CRM復習大綱-吐血整理版

1、絕大多數人，開始了一次在家門口享受體育盛會的人生體驗。而我們的志愿者卻開始了一段嶄新的跋涉，許許多多個日子在積淀，許許多多份努力在累加，為了這個盛大的時刻，每一個人都在心中奮力的吶喊：亞運，我們準備好了!絕大多數人，開始了一次在家門口享受體育盛會的人生體驗。而我們的志愿者卻開始了一段嶄新的跋涉，許許多多個日子在積淀，許許多多份努力在累加，為了這個盛大的時刻，每一個人都在心中奮力的吶喊：亞運，我們準備好了!絕大多數人，開始了一次在家門口享受體育盛會的人生體驗。而我們的志愿者卻開始了一段嶄新的跋涉，許許多多個日子在積淀，許許多多份努力在累加，為了這個盛大的時刻，每一個人都在心中奮力的吶喊：亞運，我

2、們準備好了!客戶關系管理復習：考試題型：填空題（40分，每空2分，共20題）、判斷題（20分，每題2分，共10題）、簡答題（20分，每題5分，共4題）、論述題（20分，共1題）?？己朔绞剑杭扔杏洃浀恼J知題，也有需要展開的理解和綜合記憶題目，所以需要大家理解CRM的理念和相關理論。復習大綱：客戶關系管理的含義包括企業(yè)識別、挑選、獲取、發(fā)展和保持客戶的整個商業(yè)過程。IBM把客戶關系管理分為三類：關系管理、流程管理和接入管理。 客戶的范疇所有本著共同的決策目標參與決策制定并共同承擔決策風險的個人和團體，包括使用者、影響者、決策者、批準者、購買者和把關者。1. 使用者是指那些將要使用產品或服務的人員，

3、在多數情況下，由他們首先提出購買建議并協(xié)助決定產品價格；2. 影響者是指那些能夠影響購買決策制定的人員，由他們提供營銷活動所需要的評價信息；3. 決策者是指那些有權決定產品需求和供應商的人員，由他們提出采購方案； 對客戶關系的理解企業(yè)和客戶的行為和感覺是相互的客戶的感覺非常重要行為是顯性的對客戶關系管理的理解應包含的內容全方位客戶視圖；一套工具和技術；CRM技術CRM實施企業(yè)向以客戶為中心的行為模式轉變；整合優(yōu)化營銷、銷售和服務3大業(yè)務領域。何謂CRM、CRM概念三角形CRM即客戶關系管理。CRM理念CRM概念三角形：包括理念、技術和應用CRM的理念：為提供產品或服務的組織，找到、留住并提升價

4、值客戶，從而提高組織的贏利能力（經濟效益、社會效益）并加強競爭優(yōu)勢。CRM技術：Internet和電子商務、多媒體技術數據倉庫和數據挖掘，專家系統(tǒng)、人工智能、呼叫中心。CRM實施：結合軟件和組織狀況，在調研分析的基礎上做出的解決方案。CRM系統(tǒng)的分類按目標客戶分類 以全球企業(yè)或者大型企業(yè)為目標客戶的企業(yè)級CRM； 以200人以上、跨地區(qū)經營的企業(yè)為目標客戶的中端CRM； 以200人以下企業(yè)為目標客戶的中小企業(yè)CRM。 按應用集成度分類 CRM專項應用 、CRM整合應用 、 CRM企業(yè)集成應用 按系統(tǒng)功能分類 操作型CRM 、協(xié)作型CRM 、分析型CRM支撐客戶關系管理的三個主要理論是：客戶生命

5、周期理論、關系營銷理論、客戶價值判別理論。關系營銷的理論： 概念：把營銷活動看成是一個企業(yè)與消費者、供應商、分銷商、政府機構及其他公眾發(fā)生互動作用的過程。其核心是建立和發(fā)展與這些公眾的良好關系。 客戶范圍：從客戶市場擴展到供應商市場、內部市場、競爭者市場、分銷商市場、影響者市場、招聘市場。關注保持客戶，高度重視客戶服務，高度的客戶承諾，高度的客戶聯(lián)系，質量是所有部門都應關心的。家庭式關系：客戶關系管理的五種基本類型： 關系營銷的本質特征：雙向溝通，合作，雙贏，親密，控制 客戶忠誠概念:指客戶滿意后而產生的對某種產品品牌或公司的信賴、維護和希望重復購買的一種心理傾向?？蛻糁艺\是企業(yè)實施所追求的根

6、本目標 客戶忠誠類型：1. 壟斷忠誠：指某一產品或服務為某一公司壟斷，客戶別無選擇2. 惰性忠誠：惰性忠誠是指客戶由于惰性不愿意去尋找其他供應商，這些客戶是低依戀、高重復的購買者，他們對公司并不滿意。如果其他的公司能夠讓他們得到更多的實惠，這些客戶便很容易被人挖走。擁有惰性忠誠客戶的公司應該通過產品和服務的差異化來改變客戶對公司的印象。3. 潛在忠誠：潛在忠誠的客戶是低依戀、低重復購買的客戶。客戶希望不斷地購買產品和服務，但是公司的一些內部規(guī)定或是其他的環(huán)境因素限制了他們。4.方便忠誠：方便忠誠是低依戀、高重復購買的客戶。這種忠誠類似于惰性忠誠。同樣，方便忠誠的客戶很容易被競爭對手挖走。某個客

