数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

大数据挖掘在企业CRM中是怎样应用的~

CRM系统数据挖掘工作的重要性已经不需要进行过多的解释，CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。
对数据进行分类是CRM客户关系管理系统在数据挖掘的过程中非常重要的环节，在目前的电子商务企业当中运用得最多，分类的目的是建立数据模型，模型的作用是将这些数据明确的区别开来，不同种类的数据有着不同的分析作用，比如，客户的年龄、职业、爱好等，都属于数据分类模型。

除了分类之外还有聚类，CRM系统的聚类工作根据数据类型的不同，进行统一划分，它是多元数据分析的三大方法之一，主要对应几何高密度数据的分析，应用也是非常的广泛，接下来的流程是关联分析，从大量已分析出来的数据当中寻找不同类型数据之间的联系，这是数据挖掘过程中比较简单且实用的规则。

CRM系统概念方面的描述，数据库里都是一些比较重要的客户和业务信息数据，可以全面的描述某些数据的类型，从不同的角度去评估客户的需求，然后进行总汇得出有利于销售业务的信息结果用于策略方面的参考。
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目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。 一、CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。 客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性。 每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。 二、获取新客户--客户响应分析 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客。在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得，从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用。因此，预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提，由于潜在客户的数量日益庞大，如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢。根据企业给定的一系列客户资料及其他输入，数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型，利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标，企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户，进而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。 三、提升客户价值--交叉销售 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。 公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。 在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。 相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。 四、保持客户--客户流失分析 随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识。你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多。但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商。我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的。 解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户。如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大。如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大。因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户。这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。我们把这个过程叫做客户保留或客户保持。 在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择。尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索。在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多。一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型。 综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂。通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略。并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面。正是这一点，使得CRM得到了很大成功。 目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。

目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。虽然，不同的CRM应用到的数据挖掘技术很多，也很复杂、但是CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值和保持客户以防止流失等方面。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几方面。 一、CRM实施的前提--客户细分 客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。 客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性。 每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。 二、获取新客户--客户响应分析 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，他们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客。在寻找新客户之前，企业应该确定哪些客户是可能的潜在客户、哪些客户容易获得、哪些客户较难获得，从而使企业有限的营销资源得到最合理的利用。因此，预测潜在客户对企业销售推广活动的反应情况是客户获得的前提，由于潜在客户的数量日益庞大，如何提高市场促销活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别出潜在的客户群，提高客户对市场营销活动的相应率，使企业做到心中有数、有的放矢。根据企业给定的一系列客户资料及其他输入，数据挖掘工具可以建立一个“客户反应”预测模型，利用这个模型可以计算出客户对某个营销活动的反应指标，企业根据这些指标就可以找出那些对企业所提供的服务感兴趣的客户，进而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。 三、提升客户价值--交叉销售 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。 公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。 在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。 相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。 四、保持客户--客户流失分析 随着企业竞争越来越激烈，企业获取新客户的成本不断上升。对大多数企业而言，获取一个新客户的花费大大超过保持一个已有客户的费用，保持原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的共识。你保留一个客户的时间越长，收取你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间也越长，你从客户身上获得的利润就越多。但由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户为了寻求更低的费用和其他服务商为新客户提供比你更多的额外优惠条件，不断地从你这里转向另一个服务商。我们把客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称之为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移，并可以有针对性地挽留那些有离开倾向的客户，我们可以通过使用数据挖掘工具为已经流失的客户建模，识别导致他们转移的模式，然后用这些找出当前客户中可能流失的客户，以便企业针对客户的需要，采取相应的措施防止客户的流失，进而达到保持原有客户的目的。 解决客户流失问题，首先需要明确流失的客户是什么样的客户。如果流失的是劣质客户，企业求之不得;如果流失的是优质客户，企业则损失巨大。如果企业优质客户的稳定期越长，企业与其维持关系的成本越低，获得的收益越大。因此，为保持优质客户，需要先辨识优质客户。这通过前面的客户细分就可以完成这项工作，分析出客户盈利能力，辨识和预测客户的优劣。当能够辨识出客户的优劣时，首先，根据已流失客户数据，可以利用决策树，神经网络等进行分析挖掘，发现流失客户特征;然后，对现有客户消费行为进行分析，以确定每类客户流失的可能性，其中着重于发现那些具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户。我们把这个过程叫做客户保留或客户保持。 在选择数据挖掘工具时，若希望能够对客户进行细分，并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解，那么决策树工具是比较好的选择。尽管其他的一些数据挖掘技术，如神经元网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型做预测分析时，很难对客户的流失原因有深入的了解，更得不到对付客户流失的任何线索。在这种情况下，也可使用细分技术和聚类技术来得到深入的了解，但用这些技术生成预测模型就相对复杂得多。一般来说，在客户保持中，大多使用分类回归决策树来生成预测模型。 综上所述，数据挖掘在CRM中有着广泛的应用，从某个角度可以说它是CRM的灵魂。通过运用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系与规则，为管理者提供重要的决策参考，用来制定准确地市场策略。并且，通过销售和服务等部门与客户交流，争取最优化的满足客户的需求，提高客户忠诚度和满意度、提升客户价值、提高企业收益，达到企业与客户的“双赢”局面。正是这一点，使得CRM得到了很大成功。 目前，关于CRM中应用的数据挖掘技术和方法的研究有很多，不同行业、不同环境下企业的CRM应用差异很大，应用到的具体数据挖掘技术和方法也会不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，在这里也难以涵盖全部的技术和方法。

