大数据客户关系管理

Internet economy 互联网经济33摘　要：随着信息技术的进步和市场经济的日趋完善，大数据

时代逐步到来，市场竞争的焦点逐渐从产品的竞争向品牌、服

务、客户关系等方面转变。在大数据时代下加强客户关系管理，

不断提升企业声誉和知名度，逐渐成为各类企业发展过程中的

重要任务。

关键词：大数据时代；客户关系管理；知名度；市场拓展

引言：进行相应的客户关系管理，保持较好的客户关系，

为市场营销与推广提供支持，一直是企业建设和发展的重要任

务。大数据时代下，计算机、互联网、物联网、云计算等等逐渐得

到推广和应用，这为企业收集客户相关信息、进行更为全面、细

致的市场分析提供了便利条件。因此，对于企业而言，顺应大数

据时代的发展趋势，利用各种新的技术与手段加强客户关系管

理，对于企业有效地分析和保留客户、提升企业的市场占有率

和经济效益都有重要的积极意义。

一、大数据时代下客户关系管理的重要意义

（一）提升客户忠诚度与粘性。通过各种渠道了解客户需

求并予以满足，是提升客户忠诚度和粘性的重要前提和基础。

企业进行客户关系管理，能够帮助企业通过更多渠道了解客户

的消费习惯与偏好，以此为基础对自身的生产、销售和服务进

行相应的调整，从而给客户提供更多其需要的产品和服务。大

数据时代下，信息交流渠道日趋丰富，企业在发展过程中获取

信息、争取支持有了更加便捷的条件，企业可以借助各种新的

信息化技术对客户行为相关信息进行提取和分析，从而更加迅

速、直观地了解客户消费习惯和偏好，并利用相关的数据模型

对客户消费趋势进行预测，从而为企业的生产和经营提供更多

指导，这能帮助企业产品和服务更加契合市场需求，同时也能

极大地减少经营者依靠经验和直觉进行判断产生的偏差，这对

于避免客户流失、提升客户粘性有重要价值。

（二）赢得新用户并挖掘潜在市场价值。企业的经营和发展

往往离不开新市场的开辟和新客户的获取，这是企业获得新的

增长点和持久竞争力的内在要求。信息化时代的到来给国家、

地区之间以及企业内外的信息交流提供了诸多新颖、高效的渠

大数据分析技术在客户关系管理中的应用案例

随着时代的进步和科技的发展，大数据分析技术在企业管理和市场营销中扮演着越来越重要的角色。客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的战略和管理方法，利用大数据分析技术可以更好地理解客户需求，建立和维护良好的客户关系。本文将介绍几个大数据分析技术在客户关系管理中的成功应用案例。

首先，大数据分析技术可以帮助企业追踪和分析客户行为，从而更好地了解客户需求和偏好。例如，某电子商务平台使用大数据分析技术对客户购买行为进行追踪和分析，根据客户的购买历史和浏览记录，可以准确地预测客户的购买意向，并且向客户提供个性化的商品推荐。通过这种方式，企业可以更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度。

其次，大数据分析技术可以帮助企业识别和分析客户群体，制定精准的市场营销策略。例如，一家零售企业通过大数据分析技术对客户购买数据进行挖掘，发现了一部分客户具有一定的品牌忠诚度，并且在一定时间内会购买大量商品。针对这部分客户，企业可以制定相应的促销活动，提供更多的优惠和折扣，从而吸引客户持续购买。通过这种方式，企业可以提高市场份额和销售额，增加利润。

再次，大数据分析技术可以帮助企业预测客户流失和挽回流失客户。通过分析客户的消费行为和互动记录，企业可以识别出潜在的流失客户，并采取相应的措施来挽回这部分客户。例如，一家电信公司利用大数据分析技术对用户流失数据进行挖掘，发现用户在遇到网络问题或客服不及时响应时更容易流失。为了挽回这部分客户，企业增加了售后服务团队的人员和培训投入，同时加强了网络服务和客户互动平台的建设。通过这些举措，企业成功挽回了大量流失客户，并提高了客户满意度。

