1、1、客戶體驗、客戶關懷、客戶接觸點之間的內在聯系是什么，請加以論述。1.1客戶體驗：客戶體驗的定義：所謂體驗，就是企業以服務為舞臺、以商品為道具進行的令消費者難忘的活動。產品、服務對消費者來說是外在的，體驗是內在的、存于個人心中，是個人在形體、情緒、知識上參與的所得。客戶體驗是客戶根據自己與企業的互動產生的印象和感覺。廠商客戶對廠商的印象和感覺是從他開始接觸到其廣告、宣傳品，或是第一次訪問該公司就產生了，此后， 從接觸到廠商的銷售、產品，到使用廠商的產品，接受其服務，這種體驗得到了延續，因此, 客戶體驗是一個整體的過 程，一個 理想的客戶體驗必是由一系列舒適、欣賞、贊嘆、回味 等心理過程組成，

2、它帶給客戶以獲得價值的強烈心理感受；它由一系列附加于產品或服務之上的事件 所組成，鮮明地突出了產品或服務的全新價值；它強化了廠商的專業化形象，促 使客戶重復購買或提高客戶對廠商的認可。一個企業如果試圖向其客戶傳遞理想的客戶體驗，勢必要在產品、服務、人員以及過程管理等方面有上佳的表現，這就是實施CEM的結果。客戶體驗的實施過程：首先，你需要深入了解的基本知識，就是客戶與你的公司進行互動的整個旅程”我們將討論如何分析客戶之旅，以及在整個旅程中有哪些步驟、行動、問題、障礙和情感。接下來，我們將討論你如何提供產品、網站、廣告、呼叫中心等接觸點，讓它們在整個旅程中對客戶予以支持。最后，我們要探討由產品、

3、軟件和服務組成的整合型生態系統如何為客戶之旅和客戶體 驗開辟新機會，這些機會是孤立接觸點無法提供的。客戶體驗管理的7個步驟：2 HR目燭鮑客CMt和切TE洛隹PHS3伉宇關時吿怕駕胃阡皿裁 L逬右羞亦春斬't射卜謝!褓力胖將1.2客戶關懷:客戶關懷的定義：客戶關懷是服務質量標準化的一種基本方式，它涵蓋了公司經營的各個方面，從產品或 服務設計到它如何包裝、交付和服務。它強調對于從設計和生產一直到交付和服務支持的交 換過程每一元素關注的重要性。顧客關懷本質上歸結起來是為顧客所感知到、體會到和以一 致方式交付的服務和質量。1.2.2顧客關懷的范圍：(1) 客戶服務(Customerservi

4、ce)一般包括為顧客提供有關產品或服務技術說明的建議和信息，以及售后支持安排與步驟。為強調這一點，克里斯托弗寫道：最終的顧客服務取決于影響使買主得到產品和服務過程所有因素的交互作用”。(2) 產品質量(Productquality )與用以確保符合說明、進而適合其目的以及使用安全 而設置的標準及測度緊密相關。(3) 服務質量(Servicequality)指的是公司/顧客間的界面和關系，著重點在交易過程 中顧客的體驗。(4) 售后服務(Aftersalesservice)涵蓋售后查詢和投訴，以及修理和維護步驟。述這些方面形成了全面顧客關懷包裝的部分，它在幫助、友好、關心和安心等方面采取關懷態度

5、。其目標是不斷滿足顧客需求并履行顧客期望。在此背景下顧客關懷適用于營銷的各個方面。客戶關懷的影響：客戶關懷可并入組織為顧客所做的一切。其采取的形式依賴于多種因素，例如產品或服務的特征、行業、競爭與消費者的期望。 當然，在普遍參數的整個范圍內都可找到顧客關懷 的影子。例如最小程度的關懷也足以使顧客滿意，或者為具有競爭力需要最大程度的關懷。顧客關懷可能較薄弱，但 產品差異化 足以彌補這一點；相反， 對有些產品或服務， 最佳關懷 是核心需要。同樣地，有些情形簡單關懷就足夠了， 而復雜關懷形式作為重要的營銷差異化。 不管顧客關懷的范圍和本質如何，有兩條可能是不變的：它取決于管理，并由顧客/消費者據其期

