（工商管理专业论文）零售业客户关系管理及效果指标研究.pdf

摘 要 全球化带来的对客户资源的竞争，使得crm成为零售业在新的市场环境下的新 的有利战略。零售业作为典型的crm应用领域，有其自身的特点。传统的零售业客 户关系管理由于缺乏有效的度量工具和it技术支持，经常造成营销经费的浪费，利 用新技术及工具收集、分析、分配信息的能力，是对零售业客户关系管理的新的考 验，也正是本文研究的目的和重点所在。 论文从零售业的实际出发，以客户关系管理理论为基础，从营销理念和应用技 术两方面入手，全面分析了我国零售业实施客户关系管理的现状，指出目前在实施 客户关系管理上存在的不足并提出所要研究的问题。并对crm理论的最新发展、客 户细分、数据挖掘等相关理论与方法进行了深入分析，在此基础上，提出了crm在 零售业的实施方案：运用数据挖掘技术、电子商务和移动商务技术，度身量做零售 业的crm系统；根据crm系统的要求，对客户进行准确分类，调整企业的营销活动， 实现管理与it技术的有效融合。要控制crm项目的风险，提高crm的成功率，必须 事先建立可量度、可预期的企业商业目标。文章最后对零售业客户关系管理效果指 标进行分析，构建了基于客户关系管理模式下的营销、财务、客户三方面的度量指 标，主要目的是为零售业建立crm系统提供可靠的参考指标体系。 关键词：零售业 客户关系管理 效果指标 abstract along with the competition of client resources brought about by the globalization, crm(customer relationship management) have been proved to be advantageous strategy in new marketing environment. retailing has distinctive features in the crm application field. marketing resources were wasted through lack of support of it technology in the past. the ability to adopt new technologies is pretty important for retailers. proceed from the objective realities of retailing, this thesis aims at the analysis of the principle of crm and its applications in retailing. it can be used as a reference for retailer s crm decision. the content of the thesis include a review on the theory of crm; a feasibility study of crm in retailing; the construction of crm system in retailing; the use of data mining in retailing; the use of electronic and mobile commerce in retailing; the life time value of the customer; how to acquire new customers, the customer satisfaction and loyalty, etc. in the end a system of effect index is made for the retailers in china who want to adopt crm. key words：customer relationship management retailing effect index 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ，在 年解密后适用本授权书。 本论文属于 不保密 。 (请在以上方框内打 “ ” ) 学位论文作者签名: 指导教师签名: 日期: 年 月 日 日期: 年 月 日 1 1 绪论 本章首先分析了我国零售业实施客户关系管理的现状，指出目前在客户关系管 理及效果度量方面存在的不足并提出所要研究的问题，接着阐述了本文的研究背景 和研究意义，给出全文的整体架构和主要内容，详细论述了本文研究的主要创新之 处。 1.1 零售业客户关系管理现状 企业营销理念经历了生产观念、推销观念、市场营销观念和社会市场营销观念 四个阶段。电子商务的产生和发展打破了地域分割、缩短了流通时间、降低了物流、 资金流及信息流传输处理成本、使生产和消费更为贴近，使客户有极大的商品选择 空间和余地，而且此时的消费者消费时表现出明显“个性化特征。在这种时代背景 下，企业只能以客户为导向，客户满意度成为企业发展的最重要指标。企业能否 快速响应客户的个性化需求变化，决定了企业在激烈竞争的市场中能否生存和发展。 