第十一章顧客關系管理CRM與資料探勘ppt課件

1、第十一章 顧客關係管理CRM與資料探勘 第三篇 企業(yè)對消費者B2C篇.大綱11-1 何謂CRM11-2 長期忠誠顧客11-3 CRM之精神11-4 CRM技術11-5 銷售點管理系統(tǒng) POS11-6 顧客電話服務中心 Call Center11-7 電腦電話整合系統(tǒng) CTI11-8 CRM的效益11-9 CRM個案研討11-10 CRM的市場發(fā)展11-11 線上顧客援助11-12 資料探勘11-13 資料倉儲與資料庫11-14 知識管理與知識經(jīng)濟.顧客關係管理CRM與資料探勘 本章重點顧客關係管理資料探勘知識管理與知識經(jīng)濟資料倉儲線上顧客援助 .11-1 何謂CRM 廣義的CRM (Custo

2、mer Relationship Management): 企業(yè)為獲得新顧客、保有舊顧客，以及增進顧客利潤貢獻度，而透過不斷的溝通，以瞭解並影響顧客行為的方法。強調(diào)IT所扮演的角色-eCRM透過IT，將行銷、顧客服務等等任務項目加以整合，以更精確且即時的方式預測與回應顧客，提供顧客量身訂做的服務，添加顧客滿意度與忠誠度，提昇顧客的服務品質(zhì)，達成企業(yè)經(jīng)營績效的目標。建立顧客知識，是顧客關係管理的第一步企業(yè)必須維繫與顧客間的長期關係大型企業(yè)必須建立相關管理制度及體系方能維繫與顧客間的良好關係。.11-2 長期忠誠顧客 長期忠誠顧客優(yōu)點：更容易挽留每年買的更多每次買的更多買較高價位的東西服務本錢比新

3、顧客低會為公司免費宣傳，介紹新的顧客給公司。過去店主將顧客資料記在腦袋裡，現(xiàn)在則是用電腦儲存與管理這些顧客資料企業(yè)可以利用這些資訊來辨識顧客、提供特殊服務，以及培養(yǎng)顧客忠誠度.長期忠誠顧客顧客關係經(jīng)營管理:持續(xù)性的關係行銷(continuous relationship marketing, CRM)強調(diào)尋找對企業(yè)最有價值的顧客，界定出不同價值的顧客群。企業(yè)運用不同的產(chǎn)品以滿足各個區(qū)隔顧客的個別需求，隨著顧客消費行為改變時，調(diào)整銷售戰(zhàn)略、甚至更動組織結構CRM是一種整合的架構與經(jīng)營的戰(zhàn)略顧客: 被動接受者 主動探尋自我需求競爭趨勢: 注重個別差異性的顧客導向服務戰(zhàn)略顧客導向的時代: 以積極而個

4、人的貼心服務，提高消費者的忠誠度，並建立長期關係.11-3 CRM之精神 CRM是利用手中既有的資料，試圖發(fā)掘顧客的潛在需求，而非僅著眼於眼前的利益。傳統(tǒng)的顧客關係管理：設法改善企業(yè)經(jīng)營效率、添加顧客附加價值的服務，來滿足顧客的需求傳統(tǒng)企業(yè)組織除可以從以下四個重要的層面，添加在服務顧客過程中的附加價值以客為尊的服務: 賓至如歸的感覺。以促銷為主的服務: 降低價格、抽獎，將利潤分給顧客。製造為主的服務: 提供顧客所需的產(chǎn)品與功能。以時間為主的服務: 為顧客節(jié)省時間，以創(chuàng)造更多附加價值，例如: 快遞公司的服務。.CRM的歷史沿革與主要功能1980: Contact Management，搜集顧客與

5、公司聯(lián)繫的資訊1990: 顧客電話服務中心(Call Center)等援助資料分析的顧客服務(Customer Care)電子化時代，CRM結合電腦軟硬體，延伸到運用IT，提供顧客量身訂做的服務，以提高顧客忠誠度.為何要導入CRM?CRM一樣可分為B2B和B2CB2B方面：有採購活動等往來行為，可藉由CRM來管理與企業(yè)間的根本資料及買賣資料B2C方面：企業(yè)將消費者的資訊加以記錄與應用，藉以促進對顧客關係的維繫與管理廠商導入CRM的主因：提升服務品質(zhì): 根據(jù)資料庫的顧客資料，快速回應顧客需求，減少埋怨，添加顧客忠誠度。推展行銷業(yè)務: 發(fā)展客製化(customized)的產(chǎn)品給消費者，提高業(yè)績。提

