中國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的現(xiàn)狀和癥結(jié)
根據(jù)我們的研究,在中國(guó)的的大市場(chǎng)上,除電信、金融等幾個(gè)主流行業(yè)外,其他行業(yè)的企業(yè)尚未能建立起健全的數(shù)據(jù)庫(kù)管理體系和數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng),數(shù)據(jù)資源的潛力不能得到充分的發(fā)揮。
缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)管理及應(yīng)用價(jià)值的深入認(rèn)識(shí)
雖然數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用價(jià)值已為世人熟知,但多數(shù)企業(yè)的應(yīng)用還停留在概念操作層面,真正了解其核心價(jià)值及特別是方法論的寥寥無(wú)幾。數(shù)據(jù)從采集、整理、整合、分析到應(yīng)用和反饋是一條完整信息鏈,數(shù)據(jù)庫(kù)管理和應(yīng)用體系貫穿始終,并且環(huán)環(huán)相扣、缺一則廢。沒(méi)有深入的認(rèn)識(shí)和總體的規(guī)劃部署,相關(guān)的應(yīng)用絕難到位。
信息孤島化嚴(yán)重,缺乏數(shù)據(jù)整合管理
信息孤島一方面源自于傳統(tǒng)分工式管理的劣根性,另一方面則來(lái)源于企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)之初缺乏整體數(shù)據(jù)庫(kù)管理體系及應(yīng)用規(guī)劃,致使各部門開(kāi)展自發(fā)性的系統(tǒng)規(guī)劃,最終企業(yè)內(nèi)部的信息化系統(tǒng)眾多并嚴(yán)重割裂,如企業(yè)中各個(gè)職能業(yè)務(wù)所使用的CRM、財(cái)務(wù)、HR、ERP、SCM等業(yè)務(wù)系統(tǒng),以及銷售、售后、市場(chǎng),財(cái)務(wù)等各部門的業(yè)務(wù)子系統(tǒng)等。大大小小的系統(tǒng)在誕生伊始就背離了“整體規(guī)劃、分步實(shí)施”的大原則,功能和應(yīng)用相互獨(dú)立、技術(shù)和平臺(tái)兼容性差,使得系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的共享和整體應(yīng)用成為難題。信息孤島使得數(shù)據(jù)、信息、系統(tǒng)、應(yīng)用和決策的整合都極為艱難。
忽視長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理,缺乏數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控及更新機(jī)制
數(shù)據(jù)是企業(yè)的長(zhǎng)期財(cái)富,不同時(shí)期的數(shù)據(jù)將為企業(yè)帶來(lái)不同的價(jià)值。例如:在汽車行業(yè),對(duì)新購(gòu)車客戶的分析可以指導(dǎo)企業(yè)尋找潛在客戶,提升營(yíng)銷效率;對(duì)購(gòu)車1-2年客戶的分析可以指導(dǎo)企業(yè)發(fā)現(xiàn)高價(jià)值客戶,提高售后利潤(rùn);對(duì)購(gòu)車3-4年客戶的分析營(yíng)銷可以指導(dǎo)企業(yè)尋找再購(gòu)客戶,實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值最大化。盡管部分企業(yè)認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期應(yīng)用價(jià)值,但卻很難將其具象化,致使企業(yè)很少會(huì)投入資源來(lái)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和更新機(jī)制,開(kāi)展長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工作。而在數(shù)據(jù)應(yīng)用階段則往往會(huì)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用效果并不理想,并直接歸咎于數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的可行性及項(xiàng)目執(zhí)行能力,最終逐漸減少數(shù)據(jù)的利用率,如此惡性循環(huán)往復(fù),永遠(yuǎn)逃不出數(shù)據(jù)應(yīng)用不理想的怪圈。
企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用在規(guī)模化、系統(tǒng)化和有效性等方面,普遍原始而粗放。
缺乏對(duì)數(shù)據(jù)分析挖掘的認(rèn)識(shí),無(wú)法從數(shù)據(jù)中獲取有效信息和模式
