CRM流程的操作战术概述课件

CRM流程的操作战术

直销管理（SFA）销售管理分销管理（DRP）

服务请求处理（CSM）客户服务管理维修管理（MDM）市场营销管理（MMS）CallCenter交互式网站（WEB）……数据仓库数据分析数据挖掘知识管理客户接入业务流程决策支持1CRM流程的操作战术市场市场工作是一个企业中的重要部分，合格的市场部门应该承担起企业的智囊责任，有义务为企业的领导决策提供战略支持依据。因此市场的主要工作包括以下方面：品牌战略媒体选择广告设计与投放活动策划与实施公关策略渠道规划与发展数据库网络营销2市场市场工作是一个企业中的重要部分，合格的市场部门应该承担起品牌战略建立品牌推广品牌品牌营销3品牌战略建立品牌3媒体选择媒体选择技巧媒体合作策略4媒体选择媒体选择技巧4广告设计与投放广告设计原则广告投放策略5广告设计与投放广告设计原则5活动策划活动策划活动实施6活动策划活动策划6公关策略政府公关行业公关媒体公关客户公关7公关策略政府公关7渠道规划与发展渠道建立策略渠道维护渠道放弃原则8渠道规划与发展渠道建立策略8数据库网络营销网络时代的营销策略数据库营销的基础网络营销的策略网络营销的方法9数据库网络营销网络时代的营销策略9市场工作主要包括哪些？网络营销的基本方法有哪些？回顾问答10市场工作主要包括哪些？回顾问答10休息10分钟11休息10分钟11CRM产生的背景CRM理论CRM业务流程分析型CRM的技术架构CRM隐私问题CRM实施方法议程12CRM产生的背景议程12练习请列出你的企业在进行客户关系管理中，在决策之前，经常会遇到那些问题？13练习13发现问题更加详细的分析和探讨所提出的问题向其他决策者展现你的发现和结论，并得到确认企业决策的过程14发现问题企业决策的过程14报表分析预测决策支持的类型15报表决策支持的类型15决策支持的类型-报表告诉我们已经发生了什么，常见的问题有：

谁是我们的客户？（年龄、性别、收入、行业）他们在哪里？（地理位置、经济状况、风格）在过去客户购买过什么？（历史的视图）

16决策支持的类型-报表告诉我们已经发生了什么，常见的问题有：产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据收入报表生产报表销售报表产品报表存货报表客户报表财务报表报表应用从客户那里得到的总收入是多少？我们制造了多少?我们在哪里销售的最多?总生产量是多少？我们为多少客户服务？我们还有多少库存？在哪里？典型的报表问题预定义查询模糊查询报表应用——发生了什么？17产品数据收入报表报表应用从客户那里得到的总收入是多少？典型的决策支持的类型-分析当我们知道了发生了什么，我们马上会关注为什么会发生？常见的问题有：

为什么平均客户收益下降？

为什么客户会流失？

为什么我们的商业活动没有达到目标？18决策支持的类型-分析当我们知道了发生了什么，我们马上会关注为产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据收入分析生产分析销售分析产品分析存货分析客户分析财务分析分析应用为什么没有达到经营预测？为什么服务效率如此低下？为什么我们没有更多的服务项目？谁是我们的客户？哪些客户给我们带来了更多的收益？典型的分析问题预定义查询模糊查询分析模型分析应用19产品数据收入分析分析应用为什么没有达到经营预测？典型的分析问决策支持的类型-预测在一个有“分析建模”能力的复杂数据仓库中，将要进行的查询是“将发生什么？”这个问题，系统将提供强大的预言能力。什么样的客户处于流失的边缘？客户保留客户将购买什么样的产品和服务？市场细分与客户取得联系的最好方式是什么？渠道优化市场需要什么样的新产品？需求预测20决策支持的类型-预测在一个有“分析建模”能力的复杂数据仓库中预测应用产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据客户保留市场细分目标市场渠道优化客户收益率欺诈预测需求预测预测应用什么样的客户存在流失风险？客户会买什么样的产品？谁是邮寄的产品的最佳候选人接触客户的最好途径是什么？客户的终身利润如何？什么样的交易可能有欺诈性？典型的问题预定义查询模糊查询分析模型21预测应用产品数据客户保留预测应用什么样的客户存在流失风险？典练习将练习1.1中列出的问题归类报表：分析：预测：22练习将练习1.1中列出的问题归类22午间休息23午间休息23数据仓库—分析的基础

