《大数据营销》课件 第五章 大数据驱动下的客户管理

大数据营销导入案例

近年来，伴随着以人工智能、大数据、云计算为代表的前沿技术的发展与成熟，我国证券行业步入了数字化转型的新阶段。在此背景下，中信证券积极探索大数据和智能营销方法，推动客户关系管理转型；从实时数据处理、智能营销、自然语言处理、人工智能、知识图谱等方面入手，为数字化转型提供强有力的技术支撑。在数字化运营方面，中信证券通过统一公司内部各业务部门的业务场景数据，构建企业级客户画像，建立覆盖全业务、全品种的客户服务内容体系、标签体系和营销体系，实现全面绩效管理、商机发现和自动推送，推进以客户为中心的数字化运营；在数字化营销方面，公司通过开发基于AI技术的智能营销，搭建具有行业特色的智能营销模型，促进建立并完善数字化驱动的闭环营销管理体系。导入案例

这一体系应用于产品精准营销、价值客户挖掘、无效客户提升等场景，展现较高的业务价值。公司开发并建立的金融大数据和智能营销平台推动了客户关系管理的数字化转型，提供多渠道、多形式的客户服务内容，并对服务过程全程留痕，形成各层级对服务和人员的系统化过程管理。

案例思考：中信证券的这套数据驱动的智能客户管理体系，是其核心竞争力的重要组成部分吗？为什么？你认为它如何帮助中信证券在激烈的证券行业竞争中脱颖而出？

客户管理概述

数字化客户开发与连接

可持续客户经营第五章

大数据驱动下的客户管理123

客户管理概述1由高德纳咨询公司提出，核心是优化企业与客户的关系，通过整合销售、服务等客户相关环节，提供个性化客户资料，强化跟踪与信息服务能力，提升客户满意度和忠诚度，促进销售额增长客户管理的概念客户管理的变革客户与市场的变化：客户需求日益数字化、个性化。产品与服务正经历全面的数字化转型，以适应快速变化的市场环境。客户管理新范式：客户管理正从传统的经验驱动型，转变为以数据为核心驱动力的智能化、精准化运营新阶段。发展趋势2.实时互动通过社交媒体、在线客服等渠道快速响应客户需求，提供个性化服务，增强客户体验4.智能化决策

利用AI技术（机器学习、自然语言处理等）分析客户数据，实现流失风险预测、投诉自动处理等智能化管理1.数据驱动

收集存储海量客户数据（基本信息、购买历史、浏览记录等），为精准市场策略制定提供支撑

3.多渠道整合整合线上线下渠道数据，全面了解客户行为需求，提供一致连贯的服务，提升服务效率与质量5.1.1大数据背景下客户管理的发展趋势分析客户兴趣、需求及消费习惯，制定针对性营销策略（个性化推荐、定制营销方案），提升营销效果，降低成本2.有助于实现精准营销从海量互动数据中提取客户消费习惯与偏好信息，改善产品与服务，全方位满足客户需求

4．有助于增强客户黏性实时分析客户反馈与投诉数据，及时解决服务问题；预测客户需求，提高服务响应速度与效率3.有助于优化客户服务流程作用通过深度挖掘客户购买行为、偏好等数据，精准把握需求，实现客户细分与个性化服务，增强客户信任与忠诚1.有利于建立客户分类5.1.2大数据在客户管理中的作用12345在线问卷与调查：通过社交媒体、邮件等渠道收集客户信息网络爬虫技术：合法合规抓取互联网公开客户数据

API接口：与第三方平台合作，获取客户行为、购买记录等数据数据库同步与整合：集中管理企业内部多数据源（CRM、ERP等）的客户数据合作与数据交换：与市场调研公司、行业企业合作共享数据5.1.3客户管理中大数据的处理一、数据收集与整合知识拓展核心作用：快速抓取多来源数据、处理物联网实时数据、清理纠正数据错误、标准化数据格式、保障数据可靠性、识别数据异常行业应用：金融行业：招商银行智能数据平台提升分析效率医疗行业：华为云AI分析生理数据辅助诊疗电商行业：阿里巴巴AI分析数据实现个性化推荐5.1.3客户管理中大数据的处理

