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毕业设计-第三方物流服务中导入客户关系管理研究研究报告.doc
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1、第三方物流服务中导入客户关系管理研究第一章 绪论客户关系管理,即CRM(Customer Relationship Management),是伴随着因特网和电子商务的大潮进入中国的。它起源于80年代初提出的“接触管理”(Contact Management),即专门收集整理客户与公司联系的所有信息。到90年代初期则演变成为包括电话服务中心与支援资料分析的客户服务(Customer Care)。经历了近二十年的不断发展,客户关系管理不断演变发展并趋向成熟,最终形成了一套完整的管理理论体系。CRM的主要含义就是通过对客户详细资料的深入分析,来提高客户满意程度,从而提高企业的竞争力的一种手段,它主要
2、包含以下几个主要方面(简称7P):客户概况分析(Profiling)包括客户的层次、风险、爱好、习惯等;客户忠诚度分析(Persistency)指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等;客户利润分析(Profitability)指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等;客户性能分析(Performance)指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额;客户未来分析(Prospecting)包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等;客户产品分析(Product)包括产品设计、关联性、供应链等;客户促销分析(Promotion)包括广告
3、、宣传等促销活动的管理。在不同场合下,CRM可能是一个管理学术语,可能是一个软件系统,而通常我们所指的CRM,是指用计算机对上述分析流程自动化的软件系统,其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。 在传统企业引入电子商务后,企业关注的重点由提高内部效率向尊重外部客户转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重,要求企业完整地认识整个客户生命周期,提供与客户沟通的统一平台,提高员工与客户接触的效率和客户反馈率。一个成功的客户关系管理系统至少应包括如下功能:通过电话、传真、网
4、络、移动通讯工具、电子邮件等多种渠道与客户保持沟通;使企业员工全面了解客户关系,根据客户需求进行交易,记录获得的客户信息,在企业内部做到客户信息共享;对市场计划进行整体规划和评估;对各种销售活动进行跟踪;通过大量积累的动态资料,对市场和销售进行全面分析。 关于CRM的定义,不同的研究机构和不同的厂商有着不同的表述。Gartnet Group 认为,所谓客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角,赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户的收益率。CRM的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程,其目标是缩减销售周期及成本、增加收入,寻找扩展业务所需的新的市
5、场和渠道以及提高客户的价值、满意度、盈利性和忠实度,在整个客户生命期中都以客户为中心。蓝色巨人IBM所理解的客户关系管理包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个商业过程。IBM把客户关系管理分为三类:关系管理、流程管理和接入管理。惠普公司的CRM之道认为,一个企业的CRM流程应当由四个阶段所组成:信息管理阶段、客户价值衡量阶段、活动管理阶段以及实施管理阶段。综合众多国外著名研究机构和跨国公司对CRM的诠释,在现实当中CRM的概念应当从多个层面来表述:首先,CRM是一种现代的经营管理理念,即宏观概念;其次,CRM包含的是一整套解决方案,即中观概念;再次,CRM意味着一套应用软件系统,即微观