为此，企业必须适应这种变化，对其营销理念进行彻底的革命。这种革命所革的正 是传统的以利己为目的的个体最优的营销理念,转向整体最优的理念。一般满意的客 户一旦发现更好或者更便宜的产品后，会很快的更换产品供应商。只有那些高度满 意的客户一般不会更换供应商。客户的高度满意和愉悦创造了一种对产品品牌在情 绪上的共鸣，而不仅仅是一种理性偏好，正是这种由于满意而产生的共鸣创造了客 户对产品品牌的高度忠诚。因此，企业必须要加强与客户之间的紧密联系和提高客 户忠诚度。 日益残酷的市场环境，促使我国的零售行业不断的进行改革，吸收国外的先进 管理经验，运用计算机、网络、电子商务等等新技术武装自己。零售行业管理采用 现代信息技术，进行信息化管理是商业现代化进程的必然结果。从80年代中期开始， pos机、条形码技术、色码技术、基于pc的mis、财务管理软件、系统集成产品广泛 进入零售业应用。随着商业erp、供应链管理与客户关系管理等高端产品应用不断被 2 推向零售企业应用，极大地扩展了企业的信息化管理范围，目前，我国大中型零售 商业企业80% 不同程度采用了计算机管理, 30%左右率先进入了商业自动化技术、 现 代通讯技术和网络信息化技术相结合的数字化管理系统集成的阶段。90年代后期， 网络的兴起使更多的零售企业感受到了新技术带来的便利。电子商务环境下的信息 沟通是双向沟通，即既有信息源向受众的信息传播，又有受众向信息源的信息反馈， 从而一改往日的单向信息传播模式。另外，网上信息沟通不仅可以一对一双向交互, 而且可以是一对无数和无数对无数的交互。网络作为一种商业工具或者平台,为众多 的人参与市场信息沟通提供了巨大方便。现在，移动商务的出现为零售行业电子商 务应用提供了强有力的技术补充，为中国零售行业的发展起到了关键作用。基于移 动终端设备和移动网络基础的移动商务渐渐显出其他模式无法比拟的优势。以北京 的几大商场为例，长安商场、蓝岛商场、百盛商场、双安商场以及丰联广场等等， 都分别拥有着几十万的会员。利用移动商务平台，不仅实现了简单的节假日和会员 生日祝福的客户关怀，还通过移动商务平台，向会员提供会员积分查询、会员消费 记录短信通知等功能。 在这种时代背景下，以服务质量为生命的零售业面临极大的挑战。中国的零售 市场，随着中国加入wto，外有众多跨国零售集团的虎视眈眈，内有本土零售业的 异军突起，不甘示弱，在这种内外夹击之下，竞争之激烈已达到“白热化”程度。 在这种态势下，如何找到一条突围崛起的道路，是中国众多零售商家面临的最大难 题。 相关研究表明：吸引一个新客户所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5 倍。需要耗费更多的精力和费用去劝导那些满意的客户从他们的供应商那里转到本 企业。一个企业如果将其客户流失率降低5%的话，其利润就能增加25- 85%。一个完 善的crm系统，将为零售业带来巨大的收益。我国加入wto后，进入中国市场的外 资零售企业在crm上已经积累了成功的经验、 大量的资金投入以及规范的组织运作， 目前，世界零售业的信息化不断前进，从销售管理系统（如电子收款机、pos系统、 商店 mis） ，到电子数据交换和电子订货系统，再到现在的crm、物流管理、供应 链管理等综合性的信息系统，利用先进的数据库技术和数据挖掘技术，实现更为复 3 杂的智能决策支持管理。在世界企业大规模连锁化经营的背后，crm是加强其竞争 能力的有效手段1。而国内的零售业在crm应用方面尚存在客户数据收集环节薄弱， 缺乏对客户洞察能力的培养；客户与企业的沟通方式欠灵活，销售商品主要是通过 卖场进行；个性化特点不突出，购买过程中的服务缺乏个性化等问题。目前困扰零 售行业经理层的一个重要问题，就是如何将积累在信息系统中大量的数据提取成为 有价值的信息，解答决策层每日都在考虑的问题：如何与供应商共赢、如何培养忠 实的消费群、如何用数据为企业的未来经营提出决策指导、在连锁经营的推动过程 中如何建立可复制的经营模式等等。这种情况没有随着零售企业部署和实施erp, pos, mis系统得到解决，反而随着企业的快速扩张，各种类型的信息系统部署后越 来越严重。各个分公司，各个信息系统逐步形成了隔绝的信息孤岛，决策层仍然无 法获得所需要的决策数据。零售商需要一个信息系统将分散的信息孤岛集成，而这 个重任自然就落在零售商正日益重视的crm系统上。 1.2 研究背景与研究意义 2005 年 6 月，国际评估市场组织（ami）合伙人发布了有关世界各地采用信息 技术及其支出方式的全球模块研究，其中零售业的部分特别值得关注。中型市场零 售商的 it 经费预计从 2004 年 220 亿美元，增长到 2009 年的 310 亿美元，每年增长 率约 7%。全球的中型市场零售商始终认为在吸引和留住客户的争夺战中，若要跟上 零售巨头享有规模经济的步伐，技术是关键性武器。这些零售商正以每年 9%的增长 率为 crm 技术注入高额资金。作为新兴市场的中国和印度，随着人均消费水平的不 断提高，将推动 it 的投资。今后五年内，年增长率将超过 11%2。 全球化带来的对客户资源的竞争，使得crm成为零售业在新的市场环境下的新 的有利战略。