6、升公司籠統(tǒng): 例如金融業(yè)採行CRM，將經(jīng)層次提昇至服務業(yè)的層次，塑造新的企業(yè)籠統(tǒng)。提升經(jīng)營績效: 減低各項本錢，提高績效。.知識管理與顧客關係管理CRM的力量，來自於對知識的掌握對顧客資料的蒐集與處理對資料進行分析應用產(chǎn)生有效的知識，以瞭解顧客需求、掌握顧客評估與反饋CRM是一種知識的應用與管理，企業(yè)假設能掌握關鍵顧客的知識，便能掌握獲利的關鍵。將關鍵顧客的知識轉化成CRM的基礎：善用顧客知識(customer knowledge): 蒐集並分析各種顧客資料來源，針對資料間各種關係進行分析，並針對個別顧客的需求，設計最能接受的特定行銷方式或訊息。強化顧客互動(customer interact

7、ion): 透過方便且應用科技溝通的互動管道，強化對顧客資訊的蒐集，並提供顧客相關的行銷活動與顧客服務。.CRM的四大循環(huán)過程知識發(fā)掘 (Knowledge Discovery)對蒐集後的顧客資料進行分析，找出以往未發(fā)現(xiàn)的能夠商機與投資方向或戰(zhàn)略。著重: 顧客的確認、客群區(qū)隔、顧客預測。 客群市場規(guī)劃 (Market Planning) 針對特定的顧客提供產(chǎn)品，進行客群市場規(guī)劃，定義特定活動的種類、通路、計劃等。顧客互動與回饋 (Customer Interaction and Feedback) 運用即時的互動管道，對顧客與潛在顧客進行溝通與服務，並獲得回饋。反覆分析與修正 (Repeate

8、d Analysis and Refinement)將分析出來的結果作為不斷修正的基礎，藉以改善系統(tǒng)，並提供更加的服務。.推行CRM的能夠障礙初期導入本錢太高初期效益不明顯不像生產(chǎn)、銷售活動可以直接變現(xiàn)，無法明確感受效益。提供CRM解決方案的廠商才干缺乏CRM顧問團隊須有各行業(yè)的相關領域知識(domain knowledge)。公司內(nèi)部缺乏相關的管理及資訊人才導入的各個階段，公司各部門必須共同協(xié)作。系統(tǒng)建置完成後，須有專門人員來管理或運用該系統(tǒng)。新科技與新流程帶來的衝擊公司組織導入CRM之後，各部門流程必須調(diào)適，以充分應用CRM。.11-4 CRM技術 企業(yè)與顧客之間的互動方式已有了轉變企業(yè)必

9、須更了解顧客，預測顧客需求。今日企業(yè)面臨更多的顧客、產(chǎn)品、競爭者、但回應時間卻必須更短。善用CRM，有效掌握CRM技術，是重要勝利關鍵。在執(zhí)行CRM時，共有四大步驟：(1) 資訊蒐集 (Data Collection)(2) 資訊儲存 (Data Storage)(3) 資訊分析 (Data Analysis)(4) 資訊應用與呈現(xiàn) (Data Application and Visualization).11-5 銷售點管理系統(tǒng) POS 零售業(yè)最常運用來搜集顧客資訊的方式：POS。POSPoint Of Sale (銷售點管理系統(tǒng))。主要的組成元素：收銀機、掃描器、條碼POS系統(tǒng)+帳務系統(tǒng)

10、自動結帳POS系統(tǒng)+顧客資料 顧客消費才干與消費喜好分析 (出示會員卡)POS系統(tǒng)+銷售資料 銷售資料分析與行銷建議POS系統(tǒng)+庫存資料 自動訂貨的功能。 .11-6 顧客電話服務中心 Call Center 顧客電話服務中心Call Center：效果極佳的顧客關係管理機制。透過電話系統(tǒng)，以語音的方式接觸顧客，再透過電腦，以數(shù)位化的方式來記錄顧客資料結合電腦電話語音整合(Computer Telephony Integration, CTI)，可將電腦、語音、傳真、通訊、網(wǎng)路、資料庫等等技術作整合運用 可有效減低企業(yè)支出、精簡人力未來將提供銷售服務，成為企業(yè)的獲利中心(Profit Cent

