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论析知识挖掘在客户档案管理中的实施

论析知识挖掘在客户档案管理中的实施
 

从根本上来说,把知识挖掘应用到客户档案管理中符合企业的经营规律与发展方
向。随着市场竞争激烈程度的增加,企业经营理念由传统的以生产为中心转向以客户
为中心,企业赢得客户也就赢得了市场。因此,企业购建数据库,从客户的基本数据、
交易情况(购买本企业以及竞争企业产品的情况)、市场数据挖掘信息已成为一种必
备的能力和发展的趋势。但是,由于缺乏知识管理的方法和有效的分析工具,企业面
对海量的数据很难提取出潜在、有效的信息。基于客户档案管理的知识挖掘,能有效
地利用知识挖掘等工具及知识管理的理念与方法,帮助企业从海量的数据中发现有价
值的客户知识,为企业的决策提供有效的支持。
一、客户档案管理中知识挖掘的具体流程
1.建立动态集成的客户档案数据仓库
(1)采集客户数据
客户数据是客户档案数据仓库的基石。因此,对一个成熟的数据库系统来说,其
数据来源要求稳定而又可靠,必须建立多渠道集成的客户信息收集平台。在采集客户
数据时,首先必须确定所需采集的客户数据种类、重点及先后次序,以确定资料定位
及收集重点,减少无谓的人员、时间和金钱的浪费。建立收集客户数据的平台需要遵
循以下几个原则:
第一,是“以客户为中心”。这是最核心的一个原则。这个沟通平台能否发挥其
功效取决于它能否为企业的目标客户群所接受,并通过它与企业进行一种双向的互动
交流。沟通渠道越是便利、越是人性化,所获得的数据就越是可信和详实。
第二,是“以企业为本”。企业选择哪几个渠道进行收集,要根据企业的具体情
况,如企业产品或服务的特征、所面向的客户群特征以及企业自身的技术与资金实力。
第三,是“与企业战略相结合”,客户信息收集平台的构建必须与企业长期战略
相结合,不能是一时的“拍脑袋工程”或者是装点门面的“形象工程”,必须有一定
的前瞻性和递延性。前瞻性指的是不仅要立足现在,也要面向未来。递延性指的是设
计多渠道集成的平台不是一劳永逸的事情。无论硬件配置还是软件设计都要为将来需21
境,它需要抽取过程将数据从各业务系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入
到数据仓库。在数据进入数据仓库前,还必须经过检验,排除数据中可能隐藏的错误。
数据清洗是对数据仓库系统无用的或者不符合数据格式规范的数据进行清除的过程。
数据转换负责解释客户数据并修改其内容,使之符合数据仓库格式规范,并放入数据
仓库的数据存储介质中。数据转换包括数据存储格式转换以及数据表示符转换。经过
数据抽取、清洗与转换,保证数据的一致性、时效性,易于被访问;同时数据仓库具
有伸缩性好、跨平台能力强的特点,可与当前的任何 IT 系统相集成。
数据仓库是一个动态、整合的数据管理和查询系统。所谓动态性是指数据仓库能
够实时地提供客户的基本资料和历史交易行为等信息,并在客户每次交易完成后,能
够自动补充新的信息。所谓整合性,是指数据仓库与企业其他资源的整合,如一线服
务人员的终端根据职能、权限的不同,可实施信息查询和更新功能,如数据仓库与公
司其他媒体的交互使用等。企业运用数据仓库,可以在为客户提供产品和服务的时候,
充分了解客户的需求和特点,从而为他们提供更具针对性的个性化服务。数据仓库致
力于将数据转化成信息,信息转化成知识,知识转化为竞争优势,可以将各个渠道得
来的数据整理成全面、完善的客户信息库,并且通过知识挖掘来发现隐藏在数据后的
真实情况,从而提高公司的收益率和竞争力。
(3)构建数据仓库应注意的问题
① 要有企业决策层的参与。与传统业务系统不同,数据仓库是面向管理决策层
应用的,必须有系统自身的最终用户——企业决策层的参与。数据仓库本身并不是业
