库和数据挖掘项目，剩余的银行正在准备实施。
在公司银行业务方面，First American银行按年利息、信用额度和不同的客户种类，将客户细分成750个类型，提供个性化服务，成为全美业务年成长最快的银行。
在个人银行业务方面，澳大利亚的国民银行每天会将所收集的客户数据放到数据仓库中,并且设定了一些智能分析机制，对客户交易状态进行管理，一旦有客户状态异常的情况发生，数据仓库会自动做出相关统计，并将统计的结果提交给营销部门的人员，由营销人员及时与客户进行接触，找出客户状态异常的原因。
客户关系管理：理念、技术与策略 第5版 第6章 客户分级管理-
利用等级分提升会员等级的规则
客户的每一笔等级分从获得之日起，有效期都为365天。
当等级分达到升级标准后，系统会自动为客户升级，并进入60天的等级有效期限。
60天内如果再次升级的，自新等级身份获得之日起，重新计算60天的等级有效期。
综合计算等级分>=10000，信誉记录良好 综合计算等级分在3000~9999区间，信誉记录良好 综合计算等级分在300~2999区间，信誉记录良好 综合计算等级分<=300，注册即可得
钻石会员
铂金会员
由普通会员升级为黄金会员的门槛较低，以“门槛低+权益多”为吸引点，培养更多的黄金会员。
第一节 为什么要对客户分级
三、客户分级是有效进行客户沟通、实现客户满意的基础
一方面，有效的沟通应根据客户重要性的不同采取不同的沟通策略……因此，客户分级是客户沟通的基础。 另一方面，不同价值的客户对企业的预期不同，满意标准也不一样，所以，客户分级是实现不同级别客户满意的基础。（无功不受禄，那有功呢？）
第三节 怎样管理各级客户（how）
利 益
银卡会员
金卡会员
预定
金卡会员订票专线
预定担保
如果航班无票，确保经济舱，确保提前24小时提供全额机票，至少提前1小时登机
等候和待机优先权
高优先权
最高优先权
柜台登机
根据旅行舱位
优先（不管舱位）
休息室
根据旅行舱位
任何舱位，头等舱休息室，可以带一名客人，可以随时进出，即使不乘坐英航航班
特殊服务帮助
专人负责，遇到问题，比其他乘客优先解决
客户关系管理的主要技术
条序列知识。
（3）聚类分析：根据最大化类内的相似性、最小化类 间的相似性的原则将数据对象聚类或分组，所形成的 每个簇（聚类）可以看作一个数据对象类，用显式或 隐式的方法描述它们。也就是我们常说的物以类聚人 以群分。
❖ 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数 据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是 一个有用的知识？是否有利用价值？
❖ 于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖 掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示 了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模 式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买 婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一 些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱 她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后 又随手带回了他们喜欢的啤酒。
（4）分类分析：找出描述并区分数据类的模型（可以 是显式或隐式），以便能够使用模型预测给定数据所 属的数据类。例如：信用卡公司可以将持卡人的信誉 度分类为：良好、普通和较差三类。分类分析通过对 这些数据类的分析给出一个信誉等级的显式模型："信 誉良好的持卡人是年收入在30000元到50000元之间， 年龄在30至45岁之间，居住面积达90M2 左右的人"。 这样对于一个新的持卡人，就可以根据他的特征预测 其信誉度。
❖
安全在于心细，事故出在麻痹。20.10.1620.10.1606:19:4806:19:48October 16, 2020
客户关系管理(第3版)第三章——客户关系管理技术
Customer relationship management support technology
本章要点
客户关系管理技术的基本构成 客户关系管理技术的变迁过程 客户关系管理的主要功能模块 数据仓库、数据挖掘和接触管理技术在客户关系管理活动中的应用 技术进步与人民生活（思政专栏）
Cusቤተ መጻሕፍቲ ባይዱomer Relationship management
客户关系管理
第三章：客户关系管理技术
演讲人：XXX
客户关系管理技术演进与发展
01 Evolution and development of customer relationship management technology
