基于大数据的企业客户关系管理路径考量
大数据分析在客户关系管理中的应用
大数据分析在客户关系管理中的应用随着互联网和信息技术的不断发展，企业与客户之间的关系管理变得越来越重要。
客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）是一种帮助企业建立和维护与客户之间有效沟通和互动的策略和工具。
大数据分析在客户关系管理中扮演了重要的角色，为企业提供了更深入和多维度的了解客户的方式。
本文将探讨大数据分析在客户关系管理中的应用，并分析其中的挑战和机遇。
一、大数据分析在客户关系管理中的重要性现代企业所拥有的数据量日益庞大，包括来自销售、营销、客户服务等各个环节产生的数据。
这些数据包含了大量关于客户行为、购买偏好、兴趣爱好等方面的信息。
通过对这些数据进行分析，企业能够深入了解客户需求，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
大数据分析能够帮助企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势。
通过对历史数据和实时数据的分析，企业能够预测客户行为，提前做出相应调整。
比如，企业可以根据客户的购买历史和浏览行为，推荐相关的产品或服务，实现精准营销。
二、大数据分析在客户关系管理中的应用场景1. 客户细分与个性化营销通过大数据分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，根据各群体的特点和需求，制定相应的营销策略。
比如，通过分析客户购买习惯和兴趣爱好，企业可以将客户分为男性和女性、年轻人和老年人等不同群体，然后针对不同群体制定个性化的营销计划，提高销售量和客户满意度。
2. 情感分析与客户情绪管理大数据分析可以帮助企业了解客户的情感和态度，包括对产品、服务和品牌的喜好程度。
通过对客户评论、社交媒体消息等非结构化数据的分析，企业可以及时发现并解决客户的问题和投诉，提升客户对企业的满意度和忠诚度。
此外，企业还可以通过情感分析，提前预测客户的情绪变化，采取相应措施防止客户流失。
3. 价值分析与客户增长管理大数据分析能够帮助企业识别出最有价值的客户，为这些客户提供更优质的服务和更高层次的关怀。
大数据背景下的客户关系管理策略研究
大数据背景下的客户关系管理策略研究随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，大数据已成为企业经营管理中不可或缺的重要资源。
在这个大数据背景下，客户关系管理策略也随之发生了巨大变革。
本文将从大数据对客户关系管理策略的影响、大数据在客户关系管理中的应用实例、以及未来客户关系管理策略的趋势三个方面进行阐述与研究。
第一部分：大数据对客户关系管理策略的影响在大数据时代，企业可以通过获取、存储和分析大量的客户数据，深入了解客户的需求、习惯和偏好。
这些数据不仅能帮助企业形成全面且准确的客户画像，还能帮助企业发现隐藏在数据背后的规律，从而指导企业优化客户关系管理策略。
首先，大数据分析能够帮助企业发现潜在客户群体，预测客户行为和需求。
通过对大数据的挖掘与分析，企业可以了解客户的购买意愿、购买偏好以及购买时间等信息，从而精准地进行市场定位和目标客户锁定。
此外，企业还可以通过大数据预测模型，预测客户的购买力、流失率以及生命周期价值，为企业制定有针对性的营销策略提供决策支持。
其次，大数据分析能够帮助企业构建更加个性化和精准的客户关系管理策略。
通过对大数据的分析，企业可以了解客户的个性化需求和偏好，并根据客户的需求进行定制化服务。
例如，通过分析客户之前的购买历史和浏览行为，企业可以将相关产品或服务推荐给客户，提高客户体验和满意度。
同时，企业还可以将大数据分析结果应用于客户关系管理系统，实现自动化的客户互动和营销流程，提高工作效率和精确度。
第二部分：大数据在客户关系管理中的应用实例大数据在客户关系管理领域的应用已经广泛涉及各个行业和领域。
以下将针对零售行业和金融行业进行实例说明。
在零售行业，通过大数据分析，企业可以了解客户的购买偏好和消费习惯。