数据仓库的起因、概念基于数据仓库的CRM管理理念运用数据仓库的CRM业务模型24数据仓库—分析的基础数据仓库的起因、概念24练习你是基于那些数据和信息进行CRM分析和企业决策支持，这些数据来源于何处？25练习你是基于那些数据和信息进行CRM分析和企业决策支持，这些为什么需要数据仓库企业的业务数据分别来自不同的数据源：客户数据—来自CRM系统销售数据—来自销售系统库存数据—来自库存系统成本利润—来自财务系统……

26为什么需要数据仓库企业的业务数据分别来自不同的数据源：26数据仓库它必须容纳大量的详细数据数据仓库应能因业务和交易的不断进展而持续加载数据数据仓库为市场营销和管理层以及许多其他部门的大量人员所使用数据仓库没有固定的模式，需要由使用者自己建立适用的模式系统必须随时可用具有良好的扩展性必须对敏感数据提供可靠的保护数据仓库是一种什么样的系统？27数据仓库它必须容纳大量的详细数据数据仓库是一种什么样的系统？数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策的一种数据结构形式。28数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个数据金矿数据仓库是一个信息的金矿，不仅可以用来预测工作，而且可以用于业务管理。比如：

上个月同前几年同比有何不同？华南地区和华北地区的销量比较如何？谁是TOP10的创利客户？如果象竞争对手那样实行本地话费下调50%会出现什么情况？29数据金矿数据仓库是一个信息的金矿，不仅可以用来预测工作数据仓库的基本功能它可以将来自不同数据源的数据集合在一起

它包含当前的和历史的数据，能对信息做历史性的透视分析

它可以容纳大量的详细数据

能够持续加载数据对敏感信息提供保护……30数据仓库的基本功能它可以将来自不同数据源的数据集合在一起3基于数据仓库的CRM管理理念

CRM不再专注于大量化的市场营销理念，而代之以频繁的、小规模的和有针对性的营销活动CRM是一个不断学习的过程——与客户的每一次接触都是公司增长知识的机会CRM完全依赖于大量详实的客户数据数据仓库不是目的，只是进行决策支持的中间环节数据仓库不是为了存储数据，而是为决策支持更好地组织数据31基于数据仓库的CRM管理理念CRM不再专注于大量化的市场营五种数据挖掘算法决策树聚类近邻分析遗传算法神经网络32五种数据挖掘算法32数据挖掘算法（一）聚类分析簇（Cluster）:一个数据对象的集合在同一个类中，对象之间具有相似性；不同类的对象之间是相异的。聚类分析把一个给定的数据对象集合分成不同的簇；聚类是一种无监督分类法:没有预先指定的类别。33数据挖掘算法（一）聚类分析簇（Cluster）:一个数据对象数据挖掘算法（一）聚类分析典型的应用作为一个独立的分析工具，用于了解数据的分布；作为其它算法的一个数据预处理步骤。例如，在市场销售中，帮助市场人员发现客户中的不同群体，然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划。34数据挖掘算法（一）聚类分析典型的应用34数据挖掘算法（一）聚类分析一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果——簇，这些簇要具备以下两个特点：高的簇内相似性低的簇间相似性聚类结果的好坏取决于该聚类方法采用的相似性评估方法以及该方法的具体实现；聚类方法的好坏还取决与该方法是能发现某些还是所有的隐含模式；结果是可解释的、可理解的和可用的。35数据挖掘算法（一）聚类分析一个好的聚类方法要能产生高质量的聚多维星型结构季月周天年华东华南华中西南西北ISDNADSLIDC固定电话移动电话收入毛利利润欠款返利36多维星型结构季月周天年华东华南华中西南西北ISDNADSLI关联分析通过寻找相关因素之间的关联性，得出有价值的见解。啤酒与尿布的关系37关联分析通过寻找相关因素之间的关联性，得出有价值的见解。37客户分析——联动图38客户分析——联动图38客户分析——3D探索39客户分析——3D探索39客户分析——等高线视图40客户分析——等高线视图40客户分析——客户细分图41客户分析——客户细分图41目标营销某银行要推出汽车消费信贷电信部门推出免费安装第二部电话