6、望來判斷。好的顧客關懷得益于在企業的職業履行與顧客期望相一致，經驗表明，在標準維護方面，前后的一致性十分重要，在顧客關懷的無形維度方面更是如此。在個性化特征”方面，如果忽視對一致性的關心和注意，很容易導致績效標準波動較大。對工具維度 的重視可以改善顧客關懷，但這些關懷將會因忽視心理維度而被抹殺。企業可以通過兩種途徑提供一致性的顧客關懷：第一，企業改善交易發生的環境使其標準化；第二，在企業內部 特別是與顧客接觸的員工中應用營銷概念。在清晰和精確的關懷目標和政策下組合以下四方面因素，企業兌現的顧客關懷將會對其顧客產生持久的影響并使顧客得到滿足。（1 ）對所有營銷變量的考慮 一一包括產品或服務、廣告

7、、促銷、推銷、交付、訂單處理等變量。（2） 對關鍵營銷能力和個人網絡的辨識與加強一一關注知識、溝通、經驗和判斷， 以及 在涉及顧客關懷的所有方面培育和發展個人聯系。（3）顧客關懷活動的一致性和均衡性 一一超越整個顧客關懷的活動范圍。（4）顧客與企業的認同 一一對顧客和企業內在關系， 特別是有關硬工具維度和軟心理維 度方面的認可。1.3客戶接觸點：客戶接觸點的含義及關鍵時刻：含義:終端客戶接觸到的關于企業品牌及產品的所有點關鍵時刻：兩條線索，三個階段曲條線索7展示線7產掃線4二個階段企業晶牌盧品營銷行為發力點售前階段售屮階段售后階段132客戶接觸點的研究目的：有效地管理客戶，增強對客戶的把控能力

8、，降低企業風險建立良好的口碑，使之為我們的企業產品持續買單營銷發力點更加清晰指導后續產品設計133客戶接觸點管理的核心內容：客戶接觸點管理的核心是企業如何在正確的接觸點以正確的方式向正確的客戶提供正確的產品和服務。信息技術進步帶來的服務營銷虛擬化，使得企業和客戶之間的營銷互動與信息交換模式永久改進，并創造出多種服務營銷渠道和客戶接觸點。客戶接觸點管理變得比以往任何時候都更復雜，也更加重要。多接觸點策略是企業深入推進分級服務分類營銷的理想選擇，但在多個客戶接觸渠道中保持一致的信息和服務水平是一項管理挑戰。企業需要精心設計并在各接觸點上準確提供一致的信息，防止造成客戶的困惑與負面體驗。1.4內在聯

9、系：客戶體驗、客戶關懷和客戶接觸點是密不可分的。其三者主要研究的都是客戶、商品及互相衍生相伴的。從客戶體驗的角度看， 客戶關懷活動包含在客戶從購前、 購中到購后的全部過程中。 在 客戶購買前， 客戶關懷為公司與客戶之間關系的建立打開了一扇大門， 為鼓勵和促進客戶購 買產品或服務作了前奏。 購買期間， 客戶關懷則與公司提供的產品或服務緊緊的聯系在一起， 將服務提供與客戶的期望相吻合， 滿足客戶需求。 購買后， 客戶關懷活動則集中于企業高效 的跟進、圓滿的完成產品維護和修理的相關步驟等， 使客戶能夠重復購買公司的產品或服務。客戶體驗則是客戶在同公司各個接觸點上的實際感官認知和情感記憶， 通常情況下

10、包括 視覺、聽覺、嗅覺、味覺與觸覺上的感知感受。客戶關懷強調得是客戶購買的過程，而客戶 體驗強調更多的是公司對客戶提供服務或產品的過程和過程管理。通過對客戶接觸點的分析研究， 可以形成差異化的產品以及差異化的客戶體驗， 然后公 司再根據客戶及市場反饋進一步完善上述流程， 以形成完整的客戶體驗和客戶接觸點創新管 理動態過程由此， 我們可以得出結論： 在客戶經濟時代， 任何一家公司都應該圍繞客戶的需求，尤 其是圍繞客戶價值（情感）需求，對客戶接觸環節、接觸渠道進行全流程解剖和分析，并分 解出所有的客戶接觸點， 同時結合公司的戰略和品牌定位， 將公司的資源集中起來在客戶的 關鍵接觸點上形成體驗的峰值