例如，某知名电商平台通过分析海量的用户购买行为数据，发现父母辈用户更倾向于购买保健品和生活用品，而年轻用户更喜欢购买时尚潮流的产品。
在此基础上，该电商平台对不同类型的用户进行个性化推荐，提高用户购买率和复购率。
金融行业如何利用大数据进行客户关系管理
金融行业如何利用大数据进行客户关系管理在金融行业中，客户关系管理（CRM）对于企业的成功至关重要。
随着大数据技术的发展和应用，金融机构可以更好地利用大数据来进行客户关系管理。
本文将探讨金融行业如何利用大数据进行客户关系管理，并提出一些实用的方法。
一、客户分类和细分利用大数据可以对客户进行准确的分类和细分。
通过收集和分析客户的个人信息、消费行为、交易记录等数据，金融机构可以将客户分为不同的群体，并了解他们的需求和偏好。
例如，可以将客户分为年轻人、中年人、老年人等不同年龄段的群体，或者根据客户的收入水平来进行分类。
这样一来，金融机构可以更精准地为不同群体的客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
二、客户行为分析大数据分析可以帮助金融机构更好地了解客户的行为和习惯。
通过收集客户的交易数据、网上搜索记录等信息，金融机构可以洞察客户的偏好和需求。
例如，可以通过分析客户的购买历史和浏览记录来预测客户的下一次购买行为，进而向其提供个性化的推荐产品。
此外，金融机构还可以通过分析客户行为的变化趋势，及时调整和优化产品和服务，以满足客户的需求。
三、客户沟通和互动大数据技术也可以帮助金融机构与客户进行更顺畅、高效的沟通和互动。
通过分析客户的社交媒体活动、在线评价等数据，金融机构可以了解客户对产品和服务的反馈，及时回应客户的疑问和问题。
此外，通过个性化的推送和定制化的营销活动，金融机构可以增强与客户的互动，提升客户的参与度和投入感。
四、风险管理利用大数据进行客户关系管理还可以帮助金融机构更好地进行风险管理。
通过分析客户的信用记录、还款能力等信息，金融机构可以进行风险评估和预测，及时发现潜在的风险，并采取相应的措施。
例如，可以通过大数据分析来判断客户的借贷逾期风险，从而降低不良贷款的风险。
此外，金融机构还可以利用大数据分析技术来对资金流动进行实时监控，以及对异常交易进行识别和预警，提高金融机构的风险防范和控制能力。
大数据时代下的客户关系管理
大数据时代下的客户关系管理第一章：介绍随着技术的不断发展，大数据时代正式来临。
随之而来的是客户关系管理的革新和变革，企业不得不跟上这个不断变化的趋势。
本文将会讨论大数据如何影响客户关系管理。
第二章：大数据对客户关系管理的影响大数据让企业对客户的认知有了突破性的变化，企业现在有能力收集大量数据，可以根据这些数据进行客户行为分析、个性化推荐等服务。
大数据可以提高客户体验，提高企业的利润，大幅提高客户回转率。
第三章：大数据在客户关系管理中的应用3.1 精准的营销策略：借助大数据分析，企业可以分析和预测客户的需求和喜好。
据此，企业可以设计出更为精准的营销策略，打促销、赠券、推荐等活动，以吸引客户。
3.2 产品定制：利用大数据分析客户的消费特点和需求，企业可以根据客户需求和喜好来定制产品。
产品的个性化设计可以带来更多的营销效果和更高的客户满意度。
3.3 建立客户画像：建立客户画像可以帮助企业更好地了解客户，提高客户的忠诚度。
大数据分析可以帮助企业了解客户的年龄、性别、消费习惯、购买力等信息，从而更好地实现客户细分化，建立更为全面和准确的客户画像。
3.4 预测和分析趋势：通过分析大数据来预测趋势，企业可以在市场竞争中获得先发优势。
大数据预测能够帮助企业发现行业和市场的发展趋势，从而及时调整产品和服务，适应并超越市场变化。
第四章：总结在大数据时代，客户关系管理发挥了更为重要的作用。
精密的数据分析，个性化服务和更好的客户洞察力都是大数据在客户关系管理中的应用。
企业应该认识到大数据对客户关系管理的重要性，积极投资大数据分析技术，提高自身的客户服务能力，为企业带来更优秀的业绩和更好的利润。
利用大数据优化客户关系管理
利用大数据优化客户关系管理随着信息技术的不断发展，越来越多的企业开始利用大数据进行客户关系管理。
