客户关系管理数据库构建

1、客户关系管理数据库构建一、物流企业CRM的特点客户连带性由于物流企业的每个客户都有相关联的企业，通过客户信息的传递，物流企业的客户关系管理水平高低会影响连带企业的对其认可度，这也使得物流企业实施客户关系管理活动尤为重要。即一旦未能满足双重客户中的任何一方，将会失去网络上的其他客户。良好的推动基础由于双方都是关系的积极推动者，物流企业具有良好的先天基础，客户关系管理工作容易得到客户的配合。物流企业比较容易与客户建立起战略合作伙伴关系，包括信息系统整合和信息共享、业务流程统一优化、物流业务全权委托、管理方法和管理制度统一优化、风险共担、利益共享等。具有供应链整体性客户的物流活动虽然交由第三方物流企

2、业完成，但是，商品所有权仍然属于物流需求方，物流活动的状况直接影响到物流需求方的经营状况。这一特殊关系从本质上就要求物流企业业务管理信息系统与客户的采购、仓储、生产、销售、售后服务等信息管理系统实施集成。物流企业CRM与其它企业CRM的差异比较企业类型“企业一客户”关系类型关系价值的衡量标准对改善关系的重视程度制造企业、商业企业企业-消费者客户终身价值；客户让渡价值企业重视，消费者不在乎物流企业物流服务供应企业-物流服务需求企业客户终身价值、生存、社会形象；成本、效率、服务双方企业均重视另外，物流客户主要是大客户，且为数不多，客户关系管理的对象明确，建立稳定的客户群，乃至与客户建立战略合作伙伴

3、关系，是物流企业CRM的首要任务。由于物流企业的这些特殊性，其CRM与其它企业有很大的不同，因此在操作上也应该根据行业特点，进行必要的改变。一般而言，物流企业客户关系管理的主要工作有如下七个方面：客户接触、客户档案管理、客户识别、客户分析、交流和沟通、意见反馈管理、满意度和忠诚度管理。对于面向供应链的物流企业，还包括供应链各成员之间的业务协调、供应链结构的优化和信息系统的整合等工作。在这些众多的工作中，建立客户档案则是一项基础性的工作，它是客户关系管理的基础，关系到其它工作的成效。建立客户档案的目的是为了更好地研究和了解客户的需要、发现销售机会；更有针对性地进行沟通交流、增进感情；更好地改进产

4、品和服务、提高客户满意度和忠诚度。二、客户数据库建设客户档案管理的首要工作就是客户档案数据库建立，客户数据库只是物流企业数据仓库中的一个集市，客户数据库的建设自然要以企业整体数据仓库的构架为技术依据，重点记录以下客户信息和分析结果。客户基本信息数据库包括客户的基本信息、信用等级、经营情况和负责人详细的个人资料；与客户沟通、交流的信息记录：与本公司交往的时间，业务种类等，销售进展情况。此外，有可能还要收集客户的扩展信息，包括市场区域、业务范围、销售能力、发展潜力、经营观念、经营方式、经营政策、经营特点。客户业务状况如销售实绩、市场份额、市场竞争力和市场地位、与竞争者的关系及与本公司的业务关系和合

5、作情况市场前景如公司的战略、市场展望、公司的形象、声誉，财务状况、信用状况等。这些资料是客户管理的起点和基础，需要通过销售人员对客户的访问来收集、整理归档。客户行为差异性分析，是指从多个角度对客户之间的行为差异所作的分析。通常从七个方面展开，也称为客户“7P”分析法，它是一切分析的基础。客户概况分析(Profiling)。包括对客户作一般统计学层面上的分析，客户风险意识、爱好、行为习惯、消费偏好等。客户忠诚度分析(Persistenoy)。包括再购意愿、重购行为、推荐情感等。客户利润分析(Profitability)。客户所提供的利润构成及所占比重分析。客户性能分析(Performance)。

6、按4P营销工具划分的客户购买量等。客户产品分析(Product)。客户购买的产品构成分析。客户促销分析(Promotion)。促销工具对客户购买的影响力。客户未来分析(Prospecting)。其未来将购买的品种、数量等行为趋势分析。重点客户发现，是对企业当前的生存和未来的发展具有重要影响的客户，因此他既不是核心客户，也不是大客户。重点客户。即交易额排在前20%位置的客户。包括重点客户组成分析、重点客户价值分析、重点客户流失分析、重点客户稳定度分析。交叉销售客户。即识别出对该现实客户能够激发出更多消费需求的产品和服务。具销售潜力的客户。识别出销售额有增长势头的客户。忠诚客户。识别出忠诚度较高的

7、客户。重要潜在客户。按消费欲望、购买能力、购买决策权、购买量、品牌知名度、美誉度等判为重要的潜在客户。营销策略效果评估，根据客户行为分析，企业可以明确促销内容、方式、口号是否富有新意、吸引人，促销主题是否简单明确、是否抓住了顾客的需求和市场的卖点。从而准确地制定市场策略和策划市场活动。客户生命周期识别。判别某客户处在生命周期的哪个阶段。客户需求分析。客户价值分析。计算客户的终身价值。客户流失分析及预警。客户流失的可能性、原因、时间及挽救策略等。客户满意度分析。测定满意程度及其影响因素。客户忠诚度分析。测定忠诚程度及其影响因素。其它分析潜在客户寻找。包括潜在客户需求强度及需求量分析，支付能力分析

8、，购买决策权与决策过程分析。客户信用分析。包括客户信用等级评估、客户信用额度管理。前者可分别从客户品质特性评价、信用履约率评价、偿债能力评价一、经营能力评价、盈利能力评价等方面对客户信息程度作出一个综合评价；。后者根据营运资产分析模型对客户的信息额度作出一个测算。三、数据库构建关键点1.数据仓库和构架，与其他数据库架构基本统一，由四个层次组成的体系构成。3数掘奁库OH数抿源嫩据存储与骨理DLAP眾务黑前端工具2客户流失预警分析对客户未来的行为作出预测、尤其是未来流失的可能性作出预测，客户流失预警系统输出的预警指标包括客户流失发生的可能性、发生的原因、发生的可能时间等，如果预测的客户流失概率高过

9、某一值，就启动与该客户相适应的忠诚计划并提供个性化的挽救策略建议来提高其忠诚度，防止流失的发生。变量输入识别系统流失预警指标输出客户流失预警系统示意3.重点客户的界定根据“2/8律”物流企业应当按某一贡献指标对客户排序划分为：顶级客户(1%)、大客户(4%)、中等客户(15%)、小客户(80%)，前三种构成重点客户重点维护前20%的客户，并将其作为重点客户的。其指标可以是以运营效率为标准，通过坪效和人效计算确定：坪效=零售企业年度总营业额/总营业面积人效=零售企业年度总营业额/员工数量也可以是按销售额、客户理财总额(在行的资产和贷款总和)等来确定。4.识别过程设定活跃客户标准。也就是说，要先划出现实客户的范围。不同行