客户分类分析CRM
客户分级管理名词解释
客户分级管理名词解释
客户分级管理（CRM）是一种由企业主管向客户提供服务的组织
管理理念。
它的目的是能够为客户提供更优质、更快捷的服务，建立更长远的客户关系。
客户分级管理将根据客户的消费数据、购买行为及其他要素对客户进行分类，以更好地为客户提供服务。
客户分级管理可以更有效地识别客户价值和服务需求，并据此制定相应的管理策略，以达到企业效益的最大化。
通过分级管理，企业可以更准确地预测客户消费需求，制定出有针对性的营销策略，实现客户价值的最大化。
客户分级分为几种常见的类型：VIP客户、重要客户、普通客户和潜在客户。
VIP客户是指企业经常与之合作的重要客户，企业非常重视VIP客户，并为其提供优质的服务。
重要客户是指企业向其提供产品和服务，但不能达到VIP客户要求的客户。
普通客户是指企业经常与之合作的其他客户，他们对企业提供的产品和服务有一定的市场价值。
潜在客户是指潜在的消费者或新客户，企业面对这类客户的处理主要是搜集客户信息，尝试吸引潜在客户的消费行为。
企业实施客户分级管理需要收集和分析相关数据，结合客户特征，对客户进行分类，并根据其特征制定服务策略。
例如，第一步要收集客户基本信息，如联系方式、客户性别和消费习惯；第二步要收集客户的消费数据，客户的消费行为及其他数据；第三步是分析客户基本数据，并对客户进行分类；最后，根据客户分类，制定客户服务策略，为不同客户提供特定的服务。
客户分级管理有助于企业更有效地利用营销资源，有效地对抗市场竞争，提高销售额，提高客户满意度。
客户分级管理是企业未来竞争的重要工具，是企业实现客户价值最大化的重要手段，是企业成功发展的必备管理理念。
客户关系管理规定
客户关系管理规定1. 概述客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过建立和维护良好的客户关系来提升其市场竞争力和盈利能力的一种管理方法。
本规定旨在确保我公司在开展CRM活动时遵循一定的原则并确保实施效果。
2. 客户分类为了更好地管理客户关系，我公司将客户分为以下三类：- 重要客户：指对我公司贡献巨大业务量或拥有重要资源的客户。
- 潜在客户：指具有潜在合作价值但尚未合作的客户。
- 普通客户：指对我公司业务量影响较小的客户。
3. 客户关系管理流程3.1 客户识别与分析- 了解客户需求：通过调研、市场分析等手段，了解客户的需求和偏好。
- 客户分级：根据客户价值和潜力对客户进行分类。
- 客户细分：根据客户特点和需求的不同，将客户进一步细分为不同的群体。
3.2 建立与拓展客户关系- 沟通与交流：与客户保持及时、有效的沟通与交流，了解客户对产品或服务的反馈和建议。
- 客户培训与支持：提供相关培训和技术支持，增加客户对产品或服务的满意度。
- 个性化定制：针对不同客户的需求，个性化定制产品或提供差异化服务。
3.3 客户满意度调查- 定期开展客户满意度调查，了解客户对我公司产品或服务的满意程度。
- 分析调查结果，并针对不同问题制定改进措施。
3.4 客户保持与发展- 建立稳固的客户关系：通过建立长期的、稳定的合作关系，提升客户忠诚度。
- 定期回访：与客户保持定期回访，了解客户的最新需求和动态。
- 客户激励机制：设立客户激励机制，奖励对我公司业务贡献显著的客户。
4. 数据管理和隐私保护4.1 数据管理- 客户数据采集：在合法、合规的前提下，采集客户相关数据，并进行分类、整理和存储。
- 数据安全：确保客户数据的安全性，采取适当的技术和措施防止数据丢失或被恶意使用。
4.2 隐私保护- 明确目的：在收集客户数据时明确告知客户数据使用的目的，并取得客户的同意。
- 合规操作：遵守相关法律法规，妥善处理客户隐私信息，不泄露、不滥用客户个人信息。
客户关系管理：CRM系统的三种模型
客户关系管理：CRM系统的三种模型CRM模型和CRM系统是两回事。
CRM模型是一种框架，用于概述您的公司如何管理、获取和保留客户。