AI技术在数据收集领域的应用5.1.3客户管理中大数据的处理二、数据分析与建模数据分析是客户关系管理系统中最重要、技术含量最高的环节。客户关系管理系统集成了多种数据分析工具，在领域专家的指导下提炼、验证和应用客户知识。而数据挖掘则利用知识发现算法搜寻潜在规律并进行预测，本质上是归纳分析，倚重机器学习，自动化程度高数据分析与建模的核心目标：挖掘客户行为偏好规律，识别高价值客户群体，建立预测模型与推荐系统，主动提供个性化服务核心挑战：确保客户数据隐私与安全，避免非法获取与滥用；保障数据质量（准确性、完整性、一致性、时效性）保障措施：建立完善数据安全机制，采取加密、访问控制等技术手段发展趋势：云数据管理、自助服务分析、严格数据治理与质量管控5.1.3客户管理中大数据的处理三、数据隐私和安全保障收集分析客户多维度数据，清洗整合后构建机器学习模型，预测客户未来购买行为，支撑精准推荐与营销策略制定1．预测客户购买行为分析客户终身价值并细分客户，开展差异化营销；监测客户满意度，优化产品服务；匹配客户沟通偏好与时机，提升信息传递效果2．进行客户动态管理通过分析客户支付行为、业务行为等数据，揭示流失模式，预测流失概率与原因，指导客户挽留工作3．开展客户流失分析标题5.1.4大数据在客户管理中的功能数字化客户开发与连接2数字化客户连接是指利用数字化技术和工具建立、维护和发展与客户的互动和关系。在数字化时代，客户连接不再局限于传统的面对面交流或电话沟通，而是通过各种在线平台和工具了解客户需求、偏好与行为，并运用数字技术与数据分析实现与客户的紧密联系。12345①精准定位目标客户：依托大数据分析和客户画像技术，精准匹配客户需求偏好，提升营销针对性②

提高营销效率：借助自动化、智能化手段（社交媒体营销、邮件营销等），降低人力物力投入，压缩营销成本

③

增强客户体验：通过个性化策略与交互，提供便捷服务，强化客户信任与忠诚，推动转化复购④

优化营销策略：基于数据反馈动态调整方案，提升营销效果与投资回报率⑤

拓宽营销渠道：依托互联网、社交媒体等数字化渠道，扩大潜在客户触达范围，提升品牌影响力5.2.1数字化客户开发一、数字化客户开发的优势5.2.1数字化客户开发二、数字化客户开发的实施

客户画像是客户信息的标签化。企业通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，对客户的需求和特征进行刻画，并进行分析和统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。

1.构建客户画像

企业系统地分析和研究客户消费行为，有助于其掌握客户消费行为的特征。企业可以根据这些特征进行市场细分和产品定位，并以此为依据制定切实可行的产品、价格、渠道和促销策略，提升市场营销活动的效果，以获得更多效益。消费习惯线上购物普及，突破时空限制，倾向直连厂家降低成本信息获取依赖互联网辅助决策，注重社交分享与互动支付偏好偏好支付宝、微信支付等数字支付方式，追求便捷安全体验需求注重个性化服务与情感价值，追求消费愉悦感与品牌价值观认同5.2.1数字化客户开发二、数字化客户开发的实施2.数字化背景下客户消费行为的转变

漏斗模型将客户开发过程分为意识阶段、兴趣阶段、考虑阶段、购买阶段和忠诚阶段等几个主要阶段。每个阶段都有一定数量的潜在客户进入，并随着过程的推进，数量逐渐减少。5.2.1数字化客户开发二、数字化客户开发的实施3．数字化客户开发的漏斗模型5.2.1数字化客户开发二、数字化客户开发的实施4．客户价值分析（1）客户价值的构成要素构成要素说明客户购买价值客户直接购买企业产品而为企业提供的利益总和客户口碑价值客户向他人推荐和宣传企业产品而创造的价值客户信息价值客户为企业提供有价值的信息，帮助企业更好地了解市场需求和趋势，制定更精准的市场营销策略。客户创新价值客户提出的改进意见或新的需求，是企业改进现有产品或开发新产品的宝贵资源。客户关系价值客户与企业之间建立起的长期、稳定的合作关系能够增强客户对企业的信任和忠诚度，促进双方之间的合作共赢。

客户金字塔模型由美国营销学者隋塞莫尔（ValarieA.Zeithaml）、勒斯特（RolandT.Rust）和兰蒙（KatherineN.Lemon）提出。他们认为，根据企业从不同客户获得的经济收益，可以将客户划分为几个不同的类别。企业通过理解不同类别客户的需求，并为不同类别客户提供相应的服务，可以显著提高经济收益。（2）客户金字塔模型5.2.1数字化客户开发二、数字化客户开发的实施4．客户价值分析123451.实时性与即时性：通过社交、即时通信等渠道实现即时互动，提升客户满意度2.个性化与定制化：基于客户数据提供个性化产品服务，动态优化改进

3.多渠道与跨平台：整合社交、搜索、邮件等多元渠道，保障信息一致协同4.互动性与参与性：通过社交、直播等方式互动，鼓励客户参与产品设计改进5.数据驱动与智能化：依托数据预测购买行为，实现服务自动化智能化5.2.2数字化客户连接一、数字化客户连接的特点⑥

即时通信工具④

私域流量运营②

电子邮件营销⑤

内容营销

③

官方网站和App①

社交媒体平台渠道5.2.2数字化客户连接二、数字化客户连接的渠道识别客户活跃状态，预见流失倾向；为不活跃客户策划营销活动，转化沉默客户2.激发客户活跃度构建客户画像识别有效客户，匹配需求痛点，选择最优渠道与内容，提升互动与转化效果4．选择有效客户发起互动高接触：适用于重要企业/个人客户低接触：适用于战略重要性低的客户技术接触：适用于多数B2C企业、云服务企业3.选择适当互动接触模式作用考察期：吸引首次购买形成期：推动二次购买稳定期：设计忠诚计划退化期：挽回高价值客户1.促进客户生命周期不同阶段价值增长5.2.3数字化客户互动与转化一、数字化客户互动1．客户转化的衡量指标