CRM(Customer Relationship Management)，即客户关系管理。这个概念最初由Gartner Group提出来，而在最近开始在企业电子商务中流行。CRM的主要含义就是通过对客户详细资料的深入分析，来提高客户满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，它主要包含以下几个主要方面(简称7P)：
　　客户概况分析(Profiling)包括客户的层次、风险、爱好、习惯等；
　　客户忠诚度分析(Persistency)指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等；
　　客户利润分析(Profitability)指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等；
　　客户性能分析(Performance)指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额；
　　客户未来分析(Prospecting)包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等；
　　客户产品分析(Product)包括产品设计、关联性、供应链等；
　　客户促销分析(Promotion)包括广告、宣传等促销活动的管理。
　　它不仅仅是一个软件，它是方法论、软件和IT能力综合，是商业策略。
　　在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，而通常我们所指的CRM，是指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。
　　CRM项目的实施可以分为3步，即应用业务集成，业务数据分析和决策执行。
　　①应用业务集成。将独立的市场管理，销售管理与售后服务进行集成，提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合，实现业务数据的集成与共享。这一环节的实现，使系统使用者可以在系统内得到各类数据的忠实记录，代表目前真实发生的业务状况。
　　②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析将使企业受益匪浅。对数据的分析可以采用OLAP的方式进行，生成各类报告；也可以采用业务数据仓库(Business Information Warehouse)的处理手段，对数据做进一步的加工与数据挖掘，分析各数据指标间的关联关系，建立关联性的数据模型用于模拟和预测。这一步所取得的结果将是非常重要的，它不单反映业务目前状况同时也对未来业务计划的调整起到指导作用。
　　③决策执行。依据数据分析所提供的可预见性的分析报告，企业可以将在业务过程中所学到的知识加以总结利用，对业务过程和业务计划等做出调整。通过调整达到增强与客户之间的联系，使业务运作更适应市场要求的目的。
　　在传统企业引入电子商务后，企业关注的重点由提高内部效率向尊重外部客户转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求企业完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与客户接触的效率和客户反馈率。一个成功的客户关系管理系统至少应包括如下功能：通过电话、传真、网络、移动通讯工具、电子邮件等多种渠道与客户保持沟通；使企业员工全面了解客户关系，根据客户需求进行交易，记录获得的客户信息，在企业内部做到客户信息共享；对市场计划进行整体规划和评估；对各种销售活动进行跟踪；通过大量积累的动态资料，对市场和销售进行全面分析。实施CRM时候要注意一点，就是要设置好收集信息的机制，要收集有用的客户资料和信息，对于无用的信息则要丢弃。 [编辑本段]CRM中的管理理念　　CRM（Customer Relationship Management）客户关系管理，是伴随着因特网和电子商务的大潮进入中国的。Oracle 于两年前就在中国开始了客户关系管理（CRM）的市场教育和普及工作。
　　最早发展客户关系管理的国家是美国，在1980年初便有所谓的“接触管理”(Contact Management)专门收集客户与公司联系的所有信息。到1990则演变成包括电话服务中心支持资料分析的客户关怀（Customer care）。
　　从管理科学的角度来考察，客户关系管理源于（CRM）市场营销理论；从解决方案的角度考察，客户关系管理（CRM），是将市场营销的科学管理理念通过信息技术的手段集成在软件上面，得以在全球大规模的普及和应用。
　　市场营销作为一门独立的经济学科已有将近百年的历史。近几十年来，市场营销的理论和方法极大地推动了西方国家工商业的发展，深刻地影响着企业的经营观念以及人们的生活方式。近年来，信息技术的长足发展为市场营销管理理念的普及和应用开辟了广阔的空间。我们看到，信息技术正在迅猛地扩张其功能，正在用从前科幻小说描写过的方式进行思维推理。在有些方面，信息技术的智能正在取代人类的智能。
　　在CRM中客户是企业的一项重要资产
　　在传统的管理理念以及现行的财务制度中,只有厂房、设备、现金、股票、债券等是资产。随着科技的发展，开始把技术、人才视为企业的资产。对技术以及人才加以百般重视。然而，这种划分资产的理念，是一种闭环式的，而不是开放式的。无论是传统的固定资产和流动资产论，还是新出现的人才和技术资产论，都是企业能够得以实现价值的部分条件，而不是完全条件，其缺少的部分就是产品实现其价值的最后阶段，同时也是最重要的阶段，在这个阶段的主导者就是客户。
　　在以产品为中心的商业模式向以客户为中心的商业模式转变的情况下, 众多的企业开始将客户视为其重要的资产,不断的采取多种方式对企业的客户实施关怀,以提高客户对本企业的满意程度和忠诚度。我们看到,世界上越来越多的企业在提出这样的理念,例如:“想客户所想”，“客户就是上帝”，“客户的利益至高无上”“市场永远是正确的,客户永远是对的”“观念创新、技术创新、才能持久......方能成为财富长跑着”等等。