6、概念。作为一种管理理念,CRM起源于西方的市场营销理论。近几十年来,市场营销的理论和方法极大地推动了西方国家工商业的发展,深刻地影响着企业的经营观念以及人们的生活方式。特别是近年来,信息技术的高速发展更为市场营销管理理念的普及和应用开辟了广阔的空间。作为一种解决方案,CRM集合了当今最新的信息技术,同时还包括与之相关的专业咨询等。作为一个应用软件系统,CRM凝聚了市场营销等管理科学的管理理念。市场营销、销售管理、客户关怀、服务和支持等构成了CRM软件模块基石。 图11 在上图中,CRM的功能可以归纳为三个方面:对销售、营销和客户服务三部分业务流程的信息化;与客户进行沟通所需要的手段(如电话、传
7、真、网络、Email等)的集成和自动化处理;对上面两部分功能所积累下的信息进行的加工处理,产生客户智能,为企业的战略战术的决策作支持。一般来讲,当前的CRM产品所具有的功能都是上图的子集。第二章 客户关系管理之理论架构 近年来,随着通信科技的发展及网络的兴起,给企业带来了前所未有的冲击。无论是生产技术的流程改造、产品的创新发展,或是经营观念的全新理念,无不受到此潮流的冲击。随着企业思维方式的逐步改变,对客户的获取也从早期的区域限制发展到如今的全球领域。同时,网络意识形态对客户忠诚度产生着巨大的影响,也使得企业对于顾客关系的重视达到了前所未有的高度。如何能确切了解客户需求,从而获取对于客户及企业
8、皆有利的价值、策略与机制,这已成为当今企业不可不追随的时代潮流。从有效的获取客户、进行销售,到售后客户忠诚度与满意度的维持,均成为当今企业在日益竞争的市场中取胜的关键。早期的所谓的客户关系,往往是通过简单的人员互动来维系,多半建立在情感交流的人际基础上。而如今的客户关系管理则有着全然不同的整体架构,在导入信息科技的基础上,利用各种软硬件及相关技术的支援。对外可利用客户服务中心,以及网际网络等机制,有效地建立与客户沟通、提供客户服务的渠道;对内则能充分发挥资料库与企业内部网络的效益,以达到信息的完全流通与利用。 客户关系管理的理想架构,主要是通过客户开发、客户关系增进与客户维持三个主要的思维来加
9、以实现。而在这三大中心思想中,则各需要通过不同的管理功能,如销售、服务等各要项的支援,方能实现客户满意的达到与提升,完成整合性的客户关系管理架构。客户关系管理是以顾客为中心,在实际运作中,则需将上面三个步骤具体化,依据企业与客户间的关系进展,可区分为客户开发,客户购买,客户服务以及客户分析四个部分。企业通过对客户信息的有效利用,从事客户的获取、提供及时而良好的客户服务,然后再通过更深入的客户数据分析,以作为下一次客户开发时的重要依据。另外,分析得到的数据亦可作为产品、服务与营销方式的改进参考。因此,所谓的客户关系管理,乃是以上述实现客户满意的四大核心关系为中心,分别就客户发展与数据反馈两种信息
10、的流动方向,建立一个循环性的客户关系流程。如下图。该页的图为横向排版,另行打印。第一节 信息技术的应用 随着电脑的使用以及网络的快速发展,信息技术的突飞猛进,已对传统的客户关系维持方式产生了巨大的冲击。客户关系管理的发展,就是在各种信息科技等相关技术的支持下,所产生的新兴的管理方式。各种新科技的应用,不仅使得传统的信息管理系统得到发展,也使得企业在管理、营销等方面受到巨大的冲击,以下将就各项支持客户关系管理的主要技术分别进行探讨。一、数据处理在数据的处理方式上,信息技术的进步使得企业走向计算机化的信息管理,传统的公文往返逐渐被电脑作业所淘汰,随之而来的是数据库的大量运用、决策支持系统的快速发展
11、、各种统计与网上分析工具(OLAP),以及目前最新发展的数据仓库(Data Warehouse)与数据采集(Data Mining)的使用。1、 数据库管理系统所谓的数据,是指具有意义且可记录的具体事实。数据库是相关资料的搜集,而数据库管理系统,则是被发展用以整合、管理、维护资料所形成的一组程序。数据的管理是企业有效导入CRM的一大关键所在,利用数据库处理的方式,可以全面涵盖企业内各种不同应用系统所需的资料,经过收集整合后存放于数据库内,并可利用电脑技术分析的方式,在必要时提取出来。数据库的特色在于资料的标准化及整合性,同时,通过管理系统的应用,不同的使用者与应用系统均可通过相应的软件及设施快
