客戶關(guān)系管理復(fù)習(xí)大綱 2

客戶關(guān)系管理考試題型：填空題（20分）、名詞解釋（25分）、判斷題（10分）、簡(jiǎn)答題（30分）、論述題（15分）考核方式：既有記憶的認(rèn)知題，也有需要展開的理解和綜合記憶題目，所以需要大家理解CRM的理念和相關(guān)理論。復(fù)習(xí)大綱：1.客戶關(guān)系管理的含義:GartnetGroup認(rèn)為，客戶關(guān)系管理就是為企業(yè)提供全方位的管理視角，賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力，最大化客戶的收益率?？査蔂I(yíng)銷集團(tuán)（CarlsonMarketingGroup）把客戶關(guān)系管理定義為：通過培養(yǎng)公司的每一個(gè)員工，經(jīng)銷商或客戶對(duì)該公司更積極的偏愛或偏好，留住他們并以此提高公司業(yè)績(jī)的一種營(yíng)銷策略。Hurwitzgroup認(rèn)為，客戶關(guān)系管理的焦點(diǎn)是自動(dòng)化并改善與銷售、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)和支持等領(lǐng)域的客戶關(guān)系有關(guān)的商業(yè)流程。客戶關(guān)系管理既是一套原則制度，也是一套軟件和技術(shù)。IBM所理解的客戶關(guān)系管理包括企業(yè)識(shí)別、挑選、獲取、發(fā)展和保持客戶的整個(gè)商業(yè)過程。IBM把客戶關(guān)系管理分為三類：關(guān)系管理、流程管理和接入管理。（1） 客戶的范疇從廣義的角度，客戶是指企業(yè)提供產(chǎn)品和服務(wù)的對(duì)象，即來自企業(yè)外部的、和企業(yè)發(fā)生交互行為的組織或者個(gè)體。客戶類型：消費(fèi)客戶、中間客戶、公利客戶?！驹斠姇綪33表3.1】（2） 對(duì)客戶關(guān)系的理解:企業(yè)和客戶的行為和感覺是相互的，客戶的感覺非常重要，行為是顯性的。（3） 對(duì)客戶關(guān)系管理的理解應(yīng)包含的內(nèi)容（4） CRM概念三角形：理念、技術(shù)和應(yīng)用（5） CRM系統(tǒng)的分類：A、 按目標(biāo)客戶分類：以全球企業(yè)或者大型企業(yè)為目標(biāo)客戶的企業(yè)級(jí)CRM；以200人以上、跨地區(qū)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)為目標(biāo)客戶的中端CRM；以200人以下企業(yè)為目標(biāo)客戶的中小企業(yè)CRM。B、 按應(yīng)用集成度分類：CRM專項(xiàng)應(yīng)用、CRM整合應(yīng)用、CRM企業(yè)集成應(yīng)用C、 按系統(tǒng)功能分類：操作型CRM、協(xié)作型CRM、分析型CRM2.支撐客戶關(guān)系管理的三個(gè)主要理論是：客戶生命周期理論、關(guān)系營(yíng)銷理論、客戶價(jià)值判別理論。（1） 關(guān)系營(yíng)銷的理論概念:所謂關(guān)系營(yíng)銷，是把營(yíng)銷活動(dòng)看成是一個(gè)企業(yè)與消費(fèi)者、供應(yīng)商、分銷商、競(jìng)爭(zhēng)者、政府機(jī)構(gòu)及其他公眾發(fā)生互動(dòng)作用的過程，其核心是建立和發(fā)展與這些公眾的良好關(guān)系。（2） 客戶范圍、（3） 家庭式關(guān)系、（4）客戶關(guān)系管理的五種基本類型基本關(guān)系這種關(guān)系是指企業(yè)銷售人員在產(chǎn)品和服務(wù)銷售后，不再與客戶接觸.被動(dòng)式的關(guān)系企業(yè)的銷售人員在銷售產(chǎn)品和服務(wù)的同時(shí)，還鼓勵(lì)消費(fèi)者在購(gòu)買產(chǎn)品和服務(wù)后，如果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)有問題或不滿時(shí)及時(shí)向企業(yè)反映，如通過打電話的方式負(fù)責(zé)式的關(guān)系企業(yè)的銷售人員在產(chǎn)品和服務(wù)售后不久，就應(yīng)通過各種方式了解產(chǎn)品和服務(wù)是否能達(dá)到消費(fèi)者的預(yù)期，并且收集客戶有關(guān)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的建議，以及對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的特殊要求，把得到的信息及時(shí)地反饋給企業(yè)，以便不斷地改進(jìn)產(chǎn)品.