《智能客户服务与管理（微课版）》-第3章智能客户开发

智能客户服务与管理（微课版）第3章智能客户开发案例导入精准锁定高潜人群，追觅借AI实现“6·18”洗地机销售额迅速提高客户识别01CONTENTS目录客户选择02流失客户的挽回033.1客户识别客户识别就是通过一系列技术手段，根据大量客户的特征、购买记录等可得数据，找出谁是企业的潜在客户，发现客户的需求是什么、哪类客户最有价值等，并把这些客户作为企业客户服务与管理的实施对象。3.1.1客户对企业的价值一家企业要实现盈利，必须依赖客户，因为只有客户购买了企业的产品或服务，才能使企业的利润得以实现，因此客户是企业利润的源泉，企业管理好了客户，就等于管理好了自己的“钱袋子”。企业利润的源泉形象地说，客户是“播种机”，因为对企业满意和忠诚的客户会为企业做口碑宣传，为企业带来其他新客户。也就是说，已经拥有较多忠诚老客户的企业容易吸引更多新客户，从而使企业的客户规模不断扩大。帮助企业制造聚众效应客户的信息价值是指客户为企业提供信息，从而使企业更有效、更有的放矢地开展经营活动所产生的价值。客户能为企业带来有效信息。为企业带来信息价值客户的口碑价值是指由于满意的客户向他人宣传企业的产品或服务，从而吸引更多新客户关注企业，并购买企业的产品或服务，使企业销售增长、收益增加所创造的价值。为企业带来口碑价值3.1.2客户识别的作用如果企业通过客户识别，事先识别出对企业价值更大的客户，并对其采取客户保持策略，将有利于达到事半功倍的效果，帮助企业节约客户保持成本。客户识别影响客户保持如果企业能有效识别最有可能成为企业客户的潜在客户，并针对这些客户采取相应的客户获取策略，将有利于节约企业获取新客户的成本，花费尽可能少的新客户获取成本，获得尽可能多的新客户。客户识别影响新客户获取通过客户识别找到的客户，就是企业客户服务与管理战略的实施对象。客户识别的作用主要表现在以下两个方面。3.1.3客户识别的内容客户识别的内容主要包括3个方面。客户识别的内容01企业识别潜在客户需要遵循以下5个原则。（1）摒弃平均客户的观点，保持客观性。（2）寻找那些关注企业未来发展，并对和企业进行长期合作感兴趣的客户。（3）寻找具有持续性特征的客户，即寻找那些会要求企业不断改进产品性能或服务的客户。（4）坚持适应性原则，并且能在与客户的合作问题上发挥作用。（5）认真考虑合作关系的财务前景。识别潜在客户02企业识别有价值的客户需要经历两个步骤：第一步，找出并剔除交易型客户，以免他们干扰企业制定销售策略；第二步，找到关系型客户并对其进行分析，从而找到有价值的关系型客户。识别有价值的客户03过去人们往往认为企业必须满足客户的需要，但在当前竞争激烈的市场环境中，企业仅仅满足客户的需要是不够的，为了留住客户，企业需要让客户感到愉悦，因此企业必须了解客户的需求，找出满足客户需求的方法。识别客户的需求3.1.4客户识别的步骤客户识别是贯穿整个客户服务与管理运作流程的一条主线，也是企业判断是否进行及如何进行客户获取、客户保持、关系终止活动的根本依据。客户识别的步骤3.1.4客户识别的步骤企业要想准确地定位客户，就必须知道企业与客户之间的关系的性质，并对客户进行差异性分析。一般来说，不同客户的差异性主要表现在两个方面，一是客户对企业贡献的价值，二是客户对产品的需求。客户定位市场环境是不断发展变化的，因此企业必须用动态的、发展的眼光看待客户。对于企业来说，寻找客户是一项长期工作，它贯穿于企业生产经营的全过程，企业应根据自身业务的发展变化不断更新、补充企业的核心客户。客户的动态调整企业完成客户定位与客户的动态调整后，接下来需要对客户进行分类。因为不同的客户有不同的特征，企业可以按照一定的标准将客户分为不同的类型，再对不同类型的客户实施不同的策略。客户分类企业将客户进行分类后，能更好地了解不同类型客户的价值，随后企业需要根据不同类型客户的价值，对不同类型的客户采取适当成本的具有针对性的营销策略，从而降低企业经营成本，提高客户的满意度。客户发展3.1.5AI辅助客户识别数据整合与清洗企业通过API或数据抓取工具，从网站、社交媒体、CRM系统、企业微信等多渠道收集客户数据，并对收集到的海量数据进行清洗，去除重复、错误或无关信息，并将不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，以便后续分析。