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北京CRM軟件系統(tǒng)

CRM在電子商務(wù)中的聚合作用

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許多CRM實(shí)施經(jīng)理在決定一套新系統(tǒng)時,往往只重視整體功能性,而很少去留意實(shí)際的可用性。 作為終端用戶,如果你的銷售或客戶服務(wù)代表不輸入數(shù)據(jù),那么決策層就無法獲得可作行動依據(jù)的報告,或開展任何分析信息來幫助他們尋找銷售機(jī)會或改善客戶服務(wù)。缺乏可用性是電子商務(wù)與CRM聚合實(shí)施中最大一道屏障。..

CRM運(yùn)營趨向一體化

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觀察目前電信運(yùn)營商的IT系統(tǒng)建設(shè)可以發(fā)現(xiàn),企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫、統(tǒng)一客戶視圖系統(tǒng)以及營銷、服務(wù)、電子渠道等系統(tǒng)層出不窮,因此如何整合前后臺系統(tǒng),使各渠道環(huán)節(jié)間有效協(xié)同便成為了運(yùn)營商的難題。由此,CRM運(yùn)營一體化思路便應(yīng)運(yùn)而生,運(yùn)營商需要借助這種理念打通IT系統(tǒng)間的縱向與橫向環(huán)節(jié)。..

東盟國家CRM解決方案市場分析

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東盟國家的中型企業(yè)正開始把CRM軟件當(dāng)作使自己的企業(yè)更有競爭力的工具,特別是在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)衰退期間。大約80%的中型企業(yè)把“競爭力”列為自己面臨的主要挑戰(zhàn)。在競爭力之后,下一個最重要的挑戰(zhàn)是改善盈利能力。CRM廠商要很好地利用這個機(jī)會。..


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商務(wù)智能與CRM關(guān)系解讀

作者:佚名  來源:轉(zhuǎn)載
3.1 商務(wù)智能的內(nèi)涵

一般我們可以認(rèn)為商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息,創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識和見解,改普商務(wù)決策水平,采取有效的商務(wù)行動,完善各種商務(wù)流程,提升各方面商務(wù)績效,增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力閉。

商業(yè)智能逐步形成了其完整的技術(shù)體系,主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。商務(wù)智能中信息組織的過程是這樣的:從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性,經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后將數(shù)據(jù)加載人數(shù)據(jù)倉庫(這時數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?,然后通過聯(lián)機(jī)分析處理工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的行業(yè)知識,對信息進(jìn)行處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識),最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前,轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

商務(wù)智能幫助我們在業(yè)務(wù)管理及發(fā)展上做出及時、正確的判斷。也就是說,怎樣把各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識),然后根據(jù)這些信息來采用明智的行動。

3.2 在CRM中與引入商務(wù)智能的必要性

如何利用數(shù)據(jù)增進(jìn)對客戶(包括最終客戶、分銷商和合作伙伴)情況的了解,實(shí)施以客戶為中心的戰(zhàn)略,從而創(chuàng)造出能使企業(yè)收入、利潤和客戶滿意度都達(dá)到最優(yōu)的理想結(jié)果的商務(wù)戰(zhàn)略,這是CRM的核心,也是CRM實(shí)施中的難點(diǎn)。而商務(wù)智能正可以利用恰當(dāng)?shù)墓ぞ,如?shù)據(jù)挖掘、決策支持和分析工具等去收集和分析與客戶行為有關(guān)的信息,并進(jìn)行客戶相關(guān)數(shù)據(jù)分析以及營銷、銷售和服務(wù)的部門級輔助決策支持,并能為高層領(lǐng)導(dǎo)提供企業(yè)全局的輔助決策支持,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營與分析的閉環(huán)互動。所以,在CRM戰(zhàn)略中引入商務(wù)智能的概念,并在實(shí)施中加以正確應(yīng)用,就成為CRM戰(zhàn)略取得成功的不可或缺的一環(huán)。

3.3 在CRM中引入商務(wù)智能后的信息組織流

3.3.1 數(shù)據(jù)的收集。CRM的基本數(shù)據(jù)按其來源可以分為三類:客戶數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)。其中,客戶數(shù)據(jù)是CRM的核心,這些數(shù)據(jù)可以通過CRM運(yùn)營系統(tǒng)來收集,CRM運(yùn)營系統(tǒng)通過多種渠道與客戶互動,通過市場營銷、銷售和服務(wù)等業(yè)務(wù)流程的管理,能夠?qū)⒖蛻舻母鞣N背景信息、偏好、行為習(xí)慣、交易數(shù)據(jù)、信用狀況等信息收集并整合在一起;內(nèi)部數(shù)據(jù)是指企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品、財(cái)務(wù)及訂單等多方面數(shù)據(jù),這就要求CRM還要與ERP、SCM及財(cái)務(wù)等系統(tǒng)間實(shí)現(xiàn)信息共享,以獲取全面的內(nèi)部數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)則主要指在企業(yè)以外產(chǎn)生但與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的各種數(shù)據(jù),如反映市場、競爭企業(yè)情況的數(shù)據(jù),它是經(jīng)營決策時評估企業(yè)環(huán)境的依據(jù)。數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ),對數(shù)據(jù)的收集一定要做到全面、及時、準(zhǔn)確。

