第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系管理理念

8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容8.3客戶關(guān)系管理的手段8.4案例三則思考題相關(guān)內(nèi)容網(wǎng)站

第8章

電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理

8.1客戶關(guān)系8.1客戶關(guān)系管理理念

8.1客戶關(guān)系管理理念

1.主動性不同2.對待客戶的態(tài)度不同3.與營銷的關(guān)系不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.主動性不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷(1)客戶價值的含義按照菲利普·科特勒的定義，提供給客戶的價值(CustomerDeliveryValue)是指整體客戶價值與整體客戶成本之間的差額部分。在網(wǎng)絡(luò)時代，所謂整體客戶價值是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在上網(wǎng)過程中期待得到的所有利益;整體客戶成本是指用戶在上網(wǎng)過程中必須付出的所有代價。8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理——eCRM1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值(2)整體客戶價值的內(nèi)容1）信息價值2）溝通價值3）休閑價值

4）服務(wù)價值

5）經(jīng)濟(jì)價值

(3)整體客戶成本的內(nèi)容1）上網(wǎng)費用2）時間成本3）機(jī)會成本4）精神成本

1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷(2)整體客戶價值的內(nèi)容1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和交流的便利，并充分利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的智能化信息處理技術(shù)，把大量客戶資料加工成信息和知識，用來輔助企業(yè)經(jīng)營決策，以提高客戶滿意度和企業(yè)競爭力的一種過程或系統(tǒng)解決方案。

eCRM系統(tǒng)可以有三種應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)：(1)網(wǎng)上型(2)瀏覽器增強(qiáng)型(3)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型2.電子客戶關(guān)系管理電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心客戶關(guān)系管理實質(zhì)上是一種“關(guān)系營銷”。與以往只注重吸引新顧客、達(dá)成一次性交易的“交易營銷”相比，“關(guān)系營銷”更注重保留客戶，建立長期穩(wěn)定的關(guān)系。8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心

根據(jù)客戶忠誠度對客戶層次的劃分根據(jù)客戶忠誠度對客戶層次的劃分企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型基本型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去就不再與顧客接觸。被動型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去并鼓勵顧客在遇到問題或有意見的時候，及時與公司取得聯(lián)系。負(fù)責(zé)型銷售人員在產(chǎn)品銷售出去后，主動向客戶詢問產(chǎn)品是否符合需要，有何改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的建議，不斷地改進(jìn)產(chǎn)品以適合客戶需求。能動型銷售人員不斷聯(lián)系客戶，提供有關(guān)改進(jìn)產(chǎn)品用途的建議以及新產(chǎn)品的信息。伙伴型公司不斷地和客戶共同努力，幫助客戶解決問題，支持客戶的成功，實現(xiàn)共同發(fā)展。8.2.2客戶關(guān)系類型企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型8.2.2客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對應(yīng)的客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對應(yīng)的客戶關(guān)系類型

科特勒根據(jù)客戶的忠誠度給出了一個階梯，可以作為客戶關(guān)系管理工作考核的工具。對這個階梯進(jìn)行改造：以每個層次的寬度代表這個層次客戶的數(shù)量，每個層次的高度代表這個層次的客戶為企業(yè)帶來的收入，8.2.3客戶關(guān)系管理的業(yè)績考核科特勒根據(jù)客戶的忠誠度給出了一個階梯，可以作為客戶關(guān)系管理不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)客戶流動的方向體現(xiàn)了交易營銷與關(guān)系營銷的根本區(qū)別，客戶關(guān)系管理的最終目標(biāo)是與客戶建立長期穩(wěn)定、互惠互利的關(guān)系。所以，考核客戶關(guān)系管理水平的指標(biāo)應(yīng)該包括：1.新增客戶的絕對數(shù)量或相對比率2.流失客戶的絕對數(shù)量或相對比率3.升級客戶的絕對數(shù)量或相對比率4.客戶平均贏利能力考核客戶關(guān)系管理的指標(biāo)客戶流動的方向體現(xiàn)了交易營銷與關(guān)系營銷的根本區(qū)別1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫2.通過客戶關(guān)懷提高客戶滿意度3.利用客戶抱怨，分析客戶流失原因