02 客户关系管理软件系统 Customer relationship management software system
客户信息经过数据仓库技术的处理,不仅会变得更加结构化和明晰 化,而且可以用于各种复杂的决策分析,为客户关系管理决策提供一 个全面完善的信息应用基础
数据挖掘技术
标准报告
标准报告是一个有效客户关 系管理系统的基础。客户关 系管理的基础就是对顾客的 了解和区分,而这又依赖于优 质的顾客信息和内部信息。
OLAP
易用性描述了一个程序操作或使用的容易程度,易用 性高的程序是直观的,仅需最少的工作就能得到预期 结果
灵活性：快速反应可以是“硬连线”的,通过先发制人 地构想一个客户可能需要的所有进程,并在提前应用系 统中运行,以此取得快速反应。
性能是多个技术的函数,所有技术必须联合起来以提 供一个高性能系统。一个运行于高速网络上的客户 关系管理应用也可能很慢,因为数据库负荷太大了。 系统的总体性能通常取决于最弱的那一部分。
CRM客户关系管理系统技术应用
• 销售自动化(SFA)
－销售与服务自动化
• 提高效率
－信息共享，减少事务性的工作。 CRM整合企业的全部 业务环节和资源体系为客户服务。
• 在吸引新客户的同时更好地保留老客户
－通过对客户信息的收集、分析、利用，为客户提供个 性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 1 企业战略管理视野下的客户关系 管理
1、客户关系管理战略的内容 （1）企业战略管理 （2）客户关系战略管理 定义价值前提 定义客户战略 全方位变革的支撑 定义CRM战略 （3）把CRM上升到战略高度
2、CRM战略环境分析
• 营销新环境 • 销售新环境
CRM使用前后销售模式的变化（表 3.2） • 服务新环境
1、部门级CRM功能
• 销售自动化（SFA） • 营销自动化（MA） • 客户服务与支持部门
2、协同级CRM功能
• 要解决的问题：信息及时传递、销售渠道优化 • 应具备的功能：多渠道的高度集成、
合理的信息基础架构、 强大的工作流引擎、 智能的数据分析和处理系统
3、企业级CRM功能
企业级CRM框架（图2.6）
3、客户关系管理产生的背景
1）客户关系管理是社会经济发展的产物 • 产品日益丰富，客户拥有了更多的选择权，讨
价还价的能力增强； • 信息技术的发展改变了过去买方和卖方之间信
息不对称的状况，进一步提高了客户的讨价还 价实力； • 经济全球化加剧了企业之间的客户竞争，客户 资源的重要性凸现，良好的客户关系日益成为 企业求的生存与发展的重要保证。
（3）个人化（Personalized）服务
－企业要把每一个客户，当作一个永恒的宝藏，而不 是一次交易，所以必须了解每一个客户的喜好与习惯，并 适时提供建议。
客户关系管理的技术与应用
客户关系管理的技术与应用随着互联网的发展和普及，企业与客户之间的联系不再局限于传统的面对面交流。
客户在网络上留下的各种行为、偏好和反馈数据，已经成为企业了解、解析客户需求的最佳渠道和途径，也给客户关系管理（CRM）系统提供了丰富的数据来源。
客户关系管理（CRM）系统，是将信息技术与营销管理相结合，将客户数据、行为和偏好分析、市场活动、销售机会管理、服务支持等工作进行整合和管理的系统。
在企业发展过程中，CRM系统扮演着至关重要的角色，因为它可以使企业拥有更多的用户信息，能够更加了解和服务客户，提高客户忠诚度和品牌价值，达到增加销售和利润的目标。
在实现CRM系统的过程中，集成创新的技术是不可或缺的一个环节。
以下是一些常用的市场应用CRM技术。
1.数据挖掘技术数据挖掘是通过在大规模数据集中发现潜在的未知关系和规律，来获取有价值信息的过程。
通过数据挖掘，企业可以从大量数据集中发现和收集有价值的客户信息，包括客户细节、偏好和反馈，从而更好地为客户提供服务和制定营销策略。
2.多渠道整合技术随着社交媒体和手机应用程序的普及程度越来越高，多渠道行销已成为现代营销管理中不可缺少的一部分。
CRM系统可以与现有的数字营销渠道（例如电子邮件、社交媒体、短信、电话、应用程序等）整合，使企业可以更好地了解客户的行为和偏好，更好地为客户提供服务和定制活动。
3.大数据技术大数据技术可以快速处理大量结构化和非结构化数据。
CRM系统结合大数据技术，能够更好地发现、处理和分析客户数据，提高企业对客户意愿的把握，进而制定出更有效的销售策略。
例如，基于大数据技术的预测分析能力，可以帮助企业更好地预测销售目标，更好地管理库存和人力资源。
4.人工智能（AI）技术AI技术使得CRM系统能够更好地理解和应对客户的需求，实现更有效的客户服务。
例如，基于语音识别和自然语言处理技术的语音助手可以帮助客服代表更高效地处理客户与公司的沟通，提高客户满意度和忠诚度。
客户关系管理主要技术的发展轨迹
客户关系管理主要技术的发展轨迹在今天竞争日益激烈的商业环境中，有效的客户关系管理（CRM）成为企业取得成功的关键。
CRM技术的发展由来已久，经历了多个阶段的演进和变革。
