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跨境电子商务正在改变着传统的商业模式,客户关系管理(CRM)在这个过程中扮演着重要的角色。本文将从CRM的概念、内涵、分类、功能等方面进行深入探讨,并分析CRM在跨境电子商务中的应用类型,以及相关的技术与趋势,为企业在跨境电子商务中更好地管理客户关系提供参考。
CRM是现代信息技术、经营理念和管理思想的结合体,它以信息技术为手段,以客户为中心,对业务流程进行重新组合和设计,形成一个自动化的解决方案,以客户满意度来提高客户的忠诚度,最终实现效益的提高和利润的增长。
1. CRM是一种管理理念
2. CRM是一种管理机制
3. 进一步延伸企业供应链管理
4. 客户关系管理的层次
1. 按目标客户分类(大、中、小/人员数量500以上/200以上/200以下)
2. 按应用集成度分类
3. 按功能特点分类
1. 销售自动化
2. 营销自动化
3. 客户服务与支持
4. 商务智能
1. 客户关系管理与数据仓库、数据挖掘技术的深度融合
2. 基于云的客户关系管理服务将得到进一步发展
3. 社交型客户关系管理势不可当
它主要有以下5个方面的应用：
1. CRM销售套件
2. CRM营销套件
3. CRM服务套件
4. CRM电子商务套件
5. CRM商务平台套件
它主要有以下4个方面的应用：
1. 客户分析
2. 市场区段
3. 一对一的市场
4. 事件模型
1. e-CRM的模块构成
(1) 前端UCC (Unify Contact Center)
(2) 客户联络资料库 CCR ( Customer Contact Repository)
(3) 客户资料分析
(4) 后端"一对一"策略研究
2. e-CRM的新增功能
(1) 网络营销（e-Marketing）
(2) 电子销售（e-Sales）
(3) 客户服务
1. 接触活动
2. 业务功能
3. 数据库
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征。
1. 统计分析方法
(1) 主成分分析（PCA）
(2) 聚类分析
2. 决策树DT
3. 遗传算法
4. 人工神经网络 AI
客户关系管理中应用数据挖掘的技术进行的消费者数据分析主要涉及4个方面,即客户细分的分析、客户满意度的分析、客户忠诚度的分析以及交叉营销的分析等。
客户关系管理过程中的客户行为分析,除需借助数据挖掘技术的辅助之外,还需要对客户行为从不同的维度进行了解、分析,进而有效的掌握客户对产品或服务的反应,及时性的予以应对,一般情况下是通过构建满意度指数模型来完成客户行为分析的相关操作。
客户满意度指数(customer satisfaction index, CSI )最早是由设在美国密歇根大学商学院的美国国家质量研究中心和美国质量协会共同发起的,它是站在用户的角度评定产品或服务质量,并运用计量经济模型计算出测评结果的一种科学的质量评定方法。
费耐尔逻辑模型有6个潜在变量及其因果关系构成。
(1) 客户期望
(2) 客户对质量的感知
(3) 客户对质量的感知
(4) 客户满意度
(5) 客户抱怨
(6) 客户忠诚度
