免费医学论文发表-启用了客户关系管理和大数据:服务的个性化和定制
穆罕默德安沙里a,*穆罕默德·纳比尔·阿尔穆纳瓦尔aSyamimi阿里夫Lim
a文莱达鲁萨兰国大学,文莱达鲁萨兰国大学b达拉尔·乌卢姆大学,沙特阿拉伯
a阿卜杜拉·穆迪米b
2018年3月8日收到,2018年5月6日修订版
2018年5月8日接受
2018年5月9日在线发售 大数据的出现带来了一波新的客户关系管理(CRM)战略,以支持销售、服务和客户服务的个性化和定制。CRM需要大数据来获得更好的客户体验,特别是服务的个性化和定制。大数据是一个流行的术语,用于描述数据的结构化和非结构化数据的体积、速度、多样性、准确性和价值。大数据需要新的工具和技术来捕获、存储和分析它,并用于改进决策制定,以增强客户管理。这项研究的目的是检查CRM场景的大数据。本研究的数据收集方法是对近期研究的文献综述和主题分析。研究显示,拥有大数据的客户关系管理使企业在营销策略方面变得更加积极,比如通过智能手机向潜在目标受众推送通知。
®2018作者。由爱思唯尔电视电视公司制作和主持。我代表沙特国王大学发言。这是CC BY-NC-ND许可下的一篇开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
关键词:
大数据
数据分析
CRM
网络2.0
社交网络
内容
1.介绍....................................................................................................... 94
2. 文献综述。.. ................................................................................................... 95
3. 2.1.大数据……。..................................................................................................95
2.2.客户关系管理和社会客户关系管理。................................................................... 96
方法。............................................................................................................. 97
4. 讨论........................................................................................................... 97
4.1.客户分析。..............................................................................................98
4.2.价值创造。..................................................................................................99
5. 挑战。.......................................................................................................... 100
6. 结论......................................................................................................... 100
参考文献......................................................................................................... 101
*通讯作者。
电子邮件地址:anshari.ali@ubd.edu.bn(M.Anshari),nabil.almunawar@ubd.edu.bn(M.N.Almunawar),syamimi.ariff@ubd.edu.bn(S. A.Lim),almudimigh@gmail.com(A. Al-Mudimigh).
由沙特国王大学负责进行的同行评审。
由爱思唯尔制作和主持
爱思唯尔
1.介绍
在组织中管理良好的客户关系是指客户关系管理(CRM)的概念、工具和策略。CRM作为一种具有Web/Apps技术的工具,为组织提供了了解客户或潜在客户通常做法的能力,从而提供可能说服他们做出交易并做出特定活动和决策[1].客户关系管理已经在商业、医疗保健、科学等服务领域进行了讨论。大规模的采用
https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.05.004
2210-8327/®2018作者。由爱思唯尔电视电视公司制作和主持。我代表沙特国王大学发言。
这是CC BY-NC-ND许可下的一篇开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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任何行业的大数据都引发了对前端视角的评估,特别是管理客户关系[2].研究大数据在CR管理策略中的作用至关重要。
大数据可以跨越进入数字时代,公众在任何行业产生巨大的数据。由组织通过数字传感器、通信、计算和存储来收集、收集和处理这些数据量,这些数据量所捕获的信息对企业、科学、政府和整个社会都很有价值[3].大量的数据流来自智能手机、电脑、停车计时器、公共汽车、火车和超市[4].搜索引擎公司每天收集大量的数据,并将这些数据分享给其他人有用的信息以及他们自己使用的信息。
大数据源可以来自于结构化或非结构化的数据格式[5].这些数据源来自于社交网络、语音录制、图像处理、视频录制、开放政府数据(OGD)和在线客户的活动等多个渠道。这些活动的提取是为了让企业了解其客户的模式或行为[6].大数据可以帮助企业描绘他们的行为,以获得其价值,特别是在销售、客户服务、市场营销和推广方面[7].