本文将深入探讨CRM主要技术的发展轨迹，带您了解这一领域的演变历程，并分析对企业的影响。
一、早期阶段1. 手动记录和管理在CRM技术发展的早期阶段，企业主要依靠手动方式记录和管理客户信息。
员工通过纸质或电子表格的方式，记录客户的基本信息、交易记录等。
这种方式存在信息不便捷、易丢失、难以共享等问题，限制了企业对客户关系的管理和分析。
2. 基于数据库的管理系统随着数据库技术的发展，企业开始使用基于数据库的CRM系统。
这种系统能够更加方便地存储和管理客户信息，提高了信息的可访问性和共享性。
然而，这种系统的功能还比较单一，仅限于客户信息的存储和检索，无法提供更深入的分析和应用。
二、中期阶段3. 销售自动化系统在CRM技术的中期阶段，企业开始引入销售自动化系统（SFA），将客户信息与销售流程相结合。
这种系统能够跟踪销售人员的活动，管理销售机会和线索，提高销售效率和业绩。
然而，这种系统仍然局限于销售活动领域，未能对全面的客户关系进行管理。
4. 营销自动化系统在这一阶段，营销自动化系统（MA）也开始出现，帮助企业进行市场营销活动的管理和分析。
这种系统能够跟踪客户的市场行为，进行精准的营销活动，提高市场效果和客户满意度。
然而，这种系统仍然无法实现与销售和客户服务的一体化。
三、现阶段5. 综合CRM系统随着信息技术的不断进步，综合性的CRM系统开始逐渐成熟。
这种系统能够整合销售、营销、客户服务等多个环节，实现全方位的客户关系管理。
通过综合CRM系统，企业能够实现对客户的全面了解、个性化的服务和精准的营销，提高客户满意度和忠诚度。
6. 数据挖掘和人工智能在现阶段，大数据和人工智能技术的发展，为CRM系统的进一步升级提供了支持。
通过数据挖掘和人工智能技术，企业能够更好地理解客户的需求和行为，进行精准预测和个性化推荐。
客户关系管理相关理论
客户关系管理相关理论客户关系管理是指企业与客户之间相互关系的管理。
这种管理是为了维护和加强与客户之间的互动关系，建立长期稳定的合作关系，达到共赢的目标。
在当今竞争激烈的市场环境中，客户关系管理十分重要，它能够帮助企业更好地了解客户需求，提升客户满意度，增加销售额，提高品牌忠诚度，保持竞争优势。
下面将对客户关系管理相关理论进行探讨。
一、客户关系管理的概念客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过利用先进的技术和商业流程，改善企业与客户之间互动关系的管理方法。
它涉及市场营销、销售、客户服务以及技术支持等多个领域。
客户关系管理的基本思想是将顾客作为企业最宝贵的资源，通过建立、维护和加强与顾客之间的稳定、持久、互利的关系，实现企业和顾客之间的双向沟通，以满足客户需求，并最终实现企业业绩的持续增长。
二、客户关系管理的重要性1.帮助企业了解客户需求：客户关系管理可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，通过收集和分析客户数据，及时反馁客户的反馈和意见，从而制定更加符合客户需求的营销策略和服务方案。
2.提升客户满意度：通过客户关系管理，企业可以更好地与客户互动，及时解决客户问题，提供个性化服务，从而提升客户满意度，增强客户忠诚度。
3.增加销售额：通过客户关系管理，企业可以更好地挖掘现有客户的潜在需求，提供更符合客户需求的产品和服务，从而增加销售额。
4.提高品牌忠诚度：客户关系管理可以帮助企业建立良好的品牌形象，并通过与客户的互动关系，增强客户对品牌的忠诚度，提高品牌竞争力。
5.保持竞争优势：在竞争激烈的市场环境中，客户关系管理可以帮助企业保持竞争优势，通过与客户的密切联系，及时了解市场动态，灵活调整营销策略，更好地把握市场机会。
三、客户关系管理的核心要素1.顾客导向：客户关系管理的核心是以顾客为中心，通过理解和满足顾客需求，建立长期稳定的合作关系。
2.数据管理：客户关系管理需要收集、整理和分析海量的客户数据，包括客户基本信息、交易记录、行为偏好等，通过合理利用数据，提供更加精准的服务。
新技术对客户关系管理的推动作用
特点
新技术具有快速迭代、跨界融合、降 低成本等特点，能够为企业提供更高 效、更精准、更智能的服务。
新技术的种类
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、个性化推荐等功能。
人工智能与客户关系管理
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自动化服务
人工智能技术可以自动化 处理客户服务请求，减轻 人工客服的工作负担，提 高服务效率。
个性化推荐
人工智能可以通过分析客 户数据，为客户提供个性 化的产品和服务推荐。
智能分析
人工智能可以对客户数据 进行分析，帮助企业更好 地理解客户需求，优化产 品和服务。
社交媒体与客户关系管理
实时互动
社交媒体平台使企业能够实时与客户互动，快速 响应客户问题和需求。
口碑营销
通过社交媒体，企业可以积极回应客户的评价和 反馈，维护良好口碑。
社区建设