通过收集大量的客户数据，分析客户的消费习惯、购买偏好和行为特点等信息，企业可以更好地了解客户，为客户提供更为精准和个性化的服务，提升客户满意度，获得更多业务机会。
本文将从大数据优化客户关系管理的原理、过程和案例展开阐述。
一、大数据优化客户关系管理原理大数据的优化客户关系管理的原理是：通过大数据技术对客户信息进行分析，从而发现潜在的商机和客户需求，进而提供个性化的服务，最终实现企业与客户之间的有效沟通和合作。
具体而言，大数据优化客户关系管理的原理包括以下几点：1. 收集大量客户数据，包括客户信息、购买记录、行为特征等。
2. 针对这些数据进行分析，深入挖掘客户的需求和偏好，了解客户的消费心理和行为习惯。
3. 根据客户的需求和偏好，为客户提供个性化的服务，增强客户的满意度和忠诚度，提升客户的生命周期价值。
二、大数据优化客户关系管理过程大数据优化客户关系管理的过程包括数据采集、数据分析、客户分类、服务个性化和优化反馈等环节，具体如下：1. 数据采集：企业通过多种渠道收集客户数据，包括客户信息、购买记录、行为特征等。
这些数据可以通过数据挖掘、数据清洗等技术进行加工处理，得到更为准确和有用的信息。
2. 数据分析：通过数据分析技术对数据进行统计和分析，发现客户的需求和偏好。
这个过程中，可以采用多种分析方法，如聚类、关联规则、决策树等，以便深入挖掘客户的消费行为和心理。
3. 客户分类：根据客户的消费习惯和购买特点进行分类，为客户分配不同的标签和属性。
这样可以方便企业进行不同的营销推广和服务个性化策略，满足客户的不同需求。
4. 服务个性化：结合客户标签和属性，为客户提供更为个性化的服务。
这包括产品推荐、营销刺激、服务回馈等，可以有效提高客户的满意度和忠诚度，增加客户对企业的信任和支持。
5. 优化反馈：对客户行为和反馈进行监测和分析，不断优化服务内容和方式。
大数据时代下的客户关系管理策略
大数据时代下的客户关系管理策略随着大数据时代的到来，客户关系管理的策略也在不断的变化和发展。
在过去，企业通常采用传统的客户关系管理方法，这些方法通常是比较简单和直接的，，但往往不能满足现代企业的客户管理和业务需求。
在这篇文章中，我们将讨论大数据时代下的客户关系管理策略，并探讨如何利用大数据来完善客户关系管理，提高企业的业务能力和竞争力。
一、利用大数据构建全面的客户档案客户档案是客户关系管理中的重要组成部分，它包括客户的基本信心，交易记录，客户反馈等信息。
在过去，这些信息通常是分散在不同的系统中，不同部门之间难以互通，导致了客户信息的丢失和信息冗余。
但是，随着大数据技术的发展和应用，企业可以利用大数据技术构建全面的客户档案，将不同部门和渠道的客户信息整合起来，更加全面的了解客户的需求和行为，以提供更好的服务和支持。
二、利用大数据分析客户行为和需求了解客户的行为和需求对企业来说至关重要。
在大数据时代下，企业可以利用大数据技术对客户数据进行分析，了解客户的行为和需求。
通过深入分析客户数据，企业可以识别客户的需求模式，预测客户的行为和需求变化，从而为客户提供更好的个性化服务和支持，提高客户满意度和忠诚度，进而提高企业的业绩和竞争力。
三、借助大数据技术优化客户体验在大数据时代下，客户期望获得更好的客户体验。
为此，企业可以利用大数据技术分析客户的行为和需求，从而提供更好的个性化服务和支持。
企业可以将分析结果应用到产品设计和创新中，以满足客户的需求和期望。
除此之外，企业还可以利用大数据技术来优化客户服务体验，例如，利用大数据技术实现客户快速响应和解决问题，提供更好的客户服务和支持体验，进而提高客户满意度和忠诚度。
四、提高客户参与和互动在大数据时代下，企业可以利用大数据技术提升客户参与和互动。
通过将大数据技术应用到市场营销和客户服务中，企业可以快速获得客户的反馈和需求，并快速响应和解决问题。
此外，企业还可以利用大数据技术实现个性化营销和服务，通过针对特定客户的需求和行为进行定制，提高客户参与和互动，进而提高客户忠诚度和业绩。
利用大数据做好客户管理
利用大数据做好客户管理随着大数据的出现，客户管理的方式也发生了改变。
对于各种规模的企业来说，客户管理是非常重要的，并且是最终获得成功的关键之一。
利用大数据技术，可以更好地管理客户，提高客户体验和满意度，并且最终增加企业的利润。