11、和終值， 這些體驗應該喚起客戶情感和價值上的共鳴， 從而給 客戶留下深刻的心理記憶， 使該記憶潛移默化為客戶對公司的潛意識， 以便下次客戶再實施 同類的采購行為或形成再次消費需求時，理所當然地選擇該公司。 2、數據挖掘與客戶關系管理的關系是什么？為什么要對客戶關 系進行數據挖掘？用 CLEMENTIN軟件對客戶關系進行挖掘的基 本流程是什么？對海量客戶數據進行數據挖掘時應注意哪些問 題？2.1 數據挖掘與客戶關系管理的關系是什么？2.1.1 客戶關系管理：顧名思義， CRM 指的是企業與其客戶的交流方式，它實施于企業的市場營銷、銷售、 服務與技術支持等與客戶有關的領域。客戶關系管理（ CRM

12、）首先是一種管理理念，起源于西方的市場營銷理論，產生和發 展在美國。 其核心思想是將企業的客戶（包括最終客戶、 分銷商和合作伙伴）作為最重要的 企業資源， 通過完善的客戶服務和深入的客戶分析來滿足客戶的需求， 保證實現客戶的終生 價值。客戶關系管理( CRM )又是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制，它實 施于企業的市場營銷、銷售、服務與技術支持等與客戶相關的領域，要求企業從"以產品為中心 "的模式向 "以客戶為中心 "的模式轉移，也就是說，企業關注的焦點應從內部運作轉移 到客戶關系上來。客戶關系管理( CRM )也是一種管理軟件和技術，它將最

13、佳的商業實踐與數據挖掘、 數據倉庫、 一對一營銷、 銷售自動化以及其它信息技術緊密結合在一起，為企業的銷售、客 戶服務和決策支持等領域提供了一個業務自動化的解決方案， 使企業有了一個基于電子商務 的面對客戶的前沿， 從而順利實現由傳統企業模式到以電子商務為基礎的現代企業模式的轉 化。2.1.2 數據挖掘：數 據 挖 掘 (Data Mining) ， 又 稱 數 據 庫 中 的 知 識 發 現 (Knowledge Discovery in Database,KDD) ，是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在 應用價值的信息或模式，它是數據庫研究中的一個很有應用價值的

14、新領域，融合了數據庫、 人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。2.1.3 關系：客戶關系管理不僅是一種管理理念， 又是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理 機制， 也是一種管理軟件和技術。 數據挖掘能夠對將來的趨勢和行為進行預測， 從而很好地 支持人們的決策。 CRM 的成功在于成功的數據倉庫、數據挖掘。數據挖掘是深層次客戶關系管理的核心技術。 數據挖掘是整個客戶關系管理中最重要的組成部分， 是客戶關系管理的創造商業價值的 關鍵。有了數據挖掘，是企業從大量數據中獲得了深層次的，隱含的，潛在的，未來的客戶 只是， 喂企業擴大原有的上級， 創造新的上級，有限獲得上級提供了有力的條件

15、， 進而為企 業經營提供更有效的營銷， 銷售和服務的決策支持， 是數據挖掘成為客戶關系管理中最重要 的最關鍵的組成部分。數據挖掘工具能夠對將來的趨勢和行為進行預測，從而很好地支持人們的決策，比如， 經過對公司整個數據庫系統的分析，數據挖掘工具可以回答諸如 " 哪個客戶對我們公司的郵 件推銷活動最有可能作出反應，為什么 " 等類似的問題。有些數據挖掘工具還能夠解決一些很消耗人工時間的傳統問題， 因為它們能夠快速地瀏覽整個數據庫， 找出一些專家們不易察 覺的極有用的信息。因此可以說 CRM 的成功在于成功的數據倉庫、數據挖掘及知識發現。2.2 為什么要對客戶關系進行數據挖掘？客