數(shù)據(jù)分析和挖掘是企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策和經(jīng)營(yíng)的必由之路,但大多數(shù)企業(yè)從理念層到資源層都儲(chǔ)備有限,在應(yīng)用層便無(wú)法施展拳腳了。一方面,企業(yè)缺乏對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘的深入認(rèn)識(shí),沒(méi)有對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)方法論和應(yīng)用體系;例如,如果企業(yè)沒(méi)有建立針對(duì)客戶生命周期的客戶關(guān)系關(guān)系管理體系,那么相關(guān)的研究和分析便是鏡花水月,虛幻而飄渺。另一方面,數(shù)據(jù)分析和挖掘需要企業(yè)大量的幕后投入,人才、平臺(tái)、數(shù)據(jù)收集和管理、分析的方法論、應(yīng)用方法論和應(yīng)用通路等,沒(méi)有這些資源的支持,企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用無(wú)法實(shí)現(xiàn)高效的閉環(huán)管理,也無(wú)法從數(shù)據(jù)中提取出有效的信息和模式并加以高效的應(yīng)用。
數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用流于簡(jiǎn)單和形式,無(wú)法建立有效地營(yíng)銷模式
數(shù)據(jù)應(yīng)用,最重要的方向之一就是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷。但大多數(shù)分企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)于簡(jiǎn)單、粗放。以汽車行業(yè)為例,企業(yè)在開(kāi)展客戶關(guān)系維護(hù)時(shí),還是教條式地按照客戶的人口學(xué)特征或者行為特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的客戶細(xì)分,而不能基于客戶的生命周期和客戶的價(jià)值對(duì)目標(biāo)客戶進(jìn)行更清晰地定位和細(xì)分。其實(shí)不論是什么行業(yè),客戶關(guān)系管理(從售前、售中、售后直到流失和挽回)都要求對(duì)處于不同生命周期的客戶進(jìn)行細(xì)致地研究,針對(duì)不同的客戶群落開(kāi)展不同的營(yíng)銷策略,才會(huì)發(fā)揮數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷精準(zhǔn)、高效的作用。而不加分析地利用直郵、EDM、SMS、電話等方式的簡(jiǎn)單應(yīng)用或疊加,往往會(huì)讓企業(yè)的營(yíng)銷工作陷入無(wú)法自拔的境地。
缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的整體考慮,數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用效率過(guò)低
很多企業(yè)缺乏客戶全生命周期中數(shù)據(jù)應(yīng)用的整體戰(zhàn)略思索,致使數(shù)據(jù)應(yīng)用頻次過(guò)低,客戶數(shù)據(jù)價(jià)值沒(méi)有充分發(fā)揮價(jià)值,例如:客戶獲取、客戶激活、客戶流失、客戶再獲取的整個(gè)階段,營(yíng)銷活動(dòng)以點(diǎn)為主,各個(gè)職能部門缺乏利用數(shù)據(jù)協(xié)同作戰(zhàn)的能力。同時(shí),具體營(yíng)銷應(yīng)用過(guò)程中缺乏連續(xù)性的考慮,數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用范圍小,致使應(yīng)用效率過(guò)低,客戶數(shù)據(jù)價(jià)值沒(méi)有充分挖掘,例如:企業(yè)將分析與應(yīng)用獨(dú)立分開(kāi)或只做其一,忽視了分析與應(yīng)用的緊密聯(lián)系,致使每一次項(xiàng)目都是獨(dú)立的、經(jīng)驗(yàn)性的,降低了數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率。
企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理和應(yīng)用的基本點(diǎn)
用靜態(tài)的管理視角及思維無(wú)法有效地管理和應(yīng)用企業(yè)自身數(shù)據(jù)庫(kù),企業(yè)必須實(shí)施智能化的數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用體系,即通過(guò)制度、流程、系統(tǒng)等構(gòu)建起的企業(yè)自動(dòng)化、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用體系,最終達(dá)到業(yè)務(wù)支持和決策支持的高度。
樹(shù)立智能化數(shù)據(jù)庫(kù)管理及應(yīng)用的理念
·樹(shù)立全局性數(shù)據(jù)庫(kù)管理意識(shí)
企業(yè)應(yīng)對(duì)自身的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用大格局形成清晰、明確的認(rèn)識(shí),即對(duì)市場(chǎng)、客戶(潛在客戶、現(xiàn)有客戶)、數(shù)據(jù)(數(shù)量、質(zhì)量)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷、數(shù)據(jù)分析及挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、BI、CRM等情況有戰(zhàn)略和系統(tǒng)的理解,明確企各業(yè)務(wù)流、信息流、數(shù)據(jù)流之間關(guān)系。