一、大数据技术对客户管理的影响大数据技术已经在众多领域深入应用，在客户管理方面它主要发挥以下作用：1.数据整合：大数据技术可以将分散在多个渠道上的客户数据和交易数据整合起来，为企业提供有关客户行为和需求的全面分析。
2.客户细分：大数据技术可以根据客户的需求、行为和购买历史等因素，将客户分成多个细分群体，这有助于企业更好地理解不同群体的需求，以及啥时运用不同的营销策略来满足他们。
3.客户洞察：大数据技术可以为企业提供客户的详细画像，并通过分析他们的偏好、行为和需求来创造出更精细化的营销策略。
4.个性化营销：大数据技术可以为每一个客户提供个性化的营销策略，根据他们的需求、购买行为、兴趣和偏好等来推荐适合的产品和服务。
二、如何利用大数据技术做好客户管理1.数据收集：企业需要收集客户的数据，并存储在可靠的平台上，这样可以为后续的数据分析和挖掘提供基础。
2.数据分析：使用大数据分析工具，对客户数据进行分析。
相关数据的挖掘可以帮助企业理解客户的真实需求、购买习惯、偏好和利益存款需求等行为，从而提供更好的产品和服务。
3.建立客户档案：企业应该建立客户档案，统计客户的关键信息，如年龄、职业、性别、地域、收入水平等。
在建立客户档案时，应该基于信息的代理人，用有效的方式提高数据质量。
4.基于客户需求的定制化营销：根据客户的特殊需求，制定针对性的促销计划，从而吸引客户的购买。
企业还可通过提供专业的商品服务，来满足客户的需求，赢得客户忠诚度。
5.高度整合化：利用大数据技术，对客户关系、销售数据、客户服务数据、客户评价等进行整理分析，建立起一个高度整合化的客户信息管理体系。
这样企业就可以更精确地了解客户需求，提供个性化的服务。
全面解读数字化时代下的客户关系管理策略
全面解读数字化时代下的客户关系管理策略1. 引言1.1 概述随着数字化时代的到来，客户关系管理在商业运作中变得至关重要。
传统的客户关系管理模式已经无法满足现代企业与消费者之间复杂而多样化的需求。
面对日益激烈的市场竞争，企业需要寻找更加有效的方式来吸引、留住和扩大客户群体，并提供个性化、优质的服务体验。
本文将全面解读数字化时代下的客户关系管理策略。
我们将从客户关系管理的概念入手，探讨数字化时代所带来的挑战，并分析其重要性。
随后，我们将深入研究客户数据收集与分析策略，包括数据收集方式与工具以及数据分析方法与技术，并强调其在提升客户互动体验方面的作用。
进一步地，我们将研究如何利用数字化工具加强客户互动体验，具体包括社交媒体营销与互动性提升、个性化推荐系统应用以及跨平台客户沟通整合策略等内容。
这些策略旨在通过有效利用现有数字技术和平台来增加客户参与度，提高品牌知名度和美誉度。
此外，我们还将讨论客户忠诚度管理与保持策略的重要性。
了解如何建立客户忠诚度管理体系并确保客户满意度是企业成功的关键。
因此，本文还将探讨客户满意度调查及反馈机制建立以及长期维护与再营销策略的相关议题。
1.2 文章结构本文分为五个部分，分别介绍了数字化时代下的客户关系管理策略。
具体内容包括：第一部分是引言，主要概述了文章的目的和结构。
第二部分是对数字化时代下客户关系管理概述，包括客户关系管理简介、数字化时代背景下的挑战以及重要性分析。
第三部分着重研究了客户数据收集与分析策略，包括数据收集方式与工具、数据分析方法与技术以及数据隐私与合规性考虑等方面。
第四部分探讨如何利用数字化工具加强客户互动体验，包括社交媒体营销与互动性提升、个性化推荐系统应用以及跨平台客户沟通整合策略。
第五部分则关注客户忠诚度管理与保持策略，包括忠诚度管理重要性解读、客户满意度调查及反馈机制建立以及长期维护与再营销策略探讨。
1.3 目的本文的目的是全面解读数字化时代下的客户关系管理策略，旨在帮助企业更好地适应和应对数字化时代带来的挑战。
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关键词 ： 大 数据 ； 客 户 关 系管 理 ； 路 径
一
、
引言
领域 ， 成为重要 的生产 因素。人们对 于海量数据 的挖掘 和运用 ， 预 示着
