数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究

1、数据挖掘技术在电信行业CRM中应用研究内容摘要本文在介绍数据挖掘技术和客户关系管理概念的基础上，以电信行业为背景，介绍了将数据挖掘技术应用到客户关系管理中的流程和方法。关键词数据挖掘、客户关系管理、电信行业一、数据挖掘方法和技术在客户关系管理中的应用数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等，根据数据挖掘所能够完成的任务，数据挖掘的技术可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。在客户关系管理中，它可以应用到以下几个方面：客户群体分类分析、客户盈利能力分析、客户背景分析、客户满意度分析、交叉销售、客户信用分析、客户流失分析、客户的获得与保持等。

2、（一）、客户群体分类分析客户细分是指将一个大的消费群体划分成一个个细分群的动作，同属一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者是不同的。细分可以让一个用户从比较高的层次上来查看整个数据库中的数据，细分也使得人们可以用不同的方法对待处于不同细分中的客户。有多种方式可以在细分上运用数据挖掘，通常用来建立细分群的数据挖掘方法是决策树方法和聚类方法。首先，数据挖掘可以用来根据客户的预测行为来定义客户细分群。如决策树的叶节点可视为一个独立的客户细分群，每个叶节点由某些特定的客户特征定义，对所有符合这些特征的客户存在一些预测行为。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似

3、的属性，而不同类里的客户的属性也不同。大多数公司一般将客户分为VIP客户、主要客户、普通客户和小客户4类。电信客户分类一般是按照业务类型进行分类，主要分为大客户和普通客户。大客户又主要包括两类：其一指客户范围大，不仅包括普通的消费者，还包括企业的分销商、经销商、批发商和代理商；其二指客户的价值大，不同的客户对企业的利润贡献差异很大，20%的大客户贡献了企业80%的利润，因此，企业必须要高度重视高价值客户以及具有高价值潜力的客户。在大客户营销战略中的大客户是指后者，是指公司所辖地域内使用产品量大或单位性质特殊的客户，主要包括经济大客户、重要客户、集团客户与战略客户等。（二）、客户盈利能力分析客户

4、盈利能力分析是数据挖掘的基础。数据挖掘技术是通过帮助你理解和提高客户盈利能力来发挥作用的，它可以用来预测在不同的市场活动情况下客户盈利能力的变化，通过分析已经发生的事实来发现信息和预测未来。数据挖掘技术可以从客户的交易记录中发现一些行为模式，并用这些行为模式来预测客户盈利能力的高低，但首先必须要设定一种计算客户盈利能力的方法。数据挖掘技术还可以用来揭示客户的行为习惯和预测发现一些在不同情况下有相似行为的新客户。通过数据挖掘技术可以优化一个市场活动以确定哪些顾客对提供的产品和服务感兴趣。（三）、交叉销售现代企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或一个团体成为企业的客户，就要竭力使这种客户关

5、系趋于完善，需要对现有的客户进行交叉销售。交叉销售是建立在双赢原则上的，对客户来讲，要得到更多更好满足需求的服务且从中受益，对企业来讲，也会因销售额的增长而获益。数据挖掘可以帮助企业分析出最优的合理的销售匹配。交叉销售就是指向现有的客户提供新的产品和服务的营销过程，那些购买了某种产品和服务的客户很有可能同时购买你能提供的某些他感兴趣的相关产品和服务，数据挖掘技术可以帮助企业发现这种行为模式并从中获利。交叉销售还有一种形式就是“升级销售”，即向客户提供与他们已购买的服务相关的增值服务。例如，电信公司向已经使用标准长途电话服务的客户推销优质长途电话服务。使用数据挖掘技术进行交叉营销分析一般是从分析

6、现有客户的购买行为数据开始，将每个单项产品销售分析进行叠加，形成多项产品的交叉营销分析。首先收集关于现有客户消费习惯的数据，然后对这些数据进行挖掘，对所有的客户提供最合适的产品和服务。对交叉营销做分析时，具体的数据挖掘过程包括：对个体行为进行建模；用预测模型对数据进行评分； 对得分矩阵进行最优化处理。建模过程时用数据挖掘的一些算法对数据进行分析，然后产生一些数学模型，这些模型用来对客户将来的行为进行预测分析。在交叉营销分析中，需要对每一种交叉营销的情况都要建立一个模型。在这些交叉营销分析模型建好以后，每一个模型都可以用来分析新的客户数据以预测这些客户将来的行为。评分过程就是计算这些数学模型的结

7、果，评分过程的结果就是产生一个得分矩阵，矩阵的每一行代表一位顾客，每一列代表一种交叉销售的情况。最后一步就是对这个得分矩阵进行最优化处理，即对每一位顾客选出最适合的几种服务方案。使用数据挖掘技术建立预测模型可以帮助找出客户最适合的服务种类，来进行针对性的营销活动。在交叉销售中通常采用的数据挖掘算法是关联规则。（四）、客户的保持随着行业的竞争越来越激烈和获得一个新客户的开支越来越大，保持原有客户的工作也越来越有价值。保留一个客户的时间越长，收回你在这个客户身上所花的初期投资和获取费用的时间越长，你从客户身上获得的利润就越多。随着获得新客户的费用与保留客户的费用比在逐年升高，这样的效果也逐年明显，