7、戶重復購買是出于地理位置比較方便，如附近的便利店。5. 價格忠誠 ：對于價格敏感的客戶會忠誠于提供最低價格的零售商。這些低依戀、低重復購買的客戶是不能發(fā)展成為忠誠客戶的6.激勵忠誠：公司通常會為經常光顧的客戶提供一些忠誠獎勵。激勵忠誠與惰性忠誠相似，客戶也是低依戀、高重復購買的那種類型。當公司有獎勵活動的時候，客戶們都會來此購買；當活動結束時，客戶們就會轉向其他有獎勵的公司。7. 超值忠誠：這是一種典型的感情或品牌忠誠。超值忠誠的客戶是高依戀、高重復購買的客戶。這種忠誠對很多行業(yè)來說都是最有價值的。客戶對于那些使其從中受益的產品和服務情有獨鐘，不僅樂此不疲地宣傳他們的好處，而且還熱心地向他人推

8、薦?？蛻糁艺\于滿意的關系： 關系營銷的三個層次：一級關系營銷（財務層次營銷），二級關系營銷（社交層次營銷） ，三級關系營銷（結構層次營銷）客戶的生命周期階段：分為潛在客戶期、客戶開發(fā)（發(fā)展）期、客戶成長（維系）期、客戶成熟期、客戶衰退期、客戶終止期共六個階段客戶智能：是創(chuàng)新和使用客戶知識、幫助企業(yè)提高優(yōu)化客戶關系的決策能力和整體運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合?？蛻衾碚搶RM開發(fā)的啟發(fā)：CRM強調企業(yè)對與客戶之間的“關系”的管理，而不是僅僅客戶基礎信息的管理 ，當前時期客戶理論的重點在于客戶保留，目前的CRM系統(tǒng)市場營銷功能普遍很弱，有些基本上沒有開發(fā)市場營銷功能CRM應用設計理念中

9、需采集的三種類型數據（描述性、促銷性、交易性）數據的有效消費類型：溫飽型消費：支隊客戶數據粗微加工整合，然后向企業(yè)員工、客戶或伙伴多渠道發(fā)送的過程。預測型消費:他的主要消費者是企業(yè)內部營銷和銷售人員，目的是從客戶數據中找尋出客戶的行為規(guī)律，從而提高銷售成功率。流程型消費:這是一種更高級的消費，其高級之處在于這種數據消費過程的“動態(tài)性”。每個數據片段都被貫穿在一個流程的各個活動被“即時消費”，實現動態(tài)的自動化消費過程。流程性消費過程首先由人設計，數據的主要消費者則是流程本身。數據采集的兩種特征：多渠道和多媒體私人關系相關度：將客戶在過去同企業(yè)交互的每個企業(yè)代表所負責的交互次數進行統(tǒng)計，如果次數越

10、平均，那么這個相關度就越小，反之越大。企業(yè)方的私人關系相關度是衡量這條關系中的私人對關系深度的影響力大小。CRM軟件發(fā)展的三個階段：幼兒/少年/成年。數據倉庫概念：數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數據集合，用于支持管理決策。13.數據挖掘定義：是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。重點掌握數據挖掘功能：1）預測數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數據本身得出結論。一個典型的例子是市場預測問題，數據挖掘使用過去有關促銷的數

11、據來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預測的問題包括預報破產以及認定對指定事件最可能作出反應的群體。 2）關聯(lián)分析 數據關聯(lián)是數據庫中存在的一類重要的可被發(fā)現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)可分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)、因果關聯(lián)。關聯(lián)分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯(lián)網。時序關聯(lián)是一種縱向的聯(lián)系。例如：今天銀行調整利率，明天股市的變化。 3）分類按照分析對象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別，現在就可以根據這些來區(qū)分新申請貸款的客戶，以采取相應的貸款方案。 4）聚類 數據庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子

12、集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數學分類學。 5）概念描述 概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區(qū)別。 6）偏差檢測 數據庫中的數據常有一些異常記錄，從數據庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別。偏差檢測對分析對象的少數的、極端的特例的描述，揭示內

13、在的原因。重點掌握聚類/決策樹算法的基本內容，并能具體應用、數據挖掘的流程和數據挖掘所需的人員構成。決策樹算法：常用的算法有CHAID、 CART、 Quest 和C5.0。聚類的算法：應用聚類分析的例子：市場銷售: 幫助市場人員發(fā)現客戶中的不同群體，然后用這些知識來開展一個目標明確的市場計劃；土地使用: 在一個陸地觀察數據庫中標識那些土地使用相似的地區(qū)；保險: 對購買了汽車保險的客戶，標識那些有較高平均賠償成本的客戶；城市規(guī)劃: 根據類型、價格、地理位置等來劃分不同類型的住宅；地震研究: 根據地質斷層的特點把已觀察到的地震中心分成不同的類；數據挖掘的流程：確定業(yè)務對象：定義出業(yè)務問題，認清數據挖掘的目的數據準備：1.數據的選擇：搜索所有與業(yè)務對象有關的內部和外部數據信息，并從中選擇出適用于數據挖掘應用的數據。2.數據的預處理：研究數據的質量，并確定將要進行的挖掘操作的類型。3.數據的轉換：將數據轉換成一個分析模型.數據挖掘：對所得到的經過轉換的數據進行挖掘.結果分析：解釋并評估結果知識的同化：將分析所得到的知識集成到業(yè)務信息系統(tǒng)的組織結構中去。 數據挖掘所需的人員構成：1）業(yè)務分析人員：要求精通業(yè)務，能夠解釋業(yè)務對象，并根據各業(yè)務對象確定出用于數據定義和挖掘算法的業(yè)務需求。2)數據分析人員：精通數據分析技術，并對統(tǒng)計學有較熟練的掌握，有能力把業(yè)務需求轉化為數據挖掘的各步操作，并