此外，大数据分析技术还可以帮助企业实时监测和预测客户满意度。通过对客户反馈和评价数据的分析，企业可以及时了解客户对产品或服务的满意度，并针对问题进行改进。例如，一家在线旅游平台通过大数据分析技术对用户评价数据进行实时监测，发现用户普遍对某些景点的服务质量不满意。为了提高客户满意度，企业与相关景点建立了更紧密的合作关系，增加了服务人员和设施投入，并开展了针对性的降价活动。通过这些措施，企业成功提升了客户满意度和口碑，进一步扩大了市场份额。

民生银行在大数据背景下客户关系管理的

问题及措施

利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。我国银行业正迎来改革开放三十年来前所未有之大变局。

可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。客户将成为未来银行可持续发展的最重要驱动力，银行业的竞争焦点从基于产品和服务的竞争逐渐转变为基于客户智慧和客户价值的竞争。

一、大数据的定义

各行各业都在讲大数据，但是至今仍没有一个被广泛采纳的大数据的明确定义。一般来讲，大数据具备4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍贵；第四，数据收集、处理、共享、分析速度要求快。

上述特征反映了大数据的一些共同特点，但尚未完成真正反映大数据的本质。笔者将国际国内大数据研究成果与中国民生银行应用实践相结合，综合考虑数据结构、数据技术和数据价值等不同维度，对大数据给出以下定义：

大数据是指把结构化、半结构化、非结构化海量数据通过数据技术进行收集、整理而成的数据集或数据群。利用数据挖掘分析技术能够使这些数据集群产生巨大的商业价值。

二、大数据驱动银行客户关系管理进入智能化时代

大数据将助力商业银行由传统的“以产品为导向”向“以客户为中心”的精细化管理和营销模式转型，使我国商业银行客户关系管理进入真正的智能化时代。

（一）客户营销个性化

大数据的广泛收集和应用使商业银行能够更加全面、准确的了解客户并挖掘出客户的潜在金融需求，从而有的放矢的进行产品设计和金融创新。银行可以通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备、电话投诉等媒介产生的海量碎片化、非结构化数据，结合银行掌握的交易数据等结构化数据，构建更加全面、客观的客户洞察。真正从大数据中洞察客户智慧和发掘潜在商机，围绕客户需求为其提供个性化的服务。

大数据时代下的客户关系管理

第一章：介绍

随着技术的不断发展，大数据时代正式来临。随之而来的是客户关系管理的革新和变革，企业不得不跟上这个不断变化的趋势。本文将会讨论大数据如何影响客户关系管理。

第二章：大数据对客户关系管理的影响

大数据让企业对客户的认知有了突破性的变化，企业现在有能力收集大量数据，可以根据这些数据进行客户行为分析、个性化推荐等服务。大数据可以提高客户体验，提高企业的利润，大幅提高客户回转率。

第三章：大数据在客户关系管理中的应用

3.1 精准的营销策略：借助大数据分析，企业可以分析和预测客户的需求和喜好。据此，企业可以设计出更为精准的营销策略，打促销、赠券、推荐等活动，以吸引客户。

3.2 产品定制：利用大数据分析客户的消费特点和需求，企业可以根据客户需求和喜好来定制产品。产品的个性化设计可以带来更多的营销效果和更高的客户满意度。

3.3 建立客户画像：建立客户画像可以帮助企业更好地了解客户，提高客户的忠诚度。大数据分析可以帮助企业了解客户的年龄、性别、消费习惯、购买力等信息，从而更好地实现客户细分化，建立更为全面和准确的客户画像。

3.4 预测和分析趋势：通过分析大数据来预测趋势，企业可以在市场竞争中获得先发优势。大数据预测能够帮助企业发现行业和市场的发展趋势，从而及时调整产品和服务，适应并超越市场变化。

第四章：总结

在大数据时代，客户关系管理发挥了更为重要的作用。精密的数据分析，个性化服务和更好的客户洞察力都是大数据在客户关系管理中的应用。企业应该认识到大数据对客户关系管理的重要性，积极投资大数据分析技术，提高自身的客户服务能力，为企业带来更优秀的业绩和更好的利润。