公共或私人组织看到了大数据的潜力,并将其挖掘为大价值[8].许多组织在收集、整合、分析数据、使用数据运行业务活动方面进行了大量投资。例如,作为CRM模块的一部分的营销活动;客户每天都会接触到大量的营销信息,许多人只是忽略这些信息,除非他们从收到的信息中找到价值[9].电子邮件宣传计划是分发给公众或随机的客户关于他们的新产品,这样客户可能会有兴趣有一个。电子邮件的竞选活动可能会变成令人失望的结果
因为客户感到被垃圾邮件和
导致退订购数量的增加。营销策略是关于了解客户对产品或服务的习惯和行为,从而使信息被认为是有价值的[10].不幸的是,许多组织可能会通过关注与客户的短期关系来简化营销策略,而无法吸引、保留和扩展长期关系。因此,需要针对每一个潜在客户的个性化和定制营销。
CRM作为组织的前线,需要广泛支持准确的数据分析,以确保潜在客户参与交易[11].因为客户每天都会做出购买决定,而每个决定都取决于对成本、收益和价值的考虑。在这一点上,大数据旨在支持CRM策略,以便组织能够量化销售交易、促销、产品意识、建立长期关系和忠诚度[12].此外,本文还提出了以下问题:CRM中的大数据如何增强CRM策略,为客户提供个性化和定制的服务?本研究的结构组织如下。下一节将是对相关工作的文献综述。部分3解释了我们研究的方法和结果。部分4并对我们的发现进行了讨论。对未来研究方向建议的建议见第节5、和部分6论文总结道。
2.文献综述
在传统的商业实践中,数据是作为记录业务活动收集的,没有正式意图作为重要的资产,只用于特定的目的,如零售商记录销售额、广告横幅上的访问次数来计算广告收入
等等由于许多组织,无论是私人组织还是公共组织,都已经意识到将收集到的数据作为一种资产的价值,因此数据不再被视为其初始目的。凭借处理大量数据的能力,它创造了一个新的数据分析服务行业。例如,IBM和Twitter涉及数据分析的合作,目的是向企业客户销售分析信息,以便为企业提供实时对话,以做出更明智的决策。凭借IBM的分析技能和Wwitter的大量数据源,该伙伴关系创造了一个有趣的战略伙伴关系,因为双方都利用了各自的实力和专业知识[13].大数据被认为是决策支持数据管理的最新发展[14].大数据对CRM、ERP和SCM等业务具有重大影响。下一节将讨论有关CRM和大数据的最新文献[15].
2.1.大数据
大数据是指大量的数据,很难用传统的处理工具来提取其价值[16].它在商业、医疗保健、金融、安全、通信、农业,甚至交通控制等各个领域都有影响[17].大数据为企业创造了机会,可以利用它来创造业务价值[6].其目的是通过允许分析速度,从体积和各种数据中获得价值[18].它被称为5 Vs模型;体积、速度、多样性、价值和准确性[19](图1).体积意味着从收集到的任何数据类型中处理大量的数据规模。数据量的爆炸性增长提高了知识共享和人员意识[20].大数据是一个特别大的数据集,这些数据不能使用传统的数据库工具、管理和处理来分析其内容。速度是指实时数据处理,特别是数据收集和分析。速度处理非常大的数据在实时处理。此外,大数据的速度升级速度超过了旧的计算方法。多样性是指来自各种渠道的任何类型的数据,包括结构化和非结构化数据,如音频、视频、图像、位置数据,如谷歌地图、网页和文本,以及传统的结构化数据。一些基于半结构化的数据可以使用Hadoop。它侧重于分析所涉及的数据量,并挖掘大量计算中所涉及的数据和计算。最后,真实性是指数据的真实性,并对Web日志文件、社交媒体、企业内容、交易、数据应用程序的数据源感兴趣。日期需要一个有效的信息力量,以确保其真实性和安全性。
许多组织在运行业务活动时部署大数据应用程序,以从大数据中获得价值
图1.大数据的组件。
96.al./Applied计算与信息学15(2019)94-101
分析学价值是由支持正确决策的大数据处理生成的。组织需要改进和处理它,以从大数据分析中获得价值[21].例如,大数据分析产生的价值可以通过记录、检查或分析婴儿的每个心率来帮助揭示新生儿的状况和挽救生命,数据分析有助于确定新生儿的指标[22].使用大数据的应用之一是优化机器或设备的性能。例如,丰田普锐斯安装了摄像头、GPS、精密的电脑和传感器,以确保道路上自动的安全预防[23].