务流程的再现,而是基于数据分析管理模式的体现。数据仓库的实施者需要在商业智
能化如何能够帮助企业获得市场竞争力上下功夫,提供切实可行的系统实施目标和规
划,使得企业决策层能充分认识到数据仓库是他们自己所需要的系统,因而在投入和
配合上给予充分的支持。
② 要严格控制数据质量。数据仓库所提供的信息质量将直接影响企业的决策和
策略质量。要确保信息质量必须详细检验与控制登陆操作,并对所有输入系统的数据
必须进行认证,以确保系统中所有数据的正确性,因此,企业对这一点绝不可轻视。
③ 要系统地规划和设计数据仓库。由于数据仓库的访问和查询往往能够通过工
具来提供,因此数据仓库的功能取决于系统的规划和设计。在了解数据仓库应用需求
的时候,主要的对象应该是企业的决策部门和管理部门。对于国内数据仓库应用来说,23
异。实际应用中将由聚类分析算法得到的分类结果提交给业务行家,业务行家利用领
域知识进行评判后确定基本类型,每个客户属于某一类型。类识别即某实例(如客户)
归于已有的某类,可通过与类的距离长短来判别。通过对客户档案数据的聚类分析,
可以识别忠诚客户,有助于方便准确地定位目标客户群,细分市场,提高市场占用率,
可节约广告费,降低营销成本,提高企业的利润率。
③ 偏差检测。偏差检测侧重于发现异常的变化。在相类似的客户类中,对客户
异常变化要给予密切关注。如信用卡公司一旦发现某客户的信用购买量突然增大,就
要对客户的这种变化的原因进行调查。如果不是由于客户的欺诈行为,而是由于客户
状态的变化,比如客户找到一个薪水更高的职业或由于客户新购置了更大的住房等,
此时需要确认客户的这种变化,更新相应的档案,并提出针对性营销方案,如主动提
供一些如装修类商品或服务,增强客户对企业的忠诚度。
④ 其它。其他方法还包括趋势分析、人工神经网络方法以及遗传算法等方法。
趋势分析主要用于发现变化的趋势。如根据客户的偏好趋势和商品特征间关系,进行
商品销售预测。人工神经网络方法和遗传算法是解决非线性的、非结构化的十分复杂
问题的强有力工具。尽管利用它们所得的结论有时难以解释,但它们的实际应用异常
有效,是应用极为广泛的机器学习技术。如在客户知识管理中,它们可用于对基于
WEB 营销的客户行为学习,对决定营销成功的关键因子间的复杂关系进行学习等。
(2)启动客户知识挖掘的具体步骤
① 确立商业目标。在进行知识挖掘之前,首先要明确企业的业务目标,即想通
过知识挖掘解决什么样的问题,以达到什么目的。比如,企业想进行一次对现有客户
的连带销售电话直销活动,可是不知道该选择什么样的客户作为目标客户,在这种情
况下,遇到的问题便可能是“现有客户中谁最有可能正面反馈这次针对产品 A 的电
话直销活动?”在日常工作中,企业总是做出这样或那样的决定,有些决定很有把握,
因为经验丰富;有些决定总是忐忑不安,生怕风险太大,得不偿失。知识挖掘虽然不
完全肯定里面有无企业要找的准确答案,但至少可以帮助企业理清思维,校正原先可
能的误解,这就是知识挖掘的功效。明确了企业要解决的问题之后,目标确定并没有
结束,必须将要解决的问题转化为可以测量的目标,即知识挖掘的成功准则。另外,
作为知识挖掘的第一个步骤,企业也必须按照项目管理的一般方法考虑其他的因素,
如可用的技术、资金、人才和时间等资源投入,确定项目期等,即必须有一个明确的22
可以将复杂的数据分析需求分解成若干专题,这些专题在行业内往往具有一定的普遍
性,有现成的设计模式可以借鉴。数据仓库的设计实施也宜逐个击破,每个阶段都能
满足一部分用户的需求,最后获得全面成功。
④ 要选择合适的数据抽取方式。数据的抽取、清洗和转换是一项技术含量不高
但却非常琐碎的工作,在系统实施过程中建议由专门小组或人员负责数据抽取的工
作,将其纳入统一的管理和设计,不仅考虑原始数据源的类型,还必须考虑抽取的