8、尤其电信业在获取新客户的时候的费用是非常高的。但是由于各种因素的不确定性和市场的不断增长以及一些竞争对手为新客户提供比你更多的额外优惠条件，很多客户为了求得更低的费用，不断的从你这里转向另一个服务商。客户从一个服务商转向到另一个服务商的行为称为客户转移。为了分析出是哪些主要因素导致客户转移并可以有针对性的挽留那些有离开倾向的客户，企业可以通过使用数据挖掘技术，建立客户转移倾向的预测模型，挖掘出具有高风险转移可能性并具有较高商业价值的客户，在这些客户转移到同行业其它服务商那里之前，采取相应的商业活动措施来保持住这些有价值的客户，这个过程就叫做客户的保持。由于客户保持预测模型是全局市场策略的一部分

9、，如何使用预测工具将对实施预测模型带来的效益产生重要的影响。因此选择的数据挖掘技术要使企业能够对客户进行细分并且能够对客户流失的原因有比较清晰的了解。在这样的要求下，分类回归决策树CART和数据挖掘技术中的一些其它决策树如CHAID和C4.5都可以很好的运用在这类现实环境中。从两个方面分析电信企业客户保持的重要性，从电信企业所处的外部环境来看，客户保持是进行市场竞争的需要。在社会经济发展，科技进步的影响之下，我国的电信市场逐渐扩大，电信业务的需求量不断增长。大量新运营商不断进入电信市场，更激发了市场竞争的激烈程度。随着电信市场垄断局面的打破，市场上的厂商获利由垄断时期的高额利润降至市场平均利润

10、水平。在这种情况下，客户保持的重要性就在竞争中凸现出来。从电信运营商的角度来看，客户保持是企业生存发展的需要。通过一组数据表明：发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的4倍；客户忠诚度下降5%，则企业利润下降25%；向新客户推销产品的成功率是15%，而向现有客户推销产品的成功率是50%；如果将每年的客户关系保持率增加5个百分点，可能使利润增长85%；向新客户进行推销的花费是向现有客户推销花费的6倍；如果公司对服务过失给予快速关注，70%对服务不满的客户还会继续与其进行商业合作； 60%的新客户来自现有客户的推荐；一个对服务不满的客户会将他的不满经历告诉其他810 个人，而一位满意的客户则会将他的

11、满意经历告诉23人。以上数据充分说明，客户是目前商业活动的中心，衡量一个企业是否成功的标准将不再仅仅是企业的投资收益率和市场份额， 而是该企业的客户保持率，客户份额及客户资产收益率等指标。可见，客户保持的价值体现在增加企业的盈利、降低企业的成本以及提高企业的信誉度、美誉度等方面。近年来电信体制的激烈变革和竞争的加剧使电信企业忙于开拓市场、发展客户，对客户保持重视不够。从而导致企业一方面投入大量时间、人力、财力去发展新客户，另一方面因客户保持工作的不完善导致现有客户不满意而发生流失，这种情况对企业危害极大。面对当前的市场状况。电信企业必须摒弃那种“狗熊掰棒子”式的市场开拓方式，在发展新客户的同时

12、，着手进行客户保持的研究，以有效的客户关系管理来提高客户的保持力，支持企业经济效益的不断增长。（五）、客户的获取数据挖掘技术可以帮助企业完成对潜在客户的筛选工作，市场人员把由数据挖掘技术得出的潜在客户名单和这些客户感兴趣的优惠措施系统地结合起来。数据挖掘技术在发展新客户策略中的应用是围绕数据开展的，用获得的客户数据建立一个预测模型，然后根据模型预测获得最优价值的潜在客户信息。客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的顾客，它们可能是你的产品的潜在消费者，也可能是以前接受你的竞争对手服务的顾客，其中有些客户可能以前是你的客户。通过数据挖掘技术来获取新客户首先必须收集一份潜在客户名单。在潜在客户名单

13、上列出哪些可能对你的产品或服务感兴趣的消费者的信息。这些信息应不仅包括客户的基本信息还应包括消费者消费行为的大量信息如个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求等。通过各种数据源来收集这些信息，如果没能收集到足够的数据，那么就需要通过一次小规模的实验活动来收集分析用的数据。在挑选实验活动的对象时，不仅要从潜在客户名单中选取一些客户，还要随机选取一些与潜在客户名单上顾客属性特征不同的客户作为实验对象。这样可以为将来的数据挖掘提供足够有价值的信息。二、客户数据挖掘主题对照数据挖掘研究的4类问题：关联、分类、预测、聚类，客户数据挖掘主题也可按此4类来划分。（一）、关联问题横向关联：是挖掘表面看似独立的

14、事件间的相互关系，例如“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。比如经典的“尿布和啤酒”的故事，就是利用这种方法，发现二者之间有很高的相关系数，引起重视，然后深入分析后才找出内在原因的。次序关联：这种分析的侧重点在于分析事件的前后序列关系，发现诸如“在购买A商品后，一段时间里顾客会接着购买商品B，而后购买商品C”的知识，形成一个客户行为的 “ABC”模式。比如一个顾客在买了电脑之后，就很有可能购买打印机、扫描仪等配件。关联问题研究客户各项属性特征的相互关系以及交叉销售等问题，同时也研究客户实体和其它实体的关系。电信业比较典型的关联问题有交叉销售、套餐选择问题、业务相