大数据还降低了维护成本,例如,组织部署云计算方法,将数据存储在云中[24].云计算的出现使大数据分析具有成本效益、易于访问和可靠。云计算在出现问题时是健壮、可靠和响应性的,因为它由云服务提供商负责。因为,服务方面的暴行在企业中是不可接受的。每当数据分析下降,影响营销活动中断,客户不得不质疑是否信任这样一个系统。因此,可靠性是云计算在大数据应用中的竞争优势[25].
此外,企业已经积极地建立了基于大数据功能的组织结构。不幸的是,事实上只有8%的市场营销人员在收集和分析这些数据方面有全面和有效的解决方案[26].埃文斯数据公司对组织进行大数据调查和高级分析(图2).在所有大数据和高级分析应用中,38.2%的客户如营销、销售和客户服务等部门占主导用户。而市场营销部门拥有最常见的数据分析用户(14.4%),其次是IT(13.3%),研究占13%(Conlubo,2015)。
2.2.客户关系管理和社会客户关系管理
任何业务都需要客户关系管理(CRM)来长期维持和生存[27].CRM是一种使用技术来自动化业务流程来管理客户交互的工具和策略。客户关系管理包括销售、市场营销和客户服务活动(图3).其目标是寻找,吸引新客户,培养和留住他们。企业使用客户关系管理来满足客户的期望,并与组织的使命和目标保持一致,以实现可持续的绩效和有效的客户关系。
Web 2.0的出现是基于维基、博客和社交媒体等协作平台,旨在促进用户之间的创造力、协作和对任务的共享,而不仅仅是通过电子邮件和检索信息[28].a的概念
图3。CRM的范围和模块。
图2.大数据分析在组织中的使用情况。资料来源:埃文斯数据公司。
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社交网络将组织定义为一个系统,它包含一些对象,如人、组和由一系列关系连接在一起的其他组织[29].Web 2.0是一种可以通过社交网络向公众传达政治议程的工具。用户可以访问启用了Web 2.0的站点上的数据,并对这些数据进行控制[30].Web 2.0代表了人们在交流方式方面的一场革命,促进了点对点协作和轻松访问实时交流。Web 2.0的快速增长已经影响了那些无法通过使用传统CRM技术建立客户关系的组织。社交C关系M是一种最近的方法和策略,可以揭示客户管理、行为或任何与多渠道客户互动相关的模式图4.社交客户关系管理使基于人们在社交媒体上的对话进行更精确的分析成为可能,从而帮助他们提供更准确的程序或活动,从而导致客户的兴趣和偏好。
市场营销是客户关系管理推广和销售产品或服务的活动或过程之一,其中也包括研究和广告。社交网络使社交营销成为可能,这是营销团队期待病毒式传播和吸引客户关注的必要努力[31].“市场营销,被定义为一种创造、沟通、交付和交换对客户、客户、合作伙伴和整个社会都有价值的产品的活动、一套机构和过程。”[32].市场营销应该专注于建立人际关系和意义[33].它也适用于销售和客户服务,其中组织使用社交网络作为一种工具,尽可能多地在社交媒体上处理客户的投诉。由于社交网络是大数据源的一部分,所以下一个问题是,大数据将如何影响CRM策略。
社交媒体授权客户进行对话,商业组织可能会通过人们的对话利用越来越多的数据,为公司的利益,如理解客户的偏好、抱怨项目、人们的期望。Web 2.0平台允许客户表达他们的意见[34].在客户关系管理的背景下,社交网络提供了一种加强客户和服务提供商之间关系的方法。它可以用来在业务组织与其客户和公众之间建立长期的关系。将社交网络纳入客户关系管理被称为社交客户关系管理或第二代
的CRM(CRM 2.0),使客户能够表达他们对产品或服务的意见和期望。如今,社会CR管理已经成为任何组织更好地了解客户的“必须”策略。通过在关系管理中发挥重要作用,社会CRM刺激了客户行为的根本变化[35].社会客户关系管理对所有领域的多渠道关系都有影响,公共或私营部门也不例外。
3.方法
该研究调查了一个组织考虑采用大数据的因素。这项研究的目的是调查一个组织中最近对大数据的采用情况。该方法包括对企业组织大数据的最新研究的深入分析。本报告的数据是通过对2010年至2015年的文章的文献综述。选择这个时间段的原因是因为大数据的速度,任何较旧的文章都可能有不相关的信息。内容分析用于评审期刊上发表的大数据的文献综述[36].然后,将审查过程聚集成一个主题。我们增强并将各种可能的解决方案集成到所提出的模型中。我们只选择了发表在同行评审期刊上的英文文章。在删除了超出本研究范围的重复文章和文章后,我们对这些文章进行了回顾,以提取CRM的特征和大数据功能图5.
