nCRM07章客户关系管理的数据信息分析

第七章客户关系管理的数据信息分析本章结构7.1客户信息的来源和分类7.2CRM的客户信息7.3客户关系管理的信息分析7.4案例分析——在金融业数据挖掘应用的案例7.1.1CRM信息按来源分类1．内部信息内部信息主要是指企业内部产生的各种信息2．外部信息外部信息主要指在企业以外产生但与企业业务相关的各种信息7.1客户信息的来源和分类生产信息销售信息技术信息市场需求信息竞争信息用户信息CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.1.2CRM信息分类1．基本信息基本信息是指客户信息中最原始的一类信息，这类信息是企业与客户打交道时保留下来的，如商品的购买时间、地点、数量、品种等2．统计信息统计信息是对基本信息进行提炼，进一步汇总和统计后得到的信息，主要是各类报表3．文本信息没有一定结构且信息量比较大，其中有一部分是可以量化或编号的，另外一种文本信息不可量化占有很大的份量信息的“含金量”很高CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.2CRM的客户信息7.2.1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表7-1客户数据类型和特点CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.2.2客户数据的隐私与安全1．保证客户信息的安全性2．尊重客户的隐私权3．建立企业内部的知识共享安全策略物理防范数据加密必须尊重并使用P3P标准培养“知识共享”的企业文化CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.3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客户概况分析客户未来分析客户忠诚分析客户性能分析客户利润分析客户产品分析客户促销分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.3.1客户关系管理的一般统计分析CRM对信息的一般统计分析是指对现有的CRM数据信息进行简单的统计计算，以获取企业当前的运作状况，使用户能够监测业务运行情况；或提供部门人员的工作业绩报告等客户市场管理统计客户销售管理统计客户支持与服务管理统计CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.3.2客户关系指数模型在对客户关系指数模型建模时需要重点关注其中的几个重要属性：序号属性名称（AttributesName）属性描述（Description）A8目前关系指数RIDX是价值类属性，是衡量关系价值的最重要指标，由多个因素决定，表明关系的质量、关系的深浅，是关系的当前指标，也是关系模型建模的重点对象；A9组织私人关系相关度RRG衡量企业中个人对这个关系影响程度的大小，也表明这条关系的稳定性，企业应尽量使这一指标降低到可接受的范围，以避免在这条关系依赖的员工离开时，关系指数急剧下降到0；A14非正当关系相关度ROU是指一个关系受非正当交易因素的影响程度，也表明“桌底交易”对关系的相关程度；CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类2．客户关系的基本逻辑模型和计算模型一般意义上，YRIDX与Xf，Xs，Xv和Xt存在着某种函数关系，因此，我们给出如下关系指数的基本数学模型：YRIDX=F（Xf，Xs，Xv，Xt）(1)这是一般意义上的数学模型，我们可以简单的描述：YRIDX=k1Xf+k2Xs+k3Xv+k4Xt(2)CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类3．客户关系指数模型的自变量一个宏观上的满意度评估要考虑的因素如下图所示图7-2Thee-Loyaltymatrix客户忠诚度矩阵CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.3.3客户终生价值分析模型1．客户终生价值理论每100个满意的顾客会带来25个新顾客吸引一个新客户的成本相当于保持现有客户的5倍每收到一次顾客投诉，就意味着还有20名有同感的顾客客户流失率降低5%利润就能增加25-85%客户关系管理首先提倡的是保持现有客户，实现现有客户的重复购买是企业追求的首要目标CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类2．客户终生价值的组成所谓客户终生价值（CustomerLifetimeValue，简称CLV或LTV）是随着时间的延续，企业从客户(个人、家庭或中间商)那里获得的所有收益超过公司为吸引这个客户、向这个客户出售商品、提供服务等所有支出成本的一个可接受的现金量，并且要将这个现金量折为现值CLV=CLV1+CLV2+CLV3+CLV4+CLV5+CLV6CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类3．影响客户终生价值各因素分析（1）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，随着时间的推移，各项在客户终生价值中的比例会逐渐变化增加CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(2)贴现率客户终生价值的简单计算公式如下：rRCLVrn111R表示企业每年从忠诚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终生价值与贴现率成反比CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(3)客户的维系率客户的维系率指客户经过一个购买周期后仍被维系住的概率niiiRCLVr01CLV包括CLV2，CLV3Ri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终生价值与客户的维系率成正比CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(4)产品被提及率产品被客户提及率与客户终生价值中的推荐收益CLV5有密切的关系。