·樹(shù)立動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理意識(shí)
市場(chǎng)是不斷變化的,客戶的需求及特征也是隨之變化的,由此企業(yè)數(shù)據(jù)也在不斷發(fā)生著變化,無(wú)論從數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)量還是數(shù)據(jù)承載的信息角度。
·樹(shù)立自動(dòng)化數(shù)據(jù)庫(kù)管理意識(shí)
越來(lái)越來(lái)多的數(shù)據(jù)成為企業(yè)財(cái)富還是負(fù)擔(dān),取決企業(yè)如何對(duì)待它們。自動(dòng)化管理將使企業(yè)面對(duì)海量的數(shù)據(jù)倍感輕松,可以將節(jié)省的精力投入到更具價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中。
·樹(shù)立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理意識(shí)
數(shù)據(jù)質(zhì)量是一切后續(xù)工作和應(yīng)用的基礎(chǔ),沒(méi)有數(shù)據(jù)質(zhì)量,一切無(wú)從談起,甚至?xí)䦟?dǎo)致錯(cuò)誤的業(yè)務(wù)或決策發(fā)生。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是臟活、累活,不容易出業(yè)績(jī),卻很容易出事故,企業(yè)內(nèi)部需要有特殊的政策加以鼓勵(lì)和支持。
構(gòu)建智能化、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)庫(kù)管理體系及應(yīng)用模式
構(gòu)建企業(yè)智能化、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理體系及應(yīng)用模式,要從幾個(gè)方面出發(fā):人力資源和組織架構(gòu)的保障、流程制度和獎(jiǎng)懲措施的配合、企業(yè)獨(dú)特的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用方法論、切實(shí)高效的商業(yè)價(jià)值點(diǎn)、數(shù)據(jù)庫(kù)及所承載的諸多系統(tǒng)的整合(不論是數(shù)據(jù)、應(yīng)用還是系統(tǒng)級(jí)的整合)。
企業(yè)如何進(jìn)行智能化的數(shù)據(jù)庫(kù)管理
·數(shù)據(jù)庫(kù)管理規(guī)劃-建立全面的數(shù)據(jù)庫(kù)管理架構(gòu)
企業(yè)在實(shí)施自身數(shù)據(jù)庫(kù)管理之前,需要全面建立企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理及應(yīng)用架構(gòu),其內(nèi)容涵蓋:
·數(shù)據(jù)收集整理-建立標(biāo)準(zhǔn)的收集整理流程和方法
企業(yè)自身客戶數(shù)據(jù)庫(kù)獲取的渠道較多,比如銷售數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)、活動(dòng)數(shù)據(jù)、第三方公司提供的合法數(shù)據(jù)等,為了保證后期數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的應(yīng)用,在數(shù)據(jù)收集整理階段,應(yīng)該嚴(yán)格按照規(guī)范進(jìn)行。主要如下:
數(shù)據(jù)字段規(guī)范要求。企業(yè)收集數(shù)據(jù)的各個(gè)渠道,應(yīng)該盡可能多的收集、保存客戶完整信息,在收集端就要對(duì)各字段進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范,比如:手機(jī)號(hào)碼11位,姓名為全稱等要求。
數(shù)據(jù)收集的周期安排。建立定期數(shù)據(jù)收集制度,根據(jù)企業(yè)性質(zhì),按照月度或季度統(tǒng)一收集整理客戶數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)查刪重操作。每一批新數(shù)據(jù)的到來(lái),都要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查刪重操作,避免出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)。查刪重也分為人工刪重、模糊刪重、精確刪重,刪重標(biāo)準(zhǔn)都應(yīng)在事先進(jìn)行規(guī)范。
數(shù)據(jù)匹配整理。建立一套健全的數(shù)據(jù)規(guī)范知識(shí)庫(kù),每一批數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)查刪重,都要通過(guò)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行規(guī)范提升,按照數(shù)據(jù)庫(kù)要求的字段,實(shí)現(xiàn)橫向的邏輯校驗(yàn)。
·數(shù)據(jù)整合-建立客戶單一視圖管理
