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第7章客户关系管理的数据信息分析客户关系管理的数据信息涉及企业运作过程中的各种内外部信息以及企业与客户之间的沟通信息。1.客户信息的来源和分类(1)内部来源:生产信息,销售信息,技术信息(2)外部信息:市场需求信息,竞争信息,用户信息.信息分类:基本信息:商品的购买时间,地点,数量,品种等;还包括客户的基本情况及消费情况.统计信息:对基本信息的提炼,目的性很强,信息的含金量很高.文本信息:主要有市场调研,客户意见反馈,分析报告及一部分基本信息等.客户地址分类表地区：负责人：项次客户名称地址经营类别访问时间备注访问路线图客户调查表客户名称电话地址负责人年龄电话性格总经理年龄电话性格接洽人年龄电话负责事项合同中的特殊要求经营状况经营方式口积极口保守口踏实口不定口投机口业务口兴隆口成长口稳定口衰退口不定业务范围销货对象价格口合理口偏高口偏低口削价业务金额每年，月销量，淡季，旺季组织口股份有限公司口责任有限口合伙店铺口独资员工人数职员人，工员，合计同业地位口领导者口具影响口一级口二级口三级付款方式态度付款期方式手续与本公司往来年度主要采购产品金额旺季每月淡季每月客户负责人审核调查人：客户负责人审核调查人：客户调查表2CRM的客户信息•客户数据类型预测能力稳定性获取代价人口统计学数据中高低行为数据高低高心理数据中中高客户数据类型和特点客户数据的隐私与安全•保证客户信息的安全性。必须有一套用户身份、操作权限、业务范围的验证、授权、安全审计策略的系统。防止未经授权的访问或泄密，保证信息的准确性。•尊重客户的隐私权。在法律允许的范围下确定收集信息的范围，提供客户访问、查看、更新个人信息的机制，采取合理的措施验证身份，限制不安全的访问；在客户信息的使用时，事前充分告知客户，尊重客户的自主权，使客户能够选择是否接受市场推广或市场调查；企业还有义务保护这些客户信息免遭滥用。•建立企业内部的知识共享。一般情况，销售人员不愿共享客户资料，所以需要在企业中逐步培养一种“知识共享”的企业文化，鼓励销售人员将手头的客户资料分享出来，让部门内部、部门之间充分实现信息共享，借助团队的力量有效地解决某些仅靠个人力量所无法解决的问题。知识共享不仅仅是一种员工的单向对企业付出的行为，更是一种双赢，从而更主动地支配合企业实施CRM3、客户关系管理的信息分析•CRM的信息分析处理是通过对客户详细资料的深入分析,采取措施来提高客户满意度和忠诚度,从而提高企业的竞争力.•分析内容主要包含:（1）客户概况分析;包括客户的层次、风险、爱好、习惯等；（2）客户忠诚度分析;客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况表；（3）客户利润分析;不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润、净利润等（4）客户性能分析;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。（5）客户未来分析;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。（6）客户产品分析;包括产品设计、关联性、供应链等（7）客户促销分析.包括广告、宣传等促销活动的管理。CRM客户信息分析信息分析流程:收集共享精制分析数据库数据库数据库数据库统合客户数据数据分析OLAP数据挖掘文本挖掘OnlineAnalyticalProcessing联机分析处理从各种角度对具有多元性的数据进行分析的技术对大量数据进行分析从而发现和找出规划和内在规律性的技术对非结构化和非形式化的文本数据进行分析,从中抽取出有用知识的技术.免费客户服务热线订单收发中心修理接待中心市场负责人(1)客户关系管理的一般统计分析•客户市场管理统计。市场状况统计：市场的规模、购买力等信息；市场营销统计：市场推广次数、规模、资料数量等；市场竞争统计：竞争对手的数量、实力和产品。