改革开放所带来的经济飞速发展，使零售行业所面临的竞争和挑战越 来越激烈。许多老牌零售企业在还没有从卖方市场时代的老大角色中觉醒的时候， 就已经被国际知名的零售连锁企业以及国内的许多民营的大型零售企业所包围。当 国内零售行业经历了大洗牌之后，更多的企业意识到必须从内外部进行全方位的改 革，不断提升企业自身的行业竞争力，才能使企业在零售行业中占有一席之地。因 4 此零售业构建数据库，从客户的基本数据、交易情况和市场数据挖掘信息已成为一 种趋势。客户信息是零售业所拥有的巨大财富，如果能进行统一、及时、有效的管 理和维护，并从中挖掘有价值的信息，就能获得更多的利润。但是，由于缺乏有效 的工具和分析的技术方法，巨大的数据资料并不能直接为零售业提供有效、潜在的 信息。因此，建立以客户为中心的数据平台集成客户信息，帮助商店从海量的数据 中区分最有价值的客户和最无价值的客户，这将对零售业具有巨大的意义。 零售业作为典型的crm应用领域，有其自身的特点。传统的连锁业态客户关系 管理由于缺乏有效的度量工具和it技术支持，经常造成营销经费的浪费，利用新技 术及工具收集、分析、分配信息的能力，是对零售业客户关系管理的新的考验。例 如武汉市最大的零售商武商集团，其对信息技术的利用还停留在基于pc的mis系统 阶段，客户关系管理基本上是依靠mis系统的销售数据和客户资料进行定性分析，没 有将利润增长等财务指标和客户保持等非财务指标结合起来，集成高效的客户关系 管理系统，与跨国零售集团利用先进的数据库技术和数据挖掘技术，实现复杂的智 能决策支持管理还有较大的距离。 要控制crm项目的风险，提高crm的成功率，必须事先建立可量度、可预期的 企业商业目标。如果对零售业客户关系管理建立一个明确的效果度量体系，就能更 有效的指导企业改善客户关系管理，提高营销活动的回报率。例如零售业在数据的 收集中通常会关注客户某种消费品的拥有数量、品牌、购买时间，如果企业能将这 些信息配合客户的几项基本特征，如性别、年龄、职业、收入水平等静态数据进行 分析，就能够得出该客户是否具有购买需求、预计购买时间和数量、消费档次等结 论。对不同价值的客户进行分类，根据其消费偏好和趋向，设计不同产品和服务组 合，制定相应的营销方案，就能提高企业营销活动的绩效。企业根据crm系统显示 活动前后财务指标的变化趋势和客户保持情况，就可以有效评估营销活动的绩效。 而有关的财务指标、客户忠诚度指标等度量标准，需要企业在建立crm系统前就有 一个明确的认识。 面临快速增长的it经费的支出， 除非零售商根据明确的客户关系管理效果标准， 利用信息资产及有效的技术工具，来保障高绩效营销，否则在新技术上的投资回报 5 率就值得担忧。 所以，研究零售业客户关系管理及其效果度量标准，具有重要的理 论和实践意义，能帮助零售业建立和完善有效的客户关系管理系统，不断调整营销 策略，调整商品和服务，提高企业利润率和在 crm 技术上的投资回报率。 1.3 论文的主要内容 本文着重于对 crm 相关理论的剖析及其在零售业中的有效应用，其目的是为 国内的零售业建立客户关系管理的整体解决方案，研究客户关系管理的效果度量指 标，为国内零售业的crm决策提供借鉴，从而提高零售企业的利润率和信息技术投 资的回报率。论文从零售业的实际出发，以客户关系管理理论为基础，全面分析了 我国零售业实施客户关系管理的现状，指出目前在实施客户关系管理上存在的不足 并提出所要研究的问题。并对crm相关理论与方法进行了深入分析，在此基础上， 提出了crm在零售业的实施方案：运用数据挖掘技术、电子商务和移动商务技术， 度身量做零售业的crm系统；根据crm系统的要求，对客户进行准确分类，调整企 业的营销活动，实现管理与it技术的有效融合。文章最后对零售业客户关系管理效 果度量指标进行分析，构建了基于客户关系管理模式下的营销、财务、客户三方面 的度量指标，主要目的是为零售业建立crm系统提供可靠的参考指标体系。 本文的主要研究内容如下： （1）阐述零售业实施crm的背景及意义。 （2）对客户关系管理涉及的相关理论与方法进行了综述。 （3）研究并提出零售业客户关系管理的实施方案。 （4）研究并提出零售业客户关系管理效果度量的指标体系。 本文的研究框架如图1- 1。 6 图 1- 1 论文的研究框架图 绪论 c r m 相关理论与 方法 crm 在零售业的实 施方案 零售业客户关系管 理效果指标分析 零售业客户关系管理现状 研究背景与研究意义 零售业的客户细分 零售业 c r m 的流程和系统构架 数据挖掘常用技术在零售业的运用 电子商务和移动商务在零售业的运用 营销指标 财务指标 客户指标 crm 的发展 客户细分方法 数据挖掘在 crm 的应用 电子商务和移动商务在 crm 的应用 7 2 crm相关理论与方法 本章重点介绍了 crm 系统的发展、客户细分方法、数据挖掘在 crm 的应用等 相关理论和方法，旨在从理论和技术层面，整体把握 crm 的系统方法和最新发展趋 势，为下一章结合零售业特点实施 crm 方案奠下坚实的理论基础。 