《基于大数据的企业客户关系解决方案》
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摘 要：随着信息技术的迅速发展,“大数据”这一名词逐渐在各行各业中产生了巨大的影响.大数据技术主要包含了数据挖掘（采集）、数据分析、数据储存等技术,前两者与客户关系管理的业务紧密联系.目前,大部分国家都已认识到大数据的价值,并将其作为战略性技术来开展研究与应用.在企业客户关系管理中,基于大数据的高水平信息化平台,可高效推动营销,达到企业扩张、加速盈利的目标.
关键词：大数据 客户关系管理 信息化 精准营销
中图分类号：F270文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）03（b）-0065-02
1 大数据与客户关系管理
1.1 数据挖掘和分析技术
与传统的数据分析相比,数据挖掘是在不具备假设前提的背景下来挖掘信息,其目的是在海量数据中找出数据之间的关系,而并非是对某个假设模式的正确性加以验证,促使企业更精准地定位目标客户群.通过数据挖掘、清洗过滤,分析数据之间的关联特性并建立合理的分析模型;同时通过语义搜索利用关键词、标签等建立客户画像、掌握客户消费习惯,以此演绎、预测客户群体的需求.
1.2 大数据在客户关系管理中的优势
第一,提高客户的忠诚度.在大数据时代下,企业可采用大数据挖掘并取得最有价值的客户信息,从而制定出针对性较强的产品及服务,巩固和提高客户忠诚度.第二,帮助企业挖掘新客户.在传统的模式下,企业大多通过依靠客户为其营造的利润多少来评价客户的价值（核心客户或是普通客户）.这样极有可能会因为信息的不完善而漏掉一部分核心客户.而处于大数据时代下,企业通过大数据将产品及服务信息传递给客户,接收客户的反馈数据并不断迭代,能使企业发现潜在的市场及目标客户群.第三,降低客户关系的维持成本.企业可以利用大数据分析客户的爱好和行为,实现营销的精准推送,避免盲目投入成本.同时大数据分析也可以完善业务流程,提高资源使用效率,增强企业的收入[1].
2 基于大数据的精准营销系统构建
2.1 精准营销系统的必要性
企业维护一个老客户所需成本往往比开发一个新客户低得多.老客户的流失主要存在两种类型：一是快乐流失.指的是客户对企业的产品及服务满意,但是短时间内未成为回头客.因此,企业要能准确预测他们的离开时间,并给予他们一定的优惠政策.二是不快乐流失.指的是客户因不满意企业的产品或服务而离开.这时企业必须分析客户离开的真实原因,并及时改善产品及服务[2].所以,巩固和提高现有客户的忠诚度显得极为关键.在传统的消费者视图中,“忠诚度”指的是消费者对同一品牌产品的重复购买度,但是无法明确掌握消费者重复购买该产品的原因及对品牌的态度;而在新型的消费者视图中,“忠诚度”指的是消费者希望可以与品牌企业进行深入互动,同时他们也愿意提供自身的喜好、产品及品牌的意见及建议,使企业可以更好地掌握消费者的行为信息及购买喜好,从而了解消费者对品牌的信任度.为了快速适应新型消费者,企业应当利用大数据、互联网等新型技术,建立完善精准营销系统,对消费者的购买行为、喜好等数据信息进行挖掘、分析及运用,以提升集团在市场中的竞争力.
2.2 精准营销系统的构建
精准营销系统是实施消费者精准营销的信息化平台,对企业营销的效率及质量极大的推动作用.精准营销系统的框架图见图1,其核心模块主要包含了数据采集（内外部客户数据采集）、数据融合（工具清洗）、数据分析（模型）与应用4个模块.前端主要是通过对客户的行为数据进行采集,中间环节是通过工具来过滤、提炼数据集市中的信息,传递给后端的销售人员,使销售人员可以基于用户图像、产品推荐等信息,利用微信、短信等形式来与客户进行互动和营销,提高客户的忠诚度.
首先,客户数据模块主要分别3类：一是第一方数据.可以将其理解为集团在内部平台采集自身的数据.如营销活动中所采集的客户数据信息、订单体系中的交易数据信息等.其作用在于基于现有客户的交易行为来判断新客户的交易机会,通过一系列营销活动来获取新客户及保护老客户.二是第二方数据.指的是在外部平台中采集相应的数据信息,其中主要包含了网络媒体和电商.网络媒体主要包含了该集团所建立的媒体社交账户中的行为数据.电商数据主要指客户所成交的订单信息.三是开放式数据.在网络中存在海量的数据信息,并且这些数据信息具备多元化、动态化,利用大数据找出数据中隐藏的逻辑关系.
其次,利用工具进行数据清洗.其中主要包含推荐体系等专业性的数据罗盘,还包含了数据挖掘、数据管理等平台.利用这些数据罗盘可以对客户的数据信息进行有效的处理与运用.
最后,建立模型及应用.其中主要有用户画像、营销预测、信用模型等.用户画像指的是通过对大量的数据进行分析之后,对相同属性、相同特征的客户群或个体客户进行特征描述,之后再基于此对客户贴上相应的标签,并且标签相同的客户群可以利用推荐系统来实施统一的产品推广.在精准营销中,用户画像是其最核心的部分.前台及后台的评级系统中可以充分展示出企业的评级内容及结果,客户及营销人员可以迅速找到所需内容,形成信息共享.客户可以充分掌握企业的相关信息.销售预测则是企业通过对产品的销售、仓储等数据信息进行分析,对其日后的销售额进行预测.风险控制主要是对客户的各类数据信息进行分析,及时找出恶意客户,开展有效的措施来降低风险.例如：361°集团从细节出发,每位客户生日都可以收到一份属于自己的礼物及优惠劵,很多客户在收到礼物之后,都很开心地发了朋友圈[3].
3 结语
随着大数据时代的来临,未来还会有很多企业和行业会运用大数据来获取发展,大数据将会为它们创造出较大的经济效益.因此,企业应当充分利用大数据的优势,推动全行业持续健康地发展.
参考文献
[1] 张建平.大数据时代下广电网络客户关系管理[J].中国有线电视,2017（3）：316-318.
[2] 唐璐瑤.浅析大数据时代网络营销的客户关系管理[J].现代经济信息,2015（8）：145.
[3] 许扬扬.361°集团精准营销策略研究[D].兰州理工大学,2018.
汇总:本文是适合客户关系论文写作的大学硕士及关于客户关系和大数据本科毕业论文，相关客户关系和大数据开题报告范文和学术职称论文参考文献.
客户关系和大数据引用文献:
[1] 客户关系和大数据专升本毕业论文范文 关于客户关系和大数据相关毕业论文题目范文3000字
[2] 腾讯新闻客户端和大数据硕士学位毕业论文范文 关于腾讯新闻客户端和大数据类学术论文怎么写5000字
[3] 大数据和客户服务论文范本 大数据和客户服务类论文范文例文5000字