8.2.4客戶保持管理1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫8.2.4客戶保持管理內(nèi)部客戶管理的概念內(nèi)部客戶管理是將員工視為公司的內(nèi)部客戶，像對待客戶那樣對待他們，像管理外部客戶關(guān)系那樣管理公司的內(nèi)部員工關(guān)系，同樣關(guān)注員工資產(chǎn)、員工忠誠度和員工生命周期價值。2.內(nèi)部客戶管理的重要性內(nèi)部客戶管理與外部客戶管理的良性互動關(guān)系可以表述為：內(nèi)部服務(wù)質(zhì)量高→內(nèi)部客戶滿意度高→員工保持度高→外部客戶的滿意度高→外部客戶的保持度高→利潤提升。8.2.5內(nèi)部客戶管理內(nèi)部客戶管理的概念8.2.5內(nèi)部客戶管理(1)確保實際提供的待遇與承諾的一致性(2)創(chuàng)造以人為本的企業(yè)文化(3)設(shè)計個性化的獎勵計劃3.保持并提高內(nèi)部客戶忠誠度的方法(1)確保實際提供的待遇與承諾的一致性3.保持并提高內(nèi)部1.呼叫中心的構(gòu)成“呼叫中心”（callcenter）是建立客戶關(guān)系、提供客戶服務(wù)的一種基本形式。一個完整的呼叫中心系統(tǒng)通常由以下幾部分組成：智能網(wǎng)絡(luò)（IN）、自動呼叫分配（ACD）、交互式語音應(yīng)答（IVR）、計算機(jī)電話綜合應(yīng)用（CTI）、來話呼叫管理（ICM）、去話呼叫管理（OCM）、集成工作站、呼叫管理（CMS）、呼叫計費等。其中，智能網(wǎng)絡(luò)、自動呼叫分配、交互式語音應(yīng)答、計算機(jī)電話綜合應(yīng)用是呼叫中心的核心。

8.2.6呼叫中心1.呼叫中心的構(gòu)成8.2.6呼叫中心按照企業(yè)運用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營性呼叫中心和外包型呼叫中心。自營性呼叫中心是企業(yè)自身建立起獨立的呼叫中心；外包型呼叫中心則是企業(yè)把呼叫業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的呼叫中心服務(wù)商。2.呼叫中心的類型按照企業(yè)運用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.數(shù)據(jù)挖掘的含義按照W.J.Frawley和G.Piatetsky-Shapiro等人提出的定義：數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識表示為概念（Concepts）、規(guī)則(Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。廣義的概念：數(shù)據(jù)挖掘是指在一些事實或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程。8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)是由原始事實組成的，如企業(yè)原材料的采購量、庫存量、商品銷售量等。數(shù)據(jù)可以分成數(shù)值數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)等幾種類型。信息是按特定方式組織在一起的事實的集合，即具有了超出這些事實本身之外的額外價值。數(shù)據(jù)→轉(zhuǎn)換過程（通過選擇、組織數(shù)據(jù)并應(yīng)用知識→信息

2.數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識。2.數(shù)據(jù)挖掘的目的概念(Concepts)規(guī)則(Rules)規(guī)律(Regularities)模式(Patterns)約束(Constraints)可視化(Visualizations)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識表示形式概念(Concepts)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識表示形式數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達(dá)和解釋。知識的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個階段的反復(fù)過程，如圖8—8所示（見書P281）3.數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)4.數(shù)據(jù)挖掘的分類可以從不同的角度對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分類：根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識種類來分類根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫分類

根據(jù)使用的技術(shù)分類4.數(shù)據(jù)挖掘的分類8.3.2數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的概念1993年，時任PrismSolutions公司副總裁的W.H.Inmon在其著作《建立數(shù)據(jù)倉庫》（BuildingtheDataWarehouse）中首次明確提出“數(shù)據(jù)倉庫”的概念。年數(shù)據(jù)倉庫：“數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制訂過程。”8.3.2數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的概念斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫研究小組：“數(shù)據(jù)倉庫是集成信息的存儲中心，這些信息可用于查詢或分析。”“數(shù)據(jù)倉庫是作為DSS服務(wù)基礎(chǔ)的分析型數(shù)據(jù)庫，用來存放大容量的只讀數(shù)據(jù)，為制定決策提供所需的信息。”“數(shù)據(jù)倉庫是與操作型系統(tǒng)相分離的、基于標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)模型集成的、帶有時間屬性的、面向主題及不可更新的數(shù)據(jù)集合。”