随着信 息技术 的不断发展 ， 特 别是互联 网的普及 利用 ， 近些年Ｉ Ｔ 业 继 “ 物联 网”和 “ 云计 算”后 又出现 了一个 新名词——大 数据（ Ｂ Ｄ ａ ｔ ａ ） 。大数 据在 成为物 联 网和 云计算 的 内在 关键 要素 的同时 ， 也 影 响着 整个商 业社会 ， 将开 启一次重 大的时代转 型。 目前 ， 许多 国家 已经 意 识到 了大数据 的重 要性 ， 作 为 战略性技 术大力 推动 其技术 研究和 应 用 。大数据 已经运用到社 会的各个 领域 。而作 为一种倡 导以客户为 中 心 的企 业经营管 理思想 ， 客户关系管理 的基石 是企 业 的信 息化 ， 与大 数 据 的融合必然会 提高效率和效 果 。
二 大数据与Ｃ Ｒ Ｍ的融合
（ 一） 大数据及其特 点
人 、机、物三元 世界的高 度融合引 发了数 据规模 的爆炸式增 长和 数据模 式的高度 复杂化 ， 世 界已进入网络化 的７ ￣ （ Ｂ ｉ ｇ Ｄ ａ ｍ） 时代。 般意 义上 ， 大 数据 是指无法 在可容 忍的 时间 内用传统 Ｉ Ｔ 技 术和软 硬 件 工具对其进 行感知 、获取 、管理 、处理和 服务的数据 集合 。其特 点 可 以总结 为４ 个Ｖ， Ｒ ￣ Ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ （ 量 大） 、Ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 高速 ） 、Ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ （ 多样） 和 Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ （ 价值 ） 。对 大数据 的研 究与 应用 已普遍 引起 各 国政府 的高度 重 Ｇ ａ ｒ ｔ ｎ ｅ ｔ 的报告 指 出 ， ２ ０ １ ３ 年的 全球企 业软件 费用 预计 为２ ９ ６ ０ ￣ Ｌ 美元， 视， 并 已成为 世界各 国重要 的战略布局 方向。 主要的推动力 量正是 来 自于安全 、存储管理 和客户 关系管理软件 。此 （ 二） 客户关系管理与大数据的融合成为现实 外， 移动应用和社 交网站 也更深入地融合 到企业级解 决方案之 中。 客户关系管 理的研究和 应用要早于 大数据概念 的 出现 。最早 发展 客户 关系管 理的 国家是 美 国， 在１ ９ ８ ０ 年初 出现 “ 接触 管理 ”（ Ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ 三 大数据背景下的客户关系管理思路 Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ） 专 门收集 客 户与 公司 联 系 的所有 信 息 。１ ９ ８ ５ 年， 巴巴 （ 一） 管理层的态度 拉 ・ 本德 ・ 杰 克逊提 出了关系营 销的概 念 ， １ ９ ９ ０ 则演 变成包 括 电话服 《 大数 据时代 》作者 维克 托 ・ 迈 尔 一舍 恩伯格 指 出， 大数据 开启 务 中心支持 资料 分析 的客户 关怀（ Ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｃ ａ ｒ ｅ ） 。１ ９ ９ ９ 年， Ｇ ａ ｒ ｔ ｎ ｅ ｒ 了一 次重大 的时代 转型 ， 带 来的信 息风 暴正在 变革 我们 的生活 、工作 Ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ 公 司提 出了Ｃ Ｒ Ｍ概念 。 和思 维 ， 引 发社 会 的思维变 革 、商业变 革和管 理变革 。大 数据背 景 下 客户 关系管 理是运 用现代信 息技 术挖掘 和积 累客户 信息 ， 有 针对 的客 户关系 管理首 先要 求管理层 变革 观念 ， 进 化 自身的态 度 。管理层 性地 位客 户提 供 有价值 的产 品和服务 ， 发展 和管理企 业 与客户 之间 的 的态度 是指他们对 大数据背景 下的客户 关系管理 内涵的理解程 度 、建 关系 ， 培 养客户长 期的忠诚 度 ， 以实现顾 客价值最 大化和企业 收益最大 立在预 期绩效上 的偏 好程度 、在 企业 内部推广实施 的意愿程 度 。