电子商务客户关系管理（AIGC版） 课件 第3章 电子商务客户信息管理与数据分析

电子商务客户信息管理与数据分析第3章电子商务客户关系管理（AIGC版）目录3.1认识客户信息3.2收集与管理客户信息3.3分析客户数据3.4案例分析学习目标（1）了解客户信息的含义、价值和类型，熟悉收集客户信息的渠道。（2）熟悉客户数据分析的作用与内容，认识AIGC在构建客户画像及辅

助数据分析方面的作用。（3）掌握客户信息整理与预处理的方法，掌握建立并管理客户数据库的方法，掌握客户数据分析的基本方法。案例导入携程旅行网：依托AIGC实现数据分析，持续优化客户体验携程旅行网（以下简称“携程”）创立于1999年，一直致力于为客户提供酒店预订、机票预订、度假预订、商旅管理等全方位的旅行服务。经过多年的发展，携程成功树立强大的品牌影响力，在我国在线旅游市场占据重要份额。目前，携程与全球数千家酒店、上百家航空公司建立了合作关系，能够提供上百种住宿服务和丰富的旅游资源，为客户提供良好的旅游体验。值得注意的是，为满足客户的个性化需求，携程不断加大技术投入，利用大数据和人工智能等技术，精准分析客户需求，提供个性化的旅游推荐和定制服务。案例导入携程考虑到，旅行是一个非常复杂的消费场景，去哪儿玩、怎么去、怎么玩、怎么吃、怎么住等，都是客户需要考虑的问题。根据携程统计，一个有着明确出行目的地的客户，平均要在14.3家酒店、62.2个航班上分别纠结168.9分钟、136.4分钟后才能下单，如果算上不同的景点，出行前平均需要耗费9.9小时，而那些没有明确目的地的客户，平均决策时间则长达11天9小时，甚至还有60%的人最终仍无法做出决策。因此，如果能够为客户提供切实可用的建议，帮助客户决策，无疑能够极大地优化客户的体验。这种消费变量多、决策链路长的场景正是AI的用武之地。2023年7月17日，携程正式发布垂直大模型“携程问道”，筛选了200亿条高质量非结构性旅游数据，并结合现有的结构性实时数据以及携程历史训练的机器人和搜索算法，进行了自研垂直模型的训练。案例导入实际上，“携程问道”是一个智能的旅行助手，如当客户提出“五一轻松出行+预算5000元”的需求时，“携程问道”不仅能综合人流预测和价格波动生成方案，还能嵌入实时预订功能，形成“决策-执行”闭环。通过垂直大模型以及200亿条数据，携程打造了旅游业的“答案库”，能为客户提供智能化的行程规划解决方案，让客户获得更优的旅游体验。3.1认识客户信息3.1.1客户信息的含义与价值客户信息是客户在交易过程中使用或产生的一系列相关资料，泛指一切与客户有关的信息，不仅涵盖客户的基础信息，还涉及客户的消费信息等。

为企业决策提供依据战略决策是直接关系到企业生存与发展的，具有全局性、整体性的重大决策。战术决策是指局部的、短期的和执行性的决策。业务决策是指企业日常工作中的决策，如产品的改良和服务的优化等。

为客户细分提供参考客户细分是客户关系管理的必要之举，而客户细分直接依赖客户信息。因此，要想进行科学的客户细分，企业就需要收集全面的客户信息，尤其是客户交易信息，这样才能建立起衡量客户价值的标准，明确各个客户的价值。

为客户沟通提供帮助在传统的销售模式中，企业与客户之间的沟通往往是单向的，企业通过广告等方式向客户传递信息，促使客户产生消费行为。拥有准确、完整的客户信息的企业能够实现更有效的客户沟通，从而有利于建立良好的客户关系。

为客户满意打下基础要在激烈的市场竞争中获得客户，企业需要让客户满意，这就要求企业掌握客户的需求、交易习惯、经济状况与行为偏好等信息，并在此基础上为客户提供个性化的产品或服务，从而达到甚至超越客户的期望，实现客户满意。3.1.2客户信息的类型按客户类型分类客户通常可以分为个人客户和企业客户两种类型，对于这两种客户，企业需要掌握的信息不同。个人客户的信息包括基本信息、消费信息、事业信息、家庭信息、生活信息、教育信息、人际信息和其他信息。客户信息复杂且多样，企业若采用统一的方法进行整理、汇总与分析，可能会导致效率低下且容易出错。因此，企业应先对客户信息进行分类，以实现科学和高效管理。根据不同标准，客户信息可被分为多种类型。3.1.2客户信息的类型企业需掌握的企业客户的信息包括基本信息、客户特征信息、业务信息、交易信息、负责人信息、联系人信息和其他信息。3.1.2客户信息的类型按客户信息的性质分类描述类信息大多是描述客户基本属性的静态信息。01描述类信息行为类信息是指能够反映客户行为的信息。02行为类信息关联类信息是指能够反映和影响客户行为和心理等的信息，但这类信息反映了客户深层次的行为逻辑和标准，具有较高的价值。03关联类信息3.1.2客户信息的类型按客户信息的结构化程度分类