1995年2月，由A·Silberschatz、M·Stonebraker和J·Ullman等《數(shù)據(jù)庫研究：面向21世紀(jì)的機(jī)遇與成就》：“來自一個或多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)的拷貝”，指出了數(shù)據(jù)倉庫最根本的特點，即物理地存放數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)并非最新、專有的，而是來源于其它數(shù)據(jù)庫。8.3.2數(shù)據(jù)倉庫不同定義斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫研究小組：“數(shù)據(jù)倉庫是集成信息的存儲中心，雖然對數(shù)據(jù)倉庫的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.Inmon的數(shù)據(jù)倉庫定義涵蓋了幾個基本要素：即主題性、集成性、穩(wěn)定性及時間相關(guān)性。以這些基本要素為核心，構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫的四個主要特點：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的數(shù)據(jù)倉庫是集成的

數(shù)據(jù)倉庫的時間相關(guān)性

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的

2.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點雖然對數(shù)據(jù)倉庫的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.I數(shù)據(jù)倉庫是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)形式。它從原有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)被分成四個不同的級別：早期細(xì)節(jié)級

（olderdetaildata）、當(dāng)前細(xì)節(jié)級（currentdetaildata）、輕度綜合級（lightlysummarizeddata）、高度綜合級（highlysummarizeddata）。

典型的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)如圖8—9所示（見書P284）3.數(shù)據(jù)倉庫的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(1)粒度“粒度”是指數(shù)據(jù)倉庫所保持的信息的概要程度，它既影響到數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)量的多少，也影響到數(shù)據(jù)倉庫所能回答問題的種類和回答問題所需資源的種類。

粒度越高，表示細(xì)節(jié)程度越低、綜合程度越高，回答綜合性問題的效率較高，但降低了回答細(xì)節(jié)問題的能力；粒度越低，表示細(xì)節(jié)程度越高、綜合程度越低，相應(yīng)地提高了回答細(xì)節(jié)問題的能力，但回答綜合問題的能力降低。4.數(shù)據(jù)倉庫的兩個重要概念(1)粒度4.數(shù)據(jù)倉庫的兩個重要概念分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨立地處理，從而提高效率。數(shù)據(jù)在分割時可以依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，如日期、地域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域等，也可以采用多個標(biāo)準(zhǔn)的組合。

(2)分割分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨立地處數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，也有一些其他叫法，如報告數(shù)據(jù)庫、部門DSS數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫、輕度概括數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)倉庫的概念——即聯(lián)機(jī)分析從事務(wù)處理系統(tǒng)收集來的銷售、庫存和其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)引入了中小型企業(yè)以及大型企業(yè)中的各個部門。不是在單一的數(shù)據(jù)庫中存放企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市中只包含了公司業(yè)務(wù)某一方面的數(shù)據(jù)子集，如財務(wù)、庫存或員工等方面的數(shù)據(jù)。實際上，數(shù)據(jù)集市為某一特定領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)可能比數(shù)據(jù)倉庫提供的更為詳細(xì)。

5.數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，也（1）企業(yè)經(jīng)過詳細(xì)規(guī)劃，首先建立數(shù)據(jù)倉庫，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重組數(shù)據(jù)。

（2）各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)先建立各自獨立的數(shù)據(jù)集市，待條件成熟后再將各數(shù)據(jù)集市轉(zhuǎn)化成企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。

建立和使用數(shù)據(jù)集市方式建立和使用數(shù)據(jù)集市方式(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）建立數(shù)據(jù)倉庫的目的是為了決策支持，一項重要技術(shù)是聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。

OLAP是基于數(shù)據(jù)倉庫的信息分析處理過程，其基本特點是能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的企業(yè)信息進(jìn)行快速、一致、交互處理，從中獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同物理存儲方式可以把OLAP的實現(xiàn)劃分為兩種結(jié)構(gòu)：基于多維數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)（MOLAP）及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)（ROLAP）。6.利用數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)決策支持的技術(shù)(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）6.利用數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)決策支數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖掘不一定非要在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上進(jìn)行，但重組過的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)能更有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。(2)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三角”戴爾計算機(jī)公司成立于1984年，是全球成長最快的個人電腦公司。戴爾公司還是電子商務(wù)的早期應(yīng)用者，目前每天在線銷售額已達(dá)上千萬美元。戴爾公司最成功的地方，在于它的“直線訂購模式”，即按照客戶要求制造計算機(jī)，并向客戶直接發(fā)貨。“直線訂購模式”源于供應(yīng)鏈管理的基本理論，使公司與客戶結(jié)成了無形的、和諧的戰(zhàn)略聯(lián)盟。8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三1.“直線訂購模式”的技術(shù)手段伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，戴爾公司的“直線訂購模式”也經(jīng)歷了兩個階段：