4.讨论
企业意识到,他们最有价值的资产是与客户和所有利益相关者的关系。事实上,建立个人关系和社会关系已经成为市场营销的重要领域[37].关系作为基于市场的资产对客户价值的重要性[38].随着数据量的增加,一些业务组织使用具有强大存储空间的高级功能强大的计算机来处理大数据分析,并提高其性能,从而实现极大的成本节约[6].企业管理结构化和非结构化的数据源,如社会营销、零售数据库、记录的客户活动、物流和企业数据,以建立一个质量水平
图4.CRM 1.0 vs CRM 2.0。
98M.ahi和al./Applied计算与信息学15(2019)94-101
图5.大数据和营销。
通过拥有如何识别大数据及其优势的能力或知识。而,大数据分析是一个揭示大数据本身中各种数据类型的过程。有一些CRM策略可以通过大数据和大数据分析来实现。
由于大数据可以提供客户信息模式,企业可以预测并假设当今客户的需求。图5说明了关于大数据如何有助于生成CRM策略的基本框架。大数据帮助塑造了许多行业,并改变了当今企业的经营方式。大公司肯定从这一转变中受益,尤其是亚马逊和谷歌等科技巨头等公司,并将继续通过这些巨头产生的大量数据为这些巨头提供服务。数据速度显示了营销人员如何获得实时数据,例如对互联网网站上互动的分析和社交媒体互动的实时分析。
具有大数据影响的CRM,创建了一种新的范式,允许信息的可访问性和可用性,从而导致大或小企业更大的占用。大数据在CRM活动中提供了广泛的知识获取。大数据将通过从更全面的角度了解客户的生命周期和行为来支持长期关系。客户通过各种渠道向公众详细说明他们对产品或服务的兴趣和偏好,每天自愿生成大量的数据。因此,大数据分析可以提供对客户的全面观点,从而使组织能够增强服务与客户关注、参与、参与和个性化的匹配。该研究引入了几个大数据营销的基本概念,这些概念通过参与客户生命周期与组织中基于客户的CR管理策略密切相关。
具有大数据的CRM带来了大变革的承诺,这可以影响组织交付CRM战略。在客户关系管理中使用大数据有很多好处,以下只是一些好处,如目标客户的准确和更新,预测客户反应趋势营销信息和产品产品,创建个性化信息,创建情感依恋和产品提供,最大化价值链策略,产生准确的评估措施,有效的数字营销和营销策略,客户保留这是一个更便宜的选择,并创建策略和获得产品洞察力[39].使用的组合
CRM中的大数据肯定可以增强与客户的长期关系[40]并体现为一系列令人印象深刻的CR管理活动[41].有一个例子表明,在CRM中,Netflix使用大数据运行其流媒体视频服务[42].他们没有使用传统的数据收集方法,而是能够做出客户想要什么,并做出可衡量的营销决策。大数据可以比任何速度的进程执行更好的CRM策略。
具有大数据功能的CRM将变得更加激进
一些营销策略,比如通过智能手机向潜在的目标受众推送通知。发表评论、点赞页面或返回访问网络或应用程序的Web / Apps用户是推送通知的目标。从技术上讲,有许多应用程序或网络的第三方可以帮助企业向用户设置推送通知权。例如,在基于CMS的网站上,也有许多插件支持web推送功能。通知可以设置自动生成或手动,只要新的内容可以针对客户方便的形式,以短信,链接分享,或智能手机通知在附近的商店提供促销。CRM旨在量化销售交易、促销、产品意识,同时制定建立长期关系和忠诚度的策略。企业不能简化营销策略,只关注与客户的短期关系,而没有任何吸引、保留和扩展长期关系的途径。
此外,该组织还可以通过使用配置文件数据作为为客户创建准确的个性化信息的骨干,来创建更好的客户个人角色。此外,该组织还将拥有关于客户的需求和偏好的数据,并使用这些数据为这些内容与其相关和有价值的受众提供更好的内容。所有这些数据还可以为管理团队提供有价值的信息,通过确保业务运营流程在数据的帮助下保持预算,并更集中和有针对性,从而改善营销预算管理。
4.1.客户分析