15、互影响等问题。（二）、预测问题客户预测问题是预测客户的行为变化或消费等属性变化。客户典型的行为变化有流失、 增加、通话行为变化、消费行为变化、客户信息变化、和其它行为变化。比较典型的预测问题有客户流失/大客户离网、潜在大客户预测、客户级别变动、客户发展、市场效果预测等。（三）、分类问题分类分析就是通过分析样本客户数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它客户的记录进行分类。比如电信公司根据客户的消费记录，把客户分成大客户和普通客户，并标记数据库中的每个记录。有了这样的挖掘结果，客户服务部门就知道一个新的客户的潜在价值，在客户服务投入上就心中

16、有底。（四）、聚类问题聚类是分类的逆向方法。聚类把没有分类的记录，在不知道应分成几类的情况下，按照数据内在的差异性大小，合理地划分成几类，并确定每个记录所属类别。它采用的分类规则是按统计学的聚类分析方法决定的。客户聚类问题是对客户特征的研究，典型的聚类问题有客户特征分析、消费模型和异常客户分析等。三、数据挖掘技术对客户管理管理的影响和作用在CRM中应用数据挖掘，第一步是要理解数据挖掘所要解决的具体业务问题；第二步根据问题准备相应的数据，并对数据进行预处理；第三步是选择挖掘的模型，比如是用关联规则还是聚类等等；第四步是用训练集数据训练和评估挖掘模型的效果。一旦评估可以达到一定满意程度，该模型就得

17、到确定，演变为一个固定的业务应用模型。这个业务应用模型就可以套用于实际的业务处理，从而完成一个闭环的挖掘过程。当业务发生了变化或者有新的需求产生时，数据挖掘就在另外一个层次上重复这个循环过程。循环过程如图4.1所示。图4.1 数据挖掘应用循环过程在CRM中应用数据挖掘，可以在以下方面对CRM提供支持：（一）、为决策提供依据企业运营过程中的各种信息都是通过数据反映出来的，通过对这些数据的分析，可以发现企业运营过程中的规律，从而对企业的生产活动、市场活动等提供科学指导意义。CRM目前解决了企业与外部市场进行信息接入的问题，产生大量数据通过报表等统计方法，只能得到一般意义上的信息反映。而通过数据挖掘

18、技术，可以发现许多深层的、手工无法发现的规律，帮助企业在激烈的竞争环境中获胜。（二）、为用户提供针对性服务通过数据挖掘技术，可以根据客户的消费行为进行分类，找出该类客户的消费特征，然后提供更具个性化的服务，从而改进企业的服务水平，提高企业的社会效益和经济效益。（三）、提高企业决策的科学性目前，企业的决策具有很大的盲目性，如果采用数据挖掘技术，就可以在自己的生产过程中产生的数据基础上，进行科学分析，得出比较科学的预测结果，减少决策失误。通过数据挖掘技术，可以让企业的决策回归到自己的业务中，得到更实际的判断。（四）、增值作用数据挖掘在CRM中会有很多种应用，而且有些应用可以帮助简化管理运营，有的则

19、可以提供一些业务关联性的数据，帮助企业更好地开展业务，实现增值。（五）、简化管理企业运营管理被人们提到前所未有的高度，一个企业即使建的很好，技术也很先进，但是如果管理不好，优势仍然发挥不出来。数据挖掘能帮助简化管理：1、预测业务量，安排人工在企业中，业务量是个重要的指标，企业要根据业务量的大小，安排人员的数量，但是业务量是个变化的指标，以往比较难以预测。通过数据挖掘中的时间序列分析，可以对业务量的情况进行一定程度的预测，就可以更合理的安排人员的数量，在不降低效率的基础上，降低企业的运营成本。2、进行关联分析，降低运营成本通过数据挖掘中关联分析，可以进行业务的相关性分析，分析出哪几种业务具有比较

20、强的关联性。这样，在安排人员时，就可以将两种或更多的业务人员进行一定程度的合并，减少人员数量，降低经营成本。四、数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用（一）、数据挖掘技术在电信CRM中主要应用领域电信运营商拥有许多成熟的数据库应用系统，产生了大量的业务处理数据。如果针对客户关系管理相关决策分析的需求，对这些数据进行重组整合，就能充分利用这些宝贵的数据，体现信息的真正价值。目前电信CRM的数据挖掘应用主要涉及以下几个方面：1、客户消费模式分析客户消费模式分析是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单、数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等

21、诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为运营商的相关经营决策提供依据。2、业务预测分析通过对历史数据的分析，找出影响业务发展的因素，然后对这些因素的未来发展作出预计，从而大致地确定未来业务量，作为制订发展计划的重要依据。3、客户欠费分析和动态防欺诈通过数据挖掘，总结各种骗费、欠费行为的内在规律，并建立一套欺诈和欠费行为的规则库。当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。4、客户流失分析根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，并给出明确的数学模型。然后根据

22、此模型来监控客户流失的可能性，如果客户流失的可能性过高，则通过促销等手段来提高客户忠诚度，防止客户流失的发生。这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失的状况。5、大客户特征识别大客户群体是电信企业利润的主要来源，也是电信企业之间相互争夺的焦点。识别出大客户，制订针对性的措施，提高大客户的忠诚度，是电信企业保持竞争优势的关键所在。不仅能够根据现有消费量的多少来判断用户是否为大客户，还应该根据现有大客户的资料提取出大客户的特征，并发现潜在的大客户。6、网络资源的管理通信网在运行过程中产生了大量的运行数据。对这些数据进行挖掘，有利于尽早发现潜在的网络故障，提高网络的利用率。（二