11、er)以銀行為例，從實體銀行到顧客服務中心，再到CTI，其本錢差距達十幾倍之多從實體顧客關係到虛擬顧客關係，其轉變必須是漸進式的.11-7 電腦電話整合系統(tǒng) CTI CTIComputer Telephony Integration(電腦電話整合系統(tǒng))：將電話與電腦的資料與設定相互整合，當顧客打電話進來時，就可以立刻知道這位顧客大部份的問題是什麼假設可以用語音解決，就運用語音解決，假設不能用語音解答，再轉接客服人員與顧客對話2001年京華城導入 Genesys CTI解決方案：成為首家導入Contact Center的百貨購物中心。協(xié)助系統(tǒng)自動轉接顧客服務電話、問題分類、問題辨識等功能。管理者

12、可在系統(tǒng)中更新顧客的常問問題，供專員在線上快速查詢並回答顧客，系統(tǒng)也會同時自動記錄專員所點選的問題，以進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計。在顧客服務人員無法進行問題答覆時，CTI會協(xié)助轉接電話，而且顧客的資料也同步顯示於同仁或主管的畫面上。.11-8 CRM的效益 關於顧客的一些數(shù)字，可以明瞭CRM的效益或重要性將產(chǎn)品銷售給一位新顧客的本錢，是現(xiàn)有顧客的六倍；一位不滿意的顧客，會將他的不滿意告訴8-10人每年將顧客保管率提升5%，就可以提升利潤85%將產(chǎn)品向新顧客推銷的成交機會只需15%，舊顧客則高達50%假設事後補救得當，70%的不滿意顧客仍會繼續(xù)與該公司往來CRM不是銷售，而是服務。CRM的勝利關鍵： 與顧客之

13、間的良好溝通管道詳盡的顧客知識管理系統(tǒng) 客服人員能即時妥善運用顧客知識依據(jù)貢獻度區(qū)隔顧客 高階主管的預算支持 公正有效的效果評估 .11-9 CRM個案研討 亞馬遜書店 (Amazon)：保管每個顧客的資訊，並根據(jù)其以往的購買經(jīng)驗，幫助運用者挑選他們想買的書。(Your store)元大京華證券：導入CRM，以達到公司業(yè)務與顧客需求的雙贏聯(lián)華電子：CRM的運作成為與上下游協(xié)作廠商的主要窗口，有助於聯(lián)電競爭力的提升 華僑銀行：進行銀行e化工程，並提供客戶統(tǒng)一的資產(chǎn)管理帳戶中國信託商業(yè)銀行：針對顧客資料庫進行資料探勘，達成了CRM的目標。 .11-10 CRM的市場發(fā)展 市場規(guī)模2001年CRM市

14、場產(chǎn)值達220億美圓2006年市場規(guī)模將擴大至470億美圓 全球CRM市場每年正以平均18.6的速度成長北美地區(qū): 顧客關係管理軟體是他們列為優(yōu)先的投資項目顧客關係管理系統(tǒng)的銷售組合應用軟體將在幾年內(nèi)有長足的發(fā)展領導廠商仁科PeopleSoft的顧客關係管理軟體PeopleSoft 8 CRMSiebel甲骨文 (Oracle) 思愛普 (SAP)i2智佳科技宏道資訊BroadVision.臺灣地區(qū)的ERP系統(tǒng)逐漸不具戰(zhàn)略價值，CRM市場反而較具發(fā)展?jié)摿?003臺灣地區(qū)CRM市場將達新臺幣10億元臺灣的顧客關係管理發(fā)展分為三大方向:通路互動型(Communicational)：CTI、Call