当企业通过营销活动获得新客户时,客户将决定从企业获得的每项活动的价值。当客户意识到价值是积极的时,他们就会感到高兴和满意。否则,他们可以考虑寻找另一家公司,甚至从其他公司
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可能满足其要求的竞争对手。因此,对每一个客户的客户分析变得很重要,以确保整个CRM的生命周期(销售、营销和客户服务)提供个性化和个性化的服务,以便每个客户将根据他们的需求和兴趣获得不同的体验。
大数据可以帮助提供客户配置分析,因为它包括业务活动监控。大数据分析公司能够跟踪购买历史和他们关于其产品或服务的在线对话。企业将能更全面地了解客户的期望,并能更好地了解潜在客户的兴趣。大数据分析的影响是显著的,特别是对服务提供商和客户之间的营销渠道的分配,而供应商或服务提供商则直接与客户接触,威胁到中介机构营销机构的可持续性。
客户分析可以从大数据分析中获得宝贵的见解,并创造竞争优势。所有这些组织都从利用个性化中获得了业务价值。客户对服务的分析的一些例子;Amazon.com根据他们对客户以前的购买数据的分析,开发了一个产品推荐系统[43].塔吉特超市能够开发出一个预测模型来跟踪孕妇的购买情况[44].包裹递送公司UPS创建了一个应用程序,重新设计他们的司机的日常路线,以实现车队优化。
通过大数据分析,客户的配置分析是可能的,因为组织可以访问更准确的数据,因为大数据可以发现隐藏的数据连接和附加数据模式的价值。此外,它还可以改进业务决策,因为它支持提供尽可能多的知识[45].CRM团队生成客户的知识分析,以增强业务,准确定位目标受众,为每个潜在客户提供个性化信息,并根据客户的兴趣和偏好定制信息。具有大数据分析的客户关系管理可以发展客户全面的决策知识。罗尔罗伊斯在飞机引擎制造业应用大数据分析,通过安装审查器收集数据,利用结果来预测飞机引擎何时何地可能发生故障[46].因此,他们不仅销售发动机,还销售发动机和监控服务的包装,这些服务通过根据使用情况、维修和更换情况向客户收费来产生利润。这项服务目前占了其飞机引擎部门年度收益的70%以上,通过利用大数据来获取竞争优势[47].
个性化对于组织来说,关注用户体验很重要,通过确保目标受众看到广告、社交媒体帖子、比赛或创造与受众有情感关系的活动,来促进数字营销的努力。这些努力将有助于绘制客户旅程更容易束,因为它是在数字营销。这些趋势将能够提供准确和实时的绘制客户的选择和地点的地图。因此,组织可以利用这些数据来创建一个更个性化的领导培养过程,让忠诚的客户感到重要,他们与公司的关系是有意义的。
同时,定制化使业务能够更精确地向目标受众分类特定的CRM活动。业务策略应该将客户策略和系统转变为客户参与和定制能力。其中一个是更关注组织和客户之间的对话,以及前沿公司为客户参与而实施的协作模式。定制策略将改善客户服务,伟大的客户支持将提高忠诚度、收入、品牌认知度和业务
机会CRM中的大数据的目标应该针对正确的市场细分,以获得正确的产品或服务,以便业务改善市场共享,避免访问生产,控制预算、效率和有效的业务流程。此外,长期战略侧重于为目标客户生产营销材料,而不是试图接触随机客户。定制在市场营销中很重要,因为市场营销在提供产品或服务时应该很灵活。提供产品的灵活性显示了对客户的权力。企业可以提高他们对客户行为的理解感。营销团队可以定制活动议程,以符合潜在客户的模式。
客户的分析也是可能的,因为地理定位分析促进快速和适当的营销策略。它在营销产品方面比竞争对手更快,可以通过从财务能力数据中了解潜在买家的购买力来确定价格。展示产品的展示意味着供应商有最好的地方展示产品,客户容易到达,数据来自地理位置。Netfix检测客户Netflix的流量细节,以发现该地区的问题,并添加可以帮助未来需求的系统。他们还能更清楚地了解客户的愿望[48].
