顾客关系管理概述市场营销学工商管理电子商务酒店旅游管理专业毕业论文【最新】

顾客关系管理概述市场营销学工商管理电子商务酒店旅游管理专业毕业论文【最新】内容摘要：

顾客关系管理 12 同类别的客户对企业和产品的满意度。 （ 3）使用交叉销售 (CrossSelling)和增值销售 (UpSelling)提高现有顾客价值 企业与其顾客之间的商业关系是一种持续不断发展的关系。 在顾客与你建立起这种双向的商业关系之后，企业就要尽力保持这种关系。 保持顾客关系的最佳境界可以体现在三方面：延长这种关系的时间；在维持这样的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。 根据关系营销理论，企业需要对已有的顾客进行交叉销售。 交叉销售 (CrossSelling)是指促使顾客购买尚未使用的产品和服务的行销手段，从而保持现有客户资源，提升现有客户的价值。 它是建立在双赢原则上的，对客户而言可以得到更多的产品和服务，对企业而言，也会因销 售增加而获益。 使用数据挖掘技术可以帮助企业有效的完成交叉营销，以实现利润增长和保持顾客关系的目的，这需要从以下两个方面入手： 一方面，通过数据挖掘中的聚类分析，确定交叉销售的目标客户。 通过聚类分析，可以确定属于某类顾客经常购买的商品，并向没有购买行为的此类顾客推销这类商品和服务； 另一方面，通过关联分析发现最优的销售组合，并向响应的目标客户开展交叉销售。 企业对于购买频率较高的销售组合，找出购买了大部分组合商品的客户并向其推销“遗漏”商品；同时，对于某类客户推销对应的商品组合。 增值销售 (UpSelling)，也称扩大销售，是指 根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值的产品或服务，刺激客户做更多的消费。 呼叫中心 (Call Center / CTI)常见专业名词解释。 增值销售的实质在于 引导客户购买价格、价值更高的产品 ，以使企业实现更多利润。 它也应该是建立在双赢原则上的，对于顾客而言，增值销售促使顾客将现有产品和服务升级，对于企业而言，也从单个顾客身上获得更多效益。 数据挖掘技术通过隐藏在每次交易记录中成堆的资料中，透视顾客的消费习惯和消费模式，从而判断哪些顾客对交叉销售和增值销售更有意向。 （ 4）案例研究 —— 数据挖掘在电子商务网站中个性化营销的应用 [10] Big Sam’s Clothing 通过一个专业的网站来销售公司的产品，数据挖掘技术的使用，使公司得以为顾客提供个性化的营销服务，从而大大地提高了顾客忠诚度，增加了顾客价值。 当公司最初建立这个网站时，仅仅是将它作为一个产品目录的在线版。 借助数据挖掘工具公司改善了网站的结构，在线销售系统提供了友好的用户登陆界面，一旦顾客订购了某件商品或注册成为会员后，公司会通过电子邮件的方式向他们推荐一些可能感兴趣的新产品；当顾客在网站上查阅一件产品时，网站会向他们推荐一些 与该产品有关的可能感兴趣的产品。 首先，使用聚类方法来发现商品组合。 比如衬衫和短裤是明显的聚类，而沙漠探险的书籍和医疗工具可能是令人惊奇的聚类。 然后建立顾客行为分析模型，识别那些会对添加上海理工大学毕业设计（论文） 13 在商品目录中的新商品感兴趣的顾客。 Big Sam’s Clothing 推荐顾客购买的产品不仅仅带来销售的增加，而且巩固了顾客关系。 此外，为了扩大影响， Big Sam’s Clothing 建立了一个应用程序来向顾客发送 Email，向顾客推荐由数据挖掘模型预测得到的可能会吸引顾客的新产品信息。 个性化营销的努力为 Big Sam’s Clothing 带来了盈利：公司在重复销售、每顾客的平均销售以及销售的平均范围等方面都得到了极大提高。 （ 5）案例研究 —— 通过数据挖掘使用交叉销售提高现有顾客的价值 [13] Guns and Roses(Gamp。 R)公司销售的产品是： A 型室外花盆和 B 型室内花盆。 产品表被发往 12,000,000 个家庭。 当顾客电话订购某个产品时 Gamp。 R 公司会积极的推销其它的产品 —— 交叉销售。 但是， Gamp。 R 公司发现只有 1/3 的顾客允许他们提出建议，最终的交叉销售率不足 1%，并招致了一片抱怨声。 为此 Gamp。 R 公司想确定到底是哪些人 在订购某个产品的同时需要其他的产品。 Gamp。 R 公司建立了两个数据挖掘模型，一个是用来预测某个顾客是否会被建议触怒，另一个用来预测什么样的建议会被很好的接受。 