(1)電話時期(2)電子商務(wù)時期2.“直線訂購模式”的優(yōu)點（1）不必通過經(jīng)銷商銷售電腦，每賣一臺電腦都取得現(xiàn)金，現(xiàn)金流量大，提高了企業(yè)營運的彈性。（2）訂單與庫存信息聯(lián)系互動，有訂單才進(jìn)貨，因此大幅降低庫存成本。（3）將先進(jìn)信息技術(shù)與供應(yīng)鏈管理理論有機(jī)結(jié)合，使得售前活動、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品發(fā)送、系統(tǒng)安裝、技術(shù)支持等環(huán)節(jié)形成一條和諧的供應(yīng)鏈，使各個環(huán)節(jié)成本降到最低。（4）通過網(wǎng)上直銷渠道，戴爾公司直接與消費者建立關(guān)系，公司可以提供個性化的服務(wù)，而且充分掌握所有客戶的資料。

8.4.1戴爾（Dell）公司的“客戶三角”1.“直線訂購模式”的技術(shù)手段8.4.1戴爾（Dell）公

戴爾公司的客戶三角戴爾公司的客戶三角1.Cisco服務(wù)系統(tǒng)的管理方式2.Cisco網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)的運作3.Cisco的顧客服務(wù)分類1）網(wǎng)民

2）通過代理商購買Cisco產(chǎn)品的顧客

3）簽約服務(wù)顧客

4）Cisco產(chǎn)品的直接購買用戶8.4.2Cisco的網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)8.4.2Cisco的網(wǎng)絡(luò)客戶服務(wù)系統(tǒng)8.4.3匯豐銀行的客戶關(guān)系管理1.定義最佳客戶（1）頂端客戶——理財總值超過10億港元，5%。（2）高端客戶——理財總值超過100萬港元，15%。（3）中端客戶——理財總值超過2萬港元，60%。（4）低端客戶——理財總值在2萬港元以下，20%。（5）非活躍客戶——帳戶處于“休眠”或者“結(jié)清”狀態(tài)。（6）潛在客戶——使用匯豐銀行別的產(chǎn)品。8.4.3匯豐銀行的客戶關(guān)系管理1.定義最佳客戶匯豐客戶金字塔匯豐客戶金字塔思考題如何理解“你不來是你的錯，你不再來時我錯”？如何理解會員制？移動公司存10元送30元政策和聯(lián)通的10元送20政策有何看法？從客戶關(guān)系管理的角度理解“不打不成交”。思考題如何理解“你不來是你的錯，你不再來時我錯”？思考題1．什么是客戶關(guān)系管理？2.有哪些客戶關(guān)系類型？3.什么是內(nèi)部客戶關(guān)系管理？4.呼叫中心的構(gòu)成。5.什么是數(shù)據(jù)挖掘？它在把數(shù)據(jù)加工成有用信息的過程中起什么作用？6.有哪些常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？7.數(shù)據(jù)倉庫有哪些特點？8.什么是數(shù)據(jù)集市？9.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對現(xiàn)代企業(yè)管理有什么意義？10.舉例分析一個企業(yè)開展客戶關(guān)系管理的成敗得失。思考題第8章_電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理課件

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8.1客戶關(guān)系管理理念

8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容8.3客戶關(guān)系管理的手段8.4案例三則思考題相關(guān)內(nèi)容網(wǎng)站

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8.1客戶關(guān)系8.1客戶關(guān)系管理理念

8.1客戶關(guān)系管理理念

1.主動性不同2.對待客戶的態(tài)度不同3.與營銷的關(guān)系不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.主動性不同8.1.2客戶關(guān)系管理與客戶服務(wù)的區(qū)別1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷(1)客戶價值的含義按照菲利普·科特勒的定義，提供給客戶的價值(CustomerDeliveryValue)是指整體客戶價值與整體客戶成本之間的差額部分。在網(wǎng)絡(luò)時代，所謂整體客戶價值是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在上網(wǎng)過程中期待得到的所有利益;整體客戶成本是指用戶在上網(wǎng)過程中必須付出的所有代價。8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)系管理——eCRM1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷8.1.3電子商務(wù)環(huán)境下的客戶關(guān)網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值(2)整體客戶價值的內(nèi)容1）信息價值2）溝通價值3）休閑價值