2.1 crm 的发展 crm源于19世纪80年代初提出的“ 接触管理” (contact management)，专门收集 客户与公司联系的所有信息，是一种旨在改善企业与客户之间关系的管理机制； 20 世纪 90 年代前后，一些欧美大企业如美国电话电报公司(at&t)，花旗银行 与戴尔电脑等，为了满足日益竞争的市场需要，纷纷重新设计业务流程，开始开 发销售力量自动化系统(sfa)，随后又发展客户服务系统(css)，1996 年后一些 公司开始把 sfa 和 css 两个系统合并起来，再加上营销策划(marketing) 和现 场服务(field service)，在此基础上再集成 cti(计算机电话集成技术)形成集销售 和服务于一体的呼叫中心。这就是我们今天熟知的 crm 的雏形。1998年，随着 电子商务的兴起，crm开始向ecrm方向发展。国内，作为全球发展最热门的客 户关系管理产业，短短几年的时间里，在2002年成为管理软件增长最快的产业。 根据dataquest的预测，到2003年，全世界crm服务所创造的利润将增长48.4%。 另外，idc预测，在未来的5年中，全球crm市场的增长幅度将达到47%，而中国 的crm市场将保持超世界水平的增长，涨幅达到50%。因此，crm在中国市场的 发展不可限量3。 根据crm的结构与功能的特点，目前市场上存在的crm产品主要分为呼叫中心 型、前端办公型、数据分析型、erp型四种。呼叫中心型crm侧重于客户合作管理， 前端办公型crm侧重于业务操作管理，数据分析型crm侧重于数据分析管理，erp 型crm则侧重于信息技术管理。对零售商而言，可以利用数据仓库对商品品种和库 存趋势进行分析，选定需要补充的商品，研究客户购买趋势，分析季节性购买模式， 8 确定降价商品，并对其数量和运作做出反应。世界顶级零售巨头沃尔玛的数据仓库 始建于20世纪80年代，在原始交易数据的基础上，沃尔玛利用自动数据挖掘工具对 这些数据进行分析和挖掘。在沃尔玛的影响下，很多世界顶尖零售企业先后建立了 数据仓库系统4。 2.2 客户细分 2.2.1 基于客户价值的客户细分客户生命周期利润变化趋势 目前客户保持的研究有两个核心问题亟待解决：在什么样的水平上保持客户关 系对公司最有利可图；如何比较精确地预测客户全生命周期利润，以找出最有价值 的客户作为合适的保持对象。 wells(1996)和reichheld(2000)等人粗略的估计了客户利润变化的趋势，认为客户 利润随客户保持时间的长度而提高。有以下三个原因： （1）保持现有客户比发展新 客户的成本低得多。（2） 长期客户倾向于购买公司更多的产品， 对价格更不敏感。（3） 被保持的忠诚客户主动为公司传递好的口碑，推荐新的客户等。该结论实际上把“客 户保持时间长度”看成了客户利润的决定因素。根据reichheld等人的研究成果，用 重复购买意向和交叉购买意向来度量交易量，重复购买意向越强，交易量越大，交叉 购买意向越强，交易量越大。用客户推荐意向度量间接效益，客户推荐意向越强，间 接效益越大，用价格忍耐力度量客户支付意愿，价格忍耐力越强，客户支付意愿越强。 根据浙江大学陈明亮博士的研究，客户利润主要取决于客户生命周期阶段。 客户利 润随客户生命周期的不断发展而提高，一个典型的客户利润曲线呈倒u形（如图2- 2） 。 客户关系的发展划分为考察期、形成期、稳定期、退化期四个阶段，在考察期总体很 小且上升缓慢，形成期以较快速度增长，稳定期继续增长但增速减慢，退化期快速下 降。所以最优的生命周期模式是尽可能短的考察期和形成期，尽可能长的稳定期。 陈明亮博士提出的基于客户全生命周期利润(clp)的客户价值细分的两个具体 维度是客户当前价值和客户增值潜力，每个维度分成高、低两档，由此可将整个客 户群分成四组，细分的结果可用一个矩阵表示，称为客户价值矩阵(customer value matrix)5。 9 i类客户(白金客户):目前与该企业有业务往来的前l的客户，代表那些盈利能力 最强的客户。典型的是产品的重度用户，他们对价格并不十分敏感，愿意花钱购买， 愿意试用新产品，对企业比较忠诚。 ii类客户(黄金客户):目前与该企业有业务往来的、接下来的49u的客户。这类客 户希望价格折扣，没有白金客户那么忠诚，他们的盈利能力没有白金层级客户那么 高。他们往往与多家企业做生意，以降低风险。 iii类客户(铁客户):目前与该企业有业务往来的再接下来15的客户。这类客户的 数量很大，但他们的消费支出水平、忠诚度和盈利能力不值得企业去特殊对待。 n类客户(铅客户):剩下来的800的客户。该类客户不能给企业带来盈利。他们的 要求很多，超过了他们的消费支出水平和盈利能力对应的要求，有时是问题客户， 向他人抱怨，消耗企业资源。 不同层级客户的属性和特征、对服务质量的看法、新购买发生的比率和购买数 量增加的推动要素、服务质量改善对盈利能力的影响等都存在很大差异，因此需要 制定不同的营销策略。 陈明亮的客户价值细分以客户的生命周期利润作为细分标准，能够更科学的评 价客户的价值。但是，客户价值细分的两个细分维度客户当前价值和客户增值潜力 的测算都是以客户关系稳定为基本前提的。然而现实的客户关系是复杂多变的，绝 对的稳定是不存在的。因此，在依据客户生命周期利润细分客户的同时，还要考虑 10 客户关系的稳定性，衡量客户关系的质量。 