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制造業(yè)的CRM的客戶(hù)流失分析

作者:山東捷君         上傳時(shí)間:2020-01-08

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的浪潮,中國(guó)正在成為世界制造業(yè)的中心,它為中國(guó)的企業(yè)提供了更多機(jī)會(huì)的同時(shí),也帶來(lái)了更強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)。隨著全球化競(jìng)爭(zhēng)的加劇,制造企業(yè)開(kāi)始尋求新的戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn),整個(gè)產(chǎn)業(yè)也逐漸從產(chǎn)品和價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)。為了提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,目前很多企業(yè)在信息化技術(shù)方面加大了投入。比如ERP、PDM和CRM等信息技術(shù)在企業(yè)的推廣應(yīng)用等。

ERP的意思是企業(yè)資源計(jì)劃,系統(tǒng)主要包括四大部分,即財(cái)務(wù)管理、生產(chǎn)制造管理、分銷(xiāo)與后勤管理及其他管理模塊。它的重點(diǎn)是在企業(yè)的內(nèi)部生產(chǎn)領(lǐng)域。它強(qiáng)調(diào)的是以產(chǎn)品為中心,以企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)領(lǐng)域?yàn)橹攸c(diǎn)。

PDM側(cè)重于對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理,它的體系結(jié)構(gòu)是強(qiáng)調(diào)以文檔為中心的研發(fā)流程管理,重點(diǎn)在于建立文檔之間的聯(lián)接。
                             

CRM (Custom Relationship Management)的意思是客戶(hù)關(guān)系管理,它強(qiáng)調(diào)把客戶(hù)放在核心位置,其理念要求企業(yè)完整地認(rèn)識(shí)整個(gè)客戶(hù)生命周期,圍繞“客戶(hù)接觸點(diǎn)”,提供與客戶(hù)溝通的統(tǒng)一、集成的平臺(tái)和工具,涉及企業(yè)一切與客戶(hù)有關(guān)的信息交互進(jìn)行處理,提高員工、客戶(hù)接觸的效率和客戶(hù)反饋率,為客戶(hù)提供整體的服務(wù)!同時(shí)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)有關(guān)信息進(jìn)行分析,得到有價(jià)值的信息和知識(shí)。

如果說(shuō)現(xiàn)在企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)是產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)、企業(yè)資源的競(jìng)爭(zhēng),那么,不久的將來(lái)它將轉(zhuǎn)向以客戶(hù)為中心的服務(wù)上。CRM系統(tǒng)正是為滿(mǎn)足上述需求應(yīng)運(yùn)而生。目前,在發(fā)達(dá)國(guó)家,制造業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新已成為企業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)點(diǎn)。

本文針對(duì)CRM客戶(hù)關(guān)系管理中的客戶(hù)流失問(wèn)題,結(jié)合制造業(yè)的特點(diǎn),從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)層面進(jìn)行思路探討。試圖得到企業(yè)管理層面和信息技術(shù)層面對(duì)CRM客戶(hù)關(guān)系管理中的客戶(hù)流失問(wèn)題予以關(guān)注,為企業(yè)未來(lái)贏得新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

1 問(wèn)題由來(lái)

CRM對(duì)制造商的作用在于了解客戶(hù)所有的行為活動(dòng)并確保與客戶(hù)的關(guān)系。它能把前端辦公和后臺(tái)生產(chǎn)聯(lián)系起來(lái),是企業(yè)和客戶(hù)的交叉點(diǎn),能幫助制造商制造出定制化的產(chǎn)品,增加銷(xiāo)售并降低營(yíng)銷(xiāo)開(kāi)支,且使客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)變得更加方便。制造業(yè)CRM系統(tǒng)主要包括營(yíng)銷(xiāo)管理、銷(xiāo)售管理、服務(wù)管理、呼叫中心、客戶(hù)信息管理、決策支持等多個(gè)模塊。它的關(guān)鍵技術(shù)之一在于能否提供基于聯(lián)機(jī)分析處理的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),從而具備動(dòng)態(tài)、整合的客戶(hù)數(shù)據(jù)管理和查詢(xún)功能,對(duì)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為具有參考功能;對(duì)客戶(hù)流失具有警告功能。此外,CRM的客戶(hù)分類(lèi)技術(shù),讓企業(yè)建立起一對(duì)一的客戶(hù)服務(wù)體系,實(shí)行差異化客戶(hù)管理(如根據(jù)客戶(hù)特點(diǎn),可將其分為① 內(nèi)在價(jià)值型客戶(hù)。② 外在價(jià)值型客戶(hù)。③ 戰(zhàn)略型價(jià)值客戶(hù)), 為客戶(hù)創(chuàng)造非同一般的價(jià)值,也是企業(yè)從中獲得長(zhǎng)久利潤(rùn)、需要引起關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)之一。

