客户关系管理重点.docx
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客户关系管理重点
第一章
1、提出CRM关系的人是:
GartnerGoup.
2、促进CRM的发展主要归因于以下四个主要因素:
1.1.1原动力:
客户需求信息收集1.1.2拉动力:
买卖双方地位变化1.1.3牵引力:
各方人员业务需求1.1.4推动力:
现代信息技术发展
3、客户的概念:
狭义的客户是指产品和服务的最终使用者或接受者。
广义的客户是指购买企业产品或服务的个人或企业组织;同时也泛指企业的内部员工,代理商、分销商等合作伙伴,以及企业价值链中、上、下游伙伴,甚至竞争对手等。
4、企业“客户”的核心范畴包括以下四类对象:
企业(B2B客户)、渠道、消费者和内部客户。
5、客户的分类:
潜在客户:
对企业的产品或服务有需求和购买能力,但还没产生购买行为的人群。
------客户主动“瞄上”企业
6、目标客户:
企业经过挑选后确定的力图开发为现实客户的人群。
-------企业主动“瞄上”客户
7、客户满意(CustomerSatisfaction,CS)
8、CS指客户对企业以及产品/服务的满意程度;是主观感受,是客户对产品/服务或者对企业的一种情感表现。
9、客户忠诚(CustomerLoyalty,CL)
10、CL指客户坚持重复购买或惠顾自己喜欢的同一品牌的产品和服务,不管环境的影响和市场的作用。
11、实现目标的三种基本途径:
(1)获取新客户,带动客户关系数量的增长----更多
(2)增强现有客户盈利性,促进客户关系的质量----更深(3)延长客户关系的生命周期——更久
12、客户忠诚包括行为和态度两个层面,它意味着客户对自己偏爱的产品有强烈的在未来持续购买的愿望,并且付诸实践进行重复购买。
这种客户不会因为外部环境变化或者竞争对手的营销活动而改变购买行为。
13、忠诚的客户有五个方面的特征:
第一,有规律的重复购买行动。
第二,愿意购买供应商的多种产品和服务;第三,经常向其他人推荐;
第四,对竞争对手的拉拢和诱惑具有免疫力;第五,能忍受供应商偶尔的失误,而不会发生流失或叛逃
第二章
1、菲利普.科特勒提出“大市场营销”概念
2、关系营销,是把营销活动看成是一个企业与消费者、供应商、分销商、竞争者、政府机构及其他公众发生互动作用的过程,其核心是企业建立和发展与这些组织及个人的良好关系。
3、关系营销的对象:
与客户的关系
(2)与供应商、分销商的关系(3)与竞争者的关系(4)与内部员工的关系(5)与影响者(政府和公众)的关系
4、交易营销:
a.关注一次性交易b.较少强调客户服务c.有限的客户承诺d.适度的客户联系e.质量是生产部门关心的:
关系营销:
a.关注客户保持b.高度重视客户服务,培育客户满意与忠诚c.高度的客户承诺
d.高度的客户联系e.质量是所有部门关心的
5、关系营销的特征
(1)双向沟通(信息沟通的双向性)
(2)合作(战略过程的协同性)(3)双赢(营销活动的互利性)(4)亲密(情感上的亲密感觉)(5)控制(信息反馈的及时性
6、关系营销层次:
一级关系营销(频繁市场营销或频率营销);这种方法是企业让渡适当的财务收益给客户,增加客户价值,从而达到提高客户满意度和增进客户关系的目的。
二级关系营销:
在建立关系方面优于价格刺激,靠服务的个性化和人格化,增加社会利益,同时也附加财务利益。
主要形式是建立客户组织,包括客户档案,和正式的、非正式的俱乐部以及客户协会等;三级关系营销:
增加结构纽带,同时附加财务利益和社会利益。
结构性联系要求为客户提供这样的服务,它对客户有价值,但不能通过其他来源得到,这种关系可称为“合作伙伴”或者“客户联盟”。
这种建立是企业间的行为,而不是仅仅靠企业销售或者服务人员交际的态度和技巧。
7、一对一营销是是一种客户关系管理战略。