4）服務(wù)價值

5）經(jīng)濟(jì)價值

(3)整體客戶成本的內(nèi)容1）上網(wǎng)費用2）時間成本3）機(jī)會成本4）精神成本

1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷(2)整體客戶價值的內(nèi)容1.網(wǎng)絡(luò)時代的客戶價值判斷電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和交流的便利，并充分利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的智能化信息處理技術(shù)，把大量客戶資料加工成信息和知識，用來輔助企業(yè)經(jīng)營決策，以提高客戶滿意度和企業(yè)競爭力的一種過程或系統(tǒng)解決方案。

eCRM系統(tǒng)可以有三種應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)：(1)網(wǎng)上型(2)瀏覽器增強(qiáng)型(3)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型2.電子客戶關(guān)系管理電子客戶關(guān)系管理（eCRM）是指企業(yè)借助網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息獲取和8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心客戶關(guān)系管理實質(zhì)上是一種“關(guān)系營銷”。與以往只注重吸引新顧客、達(dá)成一次性交易的“交易營銷”相比，“關(guān)系營銷”更注重保留客戶，建立長期穩(wěn)定的關(guān)系。8.2客戶關(guān)系管理的內(nèi)容

8.2.1客戶關(guān)系管理的核心

根據(jù)客戶忠誠度對客戶層次的劃分根據(jù)客戶忠誠度對客戶層次的劃分企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型基本型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去就不再與顧客接觸。被動型銷售人員把產(chǎn)品銷售出去并鼓勵顧客在遇到問題或有意見的時候，及時與公司取得聯(lián)系。負(fù)責(zé)型銷售人員在產(chǎn)品銷售出去后，主動向客戶詢問產(chǎn)品是否符合需要，有何改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的建議，不斷地改進(jìn)產(chǎn)品以適合客戶需求。能動型銷售人員不斷聯(lián)系客戶，提供有關(guān)改進(jìn)產(chǎn)品用途的建議以及新產(chǎn)品的信息。伙伴型公司不斷地和客戶共同努力，幫助客戶解決問題，支持客戶的成功，實現(xiàn)共同發(fā)展。8.2.2客戶關(guān)系類型企業(yè)與客戶之間的五種關(guān)系類型8.2.2客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對應(yīng)的客戶關(guān)系類型客戶數(shù)量與對應(yīng)的客戶關(guān)系類型

科特勒根據(jù)客戶的忠誠度給出了一個階梯，可以作為客戶關(guān)系管理工作考核的工具。對這個階梯進(jìn)行改造：以每個層次的寬度代表這個層次客戶的數(shù)量，每個層次的高度代表這個層次的客戶為企業(yè)帶來的收入，8.2.3客戶關(guān)系管理的業(yè)績考核科特勒根據(jù)客戶的忠誠度給出了一個階梯，可以作為客戶關(guān)系管理不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)不理想的收入客戶分布結(jié)構(gòu)客戶流動的方向體現(xiàn)了交易營銷與關(guān)系營銷的根本區(qū)別，客戶關(guān)系管理的最終目標(biāo)是與客戶建立長期穩(wěn)定、互惠互利的關(guān)系。所以，考核客戶關(guān)系管理水平的指標(biāo)應(yīng)該包括：1.新增客戶的絕對數(shù)量或相對比率2.流失客戶的絕對數(shù)量或相對比率3.升級客戶的絕對數(shù)量或相對比率4.客戶平均贏利能力考核客戶關(guān)系管理的指標(biāo)客戶流動的方向體現(xiàn)了交易營銷與關(guān)系營銷的根本區(qū)別1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫2.通過客戶關(guān)懷提高客戶滿意度3.利用客戶抱怨，分析客戶流失原因