时间和方式。一个数据仓库系统往往同时存在多种数据抽取方式来适应原始数据的
多样性,因此讨论单一抽取工具的选型是没有意义的,原则只有一个:简便、快捷、
易维护。
2.利用知识挖掘技术充分挖掘客户知识
随着数据库技术的成熟和信息应用的普及,人类累积的信息量正在成指数地增
长。全世界每天存入数据库的数据数量超过万兆字符。如今我们有太多的数据却总嫌
知识不够,难怪未来学家奈斯比特(Job Naisbitt)惊呼:“人类正被信息淹没,却饥
渴于知识。”面临浩瀚无边的数据,人们呼唤从数据的汪洋大海中去粗取精,去伪存
真,从而导致知识挖掘应运而生了。知识挖掘能从庞杂的信息中筛选出有用数据,以
公正客观的统计分析分析快速准确地得知企业经营的信息,从而找出销售模式,正确
掌握未来的经营动态和商机命脉。
(1)常用的客户知识挖掘类型
① 依赖分析。依赖知识是具有某种最小支持度与置信度的项集间的关联规则,
该方法能采掘出客户购买不同的商品之间的行为关系,从而可以帮助促销那些在消费
者心中有某种依赖关系商品。例如 Walt-Mart 建立的“市场购物篮分析系统”,能分
析出顾客购买商品的模式及其关系。因为它能发现“腊肠→芥末”的关联规则,该规
则的含义是购买腊肠的大部分客户同时也购买芥末。依此商场将相关商品在货架上合
理布置(如腊肠和芥末在货架上邻近排放),使顾客很容易发现需要的商品,促进了
商品的销售。所以我们可以根据关联规则来发现隐藏在客户档案背后的客户行为规
律,为企业捕获新的客户群,增加产品销售量,使企业获得更多的利润。
② 类分析。类分析包括聚类和类识别。聚类在营销中可用于对客户的分类,成熟
的算法是统计分析中聚类分析算法,其思想是使生成的类内部最大相似,类间最大差20
要集成的渠道留有接口,随着时间的推移,系统需要升级时可进行平滑过渡,不致影
响企业的运营。
客户数据分为企业内部数据和企业外部数据。尽管企业可能期望客户数据库中有
尽可能多的客户群体和客户类型,但一般情况下,客户档案数据只包括以下几种客户
类型:
第一,现有客户。这类客户主要通过最近购买情况、购买频率、每次购买的金额
和交叉销售、终生价值等指标来识别。
第二,潜在客户。这类客户的识别主要靠与现有客户的相似性分析或同类产品的
购买客户特征归纳。如果有的潜在客户已经购买了竞争对手的产品和服务,对他们购
买行为信息的收集和分析,将为企业的 SWOT 分析和竞争战略提供宝贵的资料。
第三,流失的客户。根据有关客户满意度、忠诚度的分析,流失的客户不一定是
不满意的客户,有时候只是客户的需求发生变化,如果将他们客户数据库里剔出去则
意味着完全放弃。为此,企业应该收集整理关于这些客户的信息并继续保留,以便在
适当时机采取相应措施重新挽回这些客户。
第四,分销商。批发商、零售商、分支机构、销售代理等市场营销渠道也可以看
作是广义的客户,他们的偏好和业绩信息也应该纳入客户数据库的范围。
(2)构建数据仓库
数据仓库是 20 世纪 90 年代初提出的概念,到 90 年代中期已经形成潮流。在美
国,数据仓库已经成为仅次于因特网之后的又一技术热点。数据仓库是市场竞争的产
物,它的宗旨是提供有效的决策支持;为企业管理数据提供上技术上的保证。目前,
已建立和利用的数据仓库应用系统都取得了明显的经济效益,在市场竞争中显示了强
劲的活力。简而言之,数据仓库就是一个作为决策支持系统和联机分析应用数据源的
结构化数据环境。
数据仓库不是为了存储数据,而是为了更好地实现对企业决策的支持。建立数据
仓库也不是目的,它是进行决策支持的基本环节。数据仓库保证数据的一致性、准确
性、综合性、易用性,为各种决策支持方案提供统一的数据源。因而以客户为中心的
数据仓库是根据客户管理需求而建立的,它对企业所有可能和客户相关的数据进行重
组,使企业对自己的客户具有统一的认识。数据仓库主要实现对客户数据的抽取、清