23、）、数据挖掘的应用实例客户流失分析一个完整的数据挖掘过程可进一步细分为业务问题定义、数据选择、数据清洗和预处理、模型选择与预建立、模型建立与调整、模型的评估与检验、模型解释与应用。1、业务问题定义针对客户流失的不同种类分别定义业务问题，进而区别处理。在客户流失分析中有两个核心变量：财务原因/非财务原因、主动流失/被动流失。客户流失可以相应分为四种类型，其中非财务原因主动流失的客户往往是高价值的客户，他们会正常支付服务费用，并容易对市场活动有所响应，这种客户是企业真正需要保住的客户。此外在分析客户流失时必须区分集团/个人客户，以及不同消费水平的客户，并有针对性地制定不同的流失标准。例如，平均月消

24、费额1500元的客户连续几个月消费额降低到300元以下，就可以认为客户流失发生了，而这个流失标准不适用于原来平均月消费额400元的客户。国外成熟的应用中通常根据相对指标来判别客户流失，例如大众的个人通信费用约占总收入的1%3%，当客户的个人通信费用远低于此比例时，就认为发生了客户流失。2、数据选择数据选择包括目标变量的选择、输入变量的选择和建模数据的选择。a)目标变量的选择客户流失分析的目标变量通常为客户流失状态。根据业务问题的定义，可以选择一个已知量或多个已知量的组合作为目标变量。实际的客户流失形式有因账户取消发生的流失和因账户休眠发生的流失两种。对于因账户取消发生的流失，目标变量可以直接选

25、取客户的账户状态（取消或正常）；对于因账户休眠发生的流失，可以认为持续休眠超过一定时间长度的客户发生了流失。这时需要对相关的具体问题加以考虑：持续休眠的时间长度定义为多少？每月通话金额低于多少即认为处于休眠状态，或者是综合考虑通话金额、通话时长和通话次数来划定休眠标准？选择目标变量时面临的这些问题需要业务人员给予明确的回答。b)输入变量的选择输入变量是模型中的自变量，在建模过程中需要寻找自变量与目标变量的关联。输入变量分为静态数据和动态数据。静态数据指不常变化的数据，包括服务合同属性（如服务类型、 服务时间、交费类型）和客户的基本资料；动态数据指频繁或定期改变的数据，如月消费金额、交费记录、消

26、费特征。业务人员在实际业务活动中可能会感觉到输入变量与目标变量的内在联系，只是无法量化表示出来，这就给数据挖掘留下了发挥的空间。如果一时无法确定某种数据是否与客户流失概率有关联，应该暂时将其选入模型，并在后续步骤考察各变量分布情况和相关性时再行取舍。c)建模数据的选择客户流失的方式有两种。第一种是客户的自然消亡，例如身故、破产、迁徙、移民而导致客户不再存在，或者由于客户服务的升级造成特定服务的目标客户消失。第二种是客户的转移流失，通常指客户转移到竞争对手，并使用其服务。第二种流失的客户才是运营商真正关心的、具有挽留价值的客户。因此在选择建模数据时必须选择第二种流失客户数据参与建模，才能建立有效

27、的模型。3、数据清洗和预处理数据清洗和预处理是建模前的数据准备工作，一方面保证建模数据的正确性和有效性， 另一方面通过对数据格式和内容的调整，使数据更符合建模的需要。数据整理的主要工作包括对数据的转换和整合、抽样、随机化、缺失值处理等。例如按比例抽取未流失客户和已流失客户，将这两类数据合并，构成建模的数据源。此外，模型在建立之后需要大量的数据来进行检验，因此通常把样本数据分为两部分，2/3的数据用于建模，1/3的数据用于模型的检验和修正。4、模型选择与预建立在模型建立之前，可以利用数据挖掘工具的相关性比较功能，找出每一个输入变量和客户流失概率的相关性，删除相关性较小的变量，从而可以缩短建模时间

28、，降低模型复杂度，有时还能使模型更精确。现有的数据挖掘工具提供了决策树、神经网络、近邻学习、回归、关联、聚类、贝叶斯判别等多种建模方法。可以分别使用其中的多种方法预先建立多个模型， 然后对这些模型进行优劣比较，从而挑选出最适合客户流失分析的建模方法。5、模型建立与调整模型建立与调整是数据挖掘过程中的核心部分，通常由数据分析专家完成。需要指出的是，不同的商业问题和不同的数据分布属性会影响模型建立与调整的策略，而且在建模过程中还会使用多种近似算法来简化模型的优化过程。因此还需要业务专家参与调整策略的制定，以避免不适当的优化造成业务信息丢失。6、模型的评估与检验应该利用未参与建模的数据进行模型的评估

29、，才能得到准确的结果。检验的方法是使用模型对已知客户状态的数据进行预测，将预测值与实际客户状态作比较，预测正确率最高的模型是最优模型。7、模型解释与应用业务人员应该针对最优模型进行合理的解释。如发现开户时长与客户流失概率的相关度较高，利用业务知识可以解释为：客户在使用一定年限后需要换领新SIM卡，而这一手续的繁琐导致客户宁愿申请新号码，从而造成客户流失。通过对模型做出合理的业务解释，可以找出一些潜在的规律，用于指导业务行为。反过来，通过业务解释也能证明数学模型的合理性和有效性。在模型应用过程中，可以先选择一个试点实施应用，试点期间随时注意模型应用的收益情况。一旦发生异常偏差，则立即停止应用，并