工程機(jī)械尤其是混凝土機(jī)械近年來(lái)獲得了迅猛發(fā)展,與此同時(shí),混凝土機(jī)械產(chǎn)品市場(chǎng)又有兩大特點(diǎn):一是市場(chǎng)需求發(fā)展大,產(chǎn)品使用周期短,兩三年后的回頭客相當(dāng)多;二是隨著社會(huì)改革的推進(jìn)和國(guó)家投資方向的轉(zhuǎn)移,客戶(hù)群體會(huì)有較大方面的變動(dòng)。如國(guó)有企業(yè)占主體時(shí),以國(guó)企為主要購(gòu)買(mǎi)力;而隨著商品租賃業(yè)發(fā)展,個(gè)體購(gòu)買(mǎi)又成為了主力;而大型建設(shè)施工購(gòu)買(mǎi)又回到了建設(shè)施工單位。由于市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng),相同產(chǎn)品的制造廠家對(duì)客戶(hù)的爭(zhēng)奪往往相當(dāng)激烈,有時(shí)甚至到了白熱化的地步。

顯然,我們既要大力發(fā)展新客戶(hù),又要努力保留舊客戶(hù)。保留一個(gè)舊客戶(hù)要比爭(zhēng)取一個(gè)新客戶(hù)便宜的多。為改進(jìn)保留客戶(hù)的一種途徑就是客戶(hù)真正流失之前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并采取行動(dòng)挽留客戶(hù),而基于客戶(hù)關(guān)系管理的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法是解決該問(wèn)題的途徑。一般說(shuō)來(lái),針對(duì)CRM中客戶(hù)獲得、客戶(hù)保留、客戶(hù)忠誠(chéng)和客戶(hù)贏利分析各個(gè)方面,客戶(hù)特性及客戶(hù)行為信息的分類(lèi)具有相當(dāng)重要的意義。最大程度的預(yù)測(cè)潛在的客戶(hù)流失是我們需要密切關(guān)注的。采用數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)思路可以在制造業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理中起到相當(dāng)重要的作用。

2 CRM軟件中常用數(shù)據(jù)挖掘方法

利用數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)算法構(gòu)造CRM的分類(lèi)器,是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域中的重要應(yīng)用之一。數(shù)據(jù)挖掘的中的聚類(lèi)方法和決策樹(shù)分類(lèi)算法是常見(jiàn)的,也是一種相對(duì)準(zhǔn)確、有效的分類(lèi)方法。

CRM相關(guān)技術(shù)的發(fā)展日新月異,它包括運(yùn)營(yíng)型(前臺(tái)),分析型(后臺(tái)),協(xié)作型(渠道)。這里尤其是分析型CRM的技術(shù)發(fā)展得最快,這也是很多CRM理想中的功能實(shí)現(xiàn)成為可能的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)挖掘和呼叫中心是三個(gè)其主要的技術(shù)組成。本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘部分。

所謂數(shù)據(jù)挖掘是從大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取隱藏的、有預(yù)測(cè)性的信息,它是能幫助企業(yè)從已有數(shù)據(jù)中提取到最先進(jìn)和流行的趨勢(shì)并為其提供效益。簡(jiǎn)言之,數(shù)據(jù)挖掘是應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和運(yùn)算法則來(lái)探索數(shù)據(jù)模式并進(jìn)行科學(xué)地描述和預(yù)測(cè)。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有如下幾種:

