国内公关公司对网络的控制有多大程度?
客户数据类型
客户关系管理系统的核心是客户数据管理。根据数据的形式和来源,企业关注的客户数据通常可分为客户描述数据、客户交易数据和营销数据。
1.客户描述性数据
客户描述数据通常被称为客户数据,用于描述客户的详细信息。我们通常可以将客户分为两类:个人客户和团体客户。个人客户描述数据通常包括基本信息(姓名、性别、出生日期、工作类型和收入水平等)、信用信息(忠诚度指数、信用卡号码和信用限额等)和行为信息(客户的消费习惯、对促销活动的反应等)。集团客户描述数据通常包括客户名称、规模、主要联系人姓名、头衔和联系渠道、公司基本情况、公司类型、信用状况和采购流程。客户数据不仅包括现有的客户信息,还包括潜在客户、合作伙伴和代理商的信息。
2.客户交易数据
描述企业和客户之间相互作用的所有数据都属于客户交易数据。这些数据和促销活动的数据会随着时间的推移而变化。客户交易数据包括与客户的所有联系活动、购买商品数据(历史购买记录、购买频率和数量、购买金额、品售后数据(售后服务内容、使用后产品评价、服务评价、企业建议和要求等)。
案例11.4
亚马逊的客户描述性数据和交易性数据
亚马逊的销售一直在保持快速增长,这与它利用客户数据信息不断提高服务质量和客户关系密不可分。亚马逊使用各种工具和手段收集客户信息,以获得愉快和方便的网上购物体验。例如,通过一点One Click在设计中,只要客户在网站上购买了一次商品,他们的通信地址和信用卡账户就会安全存储。下次购买时,只要客户点击商品,网络系统就会自动完成下一步的大部分步骤。当客户在亚马逊网站上购买书籍时,销售系统会自动记录书目,生成关于客户偏好的信息。当客户再次进入亚马逊网站时,销售系统会识别他们的身份,并根据他们的爱好推荐书目,并巧妙地提醒客户浏览其他可能引起他们兴趣的书籍。客户与网站接触越多,系统了解的客户信息就越多,服务就越好。方便、快捷、安全、有效的个性化服务使亚马逊成为网络零售业的典范。
启发思考:亚马逊是如何管理客户关系的?
3.营销数据
市场推广数据表明企业对每个客户进行了什么推广活动,主要包括销售人员现场推广、展览产品传单、报纸、杂志、电话直销、服务支持人员在服务过程中提出的各种建议、经销商对客户的宣传和承诺、用户产品使用调查等。这些数据反映了客户对促销活动的响应。
(二)数据挖掘技术
企业不仅要关注客户的静态数据和动态数据,还要关注整个市场的统计分析(市场份额、月销售、单平均购买、市场需求、消费者群体数量预期等)。数据挖掘可以自动分析这些数据,进行归纳推理,挖掘客户的潜在需求,帮助决策者调整市场策略,做出正确的决策。客户关系管理是数据挖掘技术的重要应用领域,数据挖掘是客户关系管理系统的核心技术。正是由于数据挖掘技术的支持,客户关系管理具有越来越广泛的研究价值和市场价值。
1.定义数据挖掘
数据挖掘(Data Mining,DM)它是指从大量、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取隐含但潜在有用的信息和知识的过程。它是通过分析数据来发现数据内部信息和知识的过程,也称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database,KDD)。类似于数据挖掘的同义词包括数据集成、人工智能、商业智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持。
2.数据挖掘的目的
基于互联网的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量的信息给人们带来了方便,但也带来了很多问题:一是过量的信息,难以消化;二是难以识别真假信息;三是难以保证信息安全;四是信息形式不一致,难以统一处理。丰富的数据和缺乏知识已成为一个典型的问题。数据挖掘的目的是通过各种模型和算法有效地从海量数据中提取各种有价值或定期的信息,实现数据信息知识价值的转换过程。
学而思,思而学
分析和讨论数据挖掘技术对客户关系管理的意义。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,可以将原始客户数据转化为商机,实现对现有客户的管理和对潜在客户的挖掘。在数据挖掘技术的支持下,可以真正运用客户关系管理的理念。
3.数据挖掘在客户关系管理中的应用
客户关系管理需要分析和管理大量的客户数据,而数据挖掘技术只是提供了这样的分析工具,数据挖掘技术将用于客户关系管理的许多方面。因此,数据挖掘技术的正确应用对全面实现客户关系管理系统的功能具有重要意义。
(1)数据挖掘在客户细分中的应用。细分客户有利于分析不同类型的客户,制定客户服务策略。客户细分
国内公关公司对网络的控制有多大程度?
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