在企業(yè)數(shù)據(jù)管理過(guò)程中,同一客戶信息將出現(xiàn)在不同部門,例如:銷售部有客戶首次購(gòu)買信息、增購(gòu)信息;售后部有客戶售后信息;市場(chǎng)部有客戶活動(dòng)信息;客服部有客戶投訴信息;財(cái)務(wù)部有客戶消費(fèi)信息等等,這些獨(dú)立于各個(gè)部門的信息經(jīng)過(guò)整理之后,需要根據(jù)唯一標(biāo)識(shí)字段(如身份證、手機(jī)號(hào)等)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,整合后的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)客戶的單一視圖管理,才能開(kāi)展每一位客戶全面的客戶價(jià)值、流失狀況、活動(dòng)響應(yīng)等分析,為制定營(yíng)銷策略提供準(zhǔn)確、全面的支持。一般的方法是通過(guò)ETL/ELT的工具建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)直至部門級(jí)的數(shù)據(jù)集市,以便用于后續(xù)的客戶研究。
·數(shù)據(jù)質(zhì)量維護(hù)及提升-建立良性的數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化機(jī)制
眾所周知,在不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行任何操作的情況下,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、有效性會(huì)隨時(shí)間的增長(zhǎng)而降低,為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量,企業(yè)通常會(huì)制定一些更新機(jī)制,我們這里所提及的良性的數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化機(jī)制,不僅僅關(guān)注于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與有效性,還包括數(shù)據(jù)信息的全面性,這些內(nèi)容都將直接影響數(shù)據(jù)應(yīng)用的效果。數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化機(jī)制應(yīng)包含如下幾方面內(nèi)容:
數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新機(jī)制。企業(yè)在充分利用數(shù)據(jù)帶來(lái)的效益時(shí),也應(yīng)進(jìn)行時(shí)時(shí)的或定期的數(shù)據(jù)更新。一方面,是企業(yè)銷售、售后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)將源源不斷進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù),這些數(shù)據(jù)中一定包含了老客戶的再次購(gòu)買,那么需要利用新數(shù)據(jù)去更新老數(shù)據(jù)的基本信息。另一方面,是數(shù)據(jù)利用過(guò)程中,客戶所反饋回來(lái)的最新信息,也應(yīng)回庫(kù)保鮮。
數(shù)據(jù)狀態(tài)標(biāo)識(shí)機(jī)制。數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,最初僅應(yīng)包含個(gè)人信息、購(gòu)買信息、售后信息等通過(guò)業(yè)務(wù)直接獲取的信息,隨著數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用,每個(gè)客戶都應(yīng)增加多個(gè)標(biāo)識(shí),以幫助在后期分析營(yíng)銷時(shí)參考,比如:客戶價(jià)值分析后,每條數(shù)據(jù)都應(yīng)具有一個(gè)價(jià)值評(píng)分字段,標(biāo)識(shí)客戶價(jià)值;客戶活動(dòng)維護(hù)溝通后,相應(yīng)數(shù)據(jù)應(yīng)該包含數(shù)據(jù)有效性的標(biāo)識(shí)、客戶狀態(tài)的標(biāo)識(shí)、客戶活動(dòng)響應(yīng)的標(biāo)識(shí)等字段。這些信息對(duì)后期的分析營(yíng)銷工作具有指導(dǎo)意義。
動(dòng)態(tài)分類機(jī)制。基于數(shù)據(jù)狀態(tài)標(biāo)識(shí),我們可以對(duì)客戶進(jìn)行分類,比如高價(jià)值客戶、低價(jià)值客戶;忠誠(chéng)客戶、流失客戶;滿意客戶、搖擺客戶、不滿客戶等等,這些類別將根據(jù)不同類型企業(yè)對(duì)客戶的定義來(lái)劃分,客戶的分類將在具體的營(yíng)銷活動(dòng)中指導(dǎo)企業(yè)開(kāi)展差異化營(yíng)銷工作。分類可以是經(jīng)驗(yàn)型的,也可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘后的規(guī)則集在BI的工具上呈現(xiàn)。