30、对模型进行修正。试点结束后，若模型被证明应用良好，可以考虑大范围推广。推广时应注意，由于地区差异，模型不能完全照搬。可以先由集团总部建立一个通用模型，各分公司在此基础上利用本地数据进行修正，从而得到适用于本地的精确模型。在模型应用一段时期，或经济环境发生重大变化后，模型的偏差可能会增大，这时应该考虑重新建立一个适用性更强的模型。参考文献1王尔平,崔宝灵.数据挖掘技术在电信CRM中的应用.管理科学.2003.102韩起云,李静.数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用.重庆教育学院学报.2007.53郭军华,王静.浅析数据挖掘技术在CRM中的应用.商场现代化.2006.24方向,肖晓飞.数据仓库和数

31、据挖掘技术在CRM中的应用研究.太原科技.2008.(2)5宋艳,张炎欣. 数据挖掘技术在CRM中的应用.企业导报.2009.(4)6张喆,常桂然,黄小原. 数据挖掘技术在CRM中的应用.中国管理科学.2003.27田红生. 数据挖掘在CRM中的应用.中国经济时报.2002.7.26附录资料:不需要的可以自行删除 CRM应用必知湖南商学院北津学院学年论文第 PAGE 28 页 共 NUMPAGES 28 页CRM应用必知之一：谁从CRM获益 越来越多的企业都在强调，客户是如此重要，客户关系管理（CRM, Customer Relationship Management）因此吸引了越来越多的注意

32、力。探讨CRM这个话题，让我们从一个基本的问题开始：对于一个要应用CRM的企业来说，谁将从CRM受益？因为，这些受益者是CRM这个系统的“客户”，所以，对这个问题如果存在模糊认识，将对CRM应用的结果产生很大危害。在不同的场合，我们提到的CRM的获益对象则可能是如下的群体，他们都很富有“个性”： 消费者产品或者服务的最终消费者。往往是个人、或者一个家庭。 合作伙伴具体有两类，一类是买了你的产品/服务之后，会把它应用到自己的产品/服务中去，再销售给他自己的客户；还有一类是渠道伙伴/分销商/代理商，可能是个人也可能是公司，他们在当地进行产品/服务的转手销售。 内部员工企业内部应用CRM的员工或部门

33、，一般包括营销、销售、服务、管理部门等等。面对这样一个多样化的群体，企业应该如何建好CRM？让我们记住一个基本的原理：换位思考，为他们各自提供个性化的系统。 产品或服务的最终消费者。对于他们，CRM要做如下的重要事情：记住他们，更快捷向他们提供更多更好的产品和服务。具体来讲，为了达到这个目标，CRM系统可能需要提供下面的功能：客户数据库；市场活动管理（包括网上营销）；产品和价格配置器；B2C网上订单和网上服务；呼叫中心；电话销售和营销；服务自动化；客户/业务数据记录和分析等。 B2B/渠道伙伴/分销商/代理商。对于他们，CRM要做如下的重要事情：与他们结成联盟，利益和信息共享。具体来讲，为了达

34、到这些目标，CRM系统可能要向他们提供如下的功能：产品和价格配置器；B2B网上订单；客户和产品信息、公司数据库、渠道活动信息；共享销售机会；销售管理工具和销售机会管理工具；呼叫中心。 内部“客户”。对于他们，CRM系统要做如下的重要事情：提高他们的工作效率、工作质量和工作效果，降低他们的工作强度，记录信息并提高信息共享程度。为了达到这些目标，具体来讲，CRM系统可能需要提供下面的功能：客户和联系人信息管理；时间管理；销售自动化管理；营销自动化管理；服务自动化管理；知识管理；呼叫中心；各种报表。结合上面的思考，经过对自身需求的调查和分析，我们就可以对号入座，选择合适的CRM功能，并进而选择合适的

35、CRM软件、供应商和服务商，踏上实现客户关系管理的旅程。CRM应用必知之二：CRM功能“心中有谱”by AMT 孟凡强CRM的具体产品有很多，功能也各有一定的特色。面对种种的DEMO演示，对于企业用户来说，很容易觉得眼花缭乱。这时，如果心里有张“谱”，自然会轻松很多。通过对国内外的CRM产品的调查和分析，我们把CRM软件提供的功能归集为10类，按照应用难度从小到大的大致顺序一并列示如下：1. 客户和联系人管理。主要功能有：客户和联系人基本信息；与此客户相关的基本活动和活动历史；订单的输入和跟踪；建议书和销售合同的生成；跟踪同客户的联系，并可以把相关的文件作为附件；客户的内部机构的设置概况。2.

36、 时间管理。主要功能有：日历；设计约会、活动计划；进行事件安排；备忘录；进行团队事件安排；把事件的安排通知相关的人；任务表；预告/提示；记事本；电子邮件；传真。3. 潜在客户/项目管理/销售管理。主要功能包括：业务线索的记录、升级和分配；销售机会的升级和分配；潜在客户的跟踪；各销售业务的阶段报告；对销售业务给出战术、策略上的支持；对地域进行维护，把销售员归入某一地域并授权；地域的重新设置；定制关于将要进行的活动、业务等方面的报告；销售秘诀和销售技能的共享；销售费用管理；销售佣金管理。4. 电话营销和电话销售。主要功能包括：电话本；生成电话列表，并把它们与客户、联系人和业务建立关联；把电话号码分