结构化信息

结构化信息是指可分解成多个互相关联的组成部分，且各组成部分间有明确层次结构的客户信息。半结构化信息

半结构化信息介于结构化信息和非结构化信息之间，具有一定的层次和结构，但是不能用固定的数字模型来表示。非结构化信息

非结构化信息是指没有固定格式的客户信息，这类信息不容易直接通过数字来表示。3.2收集与管理客户信息3.2.1收集客户信息的渠道内部渠道企业可以通过业务过程与客户产生各种交互，利用多种方式获取客户信息。企业通过内部渠道收集的客户信息都是第一手信息，针对性较强，价值很高。内部渠道主要包括以下几种。01交易过程。02客户服务系统。03积分与会员系统。04线上调查活动。3.2.1收集客户信息的渠道外部渠道社交媒体平台。02第三方数据服务提供商。03合作伙伴。04线下活动。05电子商务平台。01咨询公司和市场研究公司。063.2.1收集客户信息的渠道3.2.2客户信息的整理与预处理企业需要对收集到的客户信息进行整理与预处理。而面对丰富多样的客户信息，依靠人力进行整理与预处理是既不高效，也不可靠的，企业必须依靠计算机科学、数据库技术来高效地整理与预处理客户信息。信息脱敏信息脱敏是指按脱敏规则对某些敏感信息进行变形，此操作需要遵循4个原则。有效性脱敏后信息无法轻易还原。真实性保留原始信息的业务逻辑，不影响分析。高效性自动化处理，避免资源浪费。一致性相同信息脱敏结果需一致。3.2.2客户信息的整理与预处理信息结构化企业收集到的客户信息中，有很大一部分是半结构化、非结构化的信息，这类信息难以被有效识别并与其他信息一同进行分析。因此，企业需要将这些信息结构化，为后续的管理和分析做好准备。要想处理海量的非结构化信息和半结构化信息，发掘这两类信息的价值，企业可以依靠大数据和人工智能等技术，实现“半结构化和非结构化信息结构化”。3.2.2客户信息的整理与预处理信息数据化信息数据化是指利用相关技术将客户信息转化为可度量、机器可读的数据，来表达、传输、处理这些客户信息。这些客户数据能够方便地储存在计算机中，可以进行直接运算，并可通过互联网即时传输。可以说，只有经过数据化，客户信息才能得以分析和应用。数据标准化格式统一的数据才能够通过算法进行运算。企业掌握的各种数据由于来源各不相同，其格式也不尽相同，因此需要进行标准化处理，统一数据的表达方式与单位等。3.2.2客户信息的整理与预处理数据清洗异常值有两种情况，第一种是人工录入错误或程序错误导致的明显有悖逻辑或常理的数据；第二种是运用统计方法检测出的与其他数据偏离很远的数据，即离群点。离群点既可能是数据输入时的错误导致的，也可能是业务中的异常导致的异常值处理缺失值的处理需要具体分析，对于覆盖率较低且重要性不强的，可以直接删除；对于无显著影响的，可以直接指定为0、无。若某项数据缺失率较低且重要性不强，可以以平均数/中位数等指标补充，或根据数据分布的情况进行拟合。缺失值处理通过去重工具和算法，可以实现自动化识别并删除重复记录，从而避