4.2.价值创造
大数据为发现价值带来了新的机会,因为它显示了客户的趋势或任何与社会相关的行为,从而导致更精确的分析。大数据的来源可以来自于对客户的地理定位。地理定位帮助企业向正确的客户传递正确的信息,而企业了解什么可以和什么不能传递给当地的人。而,地理定位设施帮助客户找到最近的地方到达产品或服务。有些情况下,由于不同的习俗和条件,营销策略不适用。理解当地的智慧是向目标客户传递有效信息的重要因素。商业组织在广告上花费了大量的预算,而不考虑对潜在客户的地理定位会变成失望和拒绝。传统的营销策略会将任何营销内容提示给随机的受众,这可能会花费低效的预算。这些企业采取策略来找到一些有效的营销活动。通过在地理定位的基础上有效营销,为目标客户提供价值,企业提供成本有效的营销活动,以增加当地的参与度。促销活动是基于用户的记录和历史,从网络访问、客户的购买历史、当前的GPS数据和社交网络中的对话。推送通知必须为用户提供允许或不允许通过智能手机或网络访问进行通知的选项[49].
CRM战略冒险潜在客户,满足期望,理解他们的需求,并提供价值。然而,产生价值可以来自于大数据分析。如前所述,大数据增长了包含各种数据类型的大量数据集,并提出了模式、相关变量、最新的市场趋势、客户的选择和偏好以及其他有价值的业务信息[50,51].这些大数据分析提供了有效的市场营销、新的收入流、客户关系服务、提高的价值链效率、相对于竞争对手组织的可持续的竞争优势和许多其他好处[52,53].
CRM计划需要从从客户那里收集到的各种数据源中提取价值,以管理或分析客户的偏好。大数据通过更准确的访问来理解人们的需求和偏好产生价值
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信息作为大数据,可以通过多源、多渠道发现客户行为中隐藏的联系和模式。客户在访问电子商务交易网站时,通过点击流活动等各种方式自愿生成数据[54].更多的客户在公共领域生成和共享数据,这意味着组织可以提取更多的价值。客户生成数据,业务组织将这些数据用于其营销计划。此外,客户在社交媒体上就产品进行对话,基本上是在帮助任何受众、客户或生产者。客户可以从对话和评论中获益,因为他们能更好地了解产品知识。而生产商则更了解人们对产品的期望。
大数据涉及到客户提供有效的客户关系管理活动,在组织中的营销团队将这些想法微调到可执行的营销计划中。例如,星巴克利用社交网络来了解顾客对新产品的看法。与使用定期方法相比,这使得反馈更快,等待销售报告出炉并评估其性能[6].社交媒体分析是指分析来自社交媒体渠道的结构化和非结构化数据。此外,Amazon.com还利用大数据分析来制定营销策略。Amazon.com可以识别顾客购物行为的模式,从而为顾客提供良好的优惠、广告、广告和折扣[55].大数据有助于电子商务获得竞争优势和商业价值,增加客户的涌入,保持客户的忠诚度,提高公司的销售和收入,确保客户的满意度,创造品牌知名度,并建立声誉[56].根据客户的行为提供定制化的折扣,可以使销售和利润最大化。
当客户相信这些信息,并能够在其营销策略中做出适当的决定时,价值就增加了。决策在市场营销策略中很重要。由于大数据分析提供了来自多通道交互的综合信息,决策可以改进。例如,一个营销经理需要了解客户的行为、期望和趋势,以便为潜在客户提供一个有利的和有印象的营销活动。在特定的领域中,可以从大数据报告中确定适当的营销内容,然后分析这些数据,以揭示趋势和关键问题。能够识别问题并提出解决方案的市场营销人员能够更好地了解客户的需求。因此,营销活动需要从Web日志文件、社交媒体、企业内容、交易等各种数据源中提取价值,团队必须确保其真实性和可靠的从大数据分析中获得的有效信息。简而言之,CRM应该支持大数据分析。为了减轻期望和交付之间的差距。无论如何,为了让大数据在营销中增加价值,营销人员需要访问和了解客户从意识到转换的全面路径,这样他们就可以缩小在线和线下客户行为和体验之间的差距。