數(shù)據(jù)持續(xù)監(jiān)督及抽檢機(jī)制。根據(jù)數(shù)據(jù)使用情況,定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督及抽檢,全面掌握數(shù)據(jù)整體狀況,及時(shí)開(kāi)展數(shù)據(jù)更新提升工作,保證較低成本的數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。同時(shí)數(shù)據(jù)整體狀況也可以幫助企業(yè)選擇更合適的渠道開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng),避免營(yíng)銷成本不必要的浪費(fèi)。
建立死亡數(shù)據(jù)庫(kù)。死亡數(shù)據(jù)庫(kù)是指已經(jīng)失效的客戶數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在營(yíng)銷活動(dòng)中不具有任何意義,只會(huì)增加營(yíng)銷成本,因此在每次數(shù)據(jù)利用時(shí),將已經(jīng)失效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到死亡數(shù)據(jù)庫(kù)中。死亡數(shù)據(jù)庫(kù)具有識(shí)別死亡數(shù)據(jù)的作用,在外部新數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)前先與死亡數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配,將死亡數(shù)據(jù)提前篩選出來(lái)。
企業(yè)如何實(shí)施智能化的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用
數(shù)據(jù)庫(kù)就是企業(yè)身邊的金礦,但它需要挖掘冶煉才能真正轉(zhuǎn)化為企業(yè)的財(cái)富。面對(duì)身邊的財(cái)富,我們同樣需要系統(tǒng)化的方法才能獲取,這樣才不會(huì)使企業(yè)和自身的數(shù)據(jù)成為面對(duì)面的“陌生人”
數(shù)據(jù)分析與挖掘-不要讓數(shù)據(jù)庫(kù)成為你身邊的“陌生人”
數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析一般指描述性統(tǒng)計(jì)分析,或常見(jiàn)的一些管理學(xué)模型,以描述過(guò)去和現(xiàn)在所發(fā)生的事實(shí),并為決策者提供一定的定量化依據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆陬A(yù)測(cè)性統(tǒng)計(jì)分析,一般是通過(guò)分析海量的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)一些可預(yù)測(cè)的并具有一定商業(yè)價(jià)值的規(guī)則,它和數(shù)據(jù)分析以及傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究具有很強(qiáng)的互補(bǔ)作用。
構(gòu)建商務(wù)智能平臺(tái)。商務(wù)智能(BI:businessintelligence)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)管理智能化不可或缺的一部分,它不但是一個(gè)決策支持系統(tǒng),更是數(shù)據(jù)集成的推動(dòng)因素和數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則集的承載平臺(tái)。
知識(shí)庫(kù)。基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建企業(yè)自身知識(shí)庫(kù),全面的存儲(chǔ)、組織、管理和使用的互相聯(lián)系的知識(shí)集合。其內(nèi)容涵蓋理論、數(shù)據(jù)、客戶、溝通等,并使企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中承載的信息有序化、系統(tǒng)化,并加快企業(yè)內(nèi)部知識(shí)和信息的流動(dòng)和消費(fèi),促進(jìn)企業(yè)知識(shí)的積累和傳承,最終逐步構(gòu)建企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
智能化營(yíng)銷的開(kāi)展與實(shí)施-獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中客戶的潛在價(jià)值
在傳統(tǒng)的品牌營(yíng)銷方面,理論和實(shí)踐已經(jīng)相當(dāng)成熟;但是在產(chǎn)品和服務(wù)營(yíng)銷的范疇,基于數(shù)字和信息的營(yíng)銷理論和實(shí)踐,仍然有待我們深入探究。而以數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷為理論基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)流程整合:數(shù)據(jù)內(nèi)容整合和管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、營(yíng)銷管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析/挖掘、商業(yè)策略、商業(yè)智能和客戶智能、直復(fù)式營(yíng)銷和銷售線索挖掘的全業(yè)務(wù)流程整合,將是今后一個(gè)時(shí)期內(nèi)企業(yè)營(yíng)銷體系發(fā)展的重中之重。