如果产品被客户正面提及，则就产生正的推荐收益，会使客户终生价值增大；如果产品是被负面提及，推荐收益是负值，会使客户终生价值减少(5)客户收入的变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。一般客户的终生价值与客户的收入成正比CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(6)客户关系的维系成本客户关系的维系成本指为了维系客户关系所发生的成本。这个成本不是每次特定交易相关的直接成本。这个成本能促使客户数量保持在一定的范围内，并且促使客户的购买持续期在一定的时期之上(7)营销费用营销费用包括广告费用、客户数据库建立以及客户资料分析费用等。一般营销费用属于客户终生价值的减少项目(8)其他影响客户终生价值还有其他的一些因素，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CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类DWYER方法7.3.4联机分析处理联机分析处理（OnlineAnalyticalProcessing，OLAP）的概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类１．OLAP的特点快速分析共享多维信息２．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CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类３．基于数据仓库的OLAP(1)数据仓库的基本概念数据仓库经常用作决策支持系统的基础。一个组织机构尝试使用用于联机事务处理(OnLineTransactionProcessingSystem，简称OLTP)的同一数据库执行策略分析时可能会遇到问题，而数据仓库的设计目的是要克服这些问题。特殊形式数据集市CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(2)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OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析，井将其转换成辅助决策信息CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(3)基于数据仓库的OLAP下图展示了OLAP系统的工作模型：图7-3OLAP系统工作模型CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.3.5客户关系管理决策支持1．客户关系管理决策支持的分类(1)面向客户的决策支持面向客户的决策支持主要是要完成客户智能和智能查询的功能，更重要的是利用CRM来与客户达到快速有效的交互B/S架构动态HTMLActiveXJavaCRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类(2)面向部门的决策支持将专家系统(ES)嵌入决策支持系统中，通过推理机制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，形成主动性的ADSS(ActiveDecisionSupportSystem)(3)面向企业高层管理者的决策支持数据仓库数据挖掘群体决策支持CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类2．客户关系管理决策支持的功能客戶分析客户价值分析客户荣誉分析客户需求分析客户潜力分析客户流失分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类市场分析市场细分分析目标市场分析产品市场分析市场趋势分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类营销分析营销渠道分析营销活动分析促销反馈分析产品价格分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类销售分析产品销售分析部门销售分析销售利润分析销售预测分析员工业绩分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类服务分析服务项目分析客户投诉分析客户满意分析产品缺陷分析客户关怀分析CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类竞争分析市场占有率分析对手产品价格分析对手产品性能分析对手产品线分析市场机会预测CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类3．客户关系管理决策支持的系统模型客户关系管理中的决策支持系统应包括如下典型的组件数据管理子系统模型管理子系统知识管理子系统CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类4．CRM决策支持系统中的数据分析模型(1)使用特征化和划分了解客户的基本状况(2)使用响应建模定位新的潜在客户(3)使用风险建模避免高风险客户(4)使用流失建模留住创利客户(5)客户终生价值建模来定位创利客户。(6)市场分析预测模型买量或某次活动的可能性描述模型著名的啤酒和尿布故事CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类7.4案例分析——在金融业数据挖掘应用的案例数据挖掘已经广泛应用于银行和金融市场在银行业，数据挖掘主要用于信用欺诈的建模和预测、风险评估、趋势分析、收益分析等活动。在金融市场，已将神经网络用于股票价格预测、购买权交易、债券等级评定、资产组和管理、商品价格预测、合并和买进以及金融危机预测等方面将数据挖掘技术和实时营销活动结合起来的企业在创造商标价值和客户价值方面将发挥重要作用CRM的客户信息客户关系管理的信息分析案例分析客户信息的来源和分类