主動(dòng)式的關(guān)系企業(yè)銷售人員經(jīng)常與客戶溝通，不時(shí)地打電話與消費(fèi)者聯(lián)系，向他們提出改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)使用的建議，或者提供有關(guān)新產(chǎn)品的信息，促進(jìn)新產(chǎn)品的銷售口伙伴式的關(guān)系企業(yè)與客戶持續(xù)合作，使客戶能更有效地使用其資金或幫助客戶更好地使用產(chǎn)品，并按照客戶的要求來設(shè)計(jì)新的產(chǎn)品■（5）關(guān)系營(yíng)銷的本質(zhì)特征關(guān)系營(yíng)銷的本質(zhì)特征可以概括為以下幾個(gè)方面：①雙向溝通②合作③雙贏④親密⑤控制（6） 客戶忠誠(chéng)概念：客戶忠誠(chéng)是指客戶滿意后產(chǎn)生的對(duì)某種產(chǎn)品品牌或公司的信賴、維護(hù)和希望重復(fù)購(gòu)買的一種心理傾向。（7） 客戶忠誠(chéng)類型：壟斷忠誠(chéng)、惰性忠誠(chéng)、價(jià)格忠誠(chéng)、激勵(lì)忠誠(chéng)、超值忠誠(chéng)（8） 客戶忠誠(chéng)與滿意的關(guān)系：客戶忠誠(chéng)的前提是客戶滿意，客戶滿意的關(guān)鍵條件是客戶需求的滿足。一般來說，客戶滿意度越高，客戶的忠誠(chéng)度也越高；客戶的滿意度越低，客戶的忠誠(chéng)度也會(huì)越低。但是客戶滿意與客戶忠誠(chéng)之間受到了客戶期望、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況的影響。隨著客戶基本期望被滿足，客戶忠誠(chéng)會(huì)隨著逐步接近平均忠誠(chéng)度。但只有在滿足了客戶潛在期望之后，客戶忠誠(chéng)度才會(huì)進(jìn)一步提高，否則就會(huì)形成客戶滿意陷阱。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)，只有客戶滿意度達(dá)到較高的水平，客戶才有可能形成忠誠(chéng)；相反，在競(jìng)爭(zhēng)程度低的領(lǐng)域，即使客戶不滿意，也會(huì)有較高的客戶忠誠(chéng)度。（9）關(guān)系營(yíng)銷的三個(gè)層次一級(jí)關(guān)系營(yíng)銷（財(cái)務(wù)層次營(yíng)銷）二級(jí)關(guān)系營(yíng)銷（社交層次營(yíng)銷）三級(jí)關(guān)系營(yíng)銷（結(jié)構(gòu)層次營(yíng)銷）（10）客戶的生命周期階段客戶生命周期是指當(dāng)一個(gè)客戶開始對(duì)企業(yè)進(jìn)行了解或企業(yè)欲對(duì)某一客戶進(jìn)行開發(fā)開始，直到客戶與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系完全終止且與之相關(guān)的事宜完全處理完畢的這段時(shí)間?？蛻舻纳芷谛钥煞譃闈撛诳蛻羝?、客戶開發(fā)（發(fā)展）期、客戶成長(zhǎng)（維系）期、客戶成熟期、客戶衰退期、客戶終止期共六個(gè)階段?？蛻羯芷陔A段及其投入產(chǎn)出比（11）客戶智能：是創(chuàng)新和使用客戶知識(shí)、幫助企業(yè)提高優(yōu)化客戶關(guān)系的決策能力和整體運(yùn)營(yíng)能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。（12）客戶理論對(duì)CRM開發(fā)的啟發(fā)。CRM強(qiáng)調(diào)企業(yè)對(duì)與客戶之間的“關(guān)系”的管理，而不是僅僅客戶基礎(chǔ)信息的管理當(dāng)前時(shí)期，客戶理論的重點(diǎn)在于客戶保留目前的CRM系統(tǒng)市場(chǎng)營(yíng)銷功能普遍很弱，有些基本上沒有開發(fā)市場(chǎng)營(yíng)銷功能。3.CRM應(yīng)用設(shè)計(jì)理念中需采集的三種類型數(shù)據(jù)（描述性、促銷性、交易性）舉例：客戶描述性數(shù)據(jù)客戶叫什么名稱？客戶公司的員工有多少？客戶公司的銷售額多少？同比去年如何？客戶公司有幾個(gè)部門？在哪些地區(qū)有辦公室（組織信息）？這個(gè)老板及其他員工的長(zhǎng)相如何（照片數(shù)據(jù)）？在這個(gè)公司里，誰說了算？他們的脾氣一級(jí)處事風(fēng)格如何？哪天生日（決策者信息）？他們的競(jìng)爭(zhēng)者是誰（市場(chǎng)定位信息）？他們買什么產(chǎn)品（產(chǎn)品信息）？他們的主要業(yè)務(wù)伙伴有哪些？促銷數(shù)據(jù)市場(chǎng)營(yíng)銷人員的廣告語，展覽會(huì)的產(chǎn)品宣傳單，報(bào)刊雜志的宣傳報(bào)道，電話直銷消息，郵寄促銷信件及電子郵件等。銷售人員現(xiàn)場(chǎng)推銷，對(duì)客戶所作的承諾，產(chǎn)品展示。服務(wù)支持人員在服務(wù)過程中所提的各種建議。分銷商們對(duì)客戶的宣傳與承諾。用戶產(chǎn)品使用情況調(diào)查。