•客户销售管理统计。客户销售合同统计：客户的销售情况、付款情况；人员或部门销售统计：按人员、部门、地域进行的统计一段或全部时期内的销售、发货、收款等信息。产品销售统计：统计某一产品一段时间内销售情况或当前的销售、生产计划和库存情况。•客户支持与服务管理统计。客户服务合同统计，统计客户的合同数量、期限、付款情况；产品质量、客户服务情况统计，按客户或其他标准统计产品质量、技术问题、特殊需求等。人员或部门客户支持统计，按人员或部门统计客户问题处理情况。产品信息统计：主要是统计客户反映的产品的质量情况。(2)客户关系指数模型•是分析和衡量客户关系的关键指标,可以为企业的营销业务部门提供准确的客户交互的历史以及该关系所创造的价值,从而为后续对客户关系的维护或发展提供参考依据.•只有实现对客户关系管理的实体模型向概念模型的转化,再向逻辑模型的转化才能使之对应于计算机语言,才能使其融合进以信息技术为基础的整体应用信息系统.客户关系属性集•属性名称:关系代号(RNO),关系名称(RNA),关系对象标志(CNO),关系类型(RTYPE),关系发生日(RTD),关系创建日(RED),关系产品或服务标志(P/SID),目前关系指数(RIDX),组织私人关系相关度(RRG),客户私人关系相关度(RRC),最相关员工(MRE),组织客户中最相关个人(MRPG)•关系客户相关度(RMR),非正当关系相关度(ROU),最相关”非正当因素”(MRF),关系总价值(RTV)客户关系重要属性•目前关系指数(RIDX)•组织私人关系相关度(RRG)•非正当关系相关度(ROU)•关系标志类属性:1—7；描述一个关系的标志•关系价值类属性:8---16；反映一个关系的价值。(3)客户终生价值分析模型•客户终生价值理论在现在这种竞争激烈的时代，如果没能满足顾客的需求，就会立即遭到撤换的命运。因此，现在想要长久地留住客户，可不能再用过去那种拖延战术或是敷衍两句就行了，必须在观念上彻底改变――要重视顾客“终身价值”的存在。•事实上，已经有不少企业正式而且试图评估出顾客的终身价值，比方说对福特汽车而言，当你从选购一辆汽车开始，他们便预估你将会带来至少30万美元的价值。想想看，当30万美元送上门时，我们能不赶快把顾客奉为上宾，提供无微不至的服务吗？虽然福特汽车因为重视顾客，以客为尊而成功，但遗憾的是，大多数人或公司，却只为眼前的短期利益而丧失长期的可观利益。根据日本知名企管顾问角田识之的研究，一般交易活动中买卖双方的情绪热度呈现出两条迥然不同曲线，销售员从接触顾客开始其热忱便不断升温，到签约时达到颠峰，此后便一路下滑，等交了货、收完款后更是急剧降温，售后服务就别提了。然而顾客的情绪却是逐渐上升，但总是在需要服务的时候，才赫然发现两者的落差，求助无门。两条虚线之所以有如此的“剪刀差”，就是卖主太过于短视而近利，反而忽略了长远的顾客终身价值。此时顾客固然是悔不当初，但这对企业而言，其实更是个难以弥补的伤害。所以，当我们要追求企业的发展，尤其希望能建立永久经营的事业体时，我们就必须把眼光放远，不但要重视顾客的眼前价值，更需要进一步来创造、提高顾客的终身价值。该怎么做呢？首先，当然要保证产品的品质，使它能符合顾客的“需求”，更要符合其“理念”，能全面融入顾客的生活中；其次，要能提供良好的“消费体验”，让其吸收、参与和感动；培养出满意的顾客，建立起对你的品牌的忠诚，进而与顾客一同分享、学习和成长。总而言之，需全方位的顾客满意，才有顾客终身价值的产生。所以我们可以归结出另一张曲线图，交货之后不但要售后服务，还要热情地提供终身服务，培养“终身顾客”，进一步创造“终身价值”。请记住，唯有超越顾客的期待，方能达到全方位的“顾客满意服务”，进而成就您自己的事业。客户终生价值的组成CLV=CLV1+CLV2+CLV3+CLV4+CLV5+CLV6CLV指客户在其一生中有可能为企业带来的价值之和。CLV1指客户初期购买给企业带来的收益。CLV2指以后若干时间内客户重复购买及由于客户提高支出分配为企业所带来的收益。CLV3指交叉销售带来的收益。客户在长期内倾向于使用一个厂家的更多种产品或服务。