文档介绍：分析型CRM的四个阶段Sybase软件(中国)有限公司刘翔随着商务智能应用的普及和集成数据模型的出现,今天已经有可能根据客户的购物习惯、喜好以及对生活方式的选择,对不同客户的不同需要实施有根据的细粒度的分析。这种分析将有助于建立一种更有价值的和更为个人化的业务联系,推动企业与客户的所有市场活动以及常规业务的运作。很多面向客户和面向市场的企业都在按照人口统计学(年龄、性别、地域)、生活方式(购物习惯、主动程度)和家庭结构等各种不同的方式对其客户进行评估。但是,这种以传统数据库技术进行市场活动的方式有很大的局限性,留下了很多未曾解决的问题:获得新客户的费用增加;向客户提供服务的代价增加;对客户的真实需要知之甚少;客户赢利模型比较复杂等。分析型CRM是以改善业务管理为目的的分析活动。分析的对象是由企业的CRM业务和当前应用所产生的相关数据。分析型CRM使企业能够对与客户(现有客户和潜在客户)有关的各种要素(需要、方式、机遇、风险、代价等)作出分析与评估,以便为企业赢得最大的回报。分析型CRM包括以下内容:①客户分析(区段分析、风险分析、嗜好分析);②促销活动分析与管理(业务活动的有效性分析);图1分析型CRM的4个阶段③客户关注点分析(客户接触与客户服务的分析);④客户信任程度分析(客户的持久性、牢固性及稳定性分析);⑤销售分析(按产品、类型、销售渠道、销售方式等进行分析)。一个典型的分析型CRM系统,包括4个阶段:①进行客户的分析;②将市场分段信息运用于客户分析;③进行日常市场活动的分析;④预报客户行为的各种方法的模型。如图1所示。客户分析客户分析需要很多可以定量化的信息,这些信息通常来自各种不同的数据源。对于这些信息必须加以整合,并以合理的方式放到客户数据仓库中,以便于对其作分段或挖掘处理。一个结构良好的客户数据仓库,应能回答以下问题:新客户是否比现有的客户更有价值?最重要的客户最为关注的是什么?年龄低于35岁的客户是否更有价值?互联网技术是否有助于业务增长?如果答案是肯定的,如何做到这一步?是否吸引了客户的消费?客户分析所需要的信息,一般来自3个方面:企业与其客户的主要“接触点”(客户服务中心、Web和自动柜员机)、关键收益点(POS、电子商务、定单录入)和外部数据(客户的地域分布、生活方式等信息)。客户分析阶段所需的关键信息包括客户服务历史信息、客户市场历史信息、销售信息、收益信息、客户的地域分布数据及生活方式数据等。为了在客户数据仓库中形成一个完整的视图,必须对这些不同的信息源加以整合与清理。在进行分析之前,必须了解信息的可用性、信息的质量、信息的整合与清洗程度是否符合向客户数据仓库提交的要求。这里的侧重点是信息的质量,而不是它的“完备”。因为任何决策支持系统,总处在不断得到新的信息源,不断地补充新的信息,并且不断地对信息实施清洗的过程中。另外,这类系统还要求根据当前的业务与市场的需要,对原有的信息持续地作出评估。一旦完成了这个过程,则反映产品采购、收益、服务、客户地域分布及生活方式的信息就已具备。这时,就可以对客户的行为及收益率进行统计处理,并借此建立能够预报客户未来行为的种种模型。市场区段在客户数据仓库准备就绪之后,就可以对当前客户以及预期的客户群作区段分析,判断不同区段的优势与弱势。市场区段分析中常见的问题是:哪些客户购买产品A而不购买产品