免浪费存储空间，以及对分析结果造成误导。重复值处理3.2.3建立并管理客户数据库客户数据库的建立要求为最大限度地保证客户数据库与企业自身情况适配，建立客户数据库需满足以下要求。范围限定编排规范逻辑明确动态共享12CI通常情况下，客户数据库的信息量越大、信息类型越多，其价值越高，但相应的建设和维护成本也越高。客户数据库中的信息应当条理清晰，采用统一、明确的语言和编码方式分类存储，便于检索和使用，并利于关联技术的应用。对于相关联的客户信息应当厘清其逻辑关系，使各条信息归属恰当。企业建立客户数据库的目的是更好地管理和应用客户信息，因此客户数据库应该保持动态更新。3.2.3建立并管理客户数据库客户数据库的建立流程编制索引。导入数据库。制作数据表。03信息匹配。0201043.2.3建立并管理客户数据库客户数据库的管理PART01客户数据库维护。PART03客户数据库权限管理。PART02客户数据库安全管理。3.2.4利用AIGC构建客户画像客户画像的含义与作用客户画像就是通过收集与分析客户的社会属性、生活习惯、消费行为等各方面的信息，抽象化地总结出的客户商业特征。它是一种基于目标客户群体的虚构角色，代表某一特定客户群体的典型特征和需求。客户画像的作用主要体现在以下3个方面。客户画像可以让企业明确客户的基本特征，了解客户的消费行为，洞察客户需求，让营销更加精准。精准营销01标签准备03驱动决策02客户画像可以为企业的运营管理决策提供有力的数据支持，如为活动策划提供依据，支持对业绩进行周期性预测、趋势性预测等。标签是指高度精练的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。3.2.4利用AIGC构建客户画像AIGC客户画像的生成用AIGC客户画像的生成是一个系统化的过程，其核心在于通过人工智能技术整合多维度信息，构建出具有代表性、动态性和精准性的客户画像。01信息准备。信息是生成客户画像的基石，生成客户画像所需的信息应覆盖基础属性、行为特征、消费习惯、社交偏好四大维度。05客户画像生成。利用训练好的模型对客户进行预测或分类，从而生成具体的客户画像。04模型训练。模型训练是将准备好的特征向量输入选定的模型，通过优化算法调整模型参数，使其能够最小化预测误差或最大化目标函数的过程。03模型构建。完成特征提取后，便需要构建合适的模型来学习特征向量中蕴含的客户特性和行为模式，并生成客户画像。02特征提取。特征提取是指将清洗后的信息转化为能有效揭示客户特性和行为模式的特征向量的过程，包括行为特征分析、兴趣偏好挖掘、个人属性关联等。客户画像（标签样式）生成客户画像所需的信息3.3分析客户数据3.3.1客户数据分析的作用客户数据分析是指通过分析大量可靠的客户数据，发现其中的模式、趋势和关联，总结出数据背后的规律，从而得出有价值的结论。其作用包括以下3点。预测客户未来表现。推断客户行为原因。认识客户关系现状。3.3.2客户数据分析的内容客户数据分析的内容往往取决于企业管理与决策的需要，因此不同企业进行客户数据分析的内容是不同的。一般来说，企业进行客户数据分析的内容主要包括以下几个方面。客户总体分析客户总体分析就是通过数据分析认识客户的总体情况。客户总体分析的范畴非常广，如通过分析客户的总数、订单总量、消费总额、累计评价数、综合评价分数、加入购物车总量、点评收藏总量等数据，企业能够了解经营概况；通过分析客户的年龄、性别、职业、收入等基本信息，企业能够了解客户的整体特征；通过分析各地、各时段的销售数据，企业能够了解订单分布情况。3.3.2客户数据分析的内容客户需求分析$APPEALS方法是进行客户需求分析的一种方法，它从8个维度对客户需求进行定义。只有精准把握客户需求，企业才能提供符合客户期望的产品或服务。通过客户需求分析，企业能有效掌握客户的具体需求情况，并据此开发新产品或改良旧产品，使其满足客户需求。3.3.2客户数据分析的内容客户消费心理分析从心理的角度出发，客户希望通过购买产品或服务来获得解决问题的方法与愉快的感受。客户在购买产品时，除了本身的物理需要，还有购买产品或服务的心理出发点。通过客户消费心理分析了解客户的消费心理，企业就能进行针对性的满足。常见的客户消费心理如表所示。3.3.2客户数据分析的内容客户行为分析客户行为反映了客户的购物决策、思维模式、消费倾向、互动习惯等各种有价值的信息。企业对客户行为进行分析时，需要聚焦以下方面。●