您越了解潜在客户和现有客户，解决他们的痛点并建立信任/融洽关系，他们的留存率就越高。
CRM 系统是存储和管理客户数据的软件，是围绕客户关系构建的一种智能数据库，它用于呈现和支持贵公司的CRM模型。
虽然有很多CRM模型，但是它们几乎都具有相同的特征：在销售过程中了解有关客户的所有信息，并使用此信息在整个客户生命周期中为其提供出色的体验。
现在，让我们为您分享三种常见的CRM模型，并讨论它们如何帮助您加强与客户的关系。
一、IDIC CRM模型IDIC CRM模型是一个很好的框架，可用于发现客户的需求和价值，并将其作为与每个客户互动的基础。
该模型的方法如下图所示。
IDIC模型由Peppers和Rogers于2004年开发，IDIC模型由四项旨在加强从潜在客户转化为成交客户的行动。
1、个性化客户——加深对客户的业务挑战和价值的理解。
2、区分客户——根据客户对公司业务（现在和将来）的价值以及客户的特定需求来对其进行分类。
3、与客户互动——凭借对客户的深入了解，可以个性化层面上了解他们的需求。
4、为客户定制——定制产品以满足客户的需求和价值。
借助IDIC模型，企业将获得重要的见解，以了解客户的关注，以及可以提供哪些个性化服务来帮助实现这一目标。
二、Buttle的CRM价值链模型虽然每个客户都很重要，但并非每个客户都是平等的。
根据销售的80/20规则，通常是20％的客户提供了80％的利润。
借助Buttle的CRM价值链模型，可以为您最有价值的客户提供额外的关注和服务。
该模型的方法如下图所示。
CRM价值链模型可以很好的用来实施客户策略，它是一个由五个步骤组成的过程，专注于“具有战略意义的客户”。
这些类型的客户与其他客户的待遇不同，因为他们产生了更多的销售机会和收入。
企业可以使用该模型与最有价值的客户建立优质的长期关系。
客户分析从哪几方面进行
客户分析：客户分析就是根据各种关于客户的信息和数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划。
分析内容：具体来说，客户关系管理（CRM）中的客户分析可以包含以下六个方面的内容商业行为分析商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户的综合利用状况。
主要包括：1）产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。
2）消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。
细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。
3）消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。
其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。
4）升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。
客户特征分析1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。
2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。
客户忠诚分析客户忠诚是基于对企业的信任度、来往频率、服务效果、满意程度以及继续接受同一企业服务可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。
保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。
而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。