洗和转换过程。数据抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环24
计划,以确定挖掘项目的总体框架。
② 了解数据。确定了要解决的问题以及可以测量的目标之后,企业必须对知识
挖掘的基础数据进行初步了解。比如数据从哪里获得,数据仓库里有无直接可用的数
据集市,所选用数据表哪些字段是必要的,如何描述这些数据等,对数据的初步了解
可以帮助企业分析这些数据的可用性和适用性。另外,企业也可以用一些简单的工具
随机地抽取一些记录,检验它们的质量,只有对数据建立基本的可信度之后,才可以
进入下面的步骤,否则太多的返工会产生很多不必要的资源浪费。
③ 准备数据。数据准备是知识挖掘过程的核心。这一阶段是对已确定的基本数
据进行必要的转换、清理、填补以及合并工作。例如,如果你想知道有谁会对你的一
个直销活动有所响应,你就需要了解以前做过响应的客户的资料。如果有他们的名单
和地址,应该认识到这些数据虽然对客户来说是独一无二的,但却不是最合适进行知
识挖掘的数据。像城市和地区的信息是描述性的,而像客户年龄、收入、职业、偏好
和家庭类型等人口统计资料更有价值。这些信息在进行挖掘之前,必须将它们合并。
④ 模型构造。模型构造阶段是知识挖掘技术应用的关键阶段。首先是选择适用
的挖掘技术。根据挖掘目标所要解决的问题,比如是历史数据描述性质的,还是对未
来行为进行预测的,选择相应的挖掘技术,因为每一种挖掘技术有其适用性。其次是
建立培训数据和测试数据。对基础数据必须分为两部分,一个是供模型建立的数据,
另一个是供模型建立后检验其准确率的数据。两者的使用目的是不一样的。然后是利
用培训数据采用相应算法建立模型。这一步就是采用相应的算法确定输入和输出的关
系,一旦确定,便称模型已经确立。最后是模型解释。模型建立以后必须对模型进行
分析和解释,业务专家和数据库专家同时参与,以找出模型中的实际意义。
⑤ 模型评估和检验。这个阶段对所建立的模型用测试数据进行测试,计算误
差率,以确定模型的可信度,如果不令人满意,未达到预期的误差率目标,那么,
就必须重回到数据了解阶段,重复相关过程,直到找到令人满意的模型为止。当
然,也有可能最终放弃导致项目失败,在这种情况下,就有必要重新审视最初的
挖掘目标是否合理。
⑥ 应用和实施。如果经过测试和检验,所建立的模型可信,并在预定误差率范
围内,那么,便可以按照这种模型计算出输出值,并按照输出值确定决策的基本依据。
这样就可以在企业范围内全面部署这个预测模型。在应用过程中,必须不断用新数据进行检验,不断测试其成功概率。经过反复试验成功的模型就成为企业的一个重要的
“知识”,为企业的成功决策打下良好基础。
26
知识挖掘将其转变为有用的知识保存在企业的客户知识库中。
3.建立客户知识库存储共享客户知识
客户知识库是企业最重要的知识库之一。企业建立客户知识库的目的,在于将客
户知识以容易取得和掌握的形式进行交流和共享,便于需要这些知识的员工利用。换
句话说,将客户知识解释成有形的通俗符号,即显性知识形式,并尽量地加以结构化、
清晰化,建立易于操作的客户知识索引系统,以供员工查询和使用。建立客户知识库
的过程,就是对客户的知识进行有效地分析和管理以利于共享和应用的过程。如果企
业能够建立高效率的客户知识库,就会拥有一定的竞争优势并且获得相应的收益增
长。问题的关键在于企业应该拥有一个持续提供客户知识以及相应分析、操作功能的
客户知识库,这样的客户知识库可以帮助企业实现有效的客户知识管理。同时,客户
知识库应该包括所有的与客户交流的渠道,这样的知识库才是完全的,才能够提供有
关于每一个客户的整体资料,这一点是至关重要的。如果企业拥有客户的整体资料,
企业的不同部门(销售部门、生产部门、运输部门、售后服务部门以及财务部门)会