2.2.2 基于行为的客户细分 许多营销者相信，行为变量(场合、利益、用户地位、使用率、忠诚状况、购买 准备阶段和态度)是构建细分市场的最佳起点。由于客户关系以客户反应为驱动力， 因此行为变量的重要地位进一步突显出来。每个客户和每个市场，对于满意度和忠 诚度的不同促进因素将会做出不同的反应，营销人员通过对客户行为的测量，就能 够确定哪些是急需改进的因素，而不是把各细分市场平均化，这样就可以体现出关 系营销战略的优先顺序法则。 rmf分析是广泛应用于数据库营销的一种客户细分方法。r recency)指上次购 买至今之期间，该时期越短，则r越大。研究发现，r越大的客户越有可能与企业达 成新的交易。r越大，企业保存的该客户的数据就越准确，因为企业拥有的数据会迅 速的失效，每隔一年约有50%的信息变得不准确。f (frequency)指在某一期间内购买 的次数。交易次数越多的客户越有可能与企业达成新的交易。m(monetary)指在某一 期间内购买的金额。m越大，越有可能再次响应企业的产品与服务。rmf分析的所 有成分都是行为方面的，应用这些容易获得的因素，能够预测客户的购买行为。 rmf 分析是一种有效的客户细分方法。在企业开展促销活动后，重新计算每个客户的 rmf，对比促销前后的rmf，可以清楚的看出每个客户对于该活动的响应情况，为 企业开展更加有效的营销提供可靠的依据。其缺点是分析过程复杂，需要花费很多 时间，而且细分后得到的客户群过多，如每一种变量使用三个值就会得到27个客户 群，以至于难以形成对每个客户群的准确理解，也就难以针对每个细分客户群制定 有效的营销策略6。 还有一种方法是基于客户忠诚的细分。在以行为为基础的细分中，客户忠诚度 是一个关键变量。忠诚客户群体带来的销售额和盈利水平对公司至关重要。最具代 表性的是研究者把忠诚分成态度忠诚和行为忠诚两个维度。dick和basu认为，只有 当重复购买行为伴随着较高的态度取向时才产生真正的客户忠诚。 griffin依据重复购 买的程度和积极态度的强度把忠诚分为四类，并提出了客户关系阶梯，共分七个等 级:猜疑、潜在的购买者、不合格的购买者、第一次购买的客户、重复购买的客户、 11 忠诚客户以及倡导者。gremler和brown把忠诚分为行为忠诚(实际表现出来的重复购 买行为)、意识忠诚(未来可能购买的意向)和情感忠诚(对企业及其产品的态度)。三个 方面组成的客户忠诚度，着重于对客户行为趋向的评价，衡量指标有再购买意向(再 购买周期)、再购买行为(频率和数量)等。基于客户对产品价值认知的差异，通过对 不同价值指标的认知测量，把客户区分出重品牌组、重价格组、重品质组和忠诚不 专一组等四个细分市场。客户忠诚度可以反映客户关系的稳定性，通过测量客户忠 诚度，就可以有效的评价客户关系的质量。因此，基于忠诚的客户细分实质上是依 据客户关系的质量来细分客户，据此可以制定出更有效的客户保持策略。但是这种 细分方法没能区分客户的价值，可能会误导客户保持策略(对没有价值的客户投入过 多而造成)。 2.3 数据挖掘在 crm 中的应用 实施crm的基础就是客户数据，没有较多的信息资源，crm就成了无源之水、 无本之木，数据仓库是目前国际上解决此项问题的比较成熟、应用较为广泛的技术。 在crm中，数据仓库的目标就是决策支持，数据仓库技术在改善交易系统数据方面 取得了显著成效。随着数据仓库技术的应用，越来越多的企业拥有了大量的客户数 据，当这些数据的规模成为“ 海量” 数据时，数据挖掘技术在crm中的应用就成为必 然。如果说过去是因为企业掌握的客户数据太少而对客户行为无从把握，今天则是 由于企业获得的客户数据太多而使企业无所适从。很显然，在今天浩如烟海的数据 中淘金，仅靠人力是无法做到的。数据挖掘就是从客户数据的“ 矿山” 中挖掘出潜在 的、尚不为人知的趋势或模式，从而使企业能更好地进行客户关系管理。 数据挖掘（data mining） ，是从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的、尚未发 现的信息和知识（如知识规则，限制等） ，是数据库中知识发现kdd（knowledge discovery in database）最核心的部分。数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖掘使 用的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之间的重要联系。 alex1berson等人提出，数据挖掘能帮助销售人员更准确的定位销售活动，并使活动 紧密结合现有客户和潜在客户的需求、愿望和状态。数据挖掘软件能自动地从庞大 12 的数据堆中找出好的预测客户购买行为的模式。他们认为，统计、邻近、聚类、决 策树、神经元网络、规则归纳等数据挖掘技术能在客户盈利能力分析、客户获取、 客户保持、客户细分、交叉营销等方面体现出重大的商业价值。michaelj1a1berry 和gordons1linoff认为，在客户关系管理中，数据挖掘正起着导向作用，只有应用数 据挖掘技术，大企业才能将客户数据库的大量数据转变成描述顾客特征的一些图像。 