智能化的潛客定義。市場(chǎng)和客戶需求都在不斷變化,如何進(jìn)行精準(zhǔn)的客戶定義是一個(gè)非常敏感的話題。通過(guò)保有的大量數(shù)據(jù),企業(yè)可依照數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的理念進(jìn)行客戶的定義,由3個(gè)部分組成:直接定義(根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)品特征、產(chǎn)品定位、客戶特征等因素進(jìn)行客戶特征定義。)參照定義(通過(guò)競(jìng)品數(shù)據(jù)進(jìn)行參照和補(bǔ)充。)及定義修正(根據(jù)保有客戶信息進(jìn)行修正)。這個(gè)三個(gè)組成部分相互補(bǔ)充、動(dòng)態(tài)提升,是一個(gè)循環(huán)體系。
智能化的潛客溝通工具選取。數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷溝通工具的應(yīng)用是建立客戶互動(dòng)的關(guān)鍵,是能否產(chǎn)生客戶反饋的核心,數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的主要溝通工具分為兩種:在線工具及線下工具,在線工具的構(gòu)成:Email、website;線下工具:DM、SMS/MMS、電話、傳真。
智能化的客戶轉(zhuǎn)化。客戶轉(zhuǎn)化一方面指從潛客向保有客戶的轉(zhuǎn)化,一方面也指客戶從低價(jià)值向高價(jià)值的轉(zhuǎn)化,這些都需要海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和大量的分析工作。分析的方向有如下幾個(gè):客戶的轉(zhuǎn)化傾向和概率分析,不同營(yíng)銷手段對(duì)轉(zhuǎn)化的促動(dòng)分析,客戶的轉(zhuǎn)化方向分析等。
客戶價(jià)值保留及提升
客戶價(jià)值保留。針對(duì)不同類別的客戶進(jìn)行差異化營(yíng)銷是構(gòu)建企業(yè)戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)的重要內(nèi)容,如何進(jìn)行高效的客戶關(guān)系管理工作也是各方關(guān)注的熱點(diǎn)話題,在這里,如何精準(zhǔn)地評(píng)價(jià)客戶的價(jià)值,并建立價(jià)值細(xì)分模型,無(wú)疑是一個(gè)有效維系客戶并狙擊競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的制高點(diǎn)。只有針對(duì)不同的客戶進(jìn)行差異化的營(yíng)銷投入,才能在與對(duì)手客戶爭(zhēng)奪戰(zhàn)中獲得最大收益。
構(gòu)建客戶價(jià)值細(xì)分模型是智能化客戶保留的核心,客戶價(jià)值模型建立是指基于客戶生命周期的價(jià)值(customerlifecyclevalueCLV),指客戶在擁有產(chǎn)品和服務(wù)的過(guò)程中,企業(yè)可從客戶那里獲得的全部?jī)r(jià)值,它既包括客戶的歷史價(jià)值,也包含客戶的未來(lái)價(jià)值(而這尤為重要)。
客戶價(jià)值提升。客戶價(jià)值的提升,需要企業(yè)維系客戶的忠誠(chéng)度。客戶保持對(duì)公司的利潤(rùn)有著驚人的影響,甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)公司規(guī)模、市場(chǎng)份額、單位成本和其他許多通常被認(rèn)為與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有關(guān)的因素。客戶保持也是CRM最核心的思想之一,通過(guò)突出的營(yíng)銷水平和良好的售后服務(wù)來(lái)維系客戶的忠誠(chéng)度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn):客戶持續(xù)服務(wù)產(chǎn)生的售后服務(wù)收益、推薦新的客戶購(gòu)買產(chǎn)生的銷售及服務(wù)收益、以及客戶繼續(xù)購(gòu)買本品牌其他產(chǎn)品的銷售及服務(wù)收益。
結(jié)束語(yǔ)
數(shù)據(jù)和信息即是企業(yè)的金礦,但是如何實(shí)現(xiàn)從金礦到金子的轉(zhuǎn)化,大多數(shù)企業(yè)還有很長(zhǎng)遠(yuǎn)的路要走。在這個(gè)方面,企業(yè)精良的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用便是那通往財(cái)富的兩扇大門,我們希望可以看到在不久的將來(lái),有更多的中國(guó)企業(yè)能更好地利用他們的數(shù)據(jù)創(chuàng)造出更大的商業(yè)價(jià)值。
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本文標(biāo)題:知與智:智能化的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理及應(yīng)用之道
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