　　CRM最大程度地改善、提高了整个客户关系生命周期的绩效。CRM整合了客户、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个客户关系生命周期内及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善客户关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对客户的快速反应和反馈能力；也为客户带来了便利，客户能够根据需求迅速获得个性化的产品、方案和服务。
　　客户关怀是CRM的中心
　　在最初的时候，企业向客户提供售后服务是作为对其特定产品的一种支持。原因在于这部分产品需要定期进行修理和维护。例如，家用电器，电脑产品、汽车等等。这种售后服务基本上被客户认为是产品本身的一个组成部分。如果没有售后服务，客户根本就不会购买企业的产品。那些在售后服务方面做的好的公司其市场销售就处于上升的趋势。反之，那些不注重售后服务的公司其市场销售则处于不利的地位。
　　客户关怀贯穿了市场营销的所有环节。客户关怀包括如下的方面：客户服务（包括向客户提供产品信息和服务建议等），产品质量（应符合有关标准、适合客户使用、保证安全可靠），服务质量（指与企业接触的过程中客户的体验），售后服务（包括售后的查询和投诉，以及维护和修理）。
　　在所有营销变量中,客户关怀的注意力要放在交易的不同阶段上,营造出友好、激励、高效的氛围。对客户关怀意义最大的四个实际营销变量是：产品和服务（这是客户关怀的核心）、沟通方式、销售激励和公共关系。CRM软件的客户关怀模块充分地将有关的营销变量纳入其中，使得客户关怀这个非常抽象的问题能够通过一系列相关的指标来测量，便于企业及时调整对客户的关怀策略，使得客户对企业产生更高的忠诚度。
　　客户关怀的目的是增强客户满意度与忠诚度
　　国际上一些非常有权威的研究机构,经过深入的调查研究以后分别得出了这样一些结论,“把客户的满意度提高五个百分点,其结果是企业的利润增加一倍”；“一个非常满意的客户其购买意愿比一个满意客户高出六倍”；“2/3的客户离开供应商是因为供应商对他们的关怀不够”；“93%的企业CEO认为客户关系管理是企业成功和更有竞争能力的最重要的因素”；
　　如同企业的产品有生命周期一样,客户同样也是有生命周期的。客户的保持周期越长久,企业的相对投资回报就越高,从而给企业带来的利润就会越大。由此可见保留客户非常非常重要。保留什么样的客户,如何保留客户是对企业提出的重要课题。
　　企业的客户成千上万,企业对如此多的客户又了解多少呢?不了解客户就无法对客户加以区别。应该采取何种措施来细分客户,对细分客户应采取何种形式的市场活动,采取何种程度的关怀方式,才能够不断地培养客户的满意度,这是企业传统客户关系管理面临的挑战。 [编辑本段]CRM定义　　"客户关系管理(CRM)是代表增进赢利、收入和客户满意度而设计的，企业范围的商业战略。"
　　我们可以看出，Gartner强调的是CRM是一种商业战略（而不是一套系统），它涉及的范围是整个企业（而不是一个部门），它的战略目标是增进赢利、销售收入，提升客户满意度。
　　其它的权威定义：
　　CRM定义2："CRM是企业的一项商业策略，它按照客户细分情况有效的组织企业资源，培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户满意度。"
　　CRM实现的是基于客户细分的一对一营销，所以对企业资源的有效组织和调配是按照客户细分而来的，而以客户为中心不是口号，而是企业的经营行为和业务流程都要围绕客户，通过这样的CRM手段来提高利润和客户满意度。
　　CRM定义3："CRM是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，对业务功能进行重新设计，并对工作流程进行重组。"
　　这个定义则从战术角度来阐述的。CRM是一种基于企业发展战略上的经营策略，这种经营策略是以客户为中心的，不再是产品导向而是客户需求导向；信息技术是CRM实现所凭借的一种手段，这也说明了信息技术对于CRM不是全部也不是必要条件。CRM实现什么？是重新设计业务流程，对企业进行业务流程重组（BPR），而这一切是基于以客户为中心，以信息技术（CRM系统）为手段。
　　CRM定义4："CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。"
　　在这个定义中，充分强调了企业与客户的互动沟通，而且这种沟通是富有意义的，能够基于此来了解客户并在了解客户的基础上能够影响引导客户的行为，通过这样的努力最终实现的是获取更多的客户、保留原来的老客户、提高枯黄的忠诚度，从而达到客户创造价值的目的。
　　CRM定义5:CRM是现代营销管理理念和信息技术的完美结合。CRM是以“客户”为中心，以“销售团队管理”为核心，以流程与执行力为诉求的企业级“企业运营管理”平台。
　　在这个定义中，较完善的阐述了CRM是企业运营平台级,强调客户与团队的结合. [编辑本段]CRM主要厂商:　　B/S架构：展华CRM、SugarCRM, CuberCRM、MyCRM 思创ECRM、奥汀ECRM、友耐CRM、学趣GladCRM、苏琳软件CRM、伟步CRM、美特MetaCRM、深圳速达创业、管家婆CRM(ASP)、智邦国际CRM、网欣房地产CRM、东山瑞企RichCRM、企能CRM 、Sage CRM、华仕软件BeeCRM、yintedaCRM、CloverCRM、烽火CRM ，微软CRM、salesforce,百会CRM(ZOHO CRM),脑库CRM，柏拉图CRM、原创CRM。