客户注意力分析1）客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。
客户关系管理(CRM)的分类
客户关系管理（CRM）的分类客户关系管理涵盖了直销、间接销售以及互联网等全部的销售渠道，能关心企业改善包括营销、销售、客户服务和支持在内的有关客户关系的整个生命周期。
在新技术和新应用的推动下，全球CRM市场正以每年50%的速度增长，渐渐成为一个价值数十亿美元的软件和服务大市场。
随着CRM市场的不断进展，新公司的加入和现有公司以合并、联合以及推出新产品的方式重新定位，这一领域可谓日新月异，CRM解决方案呈现出多样化的进展。
为便于了解CRM的全貌，可以从以下几个角度对CRM进行分类。
1 按客户目标分类并非全部的企业，都能够执行相像的CRM策略，而当同一公司的不同部门或地区机构在考虑CRM实施时，可能事实上有着不同的商务需要。
同时，另一个常常消失的因素是不同的技术基础设施。
因此，依据客户的行业特征和企业规模来划分目标客户群，是大多数CRM的基本分类方式。
在企业应用中，越是高端应用、行业差异越大，客户对行业化的要求也越高，因而，有一些特地的行业解决方案，比如，银行、电信、大型零售等CRM应用解决方案。
而对中低端应用，一般采纳基于不同应用模型的标准产品来满意不同客户群的需求。
一般将CRM分为三类：以全球企业或者大型企业为目标客户的企业级CRM；以200人以上、跨地区经营的企业为目标客户的中端CRM；以200人以下的企业为目标客户的中小企业CRM。
在CRM应用方面，大型企业与中小企业相比有很大的区分：首先，大型企业在业务方面有明确的分工，各业务系统有自己跨地区的垂直机构，形成了企业纵横交叉的浩大而简单的组织体系，不同业务、不同部门、不同地区实现信息的沟通与共享极其困难，同时，大型企业的业务规模远大于中小企业，致使其信息量巨大；其次，大型企业在业务运作上很强调严格的流程管理，而中小企业在组织机构方面要轻型简洁许多，业务分工不肯定明确，但运作上更具有弹性。
因此，大型企业所用的CRM软件比中小企业的CRM软件要简单、浩大得多。
CRM客户管理系统
CRM客户管理系统CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）是一种通过建立和维护企业与客户之间良好关系的战略性方法。
随着信息技术的不断发展，企业需要一个功能强大、高效便捷的CRM客户管理系统来帮助他们更好地管理客户关系。
本文将介绍CRM客户管理系统的作用、特点以及如何选择和使用该系统。
1. CRM客户管理系统的作用CRM客户管理系统旨在帮助企业更好地管理客户关系，提升客户满意度，实现业务增长和持续盈利。
其主要作用如下：1.1 客户数据集中管理：CRM系统能够集中管理企业与客户相关的数据，包括客户基本信息、交易记录、投诉建议等，提供便捷的数据查询和分析功能。
1.2 客户分类和分析：CRM系统可以根据客户的相关属性和行为对客户进行分类和分析，帮助企业了解客户需求和行为模式，从而制定精准的营销策略。
1.3 销售机会管理：CRM系统能够跟踪并管理潜在销售机会，帮助销售团队实现目标，提高销售效率和业绩。
1.4 客户服务管理：CRM系统可以自动化管理客户服务流程，包括客户投诉处理、售后服务跟踪等，提升客户满意度和忠诚度。
2. CRM客户管理系统的特点为了满足企业对客户管理的需求，CRM客户管理系统具有以下特点：2.1 数据集成和共享：CRM系统能够集成不同部门、不同系统的数据，实现数据的共享和协同工作，避免信息孤岛。
2.2 多渠道互动：CRM系统允许企业通过多种渠道与客户进行互动，包括电话、邮件、社交媒体等，提供全方位的客户沟通和服务。
2.3 个性化营销：CRM系统能够根据客户的偏好和行为，实现个性化的营销活动，提供个性化的产品推荐和定制服务。
2.4 数据分析与决策支持：CRM系统提供强大的数据分析和报表功能，帮助企业洞察市场趋势、客户需求，支持决策制定。
3. 如何选择和使用选择和使用合适的CRM客户管理系统对企业来说至关重要。