在共享客户信息的情况下进行运作,因而每一个客户对这个企业的印象就是一致的,
是满意的。因此,企业就可以和客户建立良好的关系。从营销以及与客户交流的角度
出发,一个以客户为导向的客户知识库可以为企业带来诸多商业优势,它使得企业对
客户有一个全面的了解,同时还可以提高企业的运作效率,降低企业的成本。在建立
企业客户知识库的具体过程中,必须要注意以下几个方面:
第一,要注重隐性客户知识的转化和存储。企业中最宝贵的客户知识,往往是知
识员工经过较长时间工作历练而积累的专长,这种知识蕴含丰富的亲身经历和学习成
果,包括复杂的隐性及显性知识成份。但是只要属于能以文字或符号清晰表达的显性
知识,经过“库化”(整理后储存到客户知识库中,并有索引系统供查询)之后,对
企业客户知识的扩散会有很大的帮助。至于难以言传的隐性知识,企业应广泛提供取
得客户知识的渠道,鼓励员工直接进行互动。传统的师徒传承制度成功地保留了许多
古老技术就是这个道理。
第二,客户知识库的价值在于客户知识的活用,而不是现成的文件管理。知识管
理与文件管理之间最大的差别就是文件管理对象是过去已有的知识,而客户知识库管
理的焦点则是未来的知识,所以客户知识库管理必须与创造未来价值的活动相符。由27
于客户知识库中的客户知识允许所有员工的分享,即属于企业资产,因此它不但可以
创造价值,而且还能始终保留在企业内部,这就无怪乎许多企业把建立客户知识库当
成客户知识管理的核心工作。
第三,恰当的信息技术有助于客户知识库的管理。虽然客户知识库管理不一定非
要用到信息技术,但由于互联网的迅速普及和知识经济的发展,已经基本克服了知识
区域性以及分布不平衡的缺点。特别是网络中介人(internet broker)出现后,更是大
幅度提升了网络成为客户知识管理工具的价值,而许多企业也已经开始利用网络技术
来构建企业知识库,储存产品、营销、客户、经营等许多的相关知识。
二、有效的客户知识在经营管理中的具体应用
由以上客户知识挖掘所产生的客户知识,如果仅仅被企业拥有是不够的,还需要
科学的管理。企业应该利用有效的客户知识创造客户价值,制定正确的决策,从而获
得竞争优势。
1.客户盈利能力分析
现实中企业往往不知道每位客户的赢利能力,所采取的市场策略也会非常盲目。
因为不同的客户盈利能力有很大差异,就如同客户对市场营销的手段的反应也有很大
的差别一样。如果都使用同样的市场策略,往往达不到预期的作用,甚至会起反向作
用,加大成本,增效甚微。知识挖掘分析出来的客户赢利能力的某些指标,可以间接
指导市场策略。本质上说知识挖掘可以从客户交易记录中发现一些的行为模式来预测
客户盈利能力的高低。另外,企业已有了一些新老客户,对其未来盈利能力的预测也
是一个重要方面。客户盈利能力的变化也会影响企业的战略目标,知识挖掘可以找出
客户将来最可能的行为模式。
2.客户的获取
在大多数商业领域中,业务发展的主要指标体系中都包括新客户的获取能力。新
客户的获取包括发现那些对企业产品不了解的顾客,他们可能是产品的潜在消费者
(比如,刚有了小孩的父母会是婴孩纸尿布的潜在消费者),也可能是以前接受竞争
对手服务的顾客。 其中有些客户可能以前是你的客户,它存在有利的一面(我们可
能掌握了较多有关他的信息),也存在不利的一面(他们可能是因为我们的服务质量
太差而转向其他商家的)。在各种情况下,知识挖掘都可以帮助我们对潜在客户群进28
行细分,并增加市场推广活动产生的反馈率,从而帮助企业完成潜在客户的筛选工作。
这样企业既可以获取新的客户,又可以针对不同类别的客户,提供个性化服务。
3.客户的保持
随着各个行业的竞争越来越激烈,企业获得新客户的成本不断地上升,因此保持
原有客户就显得越来越重要。一个企业的客户一般可分为三类:无价值或低价值的客
户、不会轻易走掉的有价值的客户和不断地寻找更优惠价值与更好服务的有价值的客
