2013年全球都在高喊大數(shù)據(jù)，可以說2013年是大數(shù)據(jù)的元年。很多研究機構、團隊、公司都發(fā)布了大數(shù)據(jù)分析研究的數(shù)據(jù)報告與研究結果。2014年，正式開啟了“大數(shù)據(jù)”驅動客戶價值挖掘的“刺金時代”。大數(shù)據(jù)意味著"大營銷"，數(shù)據(jù)驅動的CRM精準營銷引擎將顛覆傳統(tǒng)的營銷決策模式及營銷執(zhí)行過程，使異常寬泛的"大營銷"變得更精簡、更高效。 IDC報告指出，大數(shù)據(jù)應用在2013年已經(jīng)開始融入傳統(tǒng)行業(yè)，加速其數(shù)字化轉型，而CRM在這一進程中扮演了至關重要的角色，帶動商業(yè)智能分析和應用市場的快速成長。如今，獲得新生的CRM成為融合海量客戶數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)客戶關系管理的引擎，幫助企業(yè)從容擁抱“刺金時代”。
傳統(tǒng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用則不同于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)應用，行業(yè)數(shù)據(jù)針對性強、關聯(lián)性強，大數(shù)據(jù)應用復雜，跨度更大，跨部門，甚至跨行業(yè)需求更多。隨著各行業(yè)O2O全渠道數(shù)據(jù)可獲取性的不斷增強以及數(shù)據(jù)采集自動化技術快速發(fā)展，大量用戶線上行為數(shù)據(jù)能夠通過線下數(shù)據(jù)以數(shù)字化方式來預測、映射、記錄和分析描述（反之亦然）；愈來愈多的行業(yè)領軍企業(yè)更積極主動地把結合大數(shù)據(jù)的CRM營銷分析運用到實際商業(yè)活動中，以提升市場競爭力、銷售利潤或改善用戶體驗。
目前，不同行業(yè)中CRM應用到的數(shù)據(jù)分析技術很多、也很復雜，本文限于篇幅，不作詳述。CRM應用數(shù)據(jù)挖掘其主要目的在于以下四個方面：客戶細分、獲取新客戶、提升客戶價值和保持客戶以防止流失等方面。
一、CRM實施的前提——客戶細分
客戶細分就是把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細分為具有不同需求和交易習慣的群體，同一群體中的客戶對產(chǎn)品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。客戶群體細分可以使企業(yè)在市場營銷中制定正確的營銷策略，通過對不同類別客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務，提高客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度，以獲取更大的利潤。
客戶細分可以采用分類的方法，也可以采用聚類的方法。比如，可以將客戶分為高價值和低價值的客戶，然后確定對分類有影響的因素，再將擁有相關屬性的客戶數(shù)據(jù)提取出來，選擇合適的算法對數(shù)據(jù)進行處理得到分類規(guī)則。使用聚類的方法，則在之前并不知道客戶可以分為幾類，在將數(shù)據(jù)聚類后，再對結果數(shù)據(jù)進行分析，歸納出相似性和共性。
二、獲取新客戶——客戶響應分析
在大多數(shù)商業(yè)領域中，業(yè)務發(fā)展的主要指標里都包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發(fā)現(xiàn)那些對你的產(chǎn)品不了解的顧客，他們可能是你的產(chǎn)品的潛在消費者，也可能是以前接受你的競爭對手服務的顧客。在尋找新客戶之前，企業(yè)應該確定哪些客戶是可能的潛在客戶、哪些客戶容易獲得、哪些客戶較難獲得，從而使企業(yè)有限的營銷資源得到最合理的利用。因此，預測潛在客戶對企業(yè)銷售推廣活動的反應情況是客戶獲得的前提。由于潛在客戶的數(shù)量日益龐大，如何提高市場促銷活動的針對性和效果成為獲取新客戶的關鍵問題。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)識別出潛在的客戶群，提高客戶對市場營銷活動的響應率，使企業(yè)做到心中有數(shù)、有的放矢。根據(jù)企業(yè)給定的一系列客戶資料及其他輸入，數(shù)據(jù)挖掘工具可以建立一個“客戶反應”預測模型，利用這個模型可以計算出客戶對某個營銷活動的反應指標，企業(yè)根據(jù)這些指標就可以找出那些對企業(yè)所提供的服務感興趣的客戶，進而達到獲取客戶的目的。數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。
三、提升客戶價值——交叉銷售