其他任何以企業(yè)名義向客戶傳遞的“消息”。客戶歷史交易數(shù)據(jù)歷史購(gòu)買紀(jì)錄投訴信件服務(wù)請(qǐng)求訪問公司網(wǎng)站（次數(shù)和行為）產(chǎn)品詢問電話填寫各種調(diào)查表發(fā)送電子郵件對(duì)企業(yè)提出的建議和要求（2）數(shù)據(jù)的有效消費(fèi)類型溫飽型消費(fèi)只對(duì)客戶數(shù)據(jù)略微加工整合，然后向企業(yè)員工、客戶或伙伴多渠道發(fā)送的過程。要實(shí)現(xiàn)溫飽型消費(fèi)，所有數(shù)據(jù)都以客戶為核心進(jìn)行整合是首要前提。這個(gè)階段的CRM應(yīng)用可以認(rèn)為是一種典型的客戶信息管理系統(tǒng)。預(yù)測(cè)型消費(fèi)他的主要消費(fèi)者是企業(yè)內(nèi)部營(yíng)銷和銷售人員，目的是從客戶數(shù)據(jù)中找尋出客戶的行為規(guī)律，從而提高銷售成功率。流程型消費(fèi)這是一種更高級(jí)的消費(fèi)，其高級(jí)之處在于這種數(shù)據(jù)消費(fèi)過程的“動(dòng)態(tài)性”。每個(gè)數(shù)據(jù)片段都被貫穿在一個(gè)流程的各個(gè)活動(dòng)被“即時(shí)消費(fèi)”，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的自動(dòng)化消費(fèi)過程。流程性消費(fèi)過程首先由人設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)的主要消費(fèi)者則是流程本身。（3） 數(shù)據(jù)采集的兩種特征：多渠道、多媒體客戶數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性，決定了CRM應(yīng)用中數(shù)據(jù)采集具有多渠道和多媒體兩種特征。（4） 私人關(guān)系相關(guān)度：將客戶在過去同企業(yè)交互的每個(gè)企業(yè)代表所負(fù)責(zé)的交互次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如果次數(shù)越平均，那么這個(gè)相關(guān)度就越小，反之就越大。私人關(guān)系相關(guān)度—企業(yè)企業(yè)方的私人關(guān)系相關(guān)度是衡量這條關(guān)系中的私人對(duì)關(guān)系深度的影響力大小。私人關(guān)系相關(guān)度—客戶同企業(yè)方一樣，當(dāng)客戶為公司客戶時(shí)，也存在客戶方的私人關(guān)系影響問題。計(jì)算公式：（5） 銷售力自動(dòng)化：就是要把銷售人員以及銷售管理人員每天所從事的各種活動(dòng)盡可能“信息化”、“標(biāo)準(zhǔn)化”以及銷售力量的“合理化”。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse)是一個(gè)面向主題的(SubjectOriented)、集成的(Integrate)、相對(duì)穩(wěn)定的(Non-VOlatile)、反映歷史變化(TimeVAriant)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)挖掘定義：據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。(1)數(shù)據(jù)挖掘的典型方法有關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等、(2)數(shù)據(jù)挖掘功能(重點(diǎn)掌握)數(shù)據(jù)挖掘功能—預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息，以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。一個(gè)典型的例子是市場(chǎng)預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報(bào)最大的用戶，其它可預(yù)測(cè)的問題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對(duì)指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。數(shù)據(jù)挖掘功能—關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。關(guān)聯(lián)是某種事物發(fā)生時(shí)其他事物會(huì)發(fā)生的這樣一種聯(lián)系。例如：每天購(gòu)買啤酒的人也有可能購(gòu)買香煙，比重有多大，可以通過關(guān)聯(lián)的支持度和可信度來描述。時(shí)序關(guān)聯(lián)是一種縱向的聯(lián)系。