客戶關系管理（crm）在初期是偏重流程的，我們可以稱之為流程型crm。所謂流程型crm，是指對市場、銷售、服務等方面，也是企業(yè)的前端管理的業(yè)務流程進行重新規(guī)劃和調(diào)整，以最佳的工作方法來獲得最 好的效果。無論是銷售自動化（SFA）也好，還是利用呼叫中心的交互式客戶關懷（Interactive Customer Care）也好，都比較注重流程的管理，例如銷售過程的管理、代理的管理、員工的管理、服務請求的回復管理等等。在crm從無到有的過程中，流程型的軟件產(chǎn)品對整個產(chǎn)業(yè)起到了非常重要的作用。

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正如我們在60%的實施項目中重點關注的問題一樣，通過系統(tǒng)應用，我們主要解決的是圍繞客戶信息進行的各個部門的協(xié)同工作，其中最重要的解決了以下的問題：

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·如何收集客戶信息？

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·誰來收集客戶信息？

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·收集什么樣的客戶信息？

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·與某個客戶相關的所有信息是否是整合的？

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·每一個與客戶打交道的人員是否都了解公司其他人與客戶的聯(lián)絡？

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·公司前端管理的每個部門是否都建立起"以客戶為中心"的理念？

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·對不同的客戶是否能夠提供不同的服務？

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對于多數(shù)已經(jīng)和正在考慮應用crm的企業(yè)來說，這是不可或缺的步驟，通過流程型crm的應用，在企業(yè)上下將crm的概念和基礎數(shù)據(jù)的采集從無到有地建立了起來。但是，很快，在大量的客戶數(shù)據(jù)積累起來之后，對數(shù)據(jù)的分析將成為重擔。因此，作為crm的專業(yè)軟件提供商，Turbocrm正在研究并已經(jīng)在某些行業(yè)提供不同于OLAP（online analytical processing在線分析方法）的專門工具來進行數(shù)據(jù)分析。

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具有強大的分析功能的crm的主要應用方式如下：

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1．能夠統(tǒng)計大量的客戶信息并支持對客戶進行多維的特征分析；

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在某些行業(yè)中，例如：金融、保險、電信、傳媒、零售等行業(yè)的客戶數(shù)據(jù)量是龐大的。要對這些客戶數(shù)據(jù)進行分析，要求分析工具必須能夠處理大量的客戶信息。Turbocrm與亞信最近聯(lián)手開發(fā)的向中國電信某省數(shù)據(jù)局提供的crm解決方案中，客戶數(shù)據(jù)量達到百萬級。而且，每個客戶的屬性描述包括地址、年齡、性別、證件號碼、收入、職業(yè)、教育程度等多個字段。系統(tǒng)必須能夠支持對這樣多維的組合性的分析，可以快速給出符合分析條件的客戶名單和數(shù)量。在分析型crm中，速度成為重要的衡量指標，在對海量的數(shù)據(jù)進行分析的時候，速度的要求幾乎是第一位的。

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2．能夠處理復雜的數(shù)據(jù)并支持對客戶進行行為分析；

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在上述提到的行業(yè)中通常已經(jīng)具備業(yè)務系統(tǒng)，對于現(xiàn)有客戶的最初的信息來源也是現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)，因此，更有意義的分析是結(jié)合客戶信息對某一類客戶群的消費行為進行分析。這要求crm中的分析工具可以從多個數(shù)據(jù)庫中抓取并形成復雜的data cube。在此基礎上，我們可以分析某類客戶的消費行為，例如：電信行業(yè)可以分析經(jīng)常打漫游電話的人群具備什么樣的客戶特征；年齡在30歲左右，月收入在5000以上的女性是否是長途電話消費主體，她們的通話習慣時段是從幾點到幾點；是否周末的長途漫游消費有明顯不同于周日的特征等等。行為分析是比特征分析更為復雜的分析，因為它涉及到行業(yè)知識和分析模型的結(jié)合。

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3．具有自定義的建模方式和參數(shù)調(diào)整的功能；

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除了特征分析和行為分析，預測正在日益成為強大的分析功能必須提供的應用。在詳細了解了消費行為之后，很自然地，我們會想到對數(shù)據(jù)的參數(shù)進行某些調(diào)整，例如，價格的變化，如果調(diào)整周末的消費費率，對整體收入會帶來什么影響？如果我們著力吸引那些能夠帶來高價值的客戶，那么初期的投入應當在什么范圍內(nèi)？客戶的消費點臨近什么值得時候開始成為"正利潤"客戶？其生命周期至少要在多長時間以內(nèi)才具有成為"忠誠(續(xù)致信網(wǎng)上一頁內(nèi)容)客戶"的潛力？現(xiàn)有的模型分析很大程度上是為企業(yè)的市場研究和分析人員提供，有助于他們能夠更理性地制定市場細分策略。