2.1 回歸預(yù)測(cè)

回歸預(yù)測(cè)是比較傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法,它是根據(jù)歷史記錄分析得出總體趨勢(shì),并將這種趨勢(shì)用某種數(shù)學(xué)方程式來(lái)表示。利用這個(gè)方程式,就可以輸人未來(lái)的一個(gè)或多個(gè)變量計(jì)算出預(yù)測(cè)結(jié)果。如果方程式的變量是一次方的,那么就成為直線(xiàn)性回歸,如果是多次訪問(wèn)的,就成為區(qū)線(xiàn)性回歸。典型的客戶(hù)流失預(yù)測(cè)都可以采取回歸分析的方法。

2.2 決策樹(shù)

決策樹(shù)是一種類(lèi)似于枝丫形狀的二分制。數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)方法,主要適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)分割和預(yù)測(cè)。根據(jù)客戶(hù)特征,對(duì)客戶(hù)大市場(chǎng)進(jìn)行分割,從而得到相對(duì)較小的客戶(hù)群體。

2.3 聚類(lèi)和鄰點(diǎn)預(yù)測(cè)

聚類(lèi)和鄰點(diǎn)預(yù)測(cè)對(duì)于客戶(hù)關(guān)系管理來(lái)說(shuō)是有類(lèi)似的分析目的的。聚類(lèi)是指如何將一批數(shù)據(jù)按照相似特性歸類(lèi),使我們能對(duì)他們有一個(gè)形象的概括性理解;鄰點(diǎn)預(yù)測(cè)是在歸類(lèi)的基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.4 規(guī)則導(dǎo)引

規(guī)則導(dǎo)引是從一個(gè)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)并歸納出數(shù)據(jù)行為模式,即用“如果A,那么B,否則就是C”,這樣的判斷語(yǔ)句來(lái)描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的規(guī)則導(dǎo)引就是要從大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)中發(fā)掘出這些規(guī)則。

3 制造企業(yè)CRM數(shù)據(jù)挖掘綜述

在CRM系統(tǒng)中,最重要最有挑戰(zhàn)性的則是對(duì)流失客戶(hù)的預(yù)測(cè)。制造企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)和市場(chǎng)部門(mén),根據(jù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的客戶(hù)信息資料,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法,往往可以預(yù)測(cè)潛在的流失客戶(hù)。

客戶(hù)流失分析就是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),預(yù)測(cè)哪些是潛在流失客戶(hù),同時(shí)評(píng)估出最有效的客戶(hù)保持方法。本文提出一套基于制造業(yè)CRM系統(tǒng)中預(yù)測(cè)客戶(hù)流失的方法的基本思路。

該方法一般分為三個(gè)步驟:第一,應(yīng)用軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘測(cè)試,其中包括統(tǒng)一的客戶(hù)資料,客戶(hù)屬性,購(gòu)買(mǎi)信息,模型參數(shù),模型等等。第二,應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法和所討論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶(hù)流失前的行為分析進(jìn)行簡(jiǎn)化的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。第三,應(yīng)用系統(tǒng)聚類(lèi)和決策樹(shù)ID3的方法對(duì)模型應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行過(guò)程分析。

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘主要分為兩種:即探索性的數(shù)據(jù)挖掘和驗(yàn)證性的數(shù)據(jù)挖掘。其中探索性的數(shù)據(jù)挖掘中最常使用的就是聚類(lèi),而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)挖掘的代表就是分類(lèi)。聚類(lèi)分析法是一種無(wú)監(jiān)督的自下而上的學(xué)習(xí)過(guò)程,主要目的是把沒(méi)有“標(biāo)記”的數(shù)據(jù)分為有意義的“組”(或者就叫聚類(lèi));而分類(lèi)是給定已知“標(biāo)記”的訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后通過(guò)學(xué)習(xí)得到描述模式,然后運(yùn)用該模式對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),是一種帶監(jiān)督的自上而下的學(xué)習(xí),如決策樹(shù)ID3法。由于這兩種類(lèi)別具有一定的典型性,都可以用于數(shù)據(jù)挖掘的客戶(hù)流失分析。

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