　　C/S架构：恒远天成CRM、总管家CRM、行健动力CRM、奥汀CRM、火凤凰CRM、力点客户管理软件 、深圳华强CRM、TurboCRM、Oracle Siebel CRM、新航CRM、在线CRM有：八百客CRM、商顶CRM、Salesforce、Oracle CRM On Demand、XToolsCRM、MetaCRM、35CRM [编辑本段]CRM本土化：　　短短几年CRM在中国的发展越来越适应中国的国情，把客户的搜集、归档、跟踪进展、订单、合同、售后、回款、销售队伍的日报、周报、月报、财报、办公审批、各种销售报表等全面统筹管理起来。协助企业降低客户开发成本、提高出单率，维系好客户关系、最大程度的提高客户满意度及忠诚度，防止客户流失，发掘并牢牢把握住能给企业带来最大价值的客户群，获取利益最大化。
　　已经和当初CRM的定义有些偏差，越来越倾向于营销管理。并且不断向其他企业信息化方面延伸，融入了部分财务管理、进销存管理、办公自动化。
　　CRM属于舶来品，并不是越大越全越好，而是适合国内管理模式、国内营销环境、性价比超值的才是最适合自己的CRM（营销管理软件），上CRM的初衷是提升销售业绩、客户管理的信息化、流程化，提高办公效率。如果为了CRM而上CRM的话，有时会得不偿失的。大家可以看看CRM本土话的典型代表是如何推进CRM国产化的。 [编辑本段]国内CRM软件基本功能：　　客户资源管理
　　支持客户资料的批量导入、支持多联系人管理、支持客户名称的排重、支持多条件搜索。支持客户资料、联系人资料的修改、删除权限的控制。
　　客户权限
　　支持批量客户资料的共享、分配和转移操作，支持上级对下级资料的查看，可严格控制业务员可查看的客户范围。
　　外出登记
　　如果业务人员需要外出，可以直接在系统中登记，还可以直接按客户进行周计划的外出安排，省去了纸质登记的麻烦。并且有外出登记就有联系记录，容易相互对照。
　　联系记录
　　无论是上门还是电话联络或其他联系方式，都可以将本次联络的结果和概要进行小结，以便管理人员的检查和指导，并通过系统进行批复，给出指导意见，加强上下级的沟通。
　　机会管理
　　将机会根据一些可衡量的指标，划分为不同的阶段，实时评估项目所处的阶段，这是对项目跟踪最为直接的方法，也是管理层协助业务员开展下一步工作的依据。火凤凰CRM机会评估功能，降低了人为主观判断，加强了事实依据。
　　文档管理
　　方便业务人员将和客户往来的有参考意义的电子文档（如我方发送的报价单、解决方案、对方的需求文档等）归档到相应的客户名下，以便后期随时查阅。另外也可以将一些解决方案或公共资料以电子文档的方式放到系统中作为知识库的一部分。
　　快递管理
　　将快递单号和销售单号或发票号有机的结合起来，利于对公司服务质量进行全程监控，也利于客我双方对货期查询。
　　员工中心
　　员工中心不但能让业务员每周提交周工作计划、总结与建议给管理层了解，而且管理层可以通过员工中心‘以人为本’地了解各人的近期工作记录，一目了然。
　　商品中心：
　　支持商品的批量导入、支持商品的组合排重（商品编码、商品名称、商品规格）、支持图片管理功能。
　　报价管理：
　　支持对客户快速标准报价，支持报价单的复制功能、支持对税率的计算、支持个性化的报价单格式输出和打印。
　　销售订单管理：
　　支持从报价单生成销售订单、支持单价、含税单价的相互计算、支持审批时的价格折扣控制。支持对上次购买价格的记忆。支持个性化的合同样式的输出和打印。提供业务员销售业绩统计以及商品销售汇总统计。
　　到款管理：
　　支持同一销售单的多次收款、支持预收款管理及财务费用管理；支持客户期初余额的管理；支持多账户、多付款方式的管理；支持其他币种转换为RMB进行结算。
　　发票管理：
　　支持同一销售单的多次开票，支持对发票号的管理。
　　费用管理：
　　支持费用报销与客户以及订单号进行关联，支持对费用报销有效期的控制，提供对业务员的费用报销金额的分析。
　　发货通知管理：
　　在销售环节和发货环节之间，由于存在到款或生产的因素，哪些订单可以发送，商品向客户发送的数量是多少，这些问题，之前销售和仓管之间容易起冲突，现在有了发货通知单，将很好的解决此问题。
　　出库管理：
　　根据发货通知单出库或根据销售订单出库，客户可以自由选择，支持多订单的一次出库，也支持一订单多次出库。支持多仓库管理，并有未发货商品统计及商品出库统计，能对商品在某区域或行业的销售进行进一步分析。有了出库单后，可以选择按销售订单收款，也可以选择按出库单收款，这也是比标准版更灵活的地方。
　　为了加强出库的管理，增强版还增加了样品单、借出单和归还单，以方便公司对商品的流动情况更好的跟踪管理。
　　采购管理：
　　支持对供应商及采购价格的管理，支持询价单，支持采购订单调用询价单，也支持通过采购订单生成入库单。支持付款登记以及进项发票登记管理。
　　库存管理
　　支持多仓库的库存管理，在标准的出库入库之外，还支持领料、盘点、调拨等标准的进销存功能。支持安全库存报警。并包含商品库存分析和多仓库库存分析。 [编辑本段]国外CRM软件的基本功能：　　以SageCRM为例：
　　Sage CRM功能模块
　　· 销售队伍自动化
　　从第一次联络到订单执行与交货，Sage CRM销售队伍自动化系统维持一个可供整个企业共享的单一信息源。凭借其可完全客户化的工作流、机遇管理、销售循环分析、预测及使用简单的报表特点，Sage CRM始终使得随时了解与回应潜在及实际客户变得十分容易。
　　· 营销自动化
　　Sage CRM营销自动化系统可以帮助您通过高成本效益、高度个人化的目标应销程序迅速对您的客户做出回应，从而实现收益机遇与投资回报的最大化。在Sage CRM的协助下，制订、定标、实施、管理与分析大型营销活动即变得简单易行。Sage CRM将对包括从概念到前置陪送以及其间所有环节在内的整个营销过程进行自动化，从而达到削减营销创意的成本、增进营销创意效力的目的。
　　· 客户服务自动化
　　Sage CRM客户服务系统可以提供完整的工作流、问题跟踪、案例管理及服务状态的信息，帮助您创建一个可靠的知识库，从而保证一致而高效率的客户服务。您的知识库是通过诸如电话与电子邮件或网络自助服务等传统渠道建立起来的，可以让客户自行登陆、解决与跟踪他们自己的服务请求。只要触摸一下按键，您即可轻松地访问完整的案例历史记录、快速解决客户查询与支持问题，从而为您的客户提供理想的服务。Sage CRM利用实时、双向的信息流在您的前台与后台办公管理系统之间提供了及时的信息结合，以节省您宝贵的时间

