分析型CRM是什么

来源:  北京软件开发公司 

    CRM可以划分为三种类型：操作型CRM、协作型CRM和分析型CRM。其中操作型CRM主要包括销售自动化、营销自动化和服务自动化等，是CRM的基础功能模块；协作型CRM主要提供了企业与用户之间的沟通渠道，包括呼叫中心等模块；而分析型CRM对客户信息进行统计和分析，发现潜在的规律从而辅助决策，而数据仓库技术是分析型CRM的重要支撑点。

    分析型CRM目前使用领域

    分析型CRM是一种处理大容量的客户数据的方法，使企业营销决策人员获得可靠的信息支持策略和作战商业决策。虽然分析型CRM系统能够提高企业的核心竞争力，但是并不是每一个企业都能具备实施分析CRM系统的实力和必要性。目前，国内外分析型CRM系统的成功案例主要集中在保险、银行、证券 、电信以及大型零售业等领域。

    分析型CRM系统的技术支持

    乾元坤和认为—个分析型CRM系统的研制和实施应该强调以下几点：一是以客户为中心；二是建立企业的前台与后台的应用集成；三是实现营销自动化、销售人员管理自动化、客户服务与支持自动化；四是实现市场、销售、客户方面的统计分析和决策支持功能。高性能的决策支持技术是分析型CRM必要的组成部分，分析型CRM所需要的核心技术应该包括数据仓库、数据挖掘、OLAP、先进的决策支持技术。其中数据仓库、数据挖掘、联机分析处理都是进行科学决策实施的手段和基础。

    分析型CRM系统内容

    数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。

    从CRM软件所搜集的数据是最能帮助企业了解客户的，所谓的“一对一”营销也是注重在了解客户的需求，以便投其所好促成甲乙。如果能运用一些数字或统计模式，发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测未来的发展趋势，那么久可以为管理者提供决策支持。

    1.客户特征分析

    分析型CRM能够统计大量的客户信息，并支持对客户进行多维的特征分析。在银行、保险、电信、传媒、零售等行业，客户的数据量是庞大的。要对这些客户数据进行分析，就要求分析工具能够处理大量的客户信息。每个客户的属性描述包括地址、年龄、性别、证件号码、收入、职业和教育程度等多个字段。分析型CRM必须能够支持对多维特征的组合性分析，快速给出符合分析条件的客户名单和数量。

    2.客户行为分析

    分析型CRM能够处理复杂的数据，并支持对客户行为进行分析。现有客户的基础信患来源于企业的现有业务系统，因此，结合客户信息对某一类客户群的消费行为进行分析是很有意义的，这要求CRM中的分析工具可以从多个数据库中抓取信息，并形成复杂的数据簇。在此基础上，可以分析某类客户的消费行为。行为分析是比特征分析更为复杂的分析，因为它涉及到行业知识和分析模型的结合。

    3.建模和参数调整

    特征分析和行为分析形成以客户为中心的数据库，除了特征分析和行为分析，预测正在日益成为强大的分析功能。在详细了解消费行为之后，很自然地要对数据的参数进行某些调整。

    4.数据挖掘

    客户信息的录入和储存方式是数据，但是，对于决策者来讲，独立的单个的数据的意义并不大，更重要的是信息和知识。现有的数据挖掘方已经能够按照内置逻辑语言进行归纳和演绎。例如，根据模型数据，系统以达成最高利润为目标，提供建议进行的价格优化政策。通过输入抽样调查的测试数据，系统可以根据呼出电话的反馈率、直接邮件的反馈率、电视广告反馈率、巡展的反馈率等数据，确定最佳的市场活动模式，以最低的成本获得最好的市场活动效果。