数据挖掘模型使用顾客信息数据库中顾客的信息和新的顾客信息，告诉销售代表哪种人可以采用交叉销售的方式以及建议什么产品。 交叉销售的成功率上升到 2%，而且很少有抱怨。 数据挖掘帮助 Gamp。 R 公司更好的了解了顾客的需求。 当把数据挖掘模型与典型的 CRM交叉销售活动结合起来时， Gamp。 R 公司的景况就完全变化了。 综上所述，在企业的真正顾客这个阶段，数据挖掘的任务就是帮助企业提 高现有顾客的价值。 需要指出的是，顾客的早期消费行为和消费模式尤其值得关注，他们对预测客户将来的消费行为极有帮助。 顾客可能挥金如土，也可能非常节俭，可能喜好单一，也可能嗜好多样。 顾客的这些消费习惯通常在前几次消费中就可以清楚地表现出来。 历史顾客阶段（保留忠实顾客） 企业的历史顾客是指那些不管自愿还是非自愿，不再使用公司产品和服务的人。 无论如何，总会有一些客户不再成为企业的顾客。 他们离开的原因不外乎自愿和非自愿两种。 自愿离开，也就是顾客自己不想再继续成为该企业的顾客，原因可能是多方面的：比如顾客搬 离公司服务的区域，因为顾客的生活方式改变而不再需要公司提供的产品或服务，从对手公司获得更好的产品或服务；顾客不再看好正在使用的产品和服务。 对于这类顾客，企业应该在顾客决定离开之前及时发现，并对有价值的顾客实施顾客保留。 非自愿流失的顾客，意味着，客户不再是企业的好客户。 他们可能已经停止向企业付费，不仅不能为企业带来利益，而且可能还会使企业蒙受损失。 对于这类顾客，如果公司继续指定挽留他们的促销策略，肯定会给企业造成巨大浪费。 相反，企业应该探察并发现具有欺诈倾向的顾客，对这类顾客加强警惕，防止欺诈的发生。 (1) 顾客保持 (Customers Retaining) 随着行业中的竞争越来越激烈，获得一个新顾客的开支越来越大，保持原有顾客的工数据挖掘与顾客关系管理 14 作也越来越有价值。 据统计数据表明，在全球 500 强企业中，它们在五年内大约流失 50%的客户。 企业争取一个新顾客的成本是保留一个老顾客的 710 倍。 留住 5%的顾客有可能为企业带来 100%的利润。 [14]使用数据挖掘来对不同的旨在保留客户的活动中建立模型，将对整个客户保持工作起着重要作用 就如前文介绍的顾客生命周期概念所述，企业的顾客可以分为三类：第一类是不会轻易流失的有价值顾客，第二 类是不断寻找更优惠的价格和更好服务的有价值顾客，第三类是无价值或低价值顾客。 传统的市场营销活动主要是针对第一类和第三类顾客，而现代顾客关系管理则认为，特别需要用市场手段来维护第三类顾客，因为这样做可以降低企业运营成本。 通过数据挖掘技术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，与 CRM 系统中的客户服务自动化模块相结合后，企业可以针对易流失的客户的具体需求，采取相应的措施，保持现有的黄金客户 (Profitable Customers)，提高他们对企业的忠诚度，将加强企业的竞争力，提高企业利润。 （ 2） 顾客欺诈风险分析 在顾客关系管理中，顾客的信用分析和诈骗识别是非常重要的，因为一旦发生信用风险和欺诈行为，企业将面临管理活动的失败、市场份额的丧失和营销活动的失败，导致企业失去市场、顾客、竞争力和信誉。 据统计，在英国， 62%的企业认为欺诈行为比以前更加普遍，三分之二以上的企业曾经发生过欺诈事件，这还不包括发生了欺诈行为但没有向外界公布的企业。 由此可见，顾客欺诈行为是非常普遍的，而且一旦发生，给企业带来的损失是非常巨大的（尤其是企业顾客欺诈行为）。 如何准确、及时、有效的预测到企业可能发生的欺诈风险，把 可能发生欺诈的顾客列入企业“黑名单”以规避企业欺诈风险是非常有意义的。 数据挖掘技术能够很好的解决这个问题，利用意外规则挖掘方法，神经网络方法和聚类方法，对顾客数据仓库中的数据进行分析和处理，分析欺诈为什么会发生。 哪些因素容易导致欺诈。 欺诈风险主要来源于哪里。 如何预测到可能发生的欺诈。 采取何种措施可以减少欺诈的发生。 以便分析和评价欺诈风险的严重性和发生的可能性，准确、及时的对各种欺诈风险进行监视、评价、预警和管理，进而采取有效的规避和监督措施，在欺诈风险发生之前对其进行控制。 （ 3）案例研究 —— 通过数据挖掘 保留忠实顾客 [13] Know Service(Kamp。 S)公司是一家网络服务公司，像其它公司一样也在不停的流失顾客。 流失率每月 8%，这意味着现有的 1,000,000 顾客中每个月会有 80,000 个顾客流失。 Kamp。 S公司重新寻找一个顾客的成本是 $200，每个月公司要在寻找新顾客上投资 $16,000,000，因此 Kamp。 