大数据背景下物流企业CRM变革分析

龙源期刊网变革分析作者：叶斌余真翰黄文富来源：《商业时代》2014年第22期内容摘要：本文基于大数据的背景，分析物流企业CRM（客户关系管理）所面临的机遇与挑战；探讨大数据在物流企业中的应用领域，针对国内物流企业CRM现状，提出基于大数据技术提升物流企业CRM效率的途径。关键词：大数据CRM企业管理大数据对物流企业的发展与变革产生重大影响，它将成为下一个生产力与创新的前沿，为众多的物流企业带来了机遇与挑战。客户是物流企业的生命，怎样合理地进行客户关系管理一直是物流企业探讨的话题，在大数据到来的关键时期，如何利用数据驱动企业，掌控客户关系，将对物流企业产生优胜劣汰的影响。大数据背景下物流企业CRM所面临的挑战与机遇（一）大数据的背景与特点虽然“大数据”作为一个关键词在1978年就被Esthersurdden提出，但由于信息技术及其应用的局限，到最近才开始引起人们的关注。因此，大数据的含义在产业界和学术界都没有达成共识，但也有大家所共同认识的特点。总的来说，大数据具有以下几个明显的特征：第一，信息量大。由于网络技术的发展导致数据海量地产生，人们无时无刻都在产生数据；对常规数据而言，一般以GB或TB来衡量，而大数据则可能以PB、EB基至ZB。第二，多样性。由于信息采集与传输技术的不断发展，各种非结构化的数据应运而生，如音频，视频，传感数据等；使得数据形态呈多样性。第三，关联复杂性。在当今时代，互联网已经充斥着人们生活各个方面，并且产生各种各样的联系，而由于数据量较大，数据间的关联也变得更为复杂。第四，低密度价值。海量的数据并不意味着海量的价值，需要利用大数据挖掘技术，从海量数据中找到物流企业所需要的数据，而这部分数据可能是极少的，但也有可能是极重要的；相对而言，数据的价值密度较低。（二）大数据时代物流企业CRM所面临的挑战CRM（CustomRelationshipManagement，客户关系管理）是指以客户为中心，更好地服务客户，提高用户体验，同时也提高物流企业利润为目的的商业策略和管理模式。在信息时代，人们更加重视客户需求，不仅将这种管理模式运用到物流企业中，政府部门也致力于用CRM的理念为公民服务。由此可以发现，“客户”的概念变得更加广泛，可以是购买物流企业商品的个体，也可以是某个接受服务的个体（ThearlingK，1999；埃弗雷姆特班等，2009）。龙源期刊网客户概念的泛化，使客户需求变得更加多样化，同时也具多重性，和差异性。在当前数据高速增长，信息高度发达的年代，数据是驱动物流企业发展的动力。数据的“短板”，使得物流企业、甚至政府部门，面对其“客户”已经变得越来越力不从心，主要表现在以下几个方面：第一，CRM模式滞后与客户需求变化的矛盾。很多物流企业或是政府部门对CRM的认识还停留在传统的客户沟通与管理方式上，与信息时代产生了严重的脱节，导致对客户需求显得比较“迟钝”。这种“迟钝”导致客户需求得不到最大满足，对物流企业而言，面对残酷的市场竞争，时刻把握客户的需求，更好地为客户服务显得尤为重要。反之，则会导致被潜在客户所忽视，被老客户所抛弃，被客户抛弃意味着企业被市场淘汰。第二，客户流失控制与预测不足与数据不足的矛盾。客户流失一直是企业所面临的重大考验，怎样解决这个问题也是一个被长期讨论的热点。在信息技术不够发达的年代，人们只能通过物流企业已有的数据、客户资料来控制客户流失率。但客户的想法是变化的，需求也在改变，但这些数据往往在网络中各个社交网络，商务网站通过客户行为可以体现出来。但由于数据价值密度较低，要取得海量数据又较为困难。因此，只能用相对少、相对固定的数据制定客户流失控制策略，或进行客户需求预测及市场预测，但往往不能取得理想的效果。第三，聚类与个性化服务不足与数据更新不足的矛盾。物流企业的销售管理、市场管理与CRM密切相关，都是以客户为中心的；对不同的群体进行聚类分析针对性地进行管理，并实施营销策略非常重要。而作为一个数据驱动型物流企业，数据的更新是至关重要，单一的结构化数据，如二维表，或已有的数据库数据往往信息较为陈旧，与客户实时需求脱节，会导致制定的CRM策略服务滞后，及营销策略的失误（傅羽中、唐小娥，2010）。第四，关联性分析不足与数据类型单一的矛盾。大量单一的客户数据往往对已有的客户需求分析有一定的作用，但对潜在客户及关联产品的作用却不是很大。当前大部分物流企业CRM所依赖的数据类型比较单一，不能及时了解客户进一步的需求或预测与当前客户需求相关的产品或服务，最终造成对潜在市场的忽略，及盈利方式单一的困局。（三）大数据为物流企业CRM变革提供的新思路大数据相关技术的出现为解决当前CRM的困扰带来了新的机遇。首先，利用大数据技术提取的“大数据集”可以更加快速了解客户当前及潜在需求，海量的数据提供了充足的数据支持，并为个性化服务提供了依据；其次，数据类型不再是单一的结构化数据，同时可以获取更多的半结构化，如电邮、网页、文本数据；及更多的非结构化数据，如音频、视频、传感数据等；为扩展服务及发展潜在客户奠定基础。数据高速增长的时代给众多物流企业带来了很大的冲击，众多的政府部门甚至为此重新制定了CRM策略。而大数据技术的逐步成熟为CRM开辟了新的道路。一个物流企业在对大数据不了解、无意识的状态下，而要想成为一个“数据驱动型”的物流企业是不容易的，要经过一个较长的时间。