公司與其客戶之間的商業(yè)關系是一種持續(xù)的、不斷發(fā)展的關系。在客戶與公司建立起這種雙向的商業(yè)關系之后，可以有很多種方法來優(yōu)化這種關系，延長這種關系的時間。在維持這種關系期間，增加互相的接觸，努力在每一次互相接觸中獲得更多的利潤。而交叉銷售就是這種工具，即向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務的過程。
在交叉銷售活動中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的銷售匹配方式。在企業(yè)所掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能正包含著這個客戶決定他下一個購買行為的關鍵，甚至決定因素。通過相關分析，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助分析出最優(yōu)的、最合理的銷售匹配。相關分析的結果可以用在交叉銷售的兩個方面：一方面是對于購買頻率較高的商品組合，找出那些購買了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷“遺漏的”商品；另一方面是對每個顧客找出比較適用的相關規(guī)律，向他們推銷對應的商品系列。
四、保持客戶——客戶流失分析
隨著企業(yè)競爭越來越激烈，企業(yè)獲取新客戶的成本不斷上升。對大多數(shù)企業(yè)而言，獲取一個新客戶的花費大大超過保持一個已有客戶的費用，保持原有客戶的工作越來越有價值，這已經(jīng)成為大多數(shù)企業(yè)的共識。
為保持優(yōu)質客戶，需要先辨識優(yōu)質客戶。通過前面的客戶細分就可以完成這項工作，分析出客戶盈利能力，辨識和預測客戶的優(yōu)劣。當能夠辨識出客戶的優(yōu)劣時，首先根據(jù)已流失客戶數(shù)據(jù)，可以利用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等進行分析挖掘，發(fā)現(xiàn)流失客戶特征；然后對現(xiàn)有客戶消費行為進行分析，以確定每類客戶流失的可能性，其中著重于發(fā)現(xiàn)那些具有高風險轉移可能性并具有較高商業(yè)價值的客戶，在這些客戶轉移到同行業(yè)其他服務商那里之前，采取相應的商業(yè)活動措施來保持住這些有價值的客戶。
隨著大數(shù)據(jù)在CRM領域的落地應用，客戶對數(shù)據(jù)挖掘的需求也逐漸提升，寶馬、奔馳、歐萊雅、雅詩蘭黛、輝瑞、麥當勞等客戶在數(shù)據(jù)挖掘和分析方面投入了更多關注，在原有常規(guī)數(shù)據(jù)分析的基礎上，我們開展了客戶細分與精準定位、商業(yè)智能報表自動化、市場活動優(yōu)化實施等諸多項目。
上述四個部分完整地介紹了大數(shù)據(jù)在CRM中的營銷應用，最后簡單介紹一個歐唯特實施的成功案例來讓大家增加些感性認識：
2013年下半年，某國際知名生物制藥公司完成了其客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的升級改造，采集的客戶數(shù)據(jù)有了數(shù)倍的增長，由此客戶對歐唯特提出了更高的要求，希望通過專業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘技術幫助其對對已有客戶價值進行深度挖掘，精準營銷。隨后歐唯特大數(shù)據(jù)應用服務團隊結合對該用戶行業(yè)CRM的專業(yè)領域的特殊屬性和通用大數(shù)據(jù)挖掘的方法建立了一系列符合該公司產(chǎn)品市場營銷的數(shù)據(jù)模型并進行了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，包括：
1.基于消費者個人資料、購買及活動參與度對消費者打標簽及評分，實現(xiàn)消費者的個性化標簽及溝通的精準定位；
2.根據(jù)消費者響應偏好模型及其所處階段狀態(tài)，建立基于響應度分組的針對性溝通以提高溝通效率；
3.作消費者購買行為預測，客戶全生命周期價值預測及銷售預測，提高營銷策略的準確度及資源分配的效率。
通過上述數(shù)據(jù)挖掘及分析，歐唯特最終為該客戶提供了精準營銷活動的咨詢方案，活動響應率由0.03%提升至0.36%，提升了10倍，利潤率提升為近兩倍，收到了良好的市場反饋及經(jīng)濟效益。
通過運用數(shù)據(jù)分析的相關技術，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關系與規(guī)則，這一類數(shù)據(jù)挖掘及商業(yè)智能分析服務將為客戶提供重要的決策參考，制定準確的市場策略，爭取最優(yōu)化的滿足客戶的需求，提高客戶忠誠度和滿意度、提升客戶價值、提高公司收益，達到與客戶的“雙贏”局面。
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本文標題：客戶價值的“刺金時代” ——結合大數(shù)據(jù)的CRM營銷分析
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