下面是一些建议：3.1 需求分析：在选择CRM系统之前，企业应该明确自身的管理需求，包括客户规模、业务流程和目标等，以便选择适用的功能和模块。
CRM的客户细分策略
CRM的客户细分策略现今，客户关系管理（CRM）已成为管理客户与促进销售的重要途径。
CRM中，客户细分是实现精准营销和提升客户忠诚度的重要环节。
本文将阐述CRM中的客户细分策略。
一、客户细分的意义客户细分是指根据客户的行为、需求及购买力等特征，将客户分类，制定不同的营销策略，以达到提高客户满意度、降低成本、获得更高回报的目的。
客户细分的意义在于：1.精准化营销：通过细分客户群体，针对不同客户制定合适的营销策略，提高客户响应率和购买率。
2.提高客户满意度：细分客户群体后，可以更加了解客户需求和特点，从而为其提供更加贴心、满意的服务。
3.降低成本：在制定营销策略时，可以根据不同客户特点，对不同客户制定不同的策略，减少了对整个客户基础的投入，可以更加节省成本。
二、客户细分的方法1.按照基本信息：根据客户的基本信息，如年龄、性别、职业等，将客户进行细分，进行基于基础属性的营销。
2.按照消费行为：根据客户的消费行为，如购买次数、购买金额、购买渠道等，将客户进行细分，进行基于消费行为的个性化营销。
3.按照购买意愿：根据客户的购买意愿，如是否有购买意向、购买意向强烈程度等，将客户进行细分，进行基于购买意愿的个性化营销。
三、客户细分的案例以一家电商平台为例，该平台将客户进行了基于消费行为的细分，分为普通客户、高频客户和高客单价客户。
普通客户：指在平台上购买次数较少、购买金额较小等较为普遍的客户，该平台通过优惠券等手段吸引其增加消费，同时针对其消费行为分析，为其提供个性化的购买推荐和优惠活动。
高频客户：指在平台上购买次数较多、购买金额不大的客户，该平台除维护其消费稳定性外，还通过折扣等手段激励其消费，同时针对其购买习惯，为其提供更加个性化的推荐和对应商品的限时促销。
高客单价客户：指在平台上购买金额较高的客户，该平台通过增加该群体的购买率及单笔消费金额，以达到更高的经济效益，提供的服务和活动更加具有针对性，例如提供定制化服务、折扣价等特殊权益。
客户关系管理中的客户分类方法研究
客户关系管理中的客户分类方法研究客户关系管理(CRM)是一个组织通过建立和维护与客户之间的关系，实现长期合作和持续价值创造的管理过程。
在CRM中，客户分类是一个重要的研究领域，通过将客户分为不同类别，组织可以更好地了解客户需求、制定相应的营销策略，并提供个性化的产品和服务。
1.基于价值的分类方法：这种方法根据客户的价值大小将其分为不同的类别。
通常，客户的价值是根据客户在过去一定时期内产生的收入或利润来衡量的。
基于价值的分类方法将客户分为高价值、中价值和低价值客户，可以根据不同价值客户的特点制定相应的营销策略，如给予高价值客户更多的优惠和奖励，提供专属的客户服务等。
2.基于需求的分类方法：这种方法根据客户的需求将其分为不同的类别。
客户的需求可以从多个维度衡量，如产品需求、服务需求、技术需求等。
通过基于需求的分类方法，组织可以更好地了解客户的需求特点，开发和提供符合客户需求的产品和服务。
3.基于行为的分类方法：这种方法根据客户的行为将其分为不同的类别。
客户的行为可以包括购买行为、呼叫中心行为、网站浏览行为等。
基于行为的分类方法可以帮助组织了解客户的行为特点，预测客户的未来行为，并制定相应的营销策略。
4.基于地理位置的分类方法：这种方法根据客户所在的地理位置将其分为不同的类别。
客户的地理位置可以对其消费行为和需求提出特定的要求。
通过基于地理位置的分类方法，组织可以更好地了解客户所在地区的市场特点，制定相应的营销策略，提供更符合地方特点的产品和服务。
5.基于社会属性的分类方法：这种方法根据客户的社会属性将其分为不同的类别。
客户的社会属性可以包括年龄、性别、婚姻状况等。
基于社会属性的分类方法可以帮助组织更好地了解客户群体的特点和需求，制定相应的营销策略，提供个性化的产品和服务。