是以客户份额为中心,通过与每个客户的互动对话,根据客户的特殊需求来相应调整自己的经营策略的行为,为客户提供定制化产品,与客户逐一建立持久、长远的双赢关系。
8、一对一营销的核心理念:
a.学习性关系b.客户份额e.客户等级c.客户终身价值
9.一对一营销:
核心是企业与客户建立起一种新型的学习型关系。
10.一对一营销实施的IDIC模型:
识别客户(Identify)差异分析(Differentiate)保持互动(Interactive)定制营销(Customize)
第三章
1、客户关系生命周期通常指的是一个客户与企业之间从建立业务关系到业务关系终止的全过程,是一个完整的关系周期,是客户关系水平随时间变化的发展轨迹。
2、客户关系生命周期的四个阶段:
考察期---客户关系的孕育期
形成期---客户关系的快速发展期;稳定期---客户关系的成熟期
退化期---客户关系的逆转阶段
3、客户感知价值的四种涵义:
(1)价值就是低廉的价格
一些客户将价值等同于低廉的价格,表明其在价值感受中所要付出的货币是最重要的。
(2)价值就是客户想从商品中所获取的东西
一些客户把从商品或服务中所得到的利益看作是最重要的的价值因素(3)价值就是客户付钱买回的质量
有的客户将价值概念化为“付出的金钱”与获得的“质量之间的权衡。
(4)价值就是用客户付出的全(4)价值就是用客户付出的全部所能得到的全部
一些客户描述价值时考虑的既有其付出的因素(时间、金钱、努力等),还有其得到的利益
3、客户让渡价值,它是客户感知的总价值(其获得的全部利益)与客户感知的总成本其支付的全部成本)之间的差额。
4、客户的让渡价值=客户总价值(产品价值、人员价值、服务价值、形象价值)——客户总成本(货币成本、时间成本、精力成本、体力成本)
5、客户终身价值,是指企业与客户在整个交易关系维持的生命周期里,减除吸引客户、销售以及服务成本并考虑资金的时间价值,企业能从客户那里获得的所有收益之和。
6、客户终身价值由三部分构成:
历史价值(目前为止已经实现了的客户价值)
(2)当前价值(3)潜在价值:
具有动态性和不确定性
第四章
1、客户识别的步骤:
a.定义信息(需要掌握哪些资料与数据?
)b.收集信息(从哪里可以得到所需要的信息?
)c.整合、管理信息(利用数据库管理信息?
)d.更新信息(客户的信息发生何种变化?
)e.信息安全(信息是否有泄漏?
有没有侵犯客户隐私?
)
个人客户信息包括基本信息、心理与态度信息、行为信息;组织客户信息包括基本信息、业务状况、交易状况、主要负责人信息。
企业在更新客户信息时,需要着重关注:
信息更新的及时性,抓住关键信息,及时分析信息,及时淘汰无用资料。
在保障客户信息安全方面,重点解决两个问题:
确保客户信息不泄露;在收集更新客户信息的过程中,不侵犯客户隐私。
数据仓库基本框架包括数据源、数据的存储与管理、OLAP服务器和前端工具等四个组成部分;利用数据仓库管理客户信息,主要包括客户信息的清洗和整理、客户信息录入、客户信息的分析与整理等步骤。
企业在更新客户信息时,需要着重关注:
信息更新的及时性,抓住关键信息,及时分析信息,及时淘汰无用资料。
在保障客户信息安全方面,重点解决两个问题:
确保客户信息不泄露;在收集更新客户信息的过程中,不侵犯客户隐私。
2、客户细分理论依据:
(1)顾客需求的异质性
(2)企业有限的资源和有效的市场竞争二八法则认为,80%的成果的取得,出自20%的付出。
3、客户细分是指企业在明确的战略业务模式和特定的市场中,根据客户的属性,行为,需求,偏好以及价值等因素对客户进行分类,并提供有针对性的产品,服务和销售模式。
ABC分析法又称帕累托分析法或ABC管理法。
基于二八法则,根据事物在技术或经济方面的主要特征,进行分类排队,分清重点和一般,从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。