企业可以在社交媒体上建立客户社区，增强客户 归属感和参与感。
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CATALOGUE
新技术对客户关系管理带来的挑战与解决 方案
数据安全与隐私保护
总结词
云计算的普及和标准化
随着云计算技术的不断成熟，越来越多的企业将 采用云计算服务，推动云计算的普及和标准化发 展。
物联网的安全和隐私保护
随着物联网设备的不断增加，安全和隐私保护将 成为企业关注的重点，推动相关技术的不断发展 和完善。
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CATALOGUE
新技术对客户关系管理的影响
提升客户体验
自动化服务
新技术在客户关系管理中的应用
大数据分析与客户关系管理
客户细分
通过大数据分析，企业可以将客 户进行细分，针对不同群体制定 个性化的营销和服务策略。
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知识要点一 数据仓库 知识要点二 数据挖掘
知识要点一 数据仓库
(一)数据仓库的概念 目前，数据仓库没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家
W. H. Irullon在其著作《Building Lhe Dala Warehouse》一书中给予如下描述，数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的(suhjecl oriented } , 集成的(in-LegraLe)、相对稳定的(non-volatile、反映 历史变化(Lime variant)的数据集合，用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念，我们可以从两个层次加以理解。首先， 数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企 业现有的操作型数据库。其次，数据仓库是对多个异构数据 源的有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据， 而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
3.相对稳定的 操作型数据库中的数据通常实时更新，根据需要及时地发生
变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的 数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库，一 般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查 询操作，但修改和删除操作较少，通常只需要定期的加载、 刷新。
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(5)挖掘—利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关 系和模式的知识。
(五)数据仓库的应用
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知识要点一 数据仓库
数据仓库与CRM有着难以割舍的密切关系，客户关系管理的 很多工作都是以数据仓库为基础展开的，从某种意义上说， 数据仓库是客户关系管理的灵魂。利用数据仓库企业可以对 客户行为进行分析与预测，从而制定准确的市场策略，发现 企业的重点客户和评价市场性能，并通过销售和服务等部门 与客户交流，实现企业利润的提高，对于客户量大、市场策 略对企业影响较大的企业来说，必须在客户关系管理系统中 包含数据仓库。
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知识要点一 数据仓库
2.存储和管理 数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织
管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外 部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事 务处理大得多，而且随着时间的推移快速累积，在数据仓库 的存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据，如何并 行处理大量数据，如何优化查询等。 3.数据的表现 在数据表现方面主要的方式有以下几种。 (1)查询——实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决 策支持智能查询。
集成到数据仓库中。 4)数据仓库(DW) 存储已经按企业级视图转换的数据，供分析处理用。根据不