15、 Center、網(wǎng)頁互動、等。資料分析型(Analytical)套裝應用型(Operational)臺灣主要的CRM應用為：顧客關係管理(69)、顧客服務(59)、行銷管理(56)、銷售管理(47)、進銷存(9)、品質(zhì)管理(3)臺灣地區(qū)CRM市場.11-11 線上顧客援助 網(wǎng)路科技進行線上顧客援助的優(yōu)點：降低客服本錢：線上手冊: 免除產(chǎn)品手冊的印製、且可經(jīng)常更新版本。數(shù)位配送: 取代實體配送的本錢。電話費用: 減少電話聯(lián)繫的次數(shù)及本錢。 可更有效率地解決顧客問題：線上解決方案: 線上手冊(online help)顧客問答集(Frequently Asked Questions, FAQ)自動回

16、覆: 收到顧客郵件後，自動予以回覆。包括: 解析電子郵件格式、分析文句、自動搜尋解答、自動產(chǎn)生文句、自動收發(fā)mail等才干。自動對談: 人工智慧自然語言處理顧客社群: 讓顧客交換運用心得，提供解答。.人工智慧自然語言處理關鍵字配對(key word matching).網(wǎng)路可提供多樣化的溝通管道：電子郵件管理: 人工管理、系統(tǒng)智慧型管理顧客問題追蹤: (1) 追蹤回覆情況(2) 下次遇到類似問題時，可直接參考相關問題記錄。(3) 分析顧客曾經(jīng)問過的問題，了解顧客行為，預測顧客未來能夠詢問或遇到的問題。.11-12 資料探勘 資料探勘(Data Mining)：從資料庫中發(fā)現(xiàn)知識，將隱含的、先前

17、並不知道的、潛在有用的資訊從資料庫中粹取出來的過程資料探勘的精神：提供在茫茫資料中尋找蛛絲馬跡，分析並統(tǒng)整，以得到有用的知識資料探勘又稱為資料庫知識發(fā)覺 (KDD; Knowledge Discovery in Database)，目的為針對資料庫當中的資料做分析處理，然後找出尚未被發(fā)覺的知識資料探勘和統(tǒng)計方法的比較：統(tǒng)計方法：重視整體 (Global) 觀點 建立模型(Model) 抽樣 反應整體資料探勘：部分 (Local) 的觀點 樣本偵測(Pattern Detection) 演算法 (Algorithm).資料探勘的功能分類(Classification): 分析對象的屬性，加以分門

18、別類並予以定義，建立類組 (Class)例如: 區(qū)分購物屬性: 高度意願、中度意願、低度意願。推估(Estimation):適用於處理連續(xù)性數(shù)值的資料，按照既有之相關屬性資料，以推導一些未知的連續(xù)性變數(shù)，得到某一屬性的未知之值例如: 依據(jù)教育程度、行為，推估信譽卡消費量。預測(Prediction):特別是針對未來的趨勢作推算例如: 由過去刷卡量，預測未來之刷卡消費量。關聯(lián)分組(Affinity Grouping):分析哪些事情總是一同發(fā)生？例如: 沐浴乳和洗髮精常被一同購買，因此放在附近。交叉銷售(cross selling)同質(zhì)分組(Clustering):將一個異質(zhì)母體，區(qū)隔為一些較具同

19、質(zhì)性的群組 (Clusters)從資料中自然產(chǎn)生區(qū)隔(segmentation)。.資料探勘技術(1) 購物籃分析(2) 決策樹 (Decision Tree)(3) 記憶基礎推理 (MBR: Memory-Based Reasoning)(4) 類神經(jīng)網(wǎng)路 (Neural Networks)(5) 基因演算法 (GA: Genetic Algorithm)(6) 即時線上分析 (OLAP)(7) 圖形連結偵側(8) K平均法 (K-Means)(9) 凝聚分法 (Agglomeration)(10) 迴歸分析(11) 時間數(shù)列分析.購物籃分析購物籃分析：藉由分析消費者結帳時的購物籃內(nèi)容，分析

20、哪些產(chǎn)品之間的高度相關性哪些產(chǎn)品經(jīng)常被一同購買?三項元素：關聯(lián)規(guī)則、可信度、支持度關聯(lián)規(guī)則(Association Rules): 明顯的結果、該行業(yè)的常識，例如:顧客簽訂維修合約後，通常會買大型家電用品。購買手電筒會買電池。支持度(Support)：就是一個關聯(lián)組合在整個資料庫中出現(xiàn)的機率, P(condition)。minimum support：界定一個規(guī)則必須涵蓋的最少資料數(shù)目可信度(Confidence)：界定一個規(guī)則預測強度(自信心水準)。P(condition and result)/P(condition)minimum confidence：界定一個規(guī)則最小預測強度(自信心水