37、配到销售员；记录电话细节，并安排回电；电话营销内容草稿；电话录音，同时给出书写器，用户可作记录；电话统计和报告；自动拨号。5. 营销管理。主要功能包括：产品和价格配置器；营销百科全书；营销公告板，可张贴、查找、更新营销资料；跟踪特定事件；安排新事件；信函书写、批量邮件；邮件合并；生成标签和信封。6. 客户服务。主要功能包括：服务项目的快速录入；服务项目的安排、调度和重新分配；事件的升级；搜索和跟踪与某一业务相关的事件；生成事件报告；服务协议和合同；订单管理和跟踪；问题及其解决方法的数据库。7. 呼叫中心。主要功能包括：呼入呼出电话处理；互联网回呼；呼叫中心运行管理；软电话；电话转移；路由选择；

38、通过传真、Email等自动进行资料发送；呼入呼出调度管理;报表统计分析；管理分析工具。8. 合作伙伴关系管理。主要功能包括：与合作伙伴共享客户信息、产品和价格信息、公司数据库、与市场活动相关的文档、销售机会信息、销售管理工具和销售机会管理工具等，并提供合作伙伴预定义的和自定义的报告；产品和价格配置器。9. 商业智能。主要功能包括：预定义和用户定制的查询和报告；报表工具；系统运行状态监视器。10. 电子商务。主要功能包括：个性化界面、服务；网站内容管理；店面；订单和业务处理；销售空间拓展；客户自助服务；网站运行情况的分析和报告。CRM应用必知之三：CRM软件商“速描”by AMT 孟凡强一家国内

39、知名的IT硬件生产企业选择并购买了ERP软件后，实施还没开工，该ERP厂商就退出大陆市场，国内服务力量极为薄弱，ERP实施工作无法进行。造成这种投资失误的原因在于，虽然该企业进行了认真的需求分析、软件功能研究、商务谈判，但对供应商所处的经营战略和经营状况不甚明了。结果造成投资失误和重大损失。CRM用户在进行CRM的投资前，也应该投入一些资源从各个渠道和角度进行认真的CRM市场研究，以免选错软件，减少投资风险。在当前，CRM市场群雄逐鹿，鱼龙混杂，这个工作就更为必要。下面我们主要看一下CRM软件市场。当前，大陆市场上的CRM软件商可分为四类。 角逐全球市场的、大型的电子商务套件或CRM软件提供商

40、，如Oracle, Siebel, SAP, CA等，他们的应用软件产品线很长，拥有全球范围内的声誉，价格昂贵，实施周期也很长。他们的产品功能强，能满足不同行业的各方面业务需求，主要角逐CRM高端市场。只有实力雄厚的组织，才有实力购买他们的产品。拿Oracle CRM来讲，它的CRM产品是整个电子商务套件的一部分，与ERP产品是集成在一起的。对它的产品的应用投入至少是百万级的。对于那些希望对企业的“所有资源”进行管理的组织来讲，或许，Oracle、CA等是最经济的选择。因为，这省却了系统整合所需要的大量时间和资金。 角逐全球市场的、专业的CRM软件提供商，如Interact, Applix,

41、Pivotal, Onyx等。他们在CRM领域拥有全球性的声誉，在国外有很多的成功应用。但是，对于那些希望对采购、生产、销售、分销、库存、财务、服务、网站、呼叫中心等进行集成化管理的企业来讲，这些软件要与其他系统进行集成的工作。特别是，在CRM、ERP、SCM中，都有管理财和物的需求，在不同的系统间，对这些方面的功能的集成是极大的挑战。 角逐亚洲市场的、提供CRM软件的供应商，主要是来自香港、台湾等的CRM、呼叫中心、网站管理等方面的系统。 角逐国内市场的、提供CRM软件的供应商。从去年年初开始，越来越多的国内软件商开发了CRM软件，也新成立了很多CRM产品公司。总的来讲，这些CRM软件是基于

42、对国内企业需求的深刻理解开发出的，但尚处于初级阶段，软件思想的先进程度和功能的广度、深度、成熟度都有待提高。实际上，这些CRM软件与国外的CRM（或电子商务）软件的关系，颇有点类似于当年的财务软件与国外ERP软件的关系。上述四个方面的软件产品都有着各自的市场和功能定位，价格也差别很大。所以，在选择适合自己的软件商的时候，基本的而且重要的一个任务就是，明确自己所考察的软件处于哪个层次。否则，就会浪费很多时间，甚至造成投资失误。隔行如隔山。当前，大多的CRM潜在客户对CRM的理解尚处在理念层次，很少用户对CRM有较深的理解，很难从功能范围、产品特色、已有客户、行业知识等较高的层次上选择软件产品。因

43、此，对那些对CRM了解不多的企业来说，在选择CRM软件供应商和实施商的时候，在第三方的帮助下进行市场研究、需求分析、软件选型和服务商选择不失为一个“花小钱，省大钱”的好办法。CRM应用必知之四：CRM的理念风险今天，我们应该怎样来理解CRM的概念？我们已经知道，运用CRM的目的是运用信息技术，提升管理水平，达到挽留老客户、争取新客户、提高客户利润贡献度的目的。但是，相当多数的企业不会停留在这里，他们会追问：“关心客户固然重要，但关怀客户总要产生成本，难道我们不要关心企业的利润吗？”的确，“以客户为中心”这一美好的词汇在现实中会受到来自很多方面的制约。我们可以模拟一下，自己来问自己一个简单的问题