客户转化率：潜在客户转化为实际购买客户的比率客户复购率：客户重复购买比率，反映忠诚度与满意度客户推荐率：客户向他人推荐的比率，衡量满意度与口碑5.2.3数字化客户互动与转化二、数字化客户转化12345

搜索引擎优化（SEO）：优化网站提升自然排名，吸引访问，增强品牌影响力搜索引擎营销（SEM）：付费排名、精准广告、付费收录等，定向传递营销信息

社交媒体营销工具：管理平台、监控工具、分析工具，提升互动与营销效果移动应用转化工具：提升用户转化率与参与度，构建高效沟通渠道CRM系统：收集管理分析客户信息，优化客户管理，提升竞争力与盈利能力二、数字化客户转化2.数字化营销转化工具5.2.3数字化客户互动与转化

可持续客户经营3客户是企业重要无形资产，不仅带来直接经济收入、稳定现金流，还是市场需求洞察、产品创新的动力，能为企业提供风险缓冲，需作为核心资产经营维护。5.3.1数字化客户管理效果分析一、客户满意度评估

定义：了解客户对产品/服务满意程度的系列活动，基于使用体验、性能、质量等反馈开展数字化评估优势：通过在线调查、社交媒体分析、客户反馈系统等工具，便捷高效收集海量数据，深入挖掘客户行为偏好核心指标：净推荐值、客户满意度、客户努力得分等定量指标，助力识别改进环节关键要求：保障多渠道（如网站、App、社交平台）客户体验一致优质

忠诚度定义：客户对企业/品牌/产品的偏好与依赖程度，表现为持续购买、长期合作、积极推荐等重要性：市场竞争加剧背景下，高忠诚度可带来稳定收入、降低营销成本、增强企业竞争力评估指标与方法：重复购买率、客户留存率、客户推荐意愿等，结合客户反馈与投诉处理情况综合判断5.3.1数字化客户管理效果分析二、客户忠诚度评估CLV模型客户生命周期价值模型CLV=（客户生命周期内的平均购买金额×客户生命周期内的购买次数）-客户获取成本-客户维持成本

衡量客户一段时期内对企业的贡献价值，辅助制定客户管理策略帕累托模型二八原则或帕累托法则

约20%的因素带来80%的结果，客户价值领域体现为“20%的客户贡献80%的利润”

帮助企业精准识别高价值客户，优化资源配置，针对性制定营销策略5.3.1数字化客户管理效果分析三、客户生命周期价值评估

零度关键时刻：购买前通过互联网搜索了解产品/品牌信息（需保障内容有价值、搜索排名优化）

第一关键时刻：首次接触产品形成第一印象（网站浏览、社交广告等场景，需清晰展示产品优势）

第二关键时刻：购买后使用产品/服务的持续过程（含售后支持，影响客户评价与品牌声誉）

终极关键时刻：客户在网络发布体验内容（助力品牌传播与口碑建设，需积极引导与回应）1．数字化环境产生了更多体验关键时刻5.3.2客户体验改进一、数字化体验的特征

企业可以通过鼓励客户分享、提供优质产品和服务、积极回应客户反馈，以及利用社交媒体和在线平台等策略，充分发挥分享行为的优势。

为了使客户更愿意分享自己的体验并推荐给他人，企业应确保提供优质的产品和服务，使客户在使用过程中获得良好的体验。2．数字化交互体验可以随时进行分享5.3.2客户体验改进一、数字化体验的特征二、数字化体验的实施1.无缝体验：客户可无障碍切换多购物渠道（线上、线下、移动），享受一致流畅的购物过程2.智能化体验：依托AI等技术实现便捷、高效、个性化交互3.个性化体验：基于客户需求、偏好、行为数据量身定制体验，增强情感连接；核心是精准收集与分析客户数据5.3.2客户体验改进123451.

降低获客成本：维系老客户成本仅为获新客户的1/5~1/6，且成本随关系深化下降2.节约服务成本：客户与企业相互了解，沟通顺畅、失误率低，服务效率提升、成本降低3.助力口碑宣传：高满意度老客户乐于推荐，带来新客户的同时降低获客成本4.增强市场竞争力：稳定市场份额与品牌影响力，支撑可持续发展5.便于产生溢价：客户对品牌的信任使其愿意支付更高价格5.3.3客户忠诚计划一、客户忠诚的价值

客户持续关注并购买的时长，交易关系越久，忠诚度可能越高1．时间维度重复购买率、挑选时间、购买金额、价格敏感度2．行为表现主动推荐、对问题宽容、减少对竞品的关注3．客户态度指标5.3.3客户忠诚计划二、客户忠诚的衡量指标