8.2.4客戶保持管理1.建立并充分利用客戶數(shù)據(jù)庫8.2.4客戶保持管理內(nèi)部客戶管理的概念內(nèi)部客戶管理是將員工視為公司的內(nèi)部客戶，像對待客戶那樣對待他們，像管理外部客戶關(guān)系那樣管理公司的內(nèi)部員工關(guān)系，同樣關(guān)注員工資產(chǎn)、員工忠誠度和員工生命周期價值。2.內(nèi)部客戶管理的重要性內(nèi)部客戶管理與外部客戶管理的良性互動關(guān)系可以表述為：內(nèi)部服務(wù)質(zhì)量高→內(nèi)部客戶滿意度高→員工保持度高→外部客戶的滿意度高→外部客戶的保持度高→利潤提升。8.2.5內(nèi)部客戶管理內(nèi)部客戶管理的概念8.2.5內(nèi)部客戶管理(1)確保實際提供的待遇與承諾的一致性(2)創(chuàng)造以人為本的企業(yè)文化(3)設(shè)計個性化的獎勵計劃3.保持并提高內(nèi)部客戶忠誠度的方法(1)確保實際提供的待遇與承諾的一致性3.保持并提高內(nèi)部1.呼叫中心的構(gòu)成“呼叫中心”（callcenter）是建立客戶關(guān)系、提供客戶服務(wù)的一種基本形式。一個完整的呼叫中心系統(tǒng)通常由以下幾部分組成：智能網(wǎng)絡(luò)（IN）、自動呼叫分配（ACD）、交互式語音應(yīng)答（IVR）、計算機(jī)電話綜合應(yīng)用（CTI）、來話呼叫管理（ICM）、去話呼叫管理（OCM）、集成工作站、呼叫管理（CMS）、呼叫計費等。其中，智能網(wǎng)絡(luò)、自動呼叫分配、交互式語音應(yīng)答、計算機(jī)電話綜合應(yīng)用是呼叫中心的核心。

8.2.6呼叫中心1.呼叫中心的構(gòu)成8.2.6呼叫中心按照企業(yè)運用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營性呼叫中心和外包型呼叫中心。自營性呼叫中心是企業(yè)自身建立起獨立的呼叫中心；外包型呼叫中心則是企業(yè)把呼叫業(yè)務(wù)外包給專業(yè)的呼叫中心服務(wù)商。2.呼叫中心的類型按照企業(yè)運用呼叫中心的方法不同，可以分為兩種不同類型，即自營8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.數(shù)據(jù)挖掘的含義按照W.J.Frawley和G.Piatetsky-Shapiro等人提出的定義：數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息，提取的知識表示為概念（Concepts）、規(guī)則(Rules)、規(guī)律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。廣義的概念：數(shù)據(jù)挖掘是指在一些事實或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程。8.3客戶關(guān)系管理的手段

8.3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)是由原始事實組成的，如企業(yè)原材料的采購量、庫存量、商品銷售量等。數(shù)據(jù)可以分成數(shù)值數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)等幾種類型。信息是按特定方式組織在一起的事實的集合，即具有了超出這些事實本身之外的額外價值。數(shù)據(jù)→轉(zhuǎn)換過程（通過選擇、組織數(shù)據(jù)并應(yīng)用知識→信息

2.數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識。2.數(shù)據(jù)挖掘的目的概念(Concepts)規(guī)則(Rules)規(guī)律(Regularities)模式(Patterns)約束(Constraints)可視化(Visualizations)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識表示形式概念(Concepts)(2)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識表示形式數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達(dá)和解釋。知識的發(fā)現(xiàn)可以描述為這三個階段的反復(fù)過程，如圖8—8所示（見書P281）3.數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘的過程一般由三個主要階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)4.數(shù)據(jù)挖掘的分類可以從不同的角度對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分類：根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識種類來分類根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫分類

根據(jù)使用的技術(shù)分類4.數(shù)據(jù)挖掘的分類8.3.2數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的概念1993年，時任PrismSolutions公司副總裁的W.H.Inmon在其著作《建立數(shù)據(jù)倉庫》（BuildingtheDataWarehouse）中首次明確提出“數(shù)據(jù)倉庫”的概念。年數(shù)據(jù)倉庫：“數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制訂過程。”8.3.2數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的概念斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫研究小組：“數(shù)據(jù)倉庫是集成信息的存儲中心，這些信息可用于查詢或分析。”“數(shù)據(jù)倉庫是作為DSS服務(wù)基礎(chǔ)的分析型數(shù)據(jù)庫，用來存放大容量的只讀數(shù)據(jù)，為制定決策提供所需的信息。”“數(shù)據(jù)倉庫是與操作型系統(tǒng)相分離的、基于標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)模型集成的、帶有時間屬性的、面向主題及不可更新的數(shù)據(jù)集合。”