同的分析要求数据按不同的综合程度存储在数据仓库中。
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知识要点一 数据仓库
(5)客户使用 供用户对数据仓库中的数据进行访问查询，并以直观的方式
表示分析结果的工具. 2. CRM中的数据仓库 在CRM中，整个系统可以划分为数据源、数据仓库系统、
1. 数据库的局限性
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知识要点一 数据仓库
联机事务处理系统(oLTp)中的业务数据库不能适应较大规 模决策，支持系统的数据分析需求随着信息管理系统的广泛 应用和数据量激增，人们希望能够提供更高层次的数据分析 功能。
2.企业的应用需求 目前利用关系数据库建立的各种管理信息系统或控制系统已
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知识要点一 数据仓库
(二)数据仓库的特征 1.面向主题 传统的数据库是面向应用而进行数据组织的，其抽象程度不
够高，没有完全实现数据与应用的分离，但这种方式能较好 地将企业业务活动与数据库模式相对应，利于从手工处理向 计算机处理过渡，因而具有较好的可操作性。数据仓库是面 向主题而进行的数据组织，主题是一个在较高层次上对数据 的抽象，在逻辑意义上，它是企业中某一宏观领域所涉及的 分析对象，即将数据组织成主题域。 2.集成的
(六)数据仓库系统的体系结构 1.数据仓库的基本体系结构
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知识要点一 数据仓库
一个数据仓库的基本体系结构中应有以下几个基本组成部分。 1)数据源(DB) 指为数据仓库提供底层数据的运作数据库系统及外部数据。 2)监视器 负责感知数据源发生的变化，并按数据仓库的需求提出数据。 3)集成婴 将从运作数据库中提取的数据经过转换、计算、综合等操作，
为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点， 否则是失败的数据仓库方案。
(1)效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、 季、年等。
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知识要点一 数据仓库
(2)数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但 由于数据仓库复杂的架构会有更多层次，那么由于数据源的 数据或者代码不严谨，都可能导致数据失真，客户看到错误 的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效 益。
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4.反映历史变化 操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据
仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某 一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前各个阶段的信息， 通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量 分析和预测。 数据仓库中数据的时间期限要远远长于操作型系统中数据的 时间期限，操作型系统的时间期限一般是60一90天，而数 据仓库中数据的时间期限通常是5一10年。 操作型数据库含有“当前值”的数据，这些数据的准确性在 访问时是有效的，同样当前值的数据能被更新而数据仓库中 的数据仅仅是一系列某一时刻生成的复杂快照。
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知识要点一 数据仓库
4)前端工具 前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、
数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发 工具，其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、 数据挖掘工具主要针对数据仓库。 (七)数据库与数据仓库的区别 简而言之，数据库是面向事务设计的，数据仓库是面向主题 设计的。 数据库一般存储的是在线交易数据，数据仓库存储的一般是 历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设 计，数据仓库的设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来 设计。