目前， 在这个领域内比较全面的当属ronalds1swift和williamg1zikmund等人的观点， 他们认为数据仓库和数据挖掘都是crm中不可或缺的重要内容，没有二者的结合 应用，crm系统就不可能发挥其全部功效。尽管上述观点都不同程度地强调了技 术的重要性，但他们同时都坚持一点:技术必须以商业目标为指导，才能真正实现 技术与商业的完美结合。孙虎林和曹嘉智认为，crm系统是一套基于大型数据仓 库的客户资料分析系统。crm通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现 有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度的赢得 企业整体经济效益。alex等认为就当前客户关系管理的应用实践来看，数据挖掘 技术在客户关系管理系统中，较成熟的应用在客户群体细分、交叉营销和客户流 失分析三个领域7。 零售业数据挖掘通常用的方法有关联分析、聚类分析等，通过捕捉异常，及时 的为决策者提供异常信息，使商店做出快速反应，并进行相应的调查分析，及时有 效的解决问题或为客户提供更有针对性的服务。 （1）关联分析 关联分析（association analysis） ，即利用关联规则进行数据挖掘。主要用于发现 不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分 析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“ 90%的顾客在一 次购买活动中购买商品a的同时购买商品b” 之类的知识。 关联性分析是数据挖掘的主 要功能之一， 目前已广泛运用于许多情形下， 其中比较著名的有市场篮子分析(market basket analysis，简 称 mba)，即通过分析顾客“ 购物筐” 中所购买商品的组成，来探 寻顾客在商品购买上的模式。比如， 通过对交易记录的关联性分析发现，在所有含 有 a，b 两项的记录中，80%的含有c和d，而同时含有 a，b，c和d的记录占总 13 记录的30%。那么如果一条记录中出现 a 和 b，我们有 80%的把握相信会出c和d。 同时，a，b，c和d同时出现的概率达到了30，并非小概率事件。通过对交易历史 数据进行关联性分析，找出不同商品之间的关联性，可以有效地配合企业营销和后 勤管理。比如，关联性分析发现，顾客在购买可乐时，大部分会同时购买啤酒，那 么在商品的陈列上，可乐和啤酒就应该摆在邻近的位置，方便顾客采购，增加为顾 客创造的价值；而在促销上，为了刺激顾客对啤酒的消费，可以向购买可乐的顾客 提供某种优惠，以激发交叉销售的可能性8。 （2）聚类分析 聚类是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显， 而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同，在开始聚类之前我们并不知道要把 数据分成几组，也不知道怎么分(依照哪几个变量)。因此在聚类之后要有一个对业务 很熟悉的人来解释这样分组的意义。零售业正在努力运用这种聚类的方法将客户群 体进行划分，以更有效的实施客户关系管理。利用聚类技术零售业可以初步按客户 在一家商店的消费金额来进行划分， 如对个人来说， 商场可能以一次消费500元为限， 对一次消费500元以上的客户归为vip客户。这类客户往往可以得到vip卡，享受购物 优惠和其他服务，而消费金额比较低的，可能仅仅对临时促销活动有兴趣。对于团 体来说也是这样，大的企业集团，一般对购物有送货、折扣和时效性等提出了需求， 因此商场将这类客户划分为一类，为他们提供一对一的团购服务，客户的满意度因 此也大大增加。由此可见针对不同的客户群，可以实施不同的营销和服务方式，从 而提高客户的满意度。对于空间数据，根据地理位置以及障碍物的存在情况可以自 动进行区域划分。例如，根据消费者居住地进行区域划分，根据这一信息，可以有 效地对距离商场较近的居民进行营销活动，避免浪费，同时也避免失掉每一个商机。 2.4 电子商务与移动商务在 crm 的应用 电子商务的发展将客户关系管理推到了一个新的高度，forrester研究所把基于 intemet平台和电子商务战略下的客户关系管理系统称作“ 电子客户关系管理” 或 “ ecrm” 。他们认为ecrm是一个把跨通信渠道、跨事务功能和跨用户的客户关系统 14 一在一起的网络中心方法。表面上看电子商务与客户关系管理并没有必然联系，二 者似乎是两个不同层面的问题，但电子商务与传统的商务模式又有着诸多不同，电 子商务是建立在现代信息技术之上的“ 非接触经济” ，交易双方越是“ 非接触” ，客户关 系管理就越显得重要。而且，电子商务环境下企业的客户不再以地理位置为界限， 客户数量远远大于传统商务模式下的规模。电子商务模式下客户访问企业的时间是 24小时的，客户不再以某一地区的日出日落为作息时间。空前的客户规模和即时对 客户行为做出反应，这一切要求电子商务企业必须有良好的客户关系管理系统提供 支持。从某种意义上讲，在那些成功的电子商务企业的背后，客户关系管理的作用 要大于电子商务模式自身的作用。