分析目标客户

预设活动

分析成本和利润空间

决定活动形式42目标营销某银行要推出汽车消费信贷42客户保留对保留客户的主要因素的验证对赢回客户的主要因素和活动方式的验证对忠实客户的特性的确定43客户保留对保留客户的主要因素的验证43欺诈检测建立欺诈预测模型聚类分析列出已知欺诈性客户的因素（年龄、性别、户籍、欠费金额等等）例如：保险公司归纳出保单刚刚生效两星期、年龄在25岁以下的、摩托车拥有者有高欺诈倾向44欺诈检测建立欺诈预测模型44数据挖掘可扩展的体系结构MISERPCRME_Business数据挖掘应用平台探索数据仓库数据挖掘算法库模型库组件库产品推荐客户细分客户流失欺诈甄别特征分析序列分析……行业应用知识数据挖掘应用服务器信息系统行业客户端45数据挖掘可扩展的体系结构MISERPCRME_Busines实施分析型CRM的回报

企业收入提高市场成本降低寻找最有效的市场活动方式，降低获得目标客户成本通过组合销售和交叉销售战略，增加客户的购买能力分析客户忠诚度和流失率，帮助企业及时采取挽留措施客户满意增加46实施分析型CRM的回报企业收入提高市场成本降低寻找最有效的休息10分钟47休息10分钟47CRM流程的操作战术

直销管理（SFA）销售管理分销管理（DRP）

服务请求处理（CSM）客户服务管理维修管理（MDM）市场营销管理（MMS）CallCenter交互式网站（WEB）……数据仓库数据分析数据挖掘知识管理客户接入业务流程决策支持48CRM流程的操作战术市场市场工作是一个企业中的重要部分，合格的市场部门应该承担起企业的智囊责任，有义务为企业的领导决策提供战略支持依据。因此市场的主要工作包括以下方面：品牌战略媒体选择广告设计与投放活动策划与实施公关策略渠道规划与发展数据库网络营销49市场市场工作是一个企业中的重要部分，合格的市场部门应该承担起品牌战略建立品牌推广品牌品牌营销50品牌战略建立品牌3媒体选择媒体选择技巧媒体合作策略51媒体选择媒体选择技巧4广告设计与投放广告设计原则广告投放策略52广告设计与投放广告设计原则5活动策划活动策划活动实施53活动策划活动策划6公关策略政府公关行业公关媒体公关客户公关54公关策略政府公关7渠道规划与发展渠道建立策略渠道维护渠道放弃原则55渠道规划与发展渠道建立策略8数据库网络营销网络时代的营销策略数据库营销的基础网络营销的策略网络营销的方法56数据库网络营销网络时代的营销策略9市场工作主要包括哪些？网络营销的基本方法有哪些？回顾问答57市场工作主要包括哪些？回顾问答10休息10分钟58休息10分钟11CRM产生的背景CRM理论CRM业务流程分析型CRM的技术架构CRM隐私问题CRM实施方法议程59CRM产生的背景议程12练习请列出你的企业在进行客户关系管理中，在决策之前，经常会遇到那些问题？60练习13发现问题更加详细的分析和探讨所提出的问题向其他决策者展现你的发现和结论，并得到确认企业决策的过程61发现问题企业决策的过程14报表分析预测决策支持的类型62报表决策支持的类型15决策支持的类型-报表告诉我们已经发生了什么，常见的问题有：

谁是我们的客户？（年龄、性别、收入、行业）他们在哪里？（地理位置、经济状况、风格）在过去客户购买过什么？（历史的视图）

63决策支持的类型-报表告诉我们已经发生了什么，常见的问题有：产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据收入报表生产报表销售报表产品报表存货报表客户报表财务报表报表应用从客户那里得到的总收入是多少？我们制造了多少?我们在哪里销售的最多?总生产量是多少？我们为多少客户服务？我们还有多少库存？在哪里？典型的报表问题预定义查询模糊查询报表应用——发生了什么？64产品数据收入报表报表应用从客户那里得到的总收入是多少？典型的决策支持的类型-分析当我们知道了发生了什么，我们马上会关注为什么会发生？常见的问题有：