例如：今天銀行調(diào)整利率，明天股市的變化。數(shù)據(jù)挖掘功能—分類按照分析對(duì)象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據(jù)以前的數(shù)據(jù)將客戶分成了不同的類別，現(xiàn)在就可以根據(jù)這些來區(qū)分新申請(qǐng)貸款的客戶，以采取相應(yīng)的貸款方案。數(shù)據(jù)挖掘功能—聚類數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。聚類技術(shù)在劃分對(duì)象時(shí)不僅考慮對(duì)象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。數(shù)據(jù)挖掘功能—概念描述概念描述就是對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別。生成一個(gè)類的特征性描述只涉及該類對(duì)象中所有對(duì)象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。數(shù)據(jù)挖掘功能—偏差檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是，尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。偏差檢測(cè)對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，就要發(fā)現(xiàn)這500例的內(nèi)在因素，減小以后經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，大致可分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。其中，統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動(dòng)態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量機(jī)等。機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為：歸納學(xué)習(xí)方法（決策樹、規(guī)則歸納等）、基于范例的推理CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。（4）具體應(yīng)用：電信：流失銀行：聚類（細(xì)分）,交叉銷售百貨公司/超市：購(gòu)物籃分析（關(guān)聯(lián)規(guī)則）保險(xiǎn)：細(xì)分，交叉銷售，流失（原因分析）信用卡：欺詐探測(cè)，細(xì)分電子商務(wù)：網(wǎng)站日志分析稅務(wù)部門：偷漏稅行為探測(cè)警察機(jī)關(guān)：犯罪行為分析醫(yī)學(xué)：醫(yī)療保?。?）數(shù)據(jù)挖掘的流程選擇預(yù)處理轉(zhuǎn)換選擇預(yù)處理轉(zhuǎn)換掄掘分折和同確定業(yè)務(wù)對(duì)象清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測(cè)的，但要探索的問題應(yīng)是有預(yù)見的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會(huì)成功的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備.并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型.這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的.建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘?qū)λ玫降慕?jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘.除了完善從選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都能自動(dòng)地完成。結(jié)果分析和知識(shí)同化結(jié)果分析：解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)作數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會(huì)用到可視化技術(shù)。知識(shí)的同化：將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。（6）和數(shù)據(jù)挖掘所需的人員構(gòu)成數(shù)據(jù)挖掘過程的分步實(shí)現(xiàn)，不同的步會(huì)需要是有不同專長(zhǎng)的人員，他們大體可以分為三類。業(yè)務(wù)分析人員：要