以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。
采集精准数据 净化客户数据库
信息化的市场，各种各样的数据不断涌出，企业能够轻松从市场上获得各类数据，但是并非所有的数据都是有价值的，如何对数据进行筛选、核查是一个问题。利用百会CRM能够方便地进行电子调查，利用系统模板创建调查问卷，通过匹配相关客户群，定时定量发送给客户来进行数据调研，百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库，供相关人员查看或提取。通过预设条件，企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据，无需费时费力即能完成客户数据净化。
智能分析 抓住有价值的客户
采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。通过多维度分析潜在客户，判断其能否为企业带来可估的价值，是客户开发的关键一步。
全方位维护 让客户价值最大化
无论在什么时候、什么行业，客户流失的情况总是存在的，企业的客户像在一个巨大的沙漏中，以不同的速率流失，为了保证业绩，必须有源源不断的新客户注入，但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户，大量的老客户就会从服务不周的"漏洞"中快速流失。在竞争激烈的市场中，获取新客户的成本居高不下，大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。百会CRM能够根据客户需求匹配产品信息，提供个性化的建议，生成详细的客户分析报表，帮助销售人员更高效地跟进客户，而清晰的客户消费行为分析结果，让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务，不仅仅满足于其目标需求，超出期待的体验，才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户，留住有价值的客户。