1995年2月，由A·Silberschatz、M·Stonebraker和J·Ullman等《數(shù)據(jù)庫研究：面向21世紀(jì)的機(jī)遇與成就》：“來自一個或多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)的拷貝”，指出了數(shù)據(jù)倉庫最根本的特點，即物理地存放數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)并非最新、專有的，而是來源于其它數(shù)據(jù)庫。8.3.2數(shù)據(jù)倉庫不同定義斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫研究小組：“數(shù)據(jù)倉庫是集成信息的存儲中心，雖然對數(shù)據(jù)倉庫的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.Inmon的數(shù)據(jù)倉庫定義涵蓋了幾個基本要素：即主題性、集成性、穩(wěn)定性及時間相關(guān)性。以這些基本要素為核心，構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫的四個主要特點：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的數(shù)據(jù)倉庫是集成的

數(shù)據(jù)倉庫的時間相關(guān)性

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的

2.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點雖然對數(shù)據(jù)倉庫的定義至今尚存在分歧，但比較認(rèn)同的W.H.I數(shù)據(jù)倉庫是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)形式。它從原有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲得的基本數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)被分成四個不同的級別：早期細(xì)節(jié)級

（olderdetaildata）、當(dāng)前細(xì)節(jié)級（currentdetaildata）、輕度綜合級（lightlysummarizeddata）、高度綜合級（highlysummarizeddata）。

典型的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)如圖8—9所示（見書P284）3.數(shù)據(jù)倉庫的組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展形成的，但又不同于數(shù)據(jù)庫(1)粒度“粒度”是指數(shù)據(jù)倉庫所保持的信息的概要程度，它既影響到數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)量的多少，也影響到數(shù)據(jù)倉庫所能回答問題的種類和回答問題所需資源的種類。

粒度越高，表示細(xì)節(jié)程度越低、綜合程度越高，回答綜合性問題的效率較高，但降低了回答細(xì)節(jié)問題的能力；粒度越低，表示細(xì)節(jié)程度越高、綜合程度越低，相應(yīng)地提高了回答細(xì)節(jié)問題的能力，但回答綜合問題的能力降低。4.數(shù)據(jù)倉庫的兩個重要概念(1)粒度4.數(shù)據(jù)倉庫的兩個重要概念分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨立地處理，從而提高效率。數(shù)據(jù)在分割時可以依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，如日期、地域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域等，也可以采用多個標(biāo)準(zhǔn)的組合。

(2)分割分割是指把數(shù)據(jù)分散到各自的物理單元中去以便能分別地、獨立地處數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，也有一些其他叫法，如報告數(shù)據(jù)庫、部門DSS數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫、輕度概括數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)集市將數(shù)據(jù)倉庫的概念——即聯(lián)機(jī)分析從事務(wù)處理系統(tǒng)收集來的銷售、庫存和其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)引入了中小型企業(yè)以及大型企業(yè)中的各個部門。不是在單一的數(shù)據(jù)庫中存放企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市中只包含了公司業(yè)務(wù)某一方面的數(shù)據(jù)子集，如財務(wù)、庫存或員工等方面的數(shù)據(jù)。實際上，數(shù)據(jù)集市為某一特定領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)可能比數(shù)據(jù)倉庫提供的更為詳細(xì)。

5.數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市（DataMarts）相當(dāng)于數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，也（1）企業(yè)經(jīng)過詳細(xì)規(guī)劃，首先建立數(shù)據(jù)倉庫，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的重組數(shù)據(jù)。

（2）各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)先建立各自獨立的數(shù)據(jù)集市，待條件成熟后再將各數(shù)據(jù)集市轉(zhuǎn)化成企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。

建立和使用數(shù)據(jù)集市方式建立和使用數(shù)據(jù)集市方式(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）建立數(shù)據(jù)倉庫的目的是為了決策支持，一項重要技術(shù)是聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）。

OLAP是基于數(shù)據(jù)倉庫的信息分析處理過程，其基本特點是能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的企業(yè)信息進(jìn)行快速、一致、交互處理，從中獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同物理存儲方式可以把OLAP的實現(xiàn)劃分為兩種結(jié)構(gòu)：基于多維數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)（MOLAP）及基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP實現(xiàn)（ROLAP）。6.利用數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)決策支持的技術(shù)(1)聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）6.利用數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)決策支數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖掘不一定非要在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上進(jìn)行，但重組過的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)能更有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。(2)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行訪問和分析的一種重要工具，數(shù)據(jù)挖8.4案例三則

8.4.1戴爾（Dell）