44、：当“以客户为中心”这个理念与一些企业一直将之摆在中心的、重要的东西（如利润等）发生冲突时，我们会做出何种反应。我们还会把客户放在中心地位吗？这时，我们需要一个新的营销理论来指导我们的客户关系管理的实践：我们仍然把客户放在商业的中心，与此同时，保证自己获取利润。承认这一点与强调“以客户为中心”其实并不矛盾，有很多的营销概念，如关系营销、客户忠诚度、客户生命周期等等，都称自己是“以客户为中心”，而实际上，这些概念其深层的推动力都可以理解是利用客户关系，利用对客户关系的管理，从客户身上获取更多的商业利益，也就是我们常说的:提高profitability。换句话说，对于广大CRM应用企业来说：客户关

45、系管理只是一种工具，而不是目标。目标是企业的利润，而不是客户的福祉。在理解这层意思的前提下，我们可以再来看一下关于CRM的概念。CRM的具体定义可谓众说纷纭。究其实质，CRM是一套全新的管理理念，强调把客户作为自身经营的核心，全心全意为客户服务，围绕着客户来开展业务。基于这种理念，企业建立自己相应的经营策略、营销模型，并运用信息技术来贯彻这种策略，实现这些模型，完成业务运作。上面这段话听起来很简单，但却有一些基础性的问题没有解决，那就是这种全新的经营理念与企业当前的经营理念的冲突。 如何实现经营理念的改变 在日常的经营决策中，如何解决新旧经营理念的冲突 如何建立新的营销策略来贯彻新的经营理念

46、如何建立新的营销模型来实现这种营销策略在进行CRM系统的应用时，这些问题期待根本性的解答。这需要专业人员开展深度的调查研究工作，在新的营销理论的指导下，分析客户关系管理的整个流程，进行流程创新和管理创新。不然，我们的很多投放在CRM上的努力将从一开始就冒着盲目、低效的风险。CRM应用必知之五：BPR与CRM 作为一种思维方式，BPR力求打破组织边界，将多层次的纵向传递模式转化成一种少层次的扁平组织结构。现代信息技术则促进了BPR“平面流程式”模式的形成。BPR的实践发展到今天，信息技术已经是BPR不可分割的组成部分，合理运用信息技术成为BPR的难点和要点所在。 另一方面，人们也越来越认识到，信

47、息技术和Internet已经或必将带来企业组织架构、工作流程的重组以及整个社会管理思想的变革。信息系统及其包含的管理理念的实施和应用，不可避免地要对企业原来的管理方式进行改变。经过实践和时间的检验，在大型的信息系统的建设或实施过程中，BPR或与之类似的过程成为不可缺少的项目阶段，为企业业务流程和管理制度的变革提供了具体的思路和方法。作为一个管理信息系统和人机系统，CRM系统的实施符合信息系统建设的一般规律。也就是说，在实施CRM系统时，一方面进行CRM软件系统的建设，建立一个信息技术的系统，另一方面进行管理的改善，建立与CRM系统相符合的人的系统。在CRM的实施时，BPR的价值在于，通过BPR

48、工作建立一套在网络环境下、信息充分共享环境下的营销管理体系和制度。我们在与一些企业接触的过程中发现，在CRM应用的“管理”本质上，一些企业的领导经常下不了决心，或容易动摇，一会说CRM项目是个管理工程，一会又说是信息化项目，不涉及管理的调整照样能做。从这一点上来说，他的思路是不清晰的，是感觉在起作用，而不是“知识”在起作用。在很多企业，在应用CRM过程中，要通过BPR工作对企业原有的营销体系进行重新设计，建立一套崭新的B2B扁平化营销体系，这将会涉及到企业原有部门/分公司/办事处岗位、职能的重新定位，另外，还可能涉及到销售体系与物流体系的分离，第三方物流的引入与结算体系设计，供应链上分布库存控

49、制策略调整以及企业营销组织架构的重新设计等。CRM应用能否取得成效在很大程度上取决于BPR阶段或与之类似的工作阶段，这是CRM应用成功难点之所在。就CRM的软件实施来讲，CRM的实施路径（特别是中小软件）要比ERP简单些，而且，CRM的实施需要大量的客户化工作。有鉴于此，有科学管理的支撑就更为重要，因为，只有在管理方法、业务流程、岗位设置等方面思路清楚后，才能进行客户化工作。在系统实施之前或实施之中进行的BPR工作的重要作用就在于理顺管理方法、业务流程、岗位设置、管理制度等。对于运用CRM的企业或提供CRM方面的咨询服务的机构来说，BPR方面的经验、ERP方面的经验、BPR与ERP相结合方面的

50、经验将为BPR与CRM的结合带来很多的帮助。总之，在实施过程中，应正确认识CRM与BPR相互影响、相互制约的关系。一方面，以BPR作为流程改造的工具，设计并构造新营销模型。在进行BPR工作时，利用CRM系统来简化流程，设计的流程要考虑到软件系统实现的可能性。另一方面，在CRM系统实施时，要灵活选择各种路径或通过客户化的方法来满足BPR设计方案的要求。CRM应用必知之六：CRM与ERP 通过 ERP建设和管理改造，很多企业实现了制造、库存、财务、销售、采购等环节的流程优化和自动化。但有些方面的管理活动，是ERP所涉及到但功能薄弱的地方，如销售队伍、销售机会的管理，如何组织和评价市场活动，如何处理

