分析型顧客關係管理

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

分析型顧客關係管理（Analytical CRM）

　　分析型顧客關係管理（Analytical CRM）是顧客關係管理的一個分支，主要是指通過運用資料庫、統計工具、數據挖掘、機器學習、商業智能和數據報告等技術，獲取、分析及應用與顧客相關的各種數據信息以及接近顧客的方法手段。

　　顧客信息包括：

• 基本的顧客個人數據，如： 顧客姓名、工作單位、業務部門、通訊地址、電子郵件、電話、傳真、性別、國籍，等等。

• 更具體的顧客信息數據，如
  • 顧客財務狀況（年收入、收益）
  • 顧客交易情況（產品情況、收入情況、利潤情況、支付方式、支付行為）
  • 網路溝通情況（IP地址、登錄頁面、點擊流、訪問時長）
  • 電話溝通情況（客服呼叫中心數據報告、銷售電話）
  • 其他溝通情況（郵遞郵件、回覆反饋）
  • 顧客滿意程度（分別對產品、服務、公司）

　　公司在其經營過程（銷售、服務、財務、市場）中通過其信息渠道（多渠道營銷）獲得以上顧客數據信息。 有些信息還可以通過外部資源獲取，如市場調查數據、地址資料庫等。一個較為明智的做法是對顧客數據信息進行中心化存儲和管理，以避免多版本數據造成的混亂。顧客數據應該做到真實、完整、準確和唯一（各顧客在資料庫中應該是唯一狀態，不能出現重覆），並具有易達性，數據的需求者在需要的時候能夠方便地訪問和使用這些數據。 對於那些將顧客關係管理放到戰略高度的公司來說，這一點更是千真萬確毫無疑問的。

• 優化營銷效果。

• 顧客獲取、交叉銷售、向上銷售、顧客保持，等等。

• 顧客行為分析以促進產品和服務決策（如產品定價、新品開發）。 比較： Quality Function Deployment質量功能展開。

• 管理決策，如財務預測、顧客收益分析。

• 顧客流失可能性分析。

　　在顧客數據被收集和存儲之後，數據分析即可展開。 這一分析過程通常包括以下幾個步驟：

　　1. 問題公式化。 我們想知道什麼。 此問題是否可答（從技術、財務、組織等角度分析）。 一些典型的顧客關係管理分析型問題：

• 顧客分類

• 獲取分析（各數據列表和資料庫的質量要求是什麼）

• 關係分析（期望的顧客保持，交叉銷售、深度銷售及向上銷售的機會）

• 渠道或手段分析（通過哪些渠道或手段能夠獲得最佳結果）

　　2. 分析準備（隨機樣本調查、相關變數、範例、分佈、確定性數據設定）

　　3. 確定性分析，運用：

• 統計技術（Regression Analysis回歸分析， Dynamic Regression動態回歸， Exploratory Factor Analysis探索性因數分析， Exponential Smoothing指數平滑法， ARIMA自回歸整合移動平均模型）

• 數據挖掘，以期發現數據中的非明顯性及非線性模式。

• 機器學習（人工智慧）技術，如： 神經網路、基因演算法、關聯規則及範例推理。

　　4. 結果形象化，將分析結果以可理解的形式提供給其他用戶。

• 於龐大的顧客資料庫中發現有用的數據信息。

• 分類顧客，預測顧客行為，選擇針對性強的市場渠道和手段。

• 某些技術方法過於複雜，不易理解。

• 仍處於早期發展階段。