管理 化之 间的平衡 。客户关 系管 理是企业在 不断改进 与客户 关系的全部 业 层的经 营哲学经历 了从生产观 念 、产 品观念 、推销 观念到 市场观念 的 务流程 ， 最终实 现 电子化 、 自动化运营 目标 的过程 中， 所创造 并使用 的 演进 过程 ， 而经营哲 学决 定 了企 业客 户关 系管理 的层级 与类型 ， 所以， 先进 的信 息技术 、软硬件 和优 化管理 方法 、解决 方 案的总和 。可见 ， 管理层 必须调整 经营思路 ， 建立 以顾 客为 中心 的经营理念 。同时 ， 实施 如 果从技 术和策 略的 角度来 理解 ， 客户关 系管理 是一种 电子商 务 的技 客户 关 系管 理需要 较大 的投入 ， 其 能否 成 为企业优 先 发展 的项 目也 取 术 应用 方 案 ， 是 “ 基于 数据 分 析的 营销 活动 ” ， 其基 本手段 是信 息 技 决于 管理层 对客 户 关系管理 的重视 程度 。另外 ， 管理层 还需在 客户 关 术 。当今 已是信 息社会 ， 企业 可 以以较低 的成本 从各种 信息提 炼 出对 系管理 的推广和实 施过程 中打破 部 门障碍 ， 组建跨部 门的团 队。 自己有价值 的信 息 。但 其前提必须 有效解决信 息挖掘和信 息运用两 大 （ 二） 把握行业趋势抢 占市场先机 难题 。而与大数 据的充分融合 就提供 了解 决方案 。 随着数 据源呈 现指数级增 长 ， 信息 的数量 及复杂程 度快速扩 大 ， 快 ０ １ ３ 年１ ２ 月， 我 国网 民规模 首先， 大数据 的特征之一 就是数据 量大 。国际数据公 司（ Ｉ Ｄ Ｃ ） ２ ０ １ ２ 速 获得 战略决策 信 息是企业 制胜 的关键 。２ 年 的研 究结果表 明 ， 在 接 下来的８ 年 中， 人类所 产生 的数据量 将超 过４ ０ 达６ ． １ ８ 亿， ２ ０ １ ４ 年１ 月， 移动互联 网用户 总数达 Ｎ８ ． ３ ８亿户， 以及企 业 ５ ％的速度 逐年增 长 ， 既是 中国市 场 的营销 者预 期取得 大 Ｚ Ｂ （ 泽 字节 ） ， 相当于 是地 球上所 有海滩 上 的沙粒数量 的５ ７ 倍 。Ｉ Ｂ Ｍ的 数 据 正在 以５ 研 究称 ， 整 个人 类文明所 获得 的全部数据 中， 有９ ０ ％是过去 两年 内产生 回报的最佳 时机 ， 也 是Ｃ Ｒ ＭＩ ］ ￣ 务商 发展的 良机 。面对这 样的行 业发展 相信 不管是传 统Ｃ Ｒ Ｍ服务商还 是新兴企 业都在对 行业趋 势进行 的 。而 到 了２ ０ ２ ０ 年， 全世 界所产 生的数 据规模 将达 到今天 的４ ４ 倍 。客 趋势 ， 加快步 伐抢 占先机 。大 数据必 将成 为Ｃ Ｒ Ｍ产 业的催 化剂 ， 成 为 户规模是 制约营销 活动从规模 化 、分散 化向个 ｆ 生 化 、整合化转 变的主余浪潮 的到来 。”大数据保 证 了客 户关
系管理 对信息量 的要求 。 其次， 客户关 系管 理中的数据 库的主 旨是客户 ， 企业 的信息活 动主 要表 现在 收集 、存储 、分类 、归类 和分析 客户信 息上 ， 并在 此基 础上
为 客户服务 搭 建信息平 台 。信 息库 是 “ 通 过计算 机 收集的数 据 ， 以便
Ｓ ｗｅ ｅ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｏ Ｖ ｅ Ｆ ｔ ｈ ｅ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ Ｌ ｌ 管理纵横
基于大数据 的企业客户关系管理路径考量
张 文洲 湖北 文 理 学院 管 理 学院 ４ ４ １ ０ ５ ３
摘要 ： 大数据 已经运用到社 会 的各 个领域 ， 客户 关 系管理作 为倡导 以客户 为 中心 的企业经 营管理 思想 ， 其基石 是 企 业的信 息化 ， 与大数据 的融合将成 为必 然。本 文尝试从五 个方 面就 大数据 背景下 的客户 关 系管理 的路 径进行 了探