12、速的找到所需的各种信息。数据库管理系统的导入,对客户关系管理将具有多项策略上的应用涵义。目标客户获取。在客户发展部分,数据库管理系统可以帮助决策人员有效的掌握客户动向。无论是现有客户的消费形态分析,亦或潜在客户的名单开发,均能在完善建立的数据库中查询出来,有助于企业正确的获得目标顾客群。营销活动发展。数据库的有效运用,有助于企业从纷繁复杂的资料中萃取客户对产品、营销,以及企业销售方式的态度。通过深入分析客户的看法,企业可以对产品开发、市场定位、促销方案以及各种营销相关策略做出进一步的修正。客户服务改进。在客户服务方面,通过对数据库系统长期的数据整合,可以帮助决策人员分析客户对服务的满意状况。同
13、时发现潜在的可能的服务缺憾,以做出必要的改进。客户资料分析。数据库的全面性整合,将有助于企业对客户资料进行适当的分析。摆脱了传统的纸张式杂乱无章的数据存储,计算机化的数据收集与分析,可以使企业更有效地利用客户信息。客户满意度提升。通过上述各项核心的客户关系的实现,数据库管理系统也就达到了辅助企业以更有效率的方式提升客户满意度的目的。2、 统计分析工具在统计分析工具的使用上,现有软件的发展,大大简化了分析人员的工作。SAS、SPSS以及BMDP等软件的相继出现,使得使用者可以利用现成的各种指令,快速准确的进行各项统计分析工作,而无需将时间浪费在程序的编写与计算上。所谓SAS(Strategic
14、Applications System),亦即战略应用系统,为企业开发战略性应用系统之工具。通过对该系统的有效应用,企业即可发展到决策支持系统(Decision Support System, DSS),用于支持组织在生产、营销、人力资源、研发及财务等各项功能上的决策制定。该系统主要适用于管理科学领域,有助于企业在管理层面的战略制定。而SPSS(Statistical Package For Social Science)主要用于对社会科学方面的决策支持,BMDP(Bio Medical Data Processing)则是生命科学领域适用的统计分析工具。就企业在客户关系管理方面的决策支持来看
15、,SAS是较为实用的统计分析工具,但由于其比较复杂,因此价格高昂,大多数企业在进入CRM初期阶段会选择采用其他系统或自行开发,通过技术人员的设计整合,再在使用过程中逐步完善,以图向更高层面发展。3、 网上分析处理一般的统计分析软件,每一次的工作执行阶段都需要分析人员一步步输入数据,或调入储存档案,运作效率较差。而通过网上分析处理(Online Analytical Processing,OLAP),即建立在一个多维数据库下的分析处理程序,程式在每次指令下达后,直接到集中的数据库提取数据以进行分析。这种数据库一般是指那种特殊的多重构面的数据库(Multi-dimensional Database
16、, MDDB),以及有能力处理多重数据的多关联式数据库(Multi-relational Database, MRDB)。 对于企业而言,网上分析工具使得管理者可以进行产品绩效与获利能力分析、销售方案有效性评估以及各种管理相关的决策规划等。而相对于客户关系管理的运作而言,网上分析处理一方面可以简化分析人员在数据提取与输入上的流程,同时亦能让企业内不同部门共同分享数据库中的各种讯息,依据需要进行不同的数据分析工作。4、 数据仓库所谓的数据仓库(Data Warehouse),是一个支持信息处理的整合型平台,是一个中央的存储系统,可以利用历史资料进行整合从事各项分析工作,它不断实时接收新的客户数据
17、,并将各种不同源头的数据加以整合,转换成有意义的主题及数据组。该特性使得数据仓库成为查询、报告、资源配置、决策制定及思考的辅助工具。完整的数据仓库处理流程,应该是由数据载入与数据输出两大部分组成。系统能够自动定时的获取各相关数据库中的各种不同类型的数据以及外来数据,利用自身的规则进行数据转换,以便于分析人员的使用。而许多时候载入的数据并不一定符合公司的规格要求,所以需要数据仓库具有数据清理(Data Cleansing)的功能,将这些数据予以清除或改正。数据载入则是将获取、转换及清理过的资料通过汇总整合之后,正确的存入数据仓库中以备分析人员在需要时调用。并且数据仓库本身应具备管理与监督的功能,
18、以确定最佳的使用效益。数据仓库中存储的各种信息,在分析人员输入一定的要求时,则能通过数据输出的方式,提供其所需的信息。同时,通过专业人士的整理研究,提出对问题变数、模型以及预测等各方面的分析,以反馈给所需人员使用。数据仓库与传统的分析工具之间的最大差异,在于其可以进行多层面地分析,同时清楚地呈现各种信息。主要特性包括主题导向(Subject-Oriented)的设计,多维(Multi-Dimension)的呈现,以及资料的整合性及稳定性(Non-Volatile)等多方面。主题导向而非应用导向,使得数据仓库可以正确的组合与管理不同的资料来源,同时加以分割以便区分。多维呈现使得库中的数据可以以不