16、戶關系管理最基本的含義就是管理所有與客戶的相互作用。 隨著客戶信息的絕對容量 的急劇增大，企業與客戶的相互作用日益復雜，數據挖掘被推到了客戶關系管理的最前端。 利用在傳統的數據庫技術基礎上發展起來的數據挖掘等先進的智能化信息技術， 利用神經網 絡等分析技術，挖掘出潛在的有用信息，用于企業輔助決策。從 CRM 軟件所搜集的數據是最能幫助企業了解客戶的，所謂的" 一對一行 " 銷也是注重在了解客戶的需求， 以便投其所好， 以促成交易。 數據是死的，但是如果能運用一些數學或 統計模式， 發現數據中存在的關系和規則， 根據現有的數據預測未來的發展趨勢， 那么就可 成為管理者的決策參

17、考。 以電子商務環境下的企業客戶關系管理為主線， 輔之以建立在數據 庫或數據倉庫基礎上的各種數據挖掘技術， 在吸引客戶、 留住客戶、 升級客戶的過程中實現 不斷提升企業核心競爭力的目標。 數據挖掘工具能夠對將來的趨勢和行為進行預測， 從而很 好地支持人們的決策。 因此可以說 CRM 的成功在于成功的數據倉庫、 數據挖掘及知識發現。數據挖掘是通過使用數據分析和數據建模技術來發現數據之間的關系和趨勢的過程。 數 據挖掘能夠從大量的數據中，抽取出潛在的、 對決策存在價值的知識、 模型或規則。數據挖 掘中最基本、 最簡單的分析步驟就是描述數據， 但是數據描述并不足以提供行動計劃， 必須 用從已知結果中

18、確立的模式來建立預測性模型， 從而提供行動計劃。 然后用其它的方法對其 進行測試。一個好的模型不應該被真實情況所困惑，這個模型能夠用來指導你理解業務。對于企業而言， 數據挖掘能夠根據已有的信息對未發生行為做出結果預測， 有助于揭示 已知的事實， 發現業務發展的趨勢， 預測未知的結果， 為企業經營決策、 市場策劃提供依據。2.3用CLEMENTINA件對客戶關系進行挖掘的基本流程是什么？（ 1）數據取樣： 清晰的定義出業務問題， 認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步。 挖掘的最后結構是不可預測的，但要探索的問題應是有預見的。（2）數據探索： 數據的選擇：搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信

19、息，依 據數據挖掘的業務問題。 數據的預處理：研究數據的質量，為進一步的分析做準備。 并確定將要進行的挖掘操作的類型。數據的轉換：講數據轉換成一個分析模型。這個分析模型是針對挖掘算法建立的，建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數據挖掘成功的關鍵。（ 3）數據實施：對所得到的經過轉換的數據進行挖掘。從上述過程中將會得出一系列的分析結果、模式或模型。（ 4）結果分析這一步是數據挖掘工作的核心環節。 將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組 織結構中去，讓所發現的有價值的規律被人們理解、應用，從而體現知識的價值。2.4 對海量客戶數據進行數據挖掘時應注意哪些問題？（1）可伸縮 由于數據產生和收集技術

20、的進步，數吉字節、數太字節甚至數拍字節的數據集越來越普遍。如果數據挖掘算法要處理這些海量數據集，則算法必須是可伸縮的（scalable）。許多數據挖掘算法使用特殊的搜索策略處理指數性搜索問題。 可伸縮可能還需要實現新的數據結 構，以有效的方式訪問個別記錄。例如， 當要處理的數據不能放進內存時， 可能需要非內存 算法。使用抽樣技術或開發并行和分布算法也可以提高可伸縮程度。（ 2 ）高維性 現在，常常遇到具有數以百計或數以千計屬性的數據集，而不是數十年前常見的只具有少量屬性的數據集。 在生物信息學領域， 微陣列技術的進步已經產生了涉及數千特征的基 因表達數據。 具有時間或空間分量的數據集也趨向于具有很高的維度。 例如， 考慮包含不同 地區的溫度測量的數據集。 如果溫度在一個相當長的時間周期內重復地測量， 則維度（特征 數）的增長正比于測量的次數。 為低維數據開發的傳統的數據分析技術通常不能很好地處理 這樣的高維數據。此外，對于某些數據分析算法，隨著維度（特征數）的增加，計算復雜性 迅速增加。（ 3）異種數據和復雜數據通常， 傳統的數據分析方法只處理