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4．能夠進行融合了人工智能的數(shù)據(jù)挖掘。

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客戶信息的錄入和儲存方式是數(shù)據(jù)（data），但是，對于決策者來講，獨立的單個的數(shù)據(jù)的意義并不大，更重要的是信息（information）和知識（knowledge）?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘方法已經(jīng)能夠支持進行按照內(nèi)置邏輯語言進行歸納和演繹。例如，根據(jù)模型數(shù)據(jù)，系統(tǒng)建議以達成最高利潤為目標進行的價格優(yōu)化政策。輸入抽樣調(diào)查的道的測試數(shù)據(jù)，可以根據(jù)呼出電話的反饋率、直郵的反饋率、電視廣告反饋率、巡展的反饋率等數(shù)據(jù)確定最佳的市場活動模式，以最低的成本獲得最好的市場活動效果。

綜上所述，對分析型數(shù)據(jù)庫的需求可以總結(jié)為下表：

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分析型crm的應用是在成熟的分析工具的基礎上，結(jié)合每個行業(yè)的特點進行的。具體的過程如下圖所示：

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理解業(yè)務：最初的階段，著眼于了解業(yè)務特點，并把它還原成為數(shù)據(jù)分析的條件和參數(shù)。例如：在零售行業(yè)中，我們的第一個步驟是了解客戶購買的頻率，購買頻率和每次消費金額之間是否有明顯的相關關系。

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分析數(shù)據(jù)：這個階段著眼于對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行規(guī)整。我們發(fā)現(xiàn)，在不少行業(yè)中，可分析的數(shù)據(jù)和前面提出的分析目標是不匹配的。例如：消費者的月收入水平可能與許多購買行為相關，但是，原始的數(shù)據(jù)積累中卻不一定具備這些數(shù)據(jù)。對這一問題的解決方法是從其它的相關數(shù)據(jù)中進行推理，例如，通過抽樣調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)，一次性購買大量衛(wèi)生紙的客戶，其月收入水平集中在1000-3000RMB的檔次，如果這一結(jié)論基本成立，我們可以從消費習慣中推理出現(xiàn)有客戶有多大的百分比是月收入水平在這個檔次中的；另外，可以根據(jù)抽樣調(diào)查的方法，在問卷調(diào)查的基礎上推理整個樣本人群的收入水平曲線。

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數(shù)據(jù)準備：這個階段的著眼點是轉(zhuǎn)換、清理和導入數(shù)據(jù)，可能從多個數(shù)據(jù)源抽取并加以組合，以形成data cube。對于缺失的少量數(shù)據(jù)，是用均值補齊，還是忽略，還是按照現(xiàn)有樣本分配，這是在這個階段需要處理的問題之一。

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建模：現(xiàn)在已經(jīng)有各種各樣的模型方法可以利用。讓最好的一種應用于我們要著眼的主要問題中，是這個階段的主要任務。例如，對于利潤的預測是否應當采用回歸方式預測，預測的基礎是什么？這些問題需要行業(yè)專家和數(shù)據(jù)分析專家協(xié)商并達成共識。

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評估：已經(jīng)建成的模型是否可以有效地完成工作？很好的一個評估方法是利用不同的時間段，讓系統(tǒng)對已經(jīng)發(fā)生的消費情況進行預測，然后比較預測結(jié)果和實際狀況，這樣模型的評估就容易進行了。

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應用：完成了上述的步驟之后，多數(shù)的分析工具都支持保存并重復應用已經(jīng)建立起來的模型。更為重要的是，在這個過程中，對數(shù)據(jù)分析的方法和知識應當已經(jīng)由客戶方的市場分析人員或決策者所了解，我們提供的，不僅僅是最終結(jié)果，而且是獲得這一結(jié)果的方法。"要把金針度與人"正是Turbocrm咨詢服務不同于單純的軟件提供商的區(qū)別所在。

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最后，在軟件架構(gòu)方面，我們認為：分析數(shù)據(jù)庫與運營數(shù)據(jù)庫應當是分離的，避免影響運營數(shù)據(jù)庫在操作方面的的實時響應速度。

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對于crm管理系統(tǒng)這邊推薦點鏡scrm系統(tǒng)，這是一款基于企業(yè)微信官方端口的營銷管理系統(tǒng)，能幫助企業(yè)最大化利用企業(yè)微信的營銷功能，管控員工在微信上的工作軌跡 徹底杜絕員工飛單、私自收款、私刪對話、私刪客戶、離職帶走客戶等潛在違規(guī)行為，保護企業(yè)客資的同時，提升企業(yè)營銷能力。