识别客户意图和需求企业利用AI技术分析客户行为、语言等数据，构建客户画像，实现“千人千面”的客户识别。（1）行为轨迹分析（2）语义与情感分析识别客户价值企业通过AI技术预测客户的长期价值及其所处生命周期阶段，以优先服务于高价值客户。企业通过分类算法将客户分为潜在客户、新客户、忠诚客户和流失预警客户。针对流失预警客户，智能客户服务与管理工具自动触发挽留策略。识别异常行为在金融、电商等行业，企业可以利用AI技术实时监测客户行为异常，识别欺诈风险，保障企业与客户权益。企业用异常检测算法建立客户“正常行为基线”，当出现偏离时，AI会实时预警。3.2客户选择企业实施客户选择是为了寻找和发现需要企业的产品或服务，并且企业有能力为其提供产品或服务的客户，从而让企业获得最大的收益，让企业的资源发挥最大的价值。3.2.1客户选择的作用有利于企业定位及树立鲜明的企业形象按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。客户之间是有差异的，企业如果没有选择自己的客户，就不能确定自己的目标客户，也就不能为目标客户开发恰当的产品或者提供恰当的服务。主动选择客户是企业定位的表现，是一种化被动为主动的思维方式，有利于彰显企业的个性，甚至可能影响一家企业的命运。有利于减少企业资源浪费按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。企业如果不能有效地进行客户选择，在那些不愿意购买企业的产品或服务的客户身上花费时间、精力，只会造成企业资源的浪费。而企业精准地选择了属于自己的客户，可以避免在非客户身上浪费资源，而将资源花费在企业真正的客户身上，让客户为企业带来更大的价值。有利于提高开发客户及客户忠诚度的成功率按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。企业如果认真选择客户，并选对、选准目标客户，那么企业开发客户、提高客户忠诚度的可能性就很大。企业为正确的目标客户提供符合他们需求的产品或服务，有利于赢得客户的信任，提高客户的满意度，从而让客户对企业产生忠诚感。有利于确保客户给企业带来收益按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。并非所有的客户对企业来说都是有价值的。面对客户，企业要根据自身的资源和客户的价值对客户进行选择。如果企业能长期坚持为自己选定的目标客户提供符合他们需求的产品或服务，那么客户就会更加愿意购买企业的产品或服务，与企业保持长久的合作关系，从而为企业带来更大利润。3.2.2客户选择考虑的因素对于企业来说，客户选择是十分重要的经营战略，它影响着企业的运营收益。企业进行客户选择时，可以从4个因素来进行考虑。客户选择考虑的因素3.2.2客户选择考虑的因素客户购买需求与企业能力的匹配度客户的购买需求与企业能力的匹配度越高，意味着企业的服务成本越低。企业要先辨明客户在做出购买决策时所考虑的所有因素，如发货、运输、货单处理等，然后根据客户购买需求寻找与自身能力相匹配的客户。客户的发展潜力客户的发展潜力在一定程度上影响着企业的收益增长潜力。客户的发展潜力越大，企业的收益可能会不断增多；反之，企业的收益可能会不断减少。客户在产业结构中的地位客户在产业结构中的地位包括两部分，一是客户固有价格谈判实力，二是客户对价格的敏感性。客户的服务成本一般来说，客户服务成本的产生具有隐蔽性，客户服务成本容易与管理成本相混淆，因此企业进行客户选择考虑客户服务成本时，需要对客户服务进行专门的研究。3.2.3实施客户选择的策略企业要想让自己的产品获得良好的销售效果，就需要确定目标市场和目标客户，这也是一个选择客户的过程。企业实施客户选择需要讲究一定的策略。实施客户选择的策略3.2.3实施客户选择的策略01企业选择目标客户要从自身实际出发，要根据自身的定位和发展目标来选择目标客户，以选择与自身定位一致的目标客户。选择与企业定位一致的客户02对企业来说，客户有优劣之分，那么企业就应当选择优质客户来经营，这样才能给企业带来收益。优质客户是指素质好、能为企业做出较大贡献的客户，其最基本的条件就是能为企业带来收益。选择优质客户03对于当前对企业收益所做出的贡献较低，但是有增长潜力的客户，企业要积极为其提供支持和援助。