电子商务的客户关系

第十一章电子商务的客户关系主要内容第一节网上消费者及其购买行为第二节客户关系管理第三节数据挖掘技术11.1网上消费者及其购买行为•11.1.1消费心理特征•1、中国网上消费者特征•（1）性别。目前中国网民中女性比例已经上升到46.4%，中国网民逐渐走向性别均衡。男53.6%女46.4%11.1.1消费心理特征•（2）年龄。中国网民的主体仍是30岁以下的年轻群体，超过网民总数的2/3。网民年龄:18岁以下19.6%18～24岁30.3%25～30岁18.7%31～35岁11.0%36～40岁8.7%41～50岁7.8%50岁以上3.9%11.1.1消费心理特征•（3）学历。网民的学历结构正逐渐向中国总人口的学历结构靠拢。•（4）网民身份。学生所占的比重最大，占到30%。•（5）收入状况。500元以下的网民占到30.5%，是网民中比例最大的一个群体。•（6）上网时间。上网时间中位数为14小时/周。•（7）网民对互联网的信任程度。安全信任程度不高。•（8）网民互联网的依赖程度。大多数网民已经习惯了生活中有互联网。11.1.1消费心理特征2、网上消费者心理特征消费者主体意识加强消费者对价格便宜的心理加强消费者理性意识加强快捷、方便的心理加强•11.1.2影响网上消费者需求的因素•1、收入。一般来说，收入的增加会导致对消费需求的增加；•2、消费者偏好。加强学习，能够提高对电子商务的需求偏好；•3、其他物品的价格。替代品价格、互补品价格和其他非电子商务的产品的价格会影响到网上消费需求。11.1.3网上消费者的购买行为•1、购买行为分类购买行为特定购买计划购买提醒购买11.1.3网上消费者的购买行为•2、购买的决策过程认知问题搜寻信息信息评价与决策购买行为购买后行为11.1.3网上消费者的购买行为3、消费者决策的基本原则最大满意原则预期满意原则相对满意原则遗憾最小原则11.2客户关系管理•11.2.1客户关系管理的概念•客户关系管理（CRM）的定义：企业为赢取新客户、维持老客户，通过不断的沟通和了解客户，以不断增进企业利润为目的，达到影响客户购买行为的管理办法11.2.2电子商务客户关系管理的特点电子商务客户关系管理的特点采用网络信息技术技术系统和商业流程的整合将客户信息转变为客户关系11.2.3客户关系管理的要素•1、面对客户、接触客户•（1）提供尽可能多的客户服务接入形式；•（2）洞察更深层次的客户需求；•（3）注重向那些最具潜力的客户提供服务；•（4）提供个性化的客户服务界面；•（5）提供一个让客户放心的安全环境。11.2.3客户关系管理的要素•2、处理客户问题•（1）寻找一个简便的客户关系管理解决方案；•（2）客户关系管理需要模块整合；•（3）将客户关系管理融入企业整个价值链。11.2.4CRM的实施途径•应从两个层面进行考虑:•一是管理方面，二是技术支持。管理是CRM实施的基础，而信息技术则有利于提高客户关系管理的效率。•在管理方面，企业在实施CRM前要组建CRM团队，明确业务范围。在进行CRM管理过程中要协调企业内部各业务流程，调动企业内部各部门的参与。在技术方面，企业要购置软件、设计CRM流程等。11.3数据挖掘技术•11.3.1数据挖掘的概念•数据挖掘（DM）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。•大部分情况下，先从数据仓库中拿到数据，数据挖掘就是在数据源或数据库的基础上，对数据进行选择、树立、挖掘、分析的过程。•数据挖掘通常使用的模型包括：分类、回归、时间序列、分组、联合分析和序列发现。11.3.1数据挖掘的概念•数据挖掘的进化历程数据搜集数据挖掘数据访问数据仓库决策支持（20世纪60年代）20世纪80年代20世纪90年代正在进行11.3.2客户关系管理中的数据流动数据仓库用于数据的存储，在线分析侧重于数据分析，而数据挖掘则主要是用于知识的发现。CRM应用包括以下内容：报表系统决策支持系统主管信息系统随机查询CRM11.3.3Web数据挖掘•1、Web数据挖掘的概念•Web数据挖掘是从数据挖掘的基础上发展起来的，其数据挖掘的对象不仅是数据库，还可以是任何组织在一起的数据集合，如信息资源。Web数据挖掘是数据挖掘技术的一个重要应用，是在大量训练样本的基础上，从网络资源中进行有目的的信息提取。11.3.3Web数据挖掘2、Web数据挖掘的数据来源服务器数据Web页面Web页面超级链接关系查询数据在线市场数据客户登记信息11.3.3Web数据挖掘•3、Web数据挖掘的类型Web数据挖掘Web内容挖掘Web结构挖掘Web使用模式挖掘11.3.3Web数据挖掘•4、数据挖掘在CRM中的作用•首先，发现潜在客户；•其次，延长客户的驻留。