所有数据源要么是结构化源,要么是非结构化源,形成客户分析,描述潜在客户的全面视图。客户配置文件分析可以来自于通过智能手机或任何智能移动设备进行的客户地理定位数据分析、人脸识别、浏览行为和在线活动、电子商务历史、社交网络等[57].然后,对他们进行分析,得出顾客的模式、趋势或行为。例如,直接与客户打交道的市场营销人员会以数据分析的速度(速度)提供给潜在客户的全面和用户友好的报告。该报告显示了客户的模式、行为和可能性,以便营销人员可以积极地和
令人信服地确定符合他或她需求的产品或服务的价值。满足客户的需求可以来自个性化的营销,或者根据他们的兴趣和需求亲自对待每一个客户。吸引客户提供反馈将使产品或服务优于竞争对手。速度是大数据分析的特点。因此,快速、适当的反应将提高客户的满意度,进而提高客户的忠诚度。
大数据为CRM员工提供了简单性,因为他们预先配备了客户的模式,以便他们了解每每一位客户。客户关系管理部门可以根据潜在客户的兴趣和行为为他们提供额外的便利。大数据促进了多通道的交互。例如,一家汽车制造商发布了一款新轿车的汽车,与客户和人造问题以及竞争对手的回应。该制造商可以监控所有的社交网络和媒体,以评估客户对改进产品的反应。最后,大数据为整体的CRM激活关系提供了成本效益,因为它们可以为客户确定有效的CRM策略。
5.挑战
CRM中的大数据有很大的潜力,由于它能够收集和产生大量的数据,大数据真的可以
没有适当的专业知识和工具,也会失败
获取并分析它们。在充分优化这些潜力之前,必须管理许多挑战。首先,它可能发生在组织缺乏技术支持和专业知识时。其次,很难跟踪客户的行为,特别是跟踪从品牌意识到转变的客户。将点从在线到离线渠道连接起来是一个挑战,比如客户在何时何地看到或阅读产品,从而最终购买产品。第三,具有大数据的CRM可能需要更多用户友好的数据分析工具来生成报告,特别是在跨渠道适当地利用数据时,特别是当他们不了解自己在过程中的努力的有效性时。没有一刀切的解决方案,员工需要将大数据整合到他们的战略中,特别是产品线,内容提供和客户旅程是独一无二的。在这些工具可用之前,许多CRM工作人员将继续寻找解决方案来克服这一挑战。最后一个挑战是数据真实性,对网络日志文件、社交媒体、企业内容、交易、数据应用可能需要有效的信息力量,以确保其真实性和安全性。例如,我们在社交网络上发布的所有帖子或推文都是由管理大数据的人观察到的。最后,该研究可能缺乏普遍性,因为它需要案例研究和来自商业组织的原始数据收集,本研究将计划在未来接触到大量的参与者。
6.结论
客户关系管理是关于理解人类的行为和兴趣。大数据可以被期望改善客户关系,因为它允许交互性、多路通信、个性化和定制。大数据分析的最新发展优化了流程、增长,并产生了积极的营销策略,并为每个客户和潜在客户提供了价值。具有大数据的客户关系管理使客户参与提供情感的CRM活动,组织的营销团队将想法调整到可执行的营销计划中。大数据通过了解更好的客户习惯来增强客户关系管理策略
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以及让企业提供客户关系管理的行为更个人化
为每一个客户定制定制。最后,具有大数据的CRM管理将使更好的工具和策略更加个性化和定制,因为他们很好地了解目标受众和预期发送的信息。
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