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客户数据挖掘在CRM系统具有核心地位

返回列表 来源:SaaS之家 发布日期: 2018-12-15

  CRM被分为分析型、运营型、协作型三种类型,无论哪一种,实现对客户更为详尽的了解是最终目标,但其中最重要的是对客户的数据挖掘,在CRM系统中具有核心地位。


  数据挖掘是提取有用信息的“数据产生”过程,企业的CRM上马后,运营特性最先显露出来,公司日常所有的营销业务都可以流程化和自动化地管理起来,随着客户信息的日趋复杂,客户数据大量积累,仅限于营销流程的管理已经难以满足企业进一步的需要,企业家期待CRM扮演更重要的角色―分析大量复杂的客户数据,挖掘客户价值。

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  客户关注点分析,包括客户接触与客户服务的分析;


  客户忠诚度分析,包括对客户持久性、牢固性及稳定性分析;销售分析与销售预期,包括按产品、促销效果、销售渠道、销售方式等进行的分析,同时,分析不同客户对企业效益的不同影响,分析客户行为对企业收益的影响,使企业与客户的关系及企业利润得到最优化;参数调整,是为了提高分析结果的灵活度,扩大其适用范围。例如,价格的变化对收入会有什么样的影响?客户的消费点临近什么值开始成为“正利润”客户?企业需要通过对收集到的各种信息进行整理和分析,利用科学的方法,做出各种决策。推荐阅读:在实施CRM软件安全方面需要注意的三点


  数据挖掘技术在CRM中能够起到的作用包括:


  客户特征多维分析,挖掘客户个性需求,客户属性描述要包括地址、年龄、性别、收入、职业、教育程度等多个字段,可以进行多维的组合型分析,并快速给出符合条件的客户名单和数量;客户行为分析,结合客户信息对某一客户群的消费行为进行分析。针对不同的消费行为及其变化,制定个性化营销策略,并从中筛选出“黄金客户”;


  数据仓库技术对数据挖掘在CRM中产生的核心作用提供了巨大的支持。数据仓库是一种面向决策主题、由多数据源集成、拥有当前及历史终结数据的数据库系统。它是一个中央存储系统,可以帮助企业员工回答来自客户的业务问题。


  在CRM中,数据仓库将海量复杂的客户行为数据集中起来,建立一个整合的、结构化的数据模型,在此基础上对数据进行标准化、抽象化、规范化分类、分析,为企业管理层提供及时的决策信息,为企业业务部门提供有效的反馈数据。现在,以数据仓库为基础的数据挖掘已经成为对客户资料进行分析,挖掘客户潜力的基石。


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