购买行为：购买频率、购买金额、购买时间、购买渠道、购买的产品或服务类型、购买决策周期。●

渠道行为：触达渠道、转化路径、设备偏好。●

浏览行为：网站/App浏览路径、各页面浏览时长、浏览页面类型、点击行为、搜

索关键词、加入购物车行为、产品/店铺分享行为、产品/店铺收藏行为。●

互动行为：在企业官网、App、社交媒体平台等的浏览路径、停留时间、点击内容；对企业推送信息的打开率、回复率；参与企业活动的情况，如报名、签到、分享等的情况；

对产品或服务的评价、投诉、建议等反馈内容。●

售后行为：售后次数、售后频率、售后理由、售后类型等；如

果客户投诉，还包括投诉理由、客户情绪状态等。●

留存与流失行为：新客户注册后的首次行为、首次购买后的复购间隔、连续购买次数、停止购买的时间节点、沉睡客户的唤醒响应等。3.3.3客户数据分析的基本方法描述性统计分析法数据分析的方法有很多，下面是几种经典的数据分析方法。描述性统计分析法可以对数据的总体情况做出统计描述，从而发现数据的分布规律，并挖掘出数据的内在特征，这是一种较为初级但比较常用的数据分析方法。描述性统计分析法主要涉及以下3个方面的分析内容。常见的分析指标包括平均值、中位数、众数等。集中趋势分析0102常见的分析指标包括极差、平均差、方差、标准差等。离散程度分析03常见的分析指标包括偏度、峰度等。分布形态分析3.3.3客户数据分析的基本方法相关性分析法相关性分析法是通过研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的密切程度来进行统计分析的方法。相关性分析法的主要用途是分析两组数据之间的关联。例如，如果以“客户月收入”为自变量x，而“客户消费金额”为因变量y，可得到图所示的散点图。3.3.3客户数据分析的基本方法对比分析法对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，查看不同数据之间的差异，以了解各方面数据指标的分析方法。同类比较分析是指在同类事物之间通过比较分析揭示其异同点。●

同类比较分析。单一指标分析，即简单评价，如盈亏平衡分析。●

单一指标分析。多指标分析，即综合评价，如线性规划、概率分析。●

多指标分析。3.3.3客户数据分析的基本方法聚类分析法聚类是按照一定的方法，把存在各种差异的数据按照某些方面的相似性聚合成几类，类与类之间的差异较大，而每一类中的元素的差异比较小。因此，对于聚类分析法，企业在分析数据时需要关注两个核心问题，即数据之间的相似性和类与类之间的差异性。在客户画像构建和客户细分中，就普遍采用聚类分析法。时间序列分析法对于一些按照时间顺序排列的数据，可以采用时间序列分析法。该方法通过对按时间顺序排列的观测值集合的分析，揭示其动态演变规律及内在关联性。通过时间序列分析，分析者可以了解数据的变化趋势，从而判断其未来的发展态势。3.3.4利用AIGC与大数据技术辅助数据分析AIGC在数据分析中的作用1自动化数据清洗与预处理2智能数据挖掘和模式识别3预测性分析4情感分析5风险识别和安全管理AIGC通过机器学习算法和自然语言处理技术，实现对大规模数据的自动清洗和预处理，有效提升数据质量，为后续分析提供可靠基础。通过机器学习和深度学习算法，AIGC能够从海量数据中发现隐藏的关联和模式，揭示数据深层价值，支持决策优化。AIGC通过建立预测模型和算法，分析历史数据并准确预测未来趋势和结果，助力前瞻性规划和风险规避。借助自然语言处理和文本挖掘技术，AIGC分析客户情感倾向和态度，为产品改进和客户服务提供数据支撑。AIGC通过对大量数据监测分析，自动识别异常模式和潜在风险，实现数据自动隔离与安全防护，并及时向管理员发出警示。3.3.4利用AIGC与大数据技术辅助数据分析大数据技术辅助数据分析的作用分析客户数据时，就需要借助流式数据采集、数据挖掘、数据仓库、分布式计算等大数据技术。这些技术的具体作用如下。帮助企业了解竞争对手。05助力企业优化客户体验。04实现产品动态定价。03提升市场需求预测准确性。02辅助构建客户行为画像。013.4案例分析东鹏特饮：精细化客户运营驱动业务增长东鹏特饮是东鹏饮料集团旗下的品牌，其能在功能饮料市场中占据一席之地，离不开精细化客户运营。东鹏特饮：精细化客户运营驱动业务增长差异化客户群体选择东鹏特饮的发展始于与红牛的差异化竞争。经过调研，东鹏特饮发现红牛的功能饮料采用小罐包装，价格较高，同时易拉罐包装不方便，只要打开就难再封存。于是，东鹏特饮通过实地调研进行市场细分，构建了客户画像：既有功能饮料需求，同时又对价格较为敏感的体力劳动者，如卡车司机、制造业工人等。如何吸引这部分客户群体？东鹏特饮实施了以下策略：在渠道上，东鹏特饮以工厂店、加油站、高速公路服