S 公司需要数据挖掘的帮助。 Kamp。 S 公司掌握了顾客的大量上网信息和顾客的个人信息，构建了顾客信息数据库。 Kamp。 S 公司做的第一件事就是从顾客数据库中选择、转变数据。 接下来所做的就是根据顾客支出、生命周期对顾客进 行划分，并判断顾客的持久性，识别哪些顾客在将来会成为忠实上海理工大学毕业设计（论文） 15 的顾客，然后在忠实的顾客中识别哪些有可能流失。 第三步，确定最优服务、保持顾客忠实。 例如对上网支出大的顾客可以提供包月的服务而不是提供更加大的主页空间。 结果顾客流失率从原来的 %下降到 %，以数据挖掘成本为 $40,000 计算，公司保持顾客每个月可以节省 $960,000。 应用数据挖掘前 应用数据挖掘后 顾客总数 1,000,000 1,000,000 顾客月流失率 % % 每月流失顾客数 80,000 75,000 寻找新 顾客成本 $200 $200 每月寻找新顾客投资 $16,000,000 $15,000,000 挖掘成本 0 $40,000 保持顾客总成本 $16,000,000 $15,040,000 表 32 数据挖掘前后对比 这里必须指出的是，上述数据挖掘在历史顾客阶段的应用，准确的说，应该是数据挖掘在企业真正顾客后期阶段的应用。 对于忠诚于企业并对企业有价值的顾客，数据挖掘的任务是发现并帮助保留他们，延长这部分顾客的生命周期；对于有欺诈倾向的顾客，数据挖掘应即使发现他们，并帮助迫使他们离开企业，成为真正的 “历史顾客”。 数据挖掘中涉及到的隐私权问题分析 数据挖掘是技术、社会和经济变革的一部分，它使世界变得更小，使人们接触得更加紧密，服务更受重视，而且促使社会史无前例的繁荣。 与此同时，也比以往任何时候有更多信息被人们了解和存储，并在我们周围传递。 数据挖掘领域承诺能以富有建设性方式利用所有数据，但它依然不可避免的表露出对隐私的潜在威胁。 在国外，隐私是人们谈论的重要话题，也许您会说，在中国谈论这样的问题可能为时尚早，但随着互联网的发展，随着中国经济一天天与世界接轨，事实上我们已经无法逃避这个话题。 电话交流 和信用卡交易都会被记录，就像支付帐单和订阅杂志一样；饭店电子门锁可以跟踪旅客的进出情况；常用的消费购买卡会记录我们购买的东西，甚至移动电话也开始可以准确定位电话所在地。 我们日常生活被搜集的数据多德出乎想象。 而且，随着电子邮件、网上购物、新闻和娱乐互联网的盛行。 几乎没有什么不被记录下来。 在进一步说，这些权利该属于谁。 谁有权得到这样的信息。 比如移动电话开机时，可以确定该电话的准确位置（其大致位置可以通过发射信号的基地台得知）。 对于某些困境下需要帮助的人，这种功能也许可以救他一命；反过来说，这种新功能也引起了我 们的思考：谁拥有位置信息。 谁又有权知道位置信息。 无线电话公司有权知道我们的位置吗。 政府呢。 如果手机是老板发的，老板有权知道我们的位置吗。 如果手机是父母买给十几岁的数据挖掘与顾客关系管理 16 孩子，他们有权知道孩子的位置吗。 也许大多数人认为保护生命比保护电话所有者的隐私更加重要，那么，顾客在购买手机时，又是否可以选择不要这种精确定位技术。 案例研究 —— 数据挖掘的营销计划造成离婚。 [11] 多年前， MIC 引进“朋友与家庭”促销方案，刺激客户鼓励他们的亲朋好友改用 MIC的服务。 MIC 请客户提供亲友的名字，当然， MIC 并不需要真的去询问，因为 他们有每个客户打给每个人的电话数据。 根据 1999 年 3 月 29 日的电信杂志（ Wired）描述， BT（贝尔通讯）公司陷入一场跨越大西洋的客户争夺战。 在英国，每一个电话包括市话都要收电话费。 为了激发用户忠诚度， BT 公司推广他们自己的“朋友与家庭”计划。 该计划中，客户拨打他们在 BT 公司预设的号码，就会得到优惠。 作为对客户的一项服务， BT 公司会主动留意哪些号码应该出现在客户的预设清单上。 也就是说，如果客户经常拨打某个电话， BT 公司就会给客户发一封信，建议将这个号码加入客户的朋友与家庭清单中。 有个幸运的家庭主妇收到 这样一封信。 但在这个案例中，这位太太打开信一看，却并不知道这个最常拨打的电话号码是哪个熟人的。 通过一番调查，她发现她的丈夫对自己不忠。 于是将他扫地出门。 这不仅仅是破坏了一个家庭的婚姻。 这位客户威胁要向 BT 公司起诉，称这一计划破坏了他长达 40 年之久的婚姻。 一般认为，数据挖掘所用的数据是最容易威胁到隐私的原因。 [15]这种数据的搜集通常有以下几种方法： （ 1）当解决问题所需数据是业务经营需要的数据时，可以从经营环节取。