3.ABC分析法的步骤是()。
步骤一确定客户的衡量指标(销售额、利润等)
步骤二确定指标的统计时长(一般至少为一年)
步骤三统计每个客户的指标量
步骤四按指标量对客户进行排序(一般从高到低排)
步骤五总计公司的销售额(全部相加)
步骤六确定分类标准(分成ABC三类,A占75%B占20%C占5%或者A占70%B占20%C占10%)
步骤七计算各类的销售额
步骤八分类,分出ABC三类客户
4.RFM分析法是()的行为;RFM模型包括()三个指标。
RFM分析法是基于RFM模型某一个指标或指标组合对客户进行分组,以区分客户的行为。
RFM模型的三个指标是
●最近一次消费(Recency近度):
客户上一次购买距离现在的时间。
●消费频率(Frequency频度):
顾客在限定的期间内所购买的次数
●消费金额(Monetary值度):
客户在一定时间内购买企业产品的总额。
5.狭义的CLV是指();CLV分析法根据()把整个客户群分为()。
狭义的CLV是指未来价值,即当前价值和潜在价值统称为,是客户在将来可能为企业带来的价值的总现值。
CLV分析法是按照客户当前价值和客户潜在价值两个维度进行细分,每个维度分成高、低两档,将整个客户群分成四组:
⏹贵宾型客户:
最有价值客户,业务核心。
⏹改进型客户:
最具成长性客户,着重培养客户。
⏹维持型客户:
普通客户,那些有一定价值但数额较小的客户。
⏹放弃型客户:
负值客户,那些可能根本无法为企业带来足以平衡相关服务费用的利润。
6.客户满意(CustomerSatisfaction,CS)的概念:
是客户的一种心理活动,是客户对某种产品或服务可感知的效果(实际体验)与其期望值相比较之后形成的感觉状态。
7.客户满意度:
客户满意程度的评价指标。
即客户满意程度的高低,为客户感知效果(体验)与客户期望差异的函数。
用公式可表示为:
c=b/a
c:
客户满意度b:
客户感知值(客户体验值)a:
客户期望值
8、保健因素;激励因素:
激励因素是导致顾客满意度提高的因素。
保健因素是引起顾客满意度低的因素,激励因素是导致顾客满意度提高的因素。
9、客户忠诚与客户满意的区别:
1)、从定义与内涵来看,二者是两个层面的问题。
a.客户满意是一种价值判断,是一种心理感受,带有主观性;
b.客户忠诚是客户满意的行为化,是一种客观的标准。
2)、从是否可以衡量来看,
a.客户满意是主观性的,难以衡量;
b.客户忠诚是一种客观行为,其衡量的量化指标就是客户的重复购买。
3).从持久性来看,
满意是一种暂时的态度;忠诚更关乎持久态度和行为。
一个忠诚的顾客必然定时地进行再消费、交叉消费企业的其他产品或服务、向别人推荐购买同类产品或服务,同时不为竞争对手的蝇头小利所动心
两者的联系:
1、其他影响因素不发生作用的条件下此种情况下,客户忠诚是客户满意的函数,二者有非常强的正相关关系。
只有当客户感知服务质量优异,并且客户非常满意的情况下,客户才能再次消费,并且保持忠诚2、其他影响因素发生作用的条件下此种情况下,客户满意与客户忠诚的关系较为复杂。
除客户满意度外,还有如下因素影响忠诚:
(1)竞争程度
(2)转换代价
(3)有效的常客奖励计划
(4)客户对产品和服务质量的敏感状况
在一般情况下,客户满意与客户忠诚的关系为正相关。
客户满意是使企业获利的必要因素,客户忠诚则是使企业获利的充分条件。
客户满意是客户真正忠诚的前提,没有满意的客户便不会有客户对企业的绝对忠诚,满意的客户不一定是忠诚的客户,而绝对忠诚的客户一定是满意的客户。
客户忠诚不单单是客户的重复购买,真正的客户忠诚必须以客户满意的情感和积极的态度取向为
前提,客户忠诚是客户的内在积极态度、情感、偏爱和外在重复购买行为的统一。