户。传统的市场活动是针对前两类客户的,而现代企业管理者认为特别需要用市场手
段来维护的是第三类客户,这样做可以降低企业运营成本。知识挖掘可以依据历史信
息建立客户流失预测模型,发现易流失的客户,这样企业可以针对易流失客户的具体
需求,采取相应措施。
4.交叉营销
企业与客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的关系。在客户与企业建立起
这种双向关系之后,可以使用很多方法使这种客户关系趋于完善。这包括:延长这种
关系的时间,在维持这种关系期间增加互相的接触,在每一次互相接触中获得更多的
利润。所有这些都可以通过交叉销售来实现。交叉销售是向现有客户提供新的产品和
服务的营销过程。交叉销售是建立在双赢原则基础上的,对客户来讲,要得到更多更
好满足他们需求的服务且从中受益;对企业来讲,也会因销售额的增长而获益。通过
相关分析,知识挖掘可以帮助你分析出最优的合理的销售匹配。相关分析的结果可以
用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合,找出那些购买了
组合中大部分商品的顾客,向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对每个顾客找出
比较适用的相关规律,向他们推销对应的商品系列。通过聚类分析,可以确定属于某
一类顾客经常购买的商品,并向没有购买的此类商品的顾客推销这些商品。
三、客户知识挖掘的影响要素分析
客户档案中知识挖掘的实施是在一个基础软件平台的支持下,对客户信息进行数
据的采集、分析、决策和交互的一个互动的、闭合的过程。它的成功与否很大程度上
受到企业自身的管理体制、业务流程、企业文化以及人员素质等因素的影响。因此下
文从企业文化建设、业务流程重组以及知识管理工具的技术支撑这三个影响要素方面
来阐述。2529
1.塑造“以客户为中心”的知识型企业文化
所谓企业文化是指在一定的社会、经济、文化背景下的企业,在长期发展过程中
逐步形成的、全体员工共同接受、认同与信守的、较为稳定的经营理念、行为规范、
企业形象、价值理念和社会责任等具有企业特色的精神财富的总和。哈佛大学、斯坦
福大学和一批管理咨询公司曾对企业文化的功能进行专项研究,得出的结论认为:企
业文化能对员工和企业经营业绩产生巨大的作用,它对企业的影响甚至超过了企业的
经营策略、管理体制、领导艺术等重要因素。企业文化虽然不同于企业制度那样对员
工有强制约束力,但作为企业全体成员共同的思维和行为习惯,对企业的影响力却非
常大。成功地实施客户知识在客户档案中的挖掘,必须要有相应的企业文化作支撑。
如何让上至最高管理人员下至一般员工都从思维和行为习惯上真正聚焦到客户身上,
是实施过程的核心,应该从以下几个方面来对企业文化进行改造:
(1)由上至下倡导“以客户为中心”的发展理念
当今,企业从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式转移。在这深刻的时代
背景下,随着各种现代生产管理和现代生产技术的发展,产品的差别越来越难以区分,
产品同质化的趋势越来越明显,因此通过产品差别来细分市场从而创造企业的竞争优
势也就变的越来越困难。而企业全面掌握的客户信息、对客户需求的了解以及良好的
客户关系本身,在企业竞争力体系中的地位就更加突出。因此,企业经营理念必须紧
密结合这种市场需求,当市场需求发生改变时,企业经营理念应随之变革。对许多公
司而言,渐进式的改革已不足以适应市场需要,而需要的是对企业经营理念进行革命
式再造,构思一个“从客户利益出发的”企业文化体系。理念建设应将管理层作为切
入点,企业领导应当始终坚持“以客户为中心”的理念,然后努力在企业中间形成一