随着这些有潜力的客户“品质”的不断提升，它们对企业产品或服务的需求也将增大，从而反哺企业，并对企业产生较高的忠诚度。选择有潜力的客户04企业与客户之间是双向选择、对等选择，企业实施客户选择时要结合客户的综合价值与企业对其服务的综合能力进行分析，然后找到两者的交叉点，这样企业才能找到与自己实力相当的客户。选择与自己实力相近的客户05任何企业都不可能满足所有客户的需求，但可能会有一些客户觉得某家企业提供的产品或服务比其他企业的更好、更加“物有所值”，于是这些客户对这家企业忠诚度较高。企业应尽量选择与“忠诚客户”具有相似特征的客户，因为企业开发和维护这些客户相对容易，而且这些客户能不断地给企业带来稳定的收益。选择与“忠诚客户”具有相似特征的客户3.3流失客户的挽回很多企业都不会在意流失的客户，认为这些客户既然已经流失，就无须再去挽回。其实这种想法是错误的，对于企业来说，挽回流失客户不仅能降低企业的运营成本，而且被挽回的流失客户的忠诚度可能会比新客户的忠诚度更高。3.3.1客户流失的类型客户流失是指购买意图和行为都发生了转变的客户，即客户由于一些原因转向购买其他企业的产品或服务的现象。按照客户流失主动与否，客户流失分为主动客户流失和被动客户流失两类。01主动客户流失是指由于企业提供的产品或服务无法满足客户的需求，客户主动转而选择购买其他企业的产品或服务。主动客户流失又可细分为3类。主动客户流失主动客户流失的类型02被动客户流失是指由客户恶意欠款或者累积债务等原因导致企业被迫与客户停止合作的客户流失。这种客户流失多是由企业未能及时发现那些具有流失风险的客户，并且未采取必要措施造成的。被动客户流失3.3.2客户流失的识别客户指标主要是指客户流失率、客户保持率和客户推荐率等指标，企业可以通过企业日常记录或客户调查问卷获得这些指标信息。客户指标指标名称指标说明客户流失率客户流失的定量表述，是判断客户流失的主要指标，它直接反映了企业经营与管理的现状，计算公式为：客户流失率=客户流失数/消费人数×100%。客户流失率与客户保持率、客户推荐率成反比客户保持率客户保持的定量表述，它反映了客户的忠诚，计算公式为：客户保持率=客户保持数/消费人数×100%客户推荐率客户消费产品或服务后介绍他人消费的比例客户指标及其说明3.3.2客户流失的识别市场指标主要包括企业的市场占有率、市场增长率、市场规模等。一般来说，客户流失率与各项市场指标成反比。企业可以通过市场预测统计部门获得与市场指标相关的信息。市场指标收入利润是指企业的销售收入、净利润、投资收益率等。一般来说，客户流失率与企业各项收入利润指标成反比。企业可以通过企业的营业部门、财务部门获得与收入利润指标相关的信息。收入利润指标在激烈的市场竞争中，一家企业流失的客户大多会成为其他企业所获得的客户。因此，通过判断企业的竞争力便可以了解该企业的客户流失情况。一般来说，竞争力强的企业，客户流失的可能性要小一些。竞争力指标3.3.3客户流失的原因1主观原因（1）产品质量存在问题：产品是企业的生命线，产品质量存在问题不能满足客户的需求，甚至会损害客户的利益，破坏企业在客户心中的形象。（2）市场监控不力：市场监控不力是指企业对产品在流通领域的监管不力导致的客户流失。（3）企业缺乏创新：企业的创新能力对企业的发展有着重要影响。如果企业缺乏创新能力，没有突破，自然无法满足客户需求，客户就会将其注意力转向其他企业。（4）企业营销策略组合不当：产品定价不合理；营销中间环节即销售渠道过长；客户对产品的品牌认知度不高，对产品缺乏信任。（5）企业服务质量问题：服务质量是影响客户购买决策的重要因素之一。（6）企业内部员工流失导致客户流失：企业员工流失，尤其是企业核心员工的流失导致老客户流失的事件屡屡发生，而企业则面临着员工、老客户双重流失的局面。（7）企业缺乏诚信：客户最担心和没有诚信的企业合作。一旦企业出现诚信问题，哪怕仅仅是很小的问题，客户往往也会选择离开。2客观原因（1）客户方面的原因：常见的客户方面的原因有客户遇到新的诱惑、客户产生新的需求等。（2）市场原因：市场原因包括竞争对手的原因和社会原因。3.3.4挽回流失客户的策略1区别对待流失客户区别对待流失客户是指企业要对不同级别的流失客户采取不同的态度。在资源有限的情况下，企业应该根据流失客户的重要性来分配相应的资源，重点挽回那些能给企业带来较大收益的流失客户，这样才有利于实现流失客户挽回效益最大化。