其总体过程分为六个阶段：龙源期刊网第一个阶段为对大数据技术完全不了解的阶段；有一些大胆创新的物流企业会进行初步的尝试，在前期进行数据规划。从而达到第二个阶段：初步的了解；在此后做进一步的数据治理。第三个阶段为试验性阶段；在此过程中要确定信息目标；在明确了信息目标，通过初步的试验和验验的积累才慢慢进入到第四个阶段：产生物流企业机遇；进一步进行基础设施的建设，如计算机软硬件、网络设备、大数据系统等；第五阶段为物流企业变革的发生；当基础设施和技术、人才完善以后，才会达到最后理想的阶段：数据驱动型物流企业。而物流企业CRM也会随着物流企业成为真正的数据驱动型物流企业，而发生改变，成为真正以客户为中心，以最新、最全面的数据为依赖CRM模式。CRM的变化也将引起市场管理、服务管理、物流企业管理和销售管理的链锁反应，产生真正的改革。总的来说，大数据给物流企业及其CRM带来的变革的实质是一个新的流程，新的技术，新的理念。阿里巴巴与物流企业所发起的“社会化”物流项目实际上就一个物流企业应用大数据的具体实例，而这个计划的周期可能需要8至10年。大数据在物流企业CRM中的应用（一）大数据在物流企业CRM中进行应用的技术路线大数据技术的在物流企业CRM中的应用过程需要依靠相关技术的进步和提升，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、互联网技术和可扩展的存储系统等。同时还要有掌握相关技术的人才储备，及相关基础设施。比如，IBM公司自2005年以来，斥资160亿美元进行了30次与大数据相关的收购，保证了其业绩的稳定高速增长；其开发的Apachehadoop大数据系统，依靠其良好的扩展性和伸缩性在行业中取得了领先地位，总的来说是采取了“先分后合”的方式进行数据的处理。其技术思路也为大家所借鉴，在物流企业CRM中，应用大数据的技术路线如图1所示。在将大数据应用于物流企业CRM中时，第一步需要通过大数据获取技术得到足够多的各种类型的数据，形成大数据集；第二步则需要应用并行处理技术对获取的大数据集进行计算、汇总，得到应用型数据；第三步则分别通过“聚类分析”，“关联分析”，“数据融合”实现对客户的个性化分析，产品扩展分析，及共性分析；这样做的目的主要解决传统CRM中个性化服务不足，及市场拓展和市场趋势预测不足的问题；第四步则针对第三步的客户分析，围绕这个“中心”，形成可行性报告应用于服务管理、市场管理、销售管理、及物流企业管理。整个技术路线所考虑的问题不仅是怎样从技术上实现大数据应用的过程，并且着重强调的是解决传统CRM的弊端，将大数据时代物流企业CRM所面临的问题在整个流程中进行解决。（二）大数据背景下物流企业CRM应解决的问题龙源期刊网中可以看出，将大数据应用于物流企业CRM中需要经过很长的时间，并且需要有相当多的基础设施支持和掌握相关技术的人才储备。而在大数据技术的起步阶段，想要应用于各个物流企业，要面临较多的困难，主要涉及到以下几个方面：第一，基础设施的建设。包括计算机软硬件设备，包括计算设备、存储设备等，传统的存储设备和计算设备已经不适用于大数据技术，这是不仅是对非IT类物流企业的挑战，同时也是对IT类物流企业的挑战。第二，人才储备和培养。特别是对非IT类物流企业来说，需要引用或者培养掌握相关技术的人才需要时间和投资的魄力。同时需要时刻关注IT技术，及互联网的发展，与IT类物流企业的合作将必不可少，物流企业应该有属于自己的数据管理及CRM综合性人才。第三，政策、法规的支持与挑战。大数据技术作为一种新兴技术，在很多方面还不够完善；此外，在获取数据时，容易导致个人隐私的泄漏，怎样合理地利用大数据技术为物流企业服务，同时又不与政策法规相抵触，国家要出台相关的支持与辅助政策使之规范、完善，这还需要一定的时间，并存在很多的不确定性。例如，在云计算产生的初期，工业和信息化部科技司在工业和信息化部网站上公开征集对《基于云计算的电子政务公共平台总体服务建设实施规范》等18项通信行业国家标准计划项目的意见。第四，物流企业领导层对CRM新理念、新技术的态度。物流企业经营者对物流企业的发展要随时随着市场的变化而时刻保持警惕，同时，要善于将新的理念、新的技术应用于物流企业，推动物流企业的发展，如果领导者固步自封，将会错失物流企业发展的良机。综上，大数据为物流企业CRM改革提供了新的思路。同时，作为一种新兴的技术也给物流企业带来了机遇与挑战，合理地运用大数据技术，解决当前大数据应用所面对的问题，将对物流企业围绕以客户为中心的服务管理、客户管理、销售管理、物流企业管理等方面起到积极的作用。也是物流企业在大数据时代进一步发展的必要条件。参考文献：1.李志刚.大数据—大价值、大机遇、大变革[M].电子工业出版社，20122.Whatisbigdata？[EB/OL].http：//，2012.93.ThearlingK.DataMineandCRM：ZeroinginonYourBestCustomers[Z].http：//，1999-12-204.[美]埃弗雷姆特班，阿伦森，梁定澎著.杨东涛，钱峰译.决策支持系统与智能系统[M].机械工业出版社，20095.傅羽中，唐小娥.ERP与CRM的发展趋势分析[J].电子科技大学学报（社科版），2010，3（3）