因此，客户关系管理应用在企业电子商务应用架 构中承担着关键角色，即客户关系管理的成功与否直接导致企业电子商务实践的成 败。bryan bergeron认为，网络能够和企业的业务流程整合到其他接触点无法达到的 程度。他认为客户关系管理与电子商务整合可以实现快捷性、廉价性、普及性、可 塑性、自动记录、低边际成本、个性化等优势。而gordons.linoff和michae j.a.berry 则更强调电子商务、数据挖掘与客户关系管理三者的结合。他们认为基于web的数据 挖掘能使电子商务企业将客户数据转化为客户价值。 新技术带来的便利有目共睹，但是基于网络与pc的电子商务模式毕竟收到了网 络的限制，而且也不可能保证每个目标受众都可以随时在网络上与商家保持沟通。 此时，基于移动终端设备和移动网络基础的移动商务渐渐显出其他模式无法比拟的 优势。商家不可能保证每个目标受众都拥有可接入互联网的pc，但是商家的绝大多 数的目标受众都拥有手机，中国接近4亿的移动用户基础，为移动商务在零售行业的 应用创造了良好的条件。 零售企业的客户关系管理不单单是将客户资料输入电脑，而是要与客户真正的 互动起来，在中国目前良好的移动通信环境下，运用移动商务解决方案弥补企业现 有的管理软件方面的不足成了大多数零售企业的共识。移动商务所实现的功能包括 了许多方面，针对客户关系管理，移动商务解决方案可以实现包括会员管理、顾客 投诉咨询、市场调查、活动通告、短信通知等等。而针对于企业内部运营管理，移 动商务也可以完成多项使命，例如企业内部沟通、企业内部人事管理、代理商管理、 15 供货商管理等等功能。既有针对于客户的管理模式，又有针对与企业内部及渠道管 理的模式。弥补了电子商务在零售行业中所不能有效解决的问题9。 crm源起于传统经济机体，绝非为网络经济所独有。但由于面临市场区域、 技 术及成本等诸多约束，传统零售业并不能很好地迎合客户需求，难以实现有效的客 户关系管理。只有在intenet及电子商务框架下，客户取得了真正意义上的支配地位， 客户价值中心的思想才能在企业各个领域得到体现，从而为零售业的客户关系管理 注入新的内涵与特征。 16 3 crm在零售业的实施方案 3.1 零售业的客户细分 根据上文的理论分析，有效的客户分类要从客户行为和客户生命周期两个角度 入手，对客户进行有效的客户细分，区分最有价值客户和最无价值客户，掌握不同 的客户群体所喜好的促销手段。 （1）零售业客户行为分析 客户忠诚度分析 客户忠诚度定义为顾客对长期反复购买的“承诺” ，包括反复的光顾与积极认同 的态度。grifin也认为影响客户忠诚的两个最重要的因素是：重复购买的倾向和情感 依附翻。我们可以用客户“购买金额” 、 “购买频率” 、 “最近一次购买” 等统计量度 量顾客重复购买的倾向。 “购买金额” 让企业了解客户在一定周期内投入本企业产 品和服务的花费，这是最基本的客户指标； “购买频率” 即在一定周期内客户的购 买次数，最常购买的客户往往是满意度最高、忠诚度最高的客户； “最近一次购买” 包含了客户最近一次购买行为的时间、数量、金额等信息，与“消费频率”结合显 示了客户最近的忠诚度动向。运用多种数学预测方法预测客户下一次购买的时间、 数量、金额等，能为企业建立一个能够为决策者提供充分信息的分类模型，首先就 要对收集到的数据进行分析，建立客户利润报告系统。这也是零售业对潜在顾客进 行划分的主要依据。忠诚的客户不仅能节约企业服务成本，带来源源不断的销售和 利润，而且还是企业最好的广告。正确评估客户的忠诚度，并且保持住忠诚的客户， 对企业而言，无疑是最合算的一笔营销支出10。 客户聚合度分析 个体用户和采购量较小的单位用户，可能存在着一定的聚合现象，这种聚合可 能是地理位置的聚合，也有可能是行业的聚合等。如果能够及早地发现这种聚合， 并很好地利用它，即使个体用户的购买量较小，也能够以点带面，给企业带来可观 的潜在销售。客户聚合度分析就是评估客户群的聚合程度以及其可利用性。在分析 17 客户的聚合程度之前，必须明确所要分析的对象与范围，例如分析全国的客户分布 情况，分析某省的客户分布情况，或者分析某地、市的客户分布情况。不同的级别 的分析范围所带来的信息的价值是不同的，所起的指导作用的层次也是不同的，全 国的客户分布情况可以指导整个企业的销售战略，而一个县市的客户分布情况则只 能指导地区客户发展人员的行为。 客户利润贡献分析 不同的客户给企业带来的利润率是不同的，结合客户的历史销售数据与产品、 服务成本数据，利用“作业成本法”可以估计出客户的利润贡献。作业成本法的核 心思想是： “产品消耗作业，作业消耗资源” ，通过把企业为客户提供的产品和服务 分解到每个可以量化的作业，为每个客户分摊消耗的作业量，再计算客户所消耗的 资源，与客户所带来的销售额比较，即可算出客户的利润额、利润率等数据。 客户采购集中程度分析 某些集团用户对商品有较大的需求量，例如一些国有单位定期购买劳保用品， 一些效益好的单位经常性购买福利用品。因此与这类大客户保持长期的稳定的合作 关系，恰当地运用这种合作关系不仅仅会影响商店的销售量，带来潜在的客户与利 润，而且对公司的品牌、声誉等都会形成积极的推动。 （2）零售业客户生命周期分析 一位典型的客户所要经历的主要阶段包括认识、考虑、询问、购买、及延伸。 对潜在客户，需要提高对零售商的品牌、产品的认识，媒体的广告宣传和推广活动 可能会卓有成效。而当客户进入购买或延伸阶段时，利用直接销售可能更理想。成 败关键在于恰当的营销手段用于恰当的阶段 使有限的资源得到合理的配置。例 如零售商采用促销活动来促进交叉销售，但未达到理想效果，零售商可能通过crm 系统分析，发现交叉销售通常发生在客户参与周期的延伸阶段，所以迅速调整当前 营销活动，来配合客户延伸阶段的特点。由于技术和资源的限制，零售在对客户的 管理上还停留在根据某一项或两项单一指标对客户进行排序，如：很多商场现在推 销的vip会员就以客户在商场的一次性消费最高额为限进行划分。这种方式无法从多 个角度对客户价值进行综合分析和管理。要真正实现crm所推行的以客户为中心的 18 理念，就要建立全面的客户价值分析系统，利用数据挖掘技术快速的找出有价值的 目标价值客户。 通过对客户进行模型分析之后，客户经理可以获得关于潜在客户和现有客户的 相关信息，并且有针对性的对客户展开营销。以客户的价值来区隔，找出对企业最 有价值的客户，进行忠诚度营销。首先让客户乐于申请会员卡（可以通过商店柜台， 呼叫中心，公司网站进行查询、申请和相关服务）把客户关系管理变为客户的双向 渠道；接着收集相关的客户信息，包括家庭、工作、个人方面的相关信息；然后鼓 励消费者在通过 pos 购买时使用他们的会员卡；客户向企业提供了他们的信息，他 们慢慢的会加入和使用这个方案。通过一定的时间周期，把 pos 销售数据上载到 crm 商务智能中进行数据建模与相关分析，产生出不同类型的客户群；了解客户群 的行为方式，设计相应的产品策略并根据客户群的特性设计不同的营销活动方式； 执行市场营销；在 crm 商务智能中衡量结果并学习客户的行为反应。这个流程里会 员制是关键，通过会员卡系统才能较准确的了解客户与产品之间的联系。在没有建 立这种联系之前，很难从大量繁杂的信息中很快跟踪到客户销售特征的变化情况、 不能了解客户的潜在需求和产品消费周期。面对高价值客户购买的历史信息也无法 提供何种客户通常会购买不同档次的商品、是否会继续在本商城或超市购买其他的 相关消费品等。对于这些决策性和销售导向很强的分析在原有的情况下是无法实现 的。按照上面介绍的核心流程我们就可以更迅速的发现货品的摆放方式对那一类客 户影响最大，是否正好是我们关注的那一类客户群；一个新的产品在过去的一个月 之内销量猛增，是哪些客户购买了它，这些客户的购买行为是否有持续性，对其它 的相似产品的影响度是多少，目标客户群的整体利润是否下降？ 要实施这样一个零售业的忠诚度营销流程，相关的团队组织是必不可少的。说 到底，是创造一个以客户为中心的组织，包括客户群管理人员、激励与客户密切合 作的业务、以及跨部门的合作，进而促进整体的销售。并从一开始就让消费品供应 商参与。零售企业有价值的信息能被消费品供应商利用以了解客户，保证从消费品 供应商那里来的商品是符合客户的需要的。当然这些信息的提供可以是有代价的， 双方共同分担方案成本11。 19 3.2 零售业 crm 的流程和系统构架 由于零售业的经营活动内容和所面对的顾客与其他行业有很大的不同，因此， 对零售业的crm系统，也有不同的要求8。 （1）以功能强大的数据库为基础。由于零售业的商品、顾客数量多，产生的信 息量极大，零售业的crm系统需要有一个功能强大的数据库支持。数据库一方面要 有较大的存储能力，要能够自动地将每天的各种信息随时收集、储存起来，另一方 面还要有较强的数据处理能力，通过数据处理，使这些数据成为企业经营管理的有 用信息。 （2）以数据分析与数据挖掘为核心。零售业的crm系统的重要功能是为企业的 经营活动提供支持信息，通过对客户信息的分析，发现顾客购买活动的规律，作为 经营决策的依据。因此，零售业的crm系统必须以数据分析和数据挖掘为核心，能 够对大量的客户数据进行分类、聚类以及关联性分析，通过数据挖掘将数据转变为 顾客知识，再根据这些顾客知识来安排企业的销售、营销及服务活动。 （3）对客户主动服务的技术手段。以客户为中心的零售服务不再局限于等客上 门式的被动服务，而应该是根据客户的需求主动为客户服务，这就需要crm系统为 其提供技术手段，如通过企业网站开展电子销售，利用商业智能工具对客户需求快 速作出响应，为不同客户设计不同的服务内容，提供不同的服务项目，满足客户的 个性化需求。除了满足顾客一般的购物需求外，企业还能为顾客提供各种增值服务， 如主动为顾客提供其所需要的信息、对顾客所购买商品使用情况的跟踪和关怀等。 （4）与scmmis/oa等信息系统的有机结合。scmmis/oa等信息系统是零 售业信息化管理的基础。整和系统要求对企业的商流、物流、资金流进行协调和管 理。显然，scmmis/oa系统与crm系统有着密切的关系，crm作为前台直接面 向顾客，这离不开scmmis/oa等系统的后台支持，scmmis系统的管理决策也 离不开 crm系统的一些客户分析与数据挖掘的结果。因此，要将crm系统与scm mis系统紧密地结合在一起，不仅要使系统实现无缝的连接，更主要的是要