2寻找客户流失原因企业要积极与流失的客户进行沟通，诚恳地询问客户选择其他企业的原因，并虚心听取客户对企业的意见和建议，多方寻找客户流失的原因。企业只有了解了客户流失的原因，才能对症下药，制定并采取相应措施挽回流失客户。3“对症下药”，挽回流失客户“对症下药”是指企业要根据客户流失的不同原因制定相应的挽回措施。3.3.4挽回流失客户的策略案例链接“人工智能+”驱动服务升级，工行以技术之力减少客户流失在竞争激烈的金融市场中，中国工商银行作为国内大型银行，面临着客户流失的挑战。为应对这一问题，2024年，工商银行推出手机银行10.0版本，创新应用“人工智能+”技术，通过多方面的优化升级，致力于提升客户体验与满意度，有效减少客户流失。借助先进的人工智能和大数据分析技术，中国工商银行手机银行10.0从交互体验到安全保障，都实现了服务质效的显著提高。中国工商银行手机银行10.0版推出业内领先的AI管家式服务，使手机银行实现从“货架式”到“搜索式”，再到“对话式”的转变。AI管家采用全新的对话交互模式，从单轮对话升级为多轮互动问答，交易也从跳转页面升级至对话中的全链路交易闭环，能理解、思考客户需求，高效解决问题。例如，在客户咨询理财产品时，AI管家可依据客户资产状况、风险偏好等信息，为客户精准推荐合适的产品，大幅提高了服务效率与客户体验。在安全保障方面，针对AI技术带来的新型风险，工商银行采用业界前沿模型训练技术，推出全新AI盾，构建起全方位、多层次、防篡改的防护体系，为客户交易安全保驾护航。此外，即使客户不打开手机银行，也能通过小组件、实况窗等功能，快速查看服务状态，一键直达常用功能，打破传统金融服务在硬件、场景、应用方面的壁垒，实现金融服务在多终端的无缝衔接和跨端协同。这些基于AI技术的创新举措成效显著。到2024年末，中国工商银行手机银行客户达5.88亿户，移动端月活达2.6亿户，两项数据均保持同业第一，彰显了AI技术赋能在提高客户黏性、减少客户流失方面的强大作用。通过精准洞察客户需求，提供个性化服务，中国工商银行在激烈的市场竞争中稳固了客户基础，提升了自身的市场竞争力。3.3.5AI辅助预测客户流失1收集数据AI模型的预测能力依赖于高质量数据，企业需从内外部多个渠道收集客户数据，形成完整的客户画像数据库。数据类型具体说明企业内部数据客户基础属性数据客户的年龄、性别、地域、注册渠道、客户等级（如会员层级）、客户生命周期阶段（如新客户/老客户/忠诚客户）等交易数据历史购买记录（如消费金额、消费频率、购买品类、消费时间）、客单价、复购率、最近一次购买时间、订单取消/退货记录等行为数据与企业的所有触点记录，如App/网站登录次数、点击行为（如浏览页面、停留时长）、营销活动响应率（如打开邮件、点击广告、参与促销的比例）、社交媒体互动（如点赞、评论、分享次数等）、客户在客服工具、产品评价区、社交媒体（如微博、小红书）中的留言服务数据客服咨询次数、咨询的问题类型、咨询满意度、投诉记录（投诉内容、投诉频率、处理结果等）、工单处理时长、退款/退货率等外部数据行业趋势（如竞争对手推出替代产品）、宏观经济因素（如企业所在行业下行）企业需收集的数据3.3.5AI辅助预测客户流失2预处理数据企业收集到的原始数据可能存在冗余、错误的情况，不能直接使用，因此企业需要对数据进行预处理，以提高数据质量，确保模型预测结果的准确性。（1）处理重复数据：重复数据是指数据集中存在多条完全相同或高度相似的记录。（2）处理缺失值：缺失值是指数据集中某些字段的值为空或不存在的情况。（3）处理错误数据：错误数据是指数据集中存在的不符合现实、业务逻辑或数据定义规则的值。（4）处理异常值：异常值是指数据集中显著偏离大多数其他观测值的数据点。（5）数据标准化：数据标准化是为了消除不同特征（变量）的量纲（单位）和量级（数值范围）差异，使数据在相同的尺度下具有可比性，从而提升模型的性能和稳定性。（6）数据标注：数据标注是将原始数据转化为机器学习算法可理解的形式的过程，就是对收集到的图片、语音、文本、视频等数据标记对象特征，生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。3特征工程特征工程就是从原始数据中提取有价值的特征，是AI模型起效的关键。企业需要从原始数据中筛选对流失预测影响最大的特征，常见的特征如下。•反映交易健康度的特征•反映互动活