21、準)。.A = C (假設買A, 則也會買C)support: P(A and C) = 2 / 4 = 50%confidence: P(A and C) / P(A) = 2 / 3 = 66.6%C = A (假設買C, 則也會買A)support: P(A and C) = 2 / 4 = 50%confidence: P(C and A) / P(C) = 2 / 2 = 100%交易ID購物籃1001A, B, C1004A, C1005A, D2003B, E, F.優(yōu)點(1) 簡單明瞭的結論(2) 屬於非監(jiān)督式的學習方式(Unsupervised learning) (3) 能

22、分析不同的原始資料缺點(1) 商品添加時，運算會成幾何級數(shù)添加(2) 難以決定適當?shù)纳唐窋?shù)(3) 容易剔除罕見的商品.決策樹人工智慧領域的決策分析機制利用樹狀結構的資料表示法 (Data Representation)，再加上適當?shù)难菟惴?(Algorithm) 選擇一個分隔屬性用屬性將物件作分類算分隔後之平均分散度節(jié)點根部(root)：資料從根部的節(jié)點進入決策樹子節(jié)點(child node)：每一個節(jié)點代表是或否的問題點。答案代表前往下一個問題的前進路徑。葉部節(jié)點(leaf node)：決策過程一再重複，直到資料到達葉部節(jié)點為止分散度定義：一群物件分散的程度，有以下三種測量方法(以二個物件為

23、例): Min (P1, P2)P1*P2 Entropy(亂度): (-P1 log(P1) + (-P2log(P2)能使分散度or亂度 降得最低，即為最正確分隔變數(shù)。.32A series of nested if/then rules.Decision Trees.定義 I(p): 機率為p的事件的資訊內(nèi)含(價值). I(p) = - log2(p)令 X 能夠的值有數(shù)個, 機率分別為pi X資訊內(nèi)含的期望值: H(X)在資訊理論中, 稱作隨機變數(shù)X 的熵(entropy). 熵是亂度的意思. X能夠的值有2個，H(X)最大值為1，最小為0。X能夠的值有4個，H(X)最大值為2，最小為

24、0。.記憶基礎推理以現(xiàn)有資料庫為基礎，先找出新資料的鄰近資料，根據(jù)鄰近資料，對新資料進行分類與預測。記憶基礎推理步驟：step0：選擇測試資料組step1：設定距離函數(shù)，決定每一個item的距離 step2：設定組合函數(shù)，將距離較近的item結合起來 step3：設定鄰近資料數(shù)量，決定每一個group的數(shù)目，組合函數(shù)民主方式(基礎方式): 讓最近似的K個鄰近資料以投票的方式選出答案。K必須是奇數(shù)優(yōu)缺點優(yōu)點：簡單易用、能運用在任何資料型態(tài)、甚至是非關聯(lián)式資料上、結論容易推測、在任何數(shù)量的變數(shù)下都能運作良好缺點：佔用大量硬體資源、運算作業(yè)繁複、 訓練資料組需大量記錄、高度依賴距離函數(shù)和組合函數(shù).資

25、料探勘在企業(yè)界之應用早期著重在學術研討(人工智慧):以模糊理論建立推論庫，把企業(yè)知識建立決策法則，配合類神經(jīng)網(wǎng)路的學習功能。企業(yè)界應用: 行銷、財務、銀行、製造廠、通訊業(yè)等銀行界、保險公司、信譽卡、郵購、大哥大通訊公司等行業(yè)適合資料探勘技術來處理：交叉銷售 (Cross Sell)：有哪些相關產(chǎn)品，可以順便銷售某位客戶廣告分析 (Target ads)：分析該針對個別網(wǎng)友給予哪一種廣告定價 (Pricing)：對於不同網(wǎng)路消費者，可以訂定不同定價戰(zhàn)略，以達到量身訂製的個人化功能風險管理 (Risk Management)：對特定客戶，分析貸款風險度，以決定該核準多少貸款額度偵測欺騙行為 (Fraud Detection)：用來分析某筆刷卡能否能夠會有問題.亞馬遜書店的應用當我們在亞馬遜書店搜尋到某一本書時，通常會接納到相關推薦訊