探索中国CIO人才现状 | 第四季调研报告
网络环境下的CRM功能特性研究
2013-12-15  作者:CIO时代网 

  一、CRM与网络营销的相关概念


  客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)是20世纪90年代初由美国Gardner集团在总结前人成果的基础上首次明确提出的,是指通过顾客细分、应用先进的技术系统、针对性地配置企业资源来满足客户需求,实现企业利润、客户满意度和忠诚度的最大化的技术实施和管理过程。


  CRM是一个使企业获取、保持和增加可获利客户的运作方法和过程,也是企业利用IT技术和互联网技术以客户为核心开展的整合营销的实现过程。主要应用于企业市场营销、销售、技术支持等企业外部资源整合领域。


  CRM的本质是客户价值差别化管理,实际上是营销管理,表现为一种技术手段,客户关怀是CRM的中心,通过整合各种资源优化业务流程,提供客户、业务评估与企业决策支持。


  网络营销,是借助于互联网平台进行的,利用互联网和现代信息技术提供的多种营销手段,以更好地满足顾客需求来实现企业整体市场营销目标的各种营销活动,包括市场调查、客户分析、产品开发、销售策略、客户服务与管理等在内的全部营销活动。


  二、基于网络环境下的CRM分析


  CRM在近年的快速推广得益于IT技术的进步特别是互联网技术的进步,可以说互联网是CRM的加速器,具体的应用包括:数据挖掘、数据仓库、CallCenter、基于浏览器的个性化服务系统等等,相应地,这些技术也随着CRM的应用也得到了飞速发展。传统企业开展网络营销后,企业关注的重点由内部向外部倾斜,CRM理念正是基于对客户的尊重,建构与客户沟通的平台。客户关系管理系统通过电子邮件、移动通讯软件等多种方式与客户保持沟通;是企业更准确、全面地了解客户,根据客户的需求进行交易,并保存客户信息,在内部做到客户信息共享;以及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,通过积累大量的动态资料,对市场和销售以及客户进行全面分析。


  网络营销和CRM是相辅相成的两个环节,协调网络营销和CRM的关系十分重要。实施CRM后,企业能对指定的消费群体进行“一对一”的营销,成本低、效果好。互联网的出现,降低了客户关系管理的成本,还给客户与企业的沟通增加了渠道,通过这种渠道,企业可以及时地寻找到客户,即便是无法做到实时通讯,也能留言给客户,较之传真更加方便且安全;当然前提是客户拥有同等层面的技术。


  网络营销为客户关系管理的实施奠定了很重要的技术基础。基于互联网的客户关系管理的优势特点主要表现在以下几个方面:(1)成本低:通过Email和网页与客户保持联系的成本低于传统邮件,也能有效地降低误投率;(2)更有效的确定目标受众:基于互联网,企业接触到的顾客名单都是顾客自我登录或企业实现甄选的,企业只需要通过网页或注册信息联系顾客;(3)与客户建立更深更广的联系,为其提供更多所需信息(4)获取大量按单定制的市场和产品信息;(5)与客户建立一种学习型关系,这种关系贯穿整个客户生命周期。


  三、基于网络环境下的CRM功能及其特性


  销售、市场营销和客户服务是CRM的三大功能支柱。一个成熟的CRM系统功能可以归纳为三个方面:(1)对销售、营销和客户服务三个部分商业流程的信息化;(2)与客户进行沟通所需的手段的集成与自动化处理;(3)对前两部分产生的信息进行加工处理,产生商业智能,用以支持企业战略战术的决策。


  1、客户服务与支持。客户服务可能是客户关系管理中最重要的内容,企业提供的客户服务是能否保留满意的忠诚客户的关键。在很多情况下,客户保持和获利能力依赖于提供优质的服务,客户只需轻点鼠标或一个电话就可以转向公司的竞争者,因此客户服务和支持对很多企业极为重要。同时客户沟通途径也不仅仅局限于电话呼叫,Email、传真、网络以及其他客户喜欢的方式互相整合,客户自助服务的要求发展也越来越快。


  2、销售流程自动化(SalesForceAutomation,SFA)是CRM的基础,也是CRM中成长最快的部分,主要提高专业销售人员的大部分自动化程度。它通过一系列的功能来实现销售过程自动化,提高工作效率SFA常备拓展为包括销售预测、客户名单和报价管理。销售人员时企业信息的基本来源,必须要有获得最新现场信息和将信息提供给他人的工具。


  3、客户信息的共享与集成。CRM为多渠道的客户沟通提供一致的数据和客户信息,公司有许多客户沟通的方法,如面对面的接触、电话、电子邮件、互联网、通过合作伙伴进行的间接联系等。CRM集成客户互动信息使企业从部门化的客户联络转向所有的客户互动行为都协调一致。如果一个企业的信息来源相互独立,那么这些信息会有重复、互相冲突并且会是过时的,这对企业的整体运作效率将产生负面影响。


  4、信息分析处理,深入的智能性分析需要统一的客户数据作为切入点,并使所有企业业务应用系统融入到分析环境中,再将分析结果反馈给管理层和整个企业内部,这样便增加了信息分析的价值。

 

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