在客户忠诚的诸多驱动因素中,客户价值与客户满意作为全驱动因素,同时在内在态度和外在行为两个维度上推动客户忠诚,而其他如高转化成本等半驱动因素只推动客户的重复购买行为。
第六章
从逻辑模型的角度来讲,一个完整的CRM系统可以分为三个层次:
(A)支持层CRM系统所用到的数据库管理系统、操作系统、网络通信协议等,是保证整个系统正常运作的基础(B)功能层(操作层)执行CRM基本功能的各个系统构成由执行CRM基本功能的各个系统构成包括销售自动化子系统、营销自动化子系统、客户服务与支持自动化子系统。
(C)界面层该层的功能模块有呼叫中心和电子商务。
11.好的CRM系统应该能够很好的处理客户的数据,具有平台、接触、运营和商业智能四大层面的功能,并具有以下特点:
综合性
完整意义上的CRM系统不仅使企业拥有灵活有效的客户交流平台,而且使企业具备综合处理客户业务的基本能力,从而实现基于因特网和电子商务应用的新型客户管理模式。
它能综合企业客户服务、销售和营销行为优化的自动化要求,在统一的信息库下开展有效的顾客交流管理,使得交易流程成为综合性的业务操作模式。
集成性
在电子商务背景下,CRM系统具有与其他企业级应用系统的集成能力。
对于企业而言,只有实现了前后端应用系统的完全整合,才能真正实现客户价值的创造。
如CRM与ERP集成。
ERP的实施给企业带来内部资源的优化配置;CRM从根本上改革企业的管理方式和业务流程,确保各部门各系统能动态协调和无缝完成。
如CRM系统中的销售自动化系统,能够及时向ERP系统传送产品数量和交货日期等信息,营销自动化和在线销售组件,可以使ERP订单与配置功能发挥到最大,可以真正实现按需要配置产品,并现场进行订购。
智能化
成熟的CRM系统不仅能完全实现商业流程的自动化,而且还能为管理者的决策提供强大的支持。
此外,CRM的商业智能还可以改善产品的定价方式、发现市场机会,从而提高市场占有率。
客户智能分析系统一般包括客户分类分析、市场活动影响分析、客户联系时机优化分析、增量销售和交叉销售分析。
高技术含量
CRM系统涉及到种类繁多的信息技术,如数据仓库、网络、语音、多媒体等多种先进技术。
为了实现与客户的全方位交流,在方案布置中要求呼叫中心、销售平台、远端销售、移动设备以及基于因特网的电子商务站点的有机结合,这些不同技术和不同规则的功能模块和方案要被结合成为一个统一的CRM环境,就要求不同类型的资源和专门的先进技术的支持。
灵活的工作流管理
与MicrosoftOffice完全兼容并自动转换格式
应用构架于因特网之上
完善的应用系统安全技术
第七章
1、一个完整的呼叫中心系统一般包括智能网络、
前端和后端系统。
前端部分一般有自动呼叫分配系统(ACD)、交互式语音应答系统(IVR)和计算机语音集成系统(CTI)等组成;
后端部分则由各类数据库系统、来话呼叫管理系统、去话呼叫管理系统、电话录音系统(CL)以及业务代表等组成。
第八章
1、数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、反映历史变化、相对稳定的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。
2、数据仓库是一个用以更好的支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。
3、数据挖掘:
支持决策工具的发现模式。
数据发掘基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业收集的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助决策者调整数据策略,减少风险,作出正确的决策。
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