19、同的排列方式重复出现,在不同的查询方式下,系统可任意以各种组合方式抽取使用者所需的资料,这也增加了分析工作的弹性。库中的数据具有较高的整合性,多半以实体资料为主,并随时更新、内容详细且结构化,同时允许多人共同使用。此外也包括一些具摘要性、衍生型与总结性的数据。库中的数据还具有较高的稳定性,一旦存入,永久保存,在系统整合存储之后,无论历史多久的数据,均能再调用分析。相对于传统的关联式数据库而言,无论是在数据存储的形态、特性与功能等各方面,数据仓库系统均有着较为明显的优势。5、 数据提取数据提取(Data Mining)是数据仓库系统运用中的核心技术。对于一个庞大的数据库而言,要从中提取出正确的、
20、也许是以往被忽略的但具有重要性的数据,并利用其辅助企业做出重要的决策,这并不是一件容易的事。事实上,数据仓库系统的效用能否得到有效的发挥,往往取决于企业对数据提取技术的认知程度。真正的数据提取不仅仅是向数据库提出一个查询的要求而已,它的精髓主要是在于能够根据问题找出假设,与一般的企业资料分析大不相同。另外,它要求的技术层面较高,同时需要商业理论、统计分析以及信息技术方面的专家,因此在实行上并不是一件容易的事。数据提取在查询过程中,并不像传统的数据库查询方式那样设定特定的项目加以排列,而是供使用者直接将所需数据从排列杂乱、未结构化的数据中萃取出来,并加以分析转变为有助于决策制定的信息。这一过程主
21、要包括数据的挑选、转换、提取以及结果诠释四大流程。数据仓库中所涵盖的数据范围广大,并不是其中所有的项目均符合每一次数据提取的目标需求,所以,数据的正确挑选是有效提取的第一步。分析人员应针对不同的资料分析目的,分别选择较适用的资料项目加以操作。一旦所需的数据被选取出来作为分析之用,接下来就需针对不同形态的资料加以转换,以利于分析演算。例如,将原本质性的资料加以量化。转换后的数据可以再利用数种不同的技术进行提炼,萃取出所需的信息。在提炼实际的资料时,分析人员必须评估数据仓库中的其它信息,并视具体情况加入数据提取的分析流程。最后,分析人员需要将萃取出来的信息,依使用者的需求以不同的方式呈现出来。结果
22、的诠释,不仅仅是呈现分析出来的信息,同时还要能进一步为使用者过滤掉无用的信息。此外,当分析结果并不完全适用时,良好的结果报告也应该能提供部分有用的信息,使得分析人员能以较快的方式加以修正,而无需进行数据的重新提取。有效的数据提取,能为企业带来更多的效益。通过其分析能力,企业能够更人性化的把潜藏在数据中的各种信息揭露出来。相对于传统的统计分析方式,数据提取的精密度与深度,将更能为企业找出潜在的重要咨询。在企业搜集与整合数据的过程中,必然因为某些技术与实务上难以克服的因素,无法收集到所有完整的数据。而数据提取功能,将能协助企业找出这些数据的缺口,利用较一致化的分析方式补上最具可能性的数据。对企业而
23、言,发掘出客户潜在的消费形态、行为与交互关系,为数据处理的最大效益所在。良好的数据提取能协助企业在市场划分、产品分析、客户界定等方面的决策制定。藉由这一过程,可以找出未曾发觉的潜在信息。在企业有效的掌握了数据提取的应用精髓之后,即可利用分析找出客户的消费形态与趋势,通过市场及产品策略的修正,将能为企业创造更多的获利机会。二、营销管理支持信息技术的进步,除了使得企业的数据处理效率得到提升之外,对组织在整体运作、决策制定以及营销手段上,也产生了不小的影响。企业在导入客户关系管理模式时,必须从组织、决策及营销各部分全面信息化,才能真正有效地实现客户满意。在企业内部,不仅需要在软硬件设施方面实现计算机
24、化,更应该促进决策支持系统的投入,以协助高层管理人员制定出更佳的战略。在营销方面,网络营销的兴起,为企业开创了一个全新的竞争领域。在销售技术部分,各种通讯设施的自动化,使得销售人员可以在更短的时间内,提供完善的服务并实现客户满意。1、 决策支持系统所谓的决策支持系统(Decision Support System, DSS),是用来辅助企业管理阶层进行战略制定的工具。可以用来规划、拟定并分析各种决策方案,同时利用交互方式,协助决策者使用相关数据及模型解决非结构化的各类问题。这种人机交互的方式,使得操作者可以利用假设情况做出各种评估分析;在数据库与模型库的结合下,可以有效地利用现有信息从事更深入
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