51、客户服务请求，等等。也就是说，在以产品和质量为中心的时代，销售、营销和服务领域的流程优化和信息化没得到重视，或没有提到议事日程上来。在这些领域，应用了各种各样的部门级的系统，如联系人管理、销售自动化、数据挖掘工具、热线电话等。这种部门级的系统，使得企业很难对客户有全面的认识，也难以在统一信息的基础上面对客户。在当今的竞争态势下，客户的重要性日益凸现，企业越来越有必要对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建以客户为中心的企业，实现对客户活动的全面管理。由此，CRM获得了越来越多的咨询公司、媒体、软件公司的重视。一方面，通过自己开发或收购的方式，几乎所有的ERP厂商都推出了与自己的ERP产品集成的

52、CRM软件。另一方面，销售自动化、商业智能、服务管理系统、通讯等方面的软硬件厂商纷纷引入CRM的概念，推出自己的CRM系统。很多CRM厂商都提供与ERP进行集成的工具和方法。当前，很多的CRM软件在国内卖的不好。归纳原因，当前的CRM软件没有包含ERP的部分功能，或者没有很好地与ERP软件进行集成。这可以从两个方面找原因。首先，CRM本质是一种全新的商业战略，而不是单一的IT解决方案，它要求全方位地看待客户，不仅向客户提供个性化的产品，而且要根据客户的特定要求来设计企业自身的分销、物流模式，以期方便客户，提高客户满意度。这意味着，没有一个全面集成、信息充分共享、对企业所有与客户相关的活动进行管

53、理的一体化系统，CRM的思想不可能拥有战略地位，从而注定是落实不了的。其次，就CRM在国内的应用来讲，一定要提供对事务处理的支撑能力。只有为企业业务处理带来效率的提高、人工的节省、劳动强度的降低、信息的充分共享，这样的CRM系统才能获得企业的认可。从这一点上来分析，可以明白，什么会是CRM在中国的特定行业的突破点。那就是，CRM在中国的突破是与行业、与行业业务的处理密切相关的。如在网上零售行业，突破点可能是销售自动化、市场自动化，而在家电行业，服务自动化（任务派发、备件管理、费用管理等）则显得尤其急迫。某些CRM软件，由于缺乏对企业的业务处理层次的功能的满足，其应用便会有相当的局限性。由于进行

54、事务的处理涉及到人、财、物的管理，这是单纯的传统意义上的CRM所不能胜任的。只有在DRP、ERP、呼叫中心等的协作下，才能完成事务的处理。而就ERP本身的发展来讲，也将面临着自身的变革。ERP有一个前提，那就是我们可以用最佳企业实践来作为标杆，定义企业内上下的业务流程，然后把它应用到整个企业当中来，以期获得理想的准确性、速度和效率。在企业的流程是稳定的、客户和业务伙伴是可以预测的情况下，ERP的思路是可行的。但是，在当今和未来的环境下，竞争的态势是不稳定和难以预测的，我们很难预测我们的业务伙伴明天会怎样，我们越来越不知道我们的客户从哪里来，他们是谁，他们需要什么，甚至对他们一无所知。这意味着，

55、在不久的将来，ERP的思路将内在地同企业的运作不合拍。ERP的出路在于充分地利用人性化的新技术，突破对企业内部的管理，致力于提高企业同合作伙伴和客户进行灵活协作的能力。从以上的分析，我们可以看出，ERP软件同CRM软件将必然地继续相互渗透。由于当前CRM软件的千姿百态，企业很难找到满足自身需要的产品，所以，在进行CRM系统应用的时候，合理界定CRM系统的功能范围、角色定位，审慎地界定CRM系统同其它系统的集成关系，对企业至关重要。因此，在中立的咨询、研究机构的帮助下，结合现实，进行务实的信息化规划工作，非常有必要。CRM应用必知之七：CRM与DRP 在进行CRM系统选型的时候，很多企业会对当前

56、的CRM软件中的销售管理功能产生误解，提出通过CRM系统搜集市场信息、销售信息（日销售量）、库存信息的要求。这是大部分CRM系统所难以胜任的，但却是DRP系统的核心功能。这提出了一个问题，那就是CRM与DRP的关系。总起来讲，CRM与DRP的容易让人误解的地方在于销售管理。虽然二者的供应商都声称它们具有销售管理的功能，但含义却不尽相同。DRP（Distribution Resource Planning，分销资源计划）系统的作用在于，实现对企业分销渠道的管理，如总部、销售分子公司、经销商、代理商或连锁店等，管理对象主要是订单、库存、财务往来等方面。它解决的主要问题是：1. 充分地利用信息技术特

57、别是Internet，提高营销方面的业务处理效率，降低员工工作强度，提高信息传递速度、效率和准确性。2. 及时掌握分销链上的库存信息，减少库存积压和浪费，减少安全库存，减少运输费用。在避免缺货的同时，避免货物在需求链上压的过深、过多。3. 及时传递订单和销售量信息，掌握客户需求，对要货计划和资源分配计划进行管理，实现订单和客户需求对生产的驱动，而不是生产带动销售。4. 严格控制销售费用，减少渠道营销费用，加强对应收帐款的控制。与DRP不同，对大部分 CRM软件来讲，销售管理功能主要是给销售员用的，而不是给销售订单处理人员和财务人员使用。应用CRM销售管理的目的是提高销售人员的工作效率和知识共享程度，来提高客户满意度。它所提供的销售管理功能有：1. 销售员、销售队伍、销售佣金的管理。