CLV4指由于厂商和客户都知道如何在长期内更有效地相互配合，使得服务成本降低、并能原谅某些失误及提高营销效率所带来的收益。CLV5指客户是公司的一个免费的广告资源，客户向朋友或家人推荐企业的产品或服务所给企业带来的收益，即推荐收益。CLV6指随着时间推移，重复购买者或忠诚客户对价格的敏感性降低，不是等到降低或不停地讨价还价才购买所获得的收益。•影响客户终生价值各因素的分析计算的时间长度：计算客户终生价值的时间长度缩短会减少客户终生价值。贴现率：CLV=R{1-[1/(1+r)]}/rR是收入,N是忠诚的年数,r是贴现率客户的终生价值与贴现率成反比。贴现率越高，客户的终生价值越小。当贴现率高时，客户在未来期间对企业的贡献在客户终生价值中的比例下降，此时企业会更注重当前的销售状况。.客户维系率：指客户经过一个购买周期后仍被维系住的概率。CLV=∑[（1+r）]RiRi表示第I年从客户那里获得的收入；r表示贴现率；n表示客户对企业忠诚的年数。客户的维系率越高，则公式中的Ri就越大，同时客户维系率越高，客户的忠诚年数就大。因此客户终生价值越大，所以客户的终生价值与客户的维系率成正比。N-i•产品被提及率：产品被提及率与客户终生价值中的推荐收益CLV5有密切的关系。•客户收入的变化：当客户的收入增加时，一般用于消费的开支会增加，这会对客户终生价值的几个方面发生影响。随着收入的增加，有可能增加重复购买及交叉销售，使得CLV2及CLV3增加。•客户关系的维系成本：客户关系维系成本的适当增加，对客户的行为有可能有很大的影响，如提高客户的维系率，提高客户的支出分配，增加客户的重复购买，客户会增加对企业的其他产品的购买数量及金额，客户更愿意向其他人推荐等，而这一切都是增加客户的终生价值。•营销费用：广告费用、客户数据库建立以及客户资料分析费用等。•其他：如市场的新进入者以及竞争者退出都有可能影响客户的终生价值。因为当市场有新的竞争者进入或竞争者退出，都会影响客户所处的市场环境。(4)联机分析处理•OLAP的特点:快速;分析;共享;多维;信息.OLAP的优点:（1）直观的多维数据模型使用户很容易就能选择,浏览和研究数据。（2）分析查询语言为研究复杂的业务数据关系提供了强大功能。（3）对频繁查询的数据预先进行计算,而不是在执行时加入的数值,OLAP加快了向浏览这些多维结构的最终用户提交信息的速度。由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出。当时Codd认为联机事务处理已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析。它通过快速、稳定、一致和交互性的存取，对信息进行多种形式的观察，从而允许决策人员对数据进行深入观察和分析。基于数据仓库的OLAP：数据仓库的基本概念：决策支持系统的基础。数据仓库和OLAP的关系：数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。基于数据仓库的OLAP：数据仓库把关于客户的各种信息综合在“客户”这一主题中，形成关于客户的一致的信息整合。其中包括：客户基本信息（姓名、姓别等）；人口统计学特征数据（年龄、受教育程度、收入水平、职业）；性格特征（独立的/依附的；外向的/内向的；领导者/追随者等）；交易信息（产品、单价、时间、数量、金额）；不同粒度的综合数据（时间、产品、汇总数量、汇总金额）等等。OLAP系统的工作模型交互界面数据可视化OLAP知识库数据挖掘数据仓库方法库模型库结果表达和解释知识获取DM控制•基于数据仓库的OLAP购买数量购买金额利润时间维职业维地区维产品维年龄维收入水平维教育程度维性格维•客户关系管理决策支持（1）面向客户的决策支持----智能查询的功能（2）面向部门的决策支持---扩大系统的智能搜索、解释和判断能力，从而可以赋予系统以主动性的特征。主要是市场部、销售部和服务部根据对通过呼叫中心得到的信息进行直接响应，通过部门间的协调以及与其他信息系统连接，以身试法生产经营