企业CRM简述及技术趋势分析
作者:星烛网编辑 来源:星烛网 时间:2010-7-14 13:59:55 阅读数：
1 crm的简述
客户关系管理（CRM）在初期是偏重流程的，我们可以称之为流程型CRM。所谓流程型CRM，是指对市场、销售、服务等方面，也是企业的前端管理的业务流程进行重新规划和调整，以最佳的工作方法来获得最 好的效果。无论是销售自动化（SFA）也好，还是利用呼叫中心的交互式客户关怀（Interactive Customer Care）也好，都比较注重流程的管理，例如销售过程的管理、代理的管理、员工的管理、服务请求的回复管理等等。在CRM从无到有的过程中，流程型的软件产品对整个产业起到了非常重要的作用。
正如我们在60%的实施项目中重点关注的问题一样，通过系统应用，我们主要解决的是围绕客户信息进行的各个部门的协同工作，其中最重要的解决了以下的问题：
·如何收集客户信息？
·谁来收集客户信息？
·收集什么样的客户信息？
·与某个客户相关的所有信息是否是整合的？
·每一个与客户打交道的人员是否都了解公司其他人与客户的联络？
·公司前端管理的每个部门是否都建立起"以客户为中心"的理念？
·对不同的客户是否能够提供不同的服务？
对于多数已经和正在考虑应用CRM的企业来说，这是不可或缺的步骤，通过流程型CRM的应用，在企业上下将CRM的概念和基础数据的采集从无到有地建立了起来。但是，很快，在大量的客户数据积累起来之后，对数据的分析将成为重担。因此，作为CRM的专业软件提供商，TurboCRM正在研究并已经在某些行业提供不同于OLAP（online analytical processing在线分析方法）的专门工具来进行数据分析。
具有强大的分析功能的CRM的主要应用方式如下：
1．能够统计大量的客户信息并支持对客户进行多维的特征分析；
在某些行业中，例如：金融、保险、电信、传媒、零售等行业的客户数据量是庞大的。要对这些客户数据进行分析，要求分析工具必须能够处理大量的客户信息。TurboCRM与亚信最近联手开发的向中国电信某省数据局提供的CRM解决方案中，客户数据量达到百万级。而且，每个客户的属性描述包括地址、年龄、性别、证件号码、收入、职业、教育程度等多个字段。系统必须能够支持对这样多维的组合性的分析，可以快速给出符合分析条件的客户名单和数量。在分析型CRM中，速度成为重要的衡量指标，在对海量的数据进行分析的时候，速度的要求几乎是第一位的。
2．能够处理复杂的数据并支持对客户进行行为分析；
在上述提到的行业中通常已经具备业务系统，对于现有客户的最初的信息来源也是现有的业务系统，因此，更有意义的分析是结合客户信息对某一类客户群的消费行为进行分析。这要求CRM中的分析工具可以从多个数据库中抓取并形成复杂的data cube。在此基础上，我们可以分析某类客户的消费行为，例如：电信行业可以分析经常打漫游电话的人群具备什么样的客户特征；年龄在30岁左右，月收入在5000以上的女性是否是长途电话消费主体，她们的通话习惯时段是从几点到几点；是否周末的长途漫游消费有明显不同于周日的特征等等。行为分析是比特征分析更为复杂的分析，因为它涉及到行业知识和分析模型的结合。
3．具有自定义的建模方式和参数调整的功能；
除了特征分析和行为分析，预测正在日益成为强大的分析功能必须提供的应用。在详细了解了消费行为之后，很自然地，我们会想到对数据的参数进行某些调整，例如，价格的变化，如果调整周末的消费费率，对整体收入会带来什么影响？如果我们着力吸引那些能够带来高价值的客户，那么初期的投入应当在什么范围内？客户的消费点临近什么值得时候开始成为"正利润"客户？其生命周期至少要在多长时间以内才具有成为"忠诚(续致信网上一页内容)客户"的潜力？现有的模型分析很大程度上是为企业的市场研究和分析人员提供，有助于他们能够更理性地制定市场细分策略。
4．能够进行融合了人工智能的数据挖掘。
客户信息的录入和储存方式是数据（data），但是，对于决策者来讲，独立的单个的数据的意义并不大，更重要的是信息（information）和知识（knowledge）。现有的数据挖掘方法已经能够支持进行按照内置逻辑语言进行归纳和演绎。例如，根据模型数据，系统建议以达成最高利润为目标进行的价格优化政策。输入抽样调查的道的测试数据，可以根据呼出电话的反馈率、直邮的反馈率、电视广告反馈率、巡展的反馈率等数据确定最佳的市场活动模式，以最低的成本获得最好的市场活动效果。
综上所述，对分析型数据库的需求可以总结为下表：
本文来自星烛网（http://www.xingzhu.net.cn）,我们专注于中小企业信息化，为中小企业提供 CRM OA ERP SAAS 供应链管理 进销存等WEB版软件.