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知识要点一 数据仓库
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关， 数据库之间相互独立，并且往往是异构的应用问题，设计人 员历经多年制定出来的不同的设计决策有很多种不同的表示 方法，没有什么应用在编码、命名习惯、实际属性、属性度 量等方面是一致的，各个应用问题设计员自由地做出自己的 设计决策。
(3)扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂， 是因为考虑到了未来3~5年的扩展性。这样的话，客户不用 太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定的运行。
(八)数据仓库在CRM中的应用
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知识要点一 数据仓库
在众多客户关系管理的解决方案与应用软件中，客户数据仓 库的强大功能被视为企业提升服务品质的一大武器，建立数 据仓库也成为企业重要的未来趋势。
OLAP服务器和前端工具四个部分数据仓库的逻辑结构。 1)数据源数据仓库 数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通
常包括企业内部信息和外部信息。
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知识要点一 数据仓库
2)数据仓库系统 数据仓库系统主要有数据仓库建设和数据仓库两个部分，数
据仓库建设利用数据仓库的数据ETL (ExlraclionTransfortnalion-Loading，抽取一转换一加载)和设计 工具将与客户相关的数据集中到数据仓库中，在数据仓库的 基础上，通过OLAP和报表等将客户的整体行为分析、企业 运营分析(如生产系统的效率分析)等传递给数据仓库用户。 3) OLAP服务器 联机分析处理(OLAP)是关系型数据库模型的发明者E. F. Codd博上在1993年提出的。OLAP支持通过多维的方式 对数据进行分析、查询和生成报表，其基本功能是对用户当 前及历史数据进行分析以辅助领导决策，它有多维性、快速 性、分析性、共享性、信息性5个特征。
经运行了很长时间，在此期间积累了大量的数据。由于因特 网的发展，这些积累的数据除了来自集中数据库外，还可能 是来自网络数据库，当企业需要在企业范围内的全局应用时， 直接在繁杂的子系统上实施是很困难，甚至是不可能的。
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知识要点一 数据仓库
由此可见，数据仓库的建立并不是要取代数据库。它建立在 一个较全面和完善的信息应用的基础之上，用于支持高层决 策的分析，进行复杂分析，它需要有尽可能全面的数据，而 日常的操作环境是重要的数据源。数据仓库的主要目标是提 高业务过程的“智能”，并增加参与此过程的员工的知识产 品营销，经理能够评审影响销售业绩的各个方面，包括地区、 销售类型、顾客的入口统计特征等，就能够改进促销工作、 提高产量或调整产品库存和分销，并能阻止企业生产滞销产 品。
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知识要点一 数据仓库
(2)报表—产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报 告以及各种综合报表。
(3)可视化—用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、 交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及 其相互关系。
(4)统计—进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇 总、排序等各种统计分析。
数据仓库是CRM的核心，无沦采用哪家厂商提供的系统，都 必须与企业的支持系统，即数据仓库连接到一起。
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知识要点一 数据仓库
2.操作型数据库 操作型数据库(Operational Dala Sysletn, ODS)是用
于支持企业日常的、全局应用的数据集合。ODS中的数据按 照主题来组织，在企业级上要求保持一致，进入ODS的数据 需要经过清洗整理，达到集成和一致性的目的，这也是ODS 与原有数据库系统的区别。 3.数据集市 数据集市(Data Market)也叫数据市场，是企业级数据仓 库中针对某一主题的数据库，它是企业数据库的一个子集， 如销售数据集市、营销数据集市、财务数据集市等。早期的 数据集市从个别应用中发展而来，也可以独立于数据仓库而 存在，但当企业存在多个数据集市且它们之间的数据不统一