为什么平均客户收益下降？

为什么客户会流失？

为什么我们的商业活动没有达到目标？65决策支持的类型-分析当我们知道了发生了什么，我们马上会关注为产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据收入分析生产分析销售分析产品分析存货分析客户分析财务分析分析应用为什么没有达到经营预测？为什么服务效率如此低下？为什么我们没有更多的服务项目？谁是我们的客户？哪些客户给我们带来了更多的收益？典型的分析问题预定义查询模糊查询分析模型分析应用66产品数据收入分析分析应用为什么没有达到经营预测？典型的分析问决策支持的类型-预测在一个有“分析建模”能力的复杂数据仓库中，将要进行的查询是“将发生什么？”这个问题，系统将提供强大的预言能力。什么样的客户处于流失的边缘？客户保留客户将购买什么样的产品和服务？市场细分与客户取得联系的最好方式是什么？渠道优化市场需要什么样的新产品？需求预测67决策支持的类型-预测在一个有“分析建模”能力的复杂数据仓库中预测应用产品数据客户数据市场数据总账数据收入数据外部数据客户保留市场细分目标市场渠道优化客户收益率欺诈预测需求预测预测应用什么样的客户存在流失风险？客户会买什么样的产品？谁是邮寄的产品的最佳候选人接触客户的最好途径是什么？客户的终身利润如何？什么样的交易可能有欺诈性？典型的问题预定义查询模糊查询分析模型68预测应用产品数据客户保留预测应用什么样的客户存在流失风险？典练习将练习1.1中列出的问题归类报表：分析：预测：69练习将练习1.1中列出的问题归类22午间休息70午间休息23数据仓库—分析的基础

数据仓库的起因、概念基于数据仓库的CRM管理理念运用数据仓库的CRM业务模型71数据仓库—分析的基础数据仓库的起因、概念24练习你是基于那些数据和信息进行CRM分析和企业决策支持，这些数据来源于何处？72练习你是基于那些数据和信息进行CRM分析和企业决策支持，这些为什么需要数据仓库企业的业务数据分别来自不同的数据源：客户数据—来自CRM系统销售数据—来自销售系统库存数据—来自库存系统成本利润—来自财务系统……

73为什么需要数据仓库企业的业务数据分别来自不同的数据源：26数据仓库它必须容纳大量的详细数据数据仓库应能因业务和交易的不断进展而持续加载数据数据仓库为市场营销和管理层以及许多其他部门的大量人员所使用数据仓库没有固定的模式，需要由使用者自己建立适用的模式系统必须随时可用具有良好的扩展性必须对敏感数据提供可靠的保护数据仓库是一种什么样的系统？74数据仓库它必须容纳大量的详细数据数据仓库是一种什么样的系统？数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策的一种数据结构形式。75数据仓库的概念数据仓库（DataWarehouse）是一个数据金矿数据仓库是一个信息的金矿，不仅可以用来预测工作，而且可以用于业务管理。比如：

上个月同前几年同比有何不同？华南地区和华北地区的销量比较如何？谁是TOP10的创利客户？如果象竞争对手那样实行本地话费下调50%会出现什么情况？76数据金矿数据仓库是一个信息的金矿，不仅可以用来预测工作数据仓库的基本功能它可以将来自不同数据源的数据集合在一起

它包含当前的和历史的数据，能对信息做历史性的透视分析

它可以容纳大量的详细数据

能够持续加载数据对敏感信息提供保护……77数据仓库的基本功能它可以将来自不同数据源的数据集合在一起3基于数据仓库的CRM管理理念

CRM不再专注于大量化的市场营销理念，而代之以频繁的、小规模的和有针对性的营销活动CRM是一个不断学习的过程——与客户的每一次接触都是公司增长知识的机会CRM完全依赖于大量详实的客户数据数据仓库不是目的，只是进行决策支持的中间环节数据仓库不是为了存储数据，而是为决策支持更好地组织数据78基于数据仓库的CRM管理理念CRM不再专注于大量化的市场营五种数据挖掘算法决策树聚类近邻分析遗传算法神经网络79五种数据挖掘算法32数据挖掘算法（一）聚类分析簇（Cluster）:一个数据对象的集合在同一个类中，对象之间具有相似性；不同类的对象之间是相异的。聚类分析把一个给定的数据对象集合分成不同的簇；聚类是一种无监督分类法:没有预先指定的类别。80数据挖掘算法（一）聚类分析簇（Cluster）:一个数据对象数据挖掘算法（一）聚类分析典型的应用作为一个独立的分析工具，用于了解数据的分布；作为其它算法的一个数据预处理步骤。例如，在市场销售中，帮助市场人员发现客户中的不同群体，然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划。81数据挖掘算法（一）聚类分析典型的应用34数据挖掘算法（一）聚类分析一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果——簇，这些簇要具备以下两个特点：高的簇内相似性低的簇间相似性聚类结果的好坏取决于该聚类方法采用的相似性评估方法以及该方法的具体实现；聚类方法的好坏还取决与该方法是能发现某些还是所有