种企业文化,真正将该管理理念灌输到每一职工脑中。目前,一些创新能力较强的企
业,已经迅速地定义了自己全新的经营理念,像 TCL 电器的“为顾客创造价值”,金
蝶软件的“帮助顾客成功”,这些经营理念已成为企业全新文化体系的显著标志。
(2)形成“让客户 100%满意”的文化
企业在以前的市场竞争中,往往会形成一种以企业本身利益最大化为目标的企业
文化,这种文化因为能够有效地使企业各个资源围绕企业如何获取最大利润而展开,
在很长一段时间内为企业发展带来了帮助。于是在“以赢利为唯一目标”这一思想指30
导下,许多企业为获利不自觉地损害到客户利益,从而导致客户的满意度和忠诚度降
低。企业这种以自身利益为唯一目标的作法极有可能导致老客户不断流失,企业的利
益也会因此受损。而现在企业应当更加重视客户满意、客户忠诚和客户保留,这在成
熟的市场环境中比直接以利润为中心要有利得多。企业拥有了许多忠诚的客户后,再
不断地升级相关的服务,这样在客户得到了百分百满意的同时,企业也获得了很大利
润,从而真正实现客户和企业的“双赢”。
(3)关注客户个性需求
随着社会财富的不断积累,人们的消费观念已经从最初的追求物美价廉的理性消
费时代过渡到感性消费时代,感性消费时代最突出的一个特点就是消费者在消费时更
多的是在追求一种心灵的满足,一种个性的张扬。因此企业要想赢得更多的客户,必
须要能够为客户提供个性化的产品和服务,要实现从传统“大规模”文化向“一对一”
文化转变。“一对一”包括一对一销售、一对一营销和一对一服务,因此有人干脆把
企业称之为“一对一”企业。信息技术和网络的飞速发展,使得“一对一”在较低的
成本下得以实现。
(4)将客户资源作为企业最重要的资产
客户成为企业发展之本。当客户这种独特的资产和其他资产发生利益冲突时,企
业应当尽量保证客户资产,追求客户资产为企业带来的长期效应。企业要细分客户,
针对不同的客户采用不同的客户战略,扩展客户关系,确保客户的忠诚度,利用与客
户的良好合作关系留住客户。
2.基于客户知识管理的企业业务流程重组
企业业务流程持续改进和重组的宗旨是以顾客需求为导向,从而提高企业产品的
质量,加快产品的流通和销售。企业为了在激烈的竞争环境中获得持久的竞争优势和
发展,必须深入挖掘客户知识,为其提供高附加值的产品和服务,此时企业业务流程
持续改进和重组就要从满足现有客户需求向不断创造新客户、开拓新市场方向转变。
当然也就要求企业在日常的生产经营过程中不断创新、勇于超越,而创新和开拓的源
泉是客户知识。客户知识管理的目的正是通过对客户知识资源的有效管理,提高企业
整体的应变能力和创新能力。因此,企业业务流程持续改进和重组必须要以客户知识
管理为基础才能取得显著的效果。31
(1)业务流程重组的相关概念分析
1993 年,哈默和钱皮合作发表《企业再造》一书,提出了“业务流程再造”
就是对企业的业务流程进行根本性再思考和彻底性再设计,从而获得在成本、质量、
服务和速度等方面业绩的戏剧性的改善”,使得企业能最大限度地适应以“客户、竞
争和变化”为特征的现代企业经营环境。在这个定义中,“根本性”、“彻底性”、“戏
剧性”和“业务流程”是四个核心内容,其中业务流程是企业的关注焦点,一切再造
工作全部是围绕业务流程展开的。流程就是做事情的顺序。企业的流程,就是企业完
成其业务获得利润的过程。业务流程是企业输入各种资源,以客户需求为起点,到企
业创造出客户满意的产品和服务、实现价值为终点的一系列活动。在一个企业中,业
务流程决定了其运行的效率,是企业的生命线。以客户利益为中心,以员工为中心及
以效率和效益为中心是企业整个业务流程的核心,整个业务流程就是围绕这三个目标
进行的。企业存在的理由是为客户提供价值,而给客户创造价值的是企业优异的流程,
那种靠单一产品、单一服务赢得客户的时代已经不复存在。以客户为导向,意味着企
