CRM中的数据管理与分析.pptx

"CRM中的数据管理与分析" 在 Customer Relationship Management（CRM）系统中，数据管理与分析是非常重要的部分。沃尔玛公司的“啤酒 + 尿布”的故事表明，客户数据的科学分析可以带来意想不到的商机。本章节将详细介绍客户数据管理与分析的重要性、类型划分、质量保证、收集渠道、整理、客户数据库的建立和应用等内容。 客户数据管理是 CRM 的灵魂，它们之间存在着紧密的联系。只有通过科学地分析客户数据，企业才能更好地理解客户的需求，提供更好的服务，提高客户满意度和忠诚度。 客户数据的类型划分可以分为两大类： Explicit Data 和 Implicit Data。 Explicit Data 是指客户直接提供的信息，如姓名、地址、电话号码等。Implicit Data 是指通过客户行为和偏好所获取的信息，如浏览记录、购买记录等。 客户数据的质量保证是非常重要的。高质量的数据可以确保企业的决策和客户服务的 quality。客户数据的质量可以通过以下几个方面来评估：数据的准确性、有效性、时效性和完备性。 客户数据的收集渠道可以分为两类：直接渠道和间接渠道。直接渠道包括市场调查、营销活动、服务过程、终端收集等。间接渠道包括各种媒介、工商行政管理部门、国内外金融机构、咨询公司等。 客户数据的整理是一个复杂的过程，需要经过三个步骤：基本的校验、结构化和数据的使用和分析。客户数据库的建立需要考虑到客户购买产品的情况和购买后的反应。 客户数据库的内容可以包括客户信息、客户知识、客户购买行为等多个方面。客户数据库的建立需要注意以下几点：按照预测所需的信息量、深入策划客户数据库的组成部分、不需要因谋求建立一个详细完备的数据库而推迟建成时间、构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。 客户数据库的应用可以实现客户服务及管理的自动化、对客户开展一对一的营销、提高客户满意度和忠诚度等。数据仓库和数据挖掘是 CRM 中的重要应用，可以帮助企业更好地理解客户的需求，提高决策的科学性和准确性。 客户数据管理与分析是 CRM 系统的核心部分，企业需要高度重视客户数据的收集、整理和分析，以提高客户服务和管理的质量，提高企业的竞争力。