客户关系管理（CRM）在初期是偏重流程的，我们可以称之为流程型CRM。所谓流程型CRM，是指对市场、销售、服务等方面，也是企业的前端管理的业务流程进行重新规划和调整，以最佳的工作方法来获得最 好的效果。无论是销售自动化（SFA）也好，还是利用呼叫中心的交互式客户关怀（Interactive Customer Care）也好，都比较注重流程的管理，例如销售过程的管理、代理的管理、员工的管理、服务请求的回复管理等等。在CRM从无到有的过程中，流程型的软件产品对整个产业起到了非常重要的作用。
正如我们在60%的实施项目中重点关注的问题一样，通过系统应用，我们主要解决的是围绕客户信息进行的各个部门的协同工作，其中最重要的解决了以下的问题：
·如何收集客户信息？
·谁来收集客户信息？
·收集什么样的客户信息？
·与某个客户相关的所有信息是否是整合的？
·每一个与客户打交道的人员是否都了解公司其他人与客户的联络？
·公司前端管理的每个部门是否都建立起"以客户为中心"的理念？
·对不同的客户是否能够提供不同的服务？
对于多数已经和正在考虑应用CRM的企业来说，这是不可或缺的步骤，通过流程型CRM的应用，在企业上下将CRM的概念和基础数据的采集从无到有地建立了起来。但是，很快，在大量的客户数据积累起来之后，对数据的分析将成为重担。因此，作为CRM的专业软件提供商，TurboCRM正在研究并已经在某些行业提供不同于OLAP（online analytical processing在线分析方法）的专门工具来进行数据分析。
具有强大的分析功能的CRM的主要应用方式如下：
1．能够统计大量的客户信息并支持对客户进行多维的特征分析；
在某些行业中，例如：金融、保险、电信、传媒、零售等行业的客户数据量是庞大的。要对这些客户数据进行分析，要求分析工具必须能够处理大量的客户信息。TurboCRM与亚信最近联手开发的向中国电信某省数据局提供的CRM解决方案中，客户数据量达到百万级。而且，每个客户的属性描述包括地址、年龄、性别、证件号码、收入、职业、教育程度等多个字段。系统必须能够支持对这样多维的组合性的分析，可以快速给出符合分析条件的客户名单和数量。在分析型CRM中，速度成为重要的衡量指标，在对海量的数据进行分析的时候，速度的要求几乎是第一位的。
2．能够处理复杂的数据并支持对客户进行行为分析；
在上述提到的行业中通常已经具备业务系统，对于现有客户的最初的信息来源也是现有的业务系统，因此，更有意义的分析是结合客户信息对某一类客户群的消费行为进行分析。这要求CRM中的分析工具可以从多个数据库中抓取并形成复杂的data cube。在此基础上，我们可以分析某类客户的消费行为，例如：电信行业可以分析经常打漫游电话的人群具备什么样的客户特征；年龄在30岁左右，月收入在5000以上的女性是否是长途电话消费主体，她们的通话习惯时段是从几点到几点；是否周末的长途漫游消费有明显不同于周日的特征等等。行为分析是比特征分析更为复杂的分析，因为它涉及到行业知识和分析模型的结合。
3．具有自定义的建模方式和参数调整的功能；
除了特征分析和行为分析，预测正在日益成为强大的分析功能必须提供的应用。在详细了解了消费行为之后，很自然地，我们会想到对数据的参数进行某些调整，例如，价格的变化，如果调整周末的消费费率，对整体收入会带来什么影响？如果我们着力吸引那些能够带来高价值的客户，那么初期的投入应当在什么范围内？客户的消费点临近什么值得时候开始成为"正利润"客户？其生命周期至少要在多长时间以内才具有成为"忠诚(续致信网上一页内容)客户"的潜力？现有的模型分析很大程度上是为企业的市场研究和分析人员提供，有助于他们能够更理性地制定市场细分策略。
4．能够进行融合了人工智能的数据挖掘。
客户信息的录入和储存方式是数据（data），但是，对于决策者来讲，独立的单个的数据的意义并不大，更重要的是信息（information）和知识（knowledge）。现有的数据挖掘方法已经能够支持进行按照内置逻辑语言进行归纳和演绎。例如，根据模型数据，系统建议以达成最高利润为目标进行的价格优化政策。输入抽样调查的道的测试数据，可以根据呼出电话的反馈率、直邮的反馈率、电视广告反馈率、巡展的反馈率等数据确定最佳的市场活动模式，以最低的成本获得最好的市场活动效果。
综上所述，对分析型数据库的需求可以总结为下表：
本文来自星烛网（http://www.xingzhu.net.cn）,我们专注于中小企业信息化，为中小企业提供 CRM OA ERP SAAS 供应链管理 进销存等WEB版软件.
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