零售业客户关系管理(CRM)系统分祈研究，本文主要内容关键词为：零售业论文,客户关系管理论文,系统论文,CRM论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、CRM及其主要功能
CRM(Customer Relationship Management)作为一种新的管理模式、业务营销理念和信息技术前沿产品，已成为企业的一个重要研究方向。而零售业是与客户接触比较紧密的产业之一，尤其在网络信息化时代，传统的商场销售和虚拟网络商店销售方式，是现在一般零售业流行的销售方法。对实体商场来说，当消费者发生任何消费行为时，收款机的相应系统即进行记录；对网上商店来说，当消费者进入网站并浏览网页的同时，系统即同步留下客户的相关信息。可以预见，虽然系统将会累积相当丰富的客户资料，但却无法实时有效的运用。而CRM系统是解决上述问题的有力工具。它可以使所有的客户资料以及相关服务信息都通过统一的系统机制存放在数据库中，而且所有的相关资料都是实时且能更新的，以便给客户提供最贴切的服务。然后通过后端的分析模块，随时从资料库中将所需资料取出，配合资料分析方法，分析出客户消费行为模式与惯性，找出潜在客户，并在适当时机提出贴心建议或服务。CRM系统的构件从功能上分，主要包括：流程管理、接入管理、关系管理。
1.流程管理。使与销售、服务、支持和市场相关的业务流程自动化，CRM的流程必须灵活，以适应企业不断变化的业务需要。CRM流程包括：销售自动化、客户服务、产品支持、市场自动化。
2.接入管理。主要是用来管理客户和企业进行相互交流的方式，同时它也是一种自动化机制。它能支持辅助自助服务、完全的自助服务、全能服务，其功能主要是支持企业进行渠道管理即客户联系中心使用，它能使企业的日常运营按各自的业务规则各自正确运行，但却独立于企业整体运作之外。接入管理具有的功能：专项渠道管理、跨渠道管理、个性化服务。企业与客户间已经拥有较多的接触渠道，但渠道中包含的信息是独立的。一个有效的渠道管理应与客户的交互接触点上的所有渠道需求进行完美的集成。通过理解客户的渠道使用习惯、客户行为和需求，建立正确的设施来支持客户变化的需求。如呼叫中心、电脑值日、网上交易等。
3.关系管理。CRM最初的核心目标在于培养与客户更深更近的关系。CRM让企业能够在客户信息的基础上改变对待客户的行为，如今CRM的核心目标依旧是最大化客户的终身价值。关系管理的基本特点是使用数据仓库、数据挖掘技术和复杂的分析功能。通过关系管理，企业可随时分析客户的种类和偏好、掌握客户的各种需求，及时为客户提供个性化的服务。
二、零售业客户关系管理存在的问题
尽管零售企业都感觉到了客户不可替代的重要性，但客户关系管理目前在零售企业的应用仍旧不普遍，主要问题体现在如下几方面：
1.零售企业的经营管理人员对客户关系管理的理解偏差。长期的重工轻商使优秀人才很少流入零售企业，且多数零售企业的经营管理人员长期面对繁琐凌乱的业务，没有机会和时间系统地提高自身素质，导致在对客户关系管理的理解上存在偏差。有的零售企业虽意识到客户的重要性，其客户服务工作却由于各种原因仍然停留在比较低的阶段。
2.客户信息难以全面地搜集是实施客户关系管理的最大瓶颈。客户数据的难以搜集是每个行业实施客户关系管理所遇到的最大难题，而尤以零售业为甚。例如银行，由于客户需要开户，每个客户的详细通讯资料、客户信息资料均齐备，但仍然缺乏客户的个性化特征纪录，如文化背景、个人偏好、职业特征等等。对于零售企业来说，客户最基本的资料都难以搜集，这主要是源于零售企业的门店销售特点所致。客户来去匆匆，不愿意在购物之外填写个人资料。
3.缺乏适应零售企业业务特点的客户关系管理系统。目前的绝大多数CRM系统均是基于为销售人员的业务活动而获取业绩的行业设计，比如保险、制造业、药品生产等等，这些行业内的企业客户数量相对较少，目标较明确，客户信息较容易获得，与客户的主动性沟通容易实现。而零售业所面临客户群的复杂性和较不明确性为CRM系统的设计设置了障碍。这在一定程度上使得相当多的零售企业的客户关系管理仍停留在理论上或者手工操作上。
4.CRM系统多为操作型系统。目前企业使用的CRM系统多数为操作型系统，主要实现流程管理。也有许多厂家推出SFA、MA、CSS功能的系统，这些系统大多将流程管理和分析方法一起进行了封装，这样虽然屏蔽了分析方法的细节，但由于不同的问题很可能有不同的适用方法，因此系统的灵活性受到影响。
现有的操作型CRM系统不能通过统计、OLAP和数据挖掘方法获得客户的静态特征、与业务相关的动态特征或者行为特征；在产品方面，操作型系统不能对不同的产品进行分析，不能多角度（客户类别、地域、时间、社会因素等等）了解公司产品销售情况、销售变化情况，造成这些变化的可能因素等。在对供应商的关系管理方面，操作型CRM系统不能评估供应商对零售企业的销售贡献，因此也不能优化供应渠道，提高营销绩效。
三、基于数据挖掘的零售业CRM系统模块设计
1.基于数据挖掘的零售业CRM系统总体设计。数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对CRM信息分析处理的支持一直不能令人满意。事务处理和分析处理具有极不相同的性质，直接使用事务处理环境来支持CRM分析系统是行不通的。
提高CRM分析和决策的效率和有效性，分析型处理及其数据必须与操作型处理及其数据相分离。必须把分析数据从事务处理环境中提取出来，按照分析系统处理需要进行重新组织，建立单独的分析处理环境，数据仓库正是为构建这种新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。
2.基于数据挖掘的零售业CRM系统模型。数据挖掘的零售业CRM系统应该包括下列模块：(1)数据管理子系统。CRM系统的数据库通常包括在数据仓库中，数据仓库中保存了客户和管理的信息，除公司的内部信息和客户数据库外，还包括外部信息、竞争对手信息、行业发展信息；(2)模型管理子系统。一个包含有财务、统计、运筹和其他定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力；(3)知识管理子系统。许多非结构化和半结构化的问题是如此的复杂以至于除通常的决策能力外，还需要特别的专业知识；数据挖掘子系统在CRM中引入客户信息数据仓库，结合数据挖掘技术、联机分析处理，使决策支持功能大大增强。联机分析处理通过对客户信息进行多维化处理或者预综合处理。数据挖掘技术能够对客户原有的数据进行高度自动化的分析、推理，从中挖掘出客户、商品潜在的模式，预测客户的行为，使零售业决策者能够迅速判断市场走向，准确作出销售决策。