第3章 客户关系管理技术基础《客户关系管理理论与应用》教学课件

《客户关系管理理论与应用》✩精品课件合集第三章客户关系管理技术基础第三章客户关系管理技术基础学习目标案例导入：啤酒、尿布与数据挖掘121．了解客户关系管理系统的概念、分类及核心模块；2．理解呼叫中心、商业智能等技术在客户关系管理中的应用；3．掌握数据挖掘的概念、功能及应用。思考：这个故事带给了我们什么启示？第一节客户关系管理系统

一、客户关系管理系统概述客户关系管理系统是以网络和通信技术为手段，运用先进的管理思想，通过业务流程与组织变革，实现企业营销、销售、服务等活动的自动化。1．客户关系管理系统模型主要过程是对营销、销售、服务三个部分业务流程的信息化。客户关系管理系统可分为接触活动、业务功能及商业智能三个部分。服务管理模块3销售管理模块1营销管理模块

22．客户关系管理系统的核心模块（1）运营型客户关系管理（2）分析型客户关系管理（3）协作型客户关系管理

二、客户关系管理系统的分类

全方位为客户进行交互服务，可实现多种客户交流渠道（如呼叫中心、面对面沟通、互联网、电子邮件、传真等）的集成。运营型客户关系管理是客户关系管理系统的“躯体”，它是客户关系管理系统的基础。分析型客户关系管理是客户关系管理系统的“大脑”，为企业决策提供指导。协作型客户关系管理将分析后的结果，通过合适的渠道，自动地分发给相关的客户。第二节呼叫中心技术一、呼叫中心概述

1．呼叫中心的概念

呼叫中心是一种基于计算机电话集成技术，将通信网和互联网有机集成起来，并利用现代网络技术向客户提供交互式客户服务的系统。

2．呼叫中心的分类

--互联网呼叫中心

--多媒体呼叫中心

--虚拟呼叫中心客户信息管理来电弹出通话记录管理遇忙处理自动语音应答智能选择坐席呼叫中心功能3.呼叫中心的功能4．呼叫中心的作用（1）提高客户满意度（2）降低企业运营成本（3）辅助企业进行决策（4）为客户提供个性化服务（5）从成本中心变成利润中心二、呼叫中心技术

呼叫中心的基本结构包括智能网、自动呼叫分配、计算机电话集成、交互式语音应答、用户交互管理系统、呼叫管理系统、工作流管理系统以及电话、计算机以及人工坐席等。

关键技术自动呼叫分配计算机电话集成交互式语音应答自动呼叫分配用来把大量的呼叫进行排队并将其分配到闲暇的人工坐席。通过软件、硬件接口及控制设备把电话通信和计算机信息处理集成在一起，实现对话、传真和数据通信的相互控制和综合应用的技术用于坐席人员繁忙或无人值守时完成各种自动化任务，以减轻话务员负担外包方案用户支付一定的外包费用将自身的呼叫业务外包给第三方的呼叫业务提供商的方案自建方案企业采购建设呼叫中心系统所需要的所有软、硬件，自行建立坐席队伍，自主经营、自主维护的一种方案托管方案由托管服务商来集中建设，企业租用基于云计算的大型、高并发处理能力的呼叫中心系统三、呼叫中心的建设模式

第三节大数据分析与数据挖掘一、大数据分析（一）大数据的概念、构成和特点1．大数据的构成大数据包括海量交易数据和海量交互数据在内的所有数据集。2．大数据的特点4V（1）海量性（3）低密性（4）时效性（2）多样性（二）大数据分析方法（1）可视化分析（3）预测性分析（5）数据质量和数据管理（4）语义引擎（2）数据挖掘算法（三）大数据的处理大数据处理（1）大数据采集（3）大数据统计/分析（4）大数据挖掘（2）大数据导入/预处理二、数据挖掘数据（data）是一种未经组织的对原始事实的记录;信息（information）是一种按一定形式加以排列和处理的有意义的数据;知识（knowledge）是数据、信息的另一种表现形式，一般倾向于把概念、规则、模式、规律和约束等信息看作知识。

有意义的数据形成信息，信息经过加工形成知识。数据和信息是知识的源泉，知识是数据和信息的高层次应用。（一）数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息，使其表现为概念（concept）、规则（rule）、模式（pattern）等形式。（二）数据挖掘的功能（1）趋势和行为分析（2）关联分析（3）序列分析（4）聚类分析（5）概念描述（6）偏差检测（三）数据挖掘在客户关系管理中的应用1．数据挖掘在客户分类中的应用3．数据挖掘在客户忠诚度分析中的应用5．数据挖掘在个性化营销中的应用4．数据挖掘在客户赢利率分析中的应用2．数据挖掘在客户识别和客户保留中的应用第四节商业智能、机器学习及区块链一、商业智能1．人工智能概况2017年5月，阿尔法狗（AlphaGo）战胜了围棋世界冠军，大众第一次直观地认识到了人工智能的威力和强大。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的技术。2．商业智能概述商业智能是利用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据可视化技术进行数据分析，从而实现商业价值的技术。商业智能是人工智能在商业领域的应用。基于商业智能的客户关系管理，其商业智能可以发掘知识，帮助企业保留老客户，争取新客户，同时了解客户的需求并有针对性地为不同客户提供不同的服务。二、机器学习1．机器学习概述机器学习是一种自动获取知识的计算方法，是用以往的数据或经验来优化程序的性能或标准，是研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的技术。机器学习涉及归纳推理、神经网络、案例推理、遗传算法、归纳逻辑程序等技术，商业应用最广泛的技术首先是归纳推理，其次分别是神经网络、案例推理、遗传算法和归纳逻辑程序等。2．机器学习在客户关系管理中的应用机器学习（1）预防欺诈（3）优化媒体（4）内容智能分发（2）锁定目标客户群三、区块链2008年，中本聪提出了区块链（Blockchain）的概念。区块链概念一经推出，便引起企业界人士的关注并逐渐在多个行业中得到应用。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据区块，每一数据区块包含一次交易信息，用于验证其信息的有效性并生成下一个数据区块。区块链技术是按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证数据不可被篡改和伪造的分布式账本。

区块链技术是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的一种新型应用模式。开放性2去中心化1匿名性5信息不可被篡改性4自治性31．区块链的特征2．区块链在客户关系管理中的应用隐私保护数据安全改进绩效考核方式实训项目产品管理【实训目的】1．了解企业产品的分类方法及产品规格；2．掌握企业产品的分类及产品字段操作；3．熟悉产品管理模块并能够熟练添加相应产品。小结本章主要介绍了客户关系管理系统、呼叫中心、大数据与数据挖掘、商业智能、机器学习及区块链，包括客户关系管理系统的概念、分类；呼叫中心的概念、技术和建设模式；大数据分析与数据挖掘的概念；商业智能、机器学习及区块链在客户关系管理中的应用。作