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个性化客户营销的四大核心能力

  2007/10/21  [访问本页PC版]

    第一,客户数据管理能力

    经验证明,高质量的客户数据管理能力是企业采取差异化营销以区别对待不同客户的基础。著名的研究机构GartnerGroup也将客户数据管理能力列为影响企业进行个性化营销的最重要的能力之一。

    很多运营多年的企业往往有着比较完备销售数据和交易数据,这些企业往往认为对这些数据进行有效的采集和集成即可以有效的帮助企业进行一对一的个性化营销,而实际营销的效果经常差强人意。造成这样的原因何在?

    这些企业虽然有了完整的交易数据,如交易时间、交易次数、交易金额等等,但是这些数据全部是基于事务处理过程中产生的交易数据,而从客户知识的角度所需的客户信息并不仅仅是交易数据。客户数据是根据客户的需求来设计和采集的,而实际上大多企业非常缺乏能够洞察客户行为和价值的客户信息,如人口统计数据、行为心理数据等等。这些数据并不影响企业与客户的交易行为,但对于分析和识别客户的行为和价值却至关重要。

    我在给国内一些企业提供客户分析咨询时,经常听到企业的技术人员讲,我们已经应用国际领先厂商提供的先进工具建立了数据仓库,但当基于某些应用主题对客户进行分析建模需要抽取客户数据时,常常发现企业建立的所谓的数据仓库只是基于交易数据的汇总,有时甚至连基本的数据建模都存在问题,更不用提能否支撑基于分析主题的业务建模了,客户分析所需的一些行为变量根本没有,经常需要重新构建分析所需的客户数据文件。而这时企业的市场管理人员,往往又不理解为什么投巨资建立的数据仓库不能支持有效的客户分析工作。

    这是因为,企业没有建立起完整的客户数据管理策略,即从统一客户视图的角度来规划客户数据管理策略。而建立客户数据管理能力往往需要多年的积累,有计划有策略的采集和丰富客户数据,有时需要从外部采集第三方的数据源,与内部的数据进行集成和丰富,建立高质量的客户信息基础,并在企业层次管理和维护客户数据质量,这才是在企业层次应用客户知识的重要的基础和保障。

    第二,客户分析能力

    简单来讲,客户分析能力就是将客户信息转化为客户知识,并在企业内部进行知识共享的过程能力。

    在我服务过的企业中,有些技术经理谈到客户分析时都认为,客户分析就是数据挖掘和客户细分,这些企业非常热衷于在客户分析方面投资于昂贵的统计分析软件,有些企业甚至在一开始就不惜重金采购SAS、SPSS等高级统计分析工具,但在每年支付着高昂的分析软件服务费用的同时,这些分析工具却并没有给企业带来预期的收益和效果。

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