业的流程优化将站在客户的角度考虑一切。业务流程的设计与实施,都将以客户的利
益为根本利益,以客户的标准为根本标准,反之,成功的流程运营与流程管理也必将
为企业创造最核心的价值。
(2)面向客户知识管理的企业业务流程持续改进和重组分析
现行企业的经营管理模式都是源于劳动分工原理和制度化管理理论,即强调按专
业分工,把企业的经营过程分解为最简单、最基本的一道道工序,员工只需要重复其
中一种工作。这种按职能分工的传统层级模式明显存在很多弊端,使得组织的成员受
到垂直组织方式的约束,使得员工只熟悉自身所在部门的业务,而不熟悉整体的业务
流程,使得处理特定业务流程的各部门之间缺乏有效的沟通,从而人为地将流程割裂
开来,出现信息阻塞、断流现象。因此,企业必须要对业务流程进行改进和再造,建
立以客户为中心、智能化的客户知识库系统,然后围绕客户意愿,开展持续的改造和
重建工作,通过渠道整合与客户开展广泛交流、学习与合作,从而达到与客户共同发
展的管理模式。
面向客户知识管理的企业业务流程持续改进和再造始于客户需求,终于客户满意
和客户忠诚,围绕着客户,企业形成了一个闭环的持续改进与创新的体系。业务流程
中的各个环节,如产品研发、生产、营销、销售及售后服务等,由于具有满足客户个性化需求、提高客户满意度的共同目标,彼此之间的界限也逐渐模糊,因此,在面向
客户层面会更容易形成整体效应。与之相对应的各个部门也不能以完成上级任务为出
发点和终极目标,而应是与其他部门合作,以向客户提供满意的产品和服务为宗旨。
员工以智能化的客户知识库系统支持开展日常工作。企业客户知识库的智能化应用,
不仅体现在它能够识别个性化知识需求,及时主动地向客户发送其所需知识,实现知
识在个体间的最佳匹配;而且对于存储在客户知识库中的大量客户知识,它通过总结、
分类、整合等方式进行深入分析,并在此基础上进行市场预测,提出各种趋势分析报
告与决策方案,最终上升成企业各个部门的工作计划、建议、备忘录等,甚至自动完
成员工与客户的互动,智能化的协调企业业务流程每个环节的运行。此外,面向客户
知识管理的企业业务流程持续改进和再造,还要求通过多种整合渠道与客户开展广泛
的交流、学习与合作,与客户共同发展。推行客户知识管理,企业与客户之间已经不
再是单一的买卖关系,而更多的是相互学习,共同合作的关系。
3.知识管理工具和 IT 技术的支持
企业的知识和技术基础主要是指通过建立统一的技术平台与开放的知识平台,来
联结和整合来自各个客户接触点的信息与知识,为组织成员提供各种知识管理服务和
通畅的网络来促进知识的转移,奠定客户知识管理的硬件环境基础。企业的知识和技
术基础主要是有:一是连入互联网;二是建立关联企业的 Intranet 和企业内部的管理
信息系统;三是建立统一的技术平台与开放的知识平台,包括客户知识库、数据挖掘、
知识发现及便于客户知识交流的人际网络,联结和整合来自各个客户接触点的信息与
知识,为组织成员提供各种客户知识管理的辅助服务。知识管理的技术工具是建立在
数据管理及信息管理技术的基础之上,针对知识特性而开发的、能够协助知识工作者
进行知识产生、存储、分享、以及使用的技术,能够为使用者提供理解信息的背景环
境,以及各种信息之间的相互联系。目前企业客户知识管理实践中常用的知识技术包
括:Internet、Intranet、Extranet、群件技术、文件管理系统、数据仓库(Data warehouse)、
数据挖掘(Data mining)、决策支持系统(Decision Support System)等。如下图 1.2
所示:
[1]
[1]
李名圣.客户关系管理中客户知识整合[D].福州大学硕士研究生学位论文,2006,25

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