电子商务概论-课件-第八章客户关系管理

案例导入：客户关系管理的魅力案例导学：什么是CRM？客户关系管理的功能？客户关系管理的特点？客户关系管理给企业带来的优势？8.1客户关系管理基础8.1.1客户关系管理的概念8.1.2客户关系管理的产生与发展8.1.3客户关系管理的内容8.1.1客户关系管理的概念1.客户关系管理简称CRM（CustomerRelationshipManagement）。2.客户关系管理概念是在20世纪90年代被提出来的。关于客户关系管理的定义，目前普通被接受的是GartnerGroup和IBM所给出的。

8.1.1客户关系管理的概念GartnerGroup最先提出了客户关系管理的概念：“客户关系管理是一种以客户为中心的经营战略，企业通过对客户的细分来组织实施企业资源，以客户为出发点设置经营模式、业务流程，并通过这种手段来提高企业的利润，提升客户满意度”。IBM认为客户管理有两个层面，首先，通过各种技术手段了解客户及潜在客户的需求，然后，通过对客户信息的整合，预测客户想要获得的产品或服务，再通过各个相关部门进行一对一的个性化服务。8.1.2客户关系管理的产生与发展8.1.2.1客户关系管理的历史客户关系管理最早产生于：美国8.1.2.2客户关系管理系统CRM系统的核心有三点：（1）以客户为中心，整合所有的对外业务（2）培养和维护客户的忠诚度。（3）利用个性化服务关注重点客户群体8.1.2客户关系管理的产生与发展8.1.2.2客户关系管理系统的功能按照CRM系统的具体操作来分类，CRM系统的功能大致有：（1）客户往来（2）客户管理（3）市场管理（4）销售管理（5）销售支持与服务（6）竞争者分析（7）统计分析（8）系统设置

8.1.2客户关系管理的产生与发展8.1.2.3CRM应用的特点（1）客户密集性的企业将首先广泛应用CRM，如金融、房地产等，且应用范围会不断拓宽。（2）实施“差异化战略”的企业将会更容易应用好CRM。（3）中端企业将会成为CRM应用的“主流”。（4）企业将广泛应用“分析型CRM”来支撑“运营型CRM”。8.1.3客户关系管理的内容8.1.3.1客户关系管理内容基本认识（1）判断客户是一次性客户、间或客户还是经常性客户？（2）解客户购买产品或服务的最终目的何在？客户之所以购买是因为看重产品或服务的哪些方面？（3）了解客户对于购买产品或服务使用后的真实感受,客户管理系统。（4）评估客户对于公司的现实价值与潜在价值。（5）掌握与客户有效沟通的方式方法（包括客户常用的非语言沟通习惯等）。（6）确保对客户关系管理中的重要内容进行及时更新。8.1.3客户关系管理的内容8.1.3.2客户关系管理内容（1）客户概况分析(Profiling)包括客户的层次、风险、爱好、习惯等。（2）客户忠诚度分析(Persistency)指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等。（3）客户利润分析(Profitability)指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等。（4）客户性能分析(Performance)指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额。（5）客户未来分析(Prospecting)包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等。（6）客户产品分析(Product)包括产品设计、关联性、供应链等。（7）客户促销分析(Promotion)包括广告、宣传等促销活动的管理。8.2数据挖掘技术基础8.2.1数据仓库8.2.2数据挖掘8.2.3数据挖掘技术8.2.1数据仓库8.2.1.1数据仓库的定义数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。8.2.1数据仓库8.2.1.2数据仓库的特点（1）效率足够高（2）数据质量要求高。（3）扩展性。（4）面向主题8.2.2数据挖掘8.2.2.1数据挖掘的产生背景8.2.2.2数据挖掘概念数据挖掘（DataMining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。8.2.2.3数据挖掘的数据来源（1）关系型数据库。（2）数据仓库。（3）高级数据库及高级数据库的应用。8.2.2数据挖掘8.2.2.4数据挖掘的功能（1）自动预测趋势和行为（2）关联分析。（3）聚类。（4）概念描述（5）偏差检测8.2.3数据挖掘技术8.2.3.1数据挖掘的环境数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的，有效的，可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。8.2.3.2数据挖掘的流程8.2.3.2数据挖掘的流程8.2.3.2.1确定业务对象8.2.3.2.2数据准备8.2.3.2.3数据挖掘8.2.3.2.4结果分析8.2.3.2.5知识的同化选择预处理转换挖掘分析和同被选择的数据预处理后的数据被转换的数据被抽取的信息被同化的知识逻辑数据库8.3数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用8.3.1电子商务CRM中的数据挖掘流程8.3.2电子商务CRM中的数据挖掘应用领域8.3.1电子商务CRM中的数据挖掘流程电子商务CRM中的数