3.3.2 數(shù)據(jù)的存儲、組織與管理(數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理)。由于收集來的數(shù)據(jù)來自于不同部門、不同時期,各種數(shù)據(jù)又被存放在分散的異構(gòu)環(huán)境中,不易于查詢訪間,而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機(jī)狀態(tài),形同虛設(shè),使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、組織和管理,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足CRM分析的需要。而在CRM中引入商務(wù)智能,建立數(shù)據(jù)倉庫,就可以整理和歸并各種形式的數(shù)據(jù),建立一個專門為分析統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持應(yīng)用服務(wù)的數(shù)據(jù)中心。CRM數(shù)據(jù)倉庫通過商務(wù)智能提供的ET以Extract Transform Load,數(shù)據(jù)析取、轉(zhuǎn)換和載入)平臺,完成對數(shù)據(jù)的抽取、清洗、整合和裝載工作(這同時也是數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)變的過程)。在這個過程中,收集來的各種面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)重新按照面向分析的方式進(jìn)行組織,從而建立了一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合。通過元數(shù)據(jù)管理,使數(shù)據(jù)倉庫中的信息形成完整、一致、層次分明的語義體系,為面向語用的、實(shí)時的知識發(fā)現(xiàn)莫定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理是CRM分析的基礎(chǔ),許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的信息源。

3.3.3 使用各種分析工具。在數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理建立后,就可以利用各種分析工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以獲得實(shí)施客戶戰(zhàn)略所需的信息和知識,F(xiàn)在使用的分析工具主要有聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具等。聯(lián)機(jī)分析處理是對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的技術(shù),提供從多視角分析途徑獲取用戶所需的輔助決策的分析數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從信息中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的信息技術(shù),它能從大量的信息中發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或信息間的關(guān)系。另外,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)編程、高級解釋和可視化工具等高級分析技術(shù)雖然在其它領(lǐng)域還缺乏根基,但它們在CRM數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用已經(jīng)趨于成熟。這些工具通常采用機(jī)器自動識別的方式,不需要更多的人工干預(yù),這些工具的使用,使得從數(shù)據(jù)、信息到知識的飛躍成為可能。

3.3.4 知識的獲取和利用。數(shù)據(jù)倉庫生成的各種報表,可以讓企業(yè)了解CRM運(yùn)營的基本情況。在此基礎(chǔ)上,借助元數(shù)據(jù)管理,運(yùn)用各種分析工具從數(shù)據(jù)倉庫中分析和提取相關(guān)規(guī)律、模型和趨勢。企業(yè)還可以獲取更深層次的知識:首先是分析型知識,它聚集于理解客戶,分析CRM中客戶事件發(fā)生的原因;然后是預(yù)測型知識,側(cè)重于將會發(fā)生什么。這些信息和知識轉(zhuǎn)化為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、科學(xué)決策和各業(yè)務(wù)流程的輔助支持,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:將有價值的分析信息(如深度銷售預(yù)測和趨勢、集道信息、呼叫解決和最新的市場活動數(shù)據(jù))及時地發(fā)布到桌面上,同時大大降低了實(shí)現(xiàn)成本;提供先進(jìn)的預(yù)測跟蹤和趨勢分析,進(jìn)行細(xì)節(jié)追溯(簡單的向下鉆取操作);提供關(guān)于整個CRM的動態(tài)分析等等。應(yīng)用了這些知識的CRM可以提高在所有渠道上同客戶交互的有效性和針對性,從而把適合的產(chǎn)品和服務(wù),通過適合的渠道,在適當(dāng)?shù)臅r候,提供給合適的客戶,從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤的最大化。

商務(wù)智能在知識的獲取和利用上還有一個很大的優(yōu)勢就是提供了多姿多彩的用戶界面,特別是可視化技術(shù)的應(yīng)用,使得分析生成的知識可以轉(zhuǎn)化為專門化的視圖、報告和圖表提供給決策者,盡快從營銷現(xiàn)場的數(shù)據(jù)變化中形成栩栩如生的動態(tài)趨勢圖表乃至音像報警信號,從而使技術(shù)和非技術(shù)人員都能夠看出公司數(shù)據(jù)的分組、關(guān)系和趨勢,從而更快地做出決策。CRM與商務(wù)智能的結(jié)合,能夠使企業(yè)CRM戰(zhàn)略中“從數(shù)據(jù)、信息到知識”的信息資源組織的流程趨于完整,從而彌補(bǔ)許多現(xiàn)行CRM方案中“從信息到知識”這缺失或不足的一環(huán)。對實(shí)施了CRM的企業(yè)來說,CRM分析使“發(fā)生了什么”、“你希望將來發(fā)生什么”和“如果作一個敏感的變動將會發(fā)生什么”之間的循環(huán)趨于完整,這種知識使公司的CRM系統(tǒng)能夠取得預(yù)期效果。

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