通过以上不同的客户分类方法，组织可以更好地了解不同类别客户的特点和需求，制定相应的营销策略，并提供个性化的产品和服务。
客户分类不仅可以提升客户满意度，还可以提高组织的销售额和市场份额，实现CRM的目标。
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CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理是通过培养企业的最终客户、分销商和合作伙伴对本企业及其产品更积极的偏爱或偏好，留住他们并依次提升企业业绩的一种营销策略。
烟草CRM是基于大型数据仓库的客户资料管理系统，它运用于烟草公司的市场营销、销售、服务等与客户有关的领域，提高客户的满意度和忠诚度，不断争取新客户，为企业带来更多的利润是烟草CRM的最终目标。
数据仓库在规模、历史数据、数据集成和综合性、查询支持等方面都和传统的数据库有着本质的区别，是数据库技术的一种新的应用，其可以满足数据挖掘技术对数据环境的要求。
烟草系统中的大量客户信息是通过运用数据仓库技术来存储和管理。
1 数据挖掘概述
数据挖掘是指一个利用各种分析方法和分析工具从数据仓库中提取可信的、有效的、人们感兴趣的、能让别人理解的知识的处理过程。
这些知识是隐含的、事先未知的有用信息，提取的知识表现为概念、规则、模式、规律等形式，以帮助管理者做出正确的决策。
数据挖掘包括数据准备、挖掘、结果分析和知识运用四个阶段。
在数据准备阶段完成数据的选择、净化，消除噪声数据、无关数据和冗余数据，进行数据的转换。
将处理过的数据存储在数据仓库中。
挖掘阶段是一个采用相应数据挖掘算法，分析数据并通过可视化工具表述所获得的模式或规则的过程。
最后对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识，并将知识应用到业务信息系统。
数据挖掘系统可以采用三层的C／S结构：第一层为系统的客户端；第二层为数据挖掘引擎，它是数据挖掘系统的核心，位于系统的应用服务器端；而第三层为数据库与数据仓库，位于数据服务器端。
数据挖掘常用的技术涵盖了多个方面，包括有生物学方法、信息论方法、统计学方法和可视化技术等等。
生物学方法包括神经网络方法和遗传算法，神经网络方法通过模拟人脑神经元结构进行数据挖掘。
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。
在数据挖掘中，信息论方法中的决策树是一种广泛使用的图解法决策分析工具。
统计学可应用于预测、聚类规则挖掘和时序数据的趋势分析等。
可视化数据分析技术把由数据挖掘获得的模式和规则变成多种图形，这对揭示数据的状况、内在本质及规律性起到了重要的作用。
2 应用在烟草CRM中的数据挖掘技术
2.1 烟草CRM的主要功能
其主要功能包括如下：一是市场分析。
搜集和分类整理市场信息，并通过市场调研活动，了解市场，把握需求；二是建立客户档案。
搜集和管理与客户相关的基本信息，通过客户服务人员进行日常的采集和维护；三是客户分类评价。
通过获取的相关客户信息和业务信息，根据公司的客户评价分类的原则、方法及要求，对零售客户进行分类评价；四是客户维护。
客户经理为自己所服务的客户进行分析，编制产生客户服务计划，开展市场状况调查，能够记录计划的执行过程，进行《工作日志》的维护。
五是客户投诉管理。
对客户的电话投诉信息、服务人员反馈的投诉信息进行获取和处理。
2.2应用在卷烟零售客户类别分析及卷烟品类划分中的分类和聚类
数据挖掘中一个主要内容之一就是数据分类，其主要是通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述。
首先建立一个模型，描述给定的数据类集或概念集(简称训练集)。
然后使用模型对数据进行分类。
聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或是簇的过程，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
与分类不同的是，聚类要划分的类是未知的。
因为卷烟零售客户是直接与消费者接触的，所以在卷烟销售中占据的地位也是非常只要
的。
对卷烟零售客户的调查分析是获取卷烟市场信息的重要来源。
将客户划分为不同类别进行服务与管理，体现了客户群策略和客户发展策略。
例如，按经营规模进行聚类分析，首先将客户群分为ABC三类：A类客户的卷烟销售额高，规模大，经营规范，诚信度与合作度高；B类客户占比例非常大，是客户主体，规模一般，销售额一般；而C类客户的经营规模则相对较小，而且销售较低，成长度也较差。
下一步就是利用分类技术，对客户特征进行建模，描述出客户群的特征，设定相应的客户级别，便于对不同类别的客户实施个性服务。
卷烟品类划分有利于卷烟企业对卷烟品牌体系进行整体规划和合理布局，使企业能理性地进行货源调拨和缺货应急，顺利地进行卷烟品牌的切换和整合。
对品类的划分可分为三个阶段：第一阶段是要进行卷烟消费者市场调查，从卷烟的品牌、价格、包装、吸味、产地等因素入手，来研究消费者的消费习惯和消费态度，采取聚类分析方法对其做定性和定量分析，研究消费者认为的商品之间的关联替代关系，以计算各卷烟规格间的相似性系数，相似性系数越高，表示卷烟消费者认为这两个卷烟规格越相似，也就越有可能相互替代。
虽然一个品类就是所有相互之间的相似性系数很高，但是与群外规格的相似性系数很低的规格的集合。
第二阶段是对相似性系数高的各个集合进行分析，确定品类划分的维度。
第三阶段是按照已确定的品类划分维度将现有品牌进行归类。
2.3应用在卷烟零售客户经营情况中的关联分析
关联分析的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系，即对于给定的一组项目和一个记录集，通过对记录集的分析，得出项目集中的项目之间的相关性。
项目之间的相关性用关联规则来描述，关联规则反映了一组数据项之间的密切程度或关系。
通过对卷烟零售客户经营情况进行关联分析，可得到更有价值的信息。
从四个维度，即经营业态、经营规模、市场类型、守法情况，用关联分析法对卷烟零售客户经营情况进行分析。
例如，经营业态和经营规模之间关联分析，碍出关联规则：如果是食杂店，经营规模过大，则一般存在批发问题；如果是大型商场，规模过小，那么可能是卷烟品种过少或者是经营能力较差。
经营规模、经营业态和市场类型之间关联分析，得出关联规则：如果是农村的卷烟零售客户，业态比较高，规模比较小，那么说明卷烟零售客户经营能力有待提高或者人流量太小；如果城市的卷烟零售客户，业态比较高，规模比较小，那么卷烟零售客户可能从外渠道进货。
在对数据挖掘产生的结果进行评价之后，就可以用来帮助公司调整营销策略。
2.4 描述与可视化技术的应用
数据挖掘描述与可视化技术可以将数据库和数据仓库中的每一个客户数据项作为图形元素输出，大量的数据集构成数据图像，比如，卷烟零售客户本月与上一个月的销售情况对比图等。
同时将卷烟零售客户的相关属性值以多维数据的形式来表示，可以从不同的维度观察数据，从而对卷烟零售客户的销售行为进行更加直观深入的观察和分析。
利用图形更好地表达了数据之间的相互关系和发展的趋势，掌握卷烟零售客户潜在的经营能力和水平，帮助公司了解卷烟零售客户是否有发展潜力。
除此以外，还可以根据卷烟零售客户的地理环境、经营品种、日均购烟人次、经营结构、消费群体进行关联分析后，然后把由数据挖掘获得的模式和规则变成多种图形，不仅能够很好地起到揭示数据的状况、内在本质及规律性的作用，而且还能有效发现并解决卷烟零售客户经营中存在的潜在问题，挖掘卷烟零售客户的潜力，从而提升其经营能力。
数据挖掘的烟草CRM能将抽象的管理和服务理念数字化、直观化，发掘潜在的有价值的信息，帮助企业寻找新客户和新商机，并可以制定更符合卷烟销售市场的经营策略，从而大大提高企业的竞争力。