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盐亭县13133889465： 数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面 - ？
张荣九味： 一,现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则,即80%的利润来自20%的客户.通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析,从而将客户进行分类.数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类,...

盐亭县13133889465： 大数据挖掘在企业CRM中是怎样应用的? ？
张荣九味： 当今,关于大数据挖掘技术的方法和技术在CRM中的应用方式有很多,但是在不同的产品,行业下的企业运用的CRM差异巨大.但是在大数据挖掘中他们还是有很多共性...

盐亭县13133889465： 数据挖掘在客户关系管理中的应用 - ？
张荣九味： 数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用客户获取客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户.这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大.数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的...

盐亭县13133889465： 大数据挖掘在企业CRM中是怎样应用的?？
张荣九味： 目前一个企业是否有竞争力已不再完全取决于它的产品和生产运作效率,而在很大程度上取决于它是否建立和保持良好的客户关系.过去由于技术的限制,企业信息系统的开放性不足,因此全方位了解顾客,把握客户的特征与需求只能是一种理想.而在网络科技的快速发展条件下,加上日益成熟的数据仓库和数据挖掘技术,使得企业能更有效地掌握客户的行为及需求.如果企业把利润作为自己的目标,客户关系管理则是到达这个目标的最有用的工具,而数据挖掘则是这个工具的最佳引擎. 推荐知客crm 客户管理系统

盐亭县13133889465： 数据挖掘技术是怎么和CRM联系起来的?它是作为一个系统嵌入到CRM系统中的吗? - ？
张荣九味： 可以作为独立的系统,也可以是CRM中的构件.如果是独立系统,就需要将CRM数据导出,接入到DM系统,进行分析得到结果,按照CRM规定的数据格式,导入CRM系统;如果是组成构件,就直接在CRM中调用和规划使用,分析得到结果.在得到分析结果之后,还是需要结合人为决策决定最终的管理方案,DM只是代替了部分模型、计量和分类的工作量,具有部分智能.如何应用的问题,应该取决于CRM计划.

盐亭县13133889465： 【高分急求!!!!!!】数据挖掘在CRM中的应用的国内外研究现状 - ？
张荣九味： 西方国家是客户关系管理思想的发源地,应用普遍,国内的CRM发展只有十几年的历程,思想基础非常薄弱,在很大程度上还没有归纳、整理、提炼成一种思想.