2019-04-26     |  厚客CRM  

现如今，信息时代的飞速发展早已成为推动各类型企业不断发展的原动力，也为企业的客户关系管理带来了各种各样的挑战，企业在客户关系管理时如何应对海量、类型复杂、价值密度低的数据，是当下值得思考的问题。

1. 缺乏数据与增强客户忠诚度之间的矛盾

如何增强客户黏性、避免客户流失一直以来都是各企业致力解决的焦点问题，企业传统的做法就是通过收集客户数据，进行客户满意度分析，进而不断调整企业在产品设计及销售方面的策略。这种做法的局限性主要体现在两个方面：一是传统分析方法中企业所收集的客户数据主要为结构化数据。结构化数据来源渠道相对单一，且数据量少；而随着信息技术的不断发展，客户的绝大部分数据都展现在各类社交网站及电商平台中，导致大部分企业很难有效采集分析此类非结构化数据，从而难以有的放矢地满足客户需求，提升客户满意度。二是企业传统分析方法中重点在于分析客户满意度水平，忽略了对客户忠诚度的分析。因此，只针对数量相对较少且种类单一的数据进行分析而制定的客户流失策略效果往往差强人意。

2. 数据种类单一与关联性分析之间的矛盾

对种类单一的结构化数据进行分析，在一定时期内对分析客户满意度具有一定的作用，但是随着信息技术的不断发展，客户与企业在互动过程中所展现出来的数据不单包括结构化数据，更多的表现为半结构及非结构化的数据类型，体现为各种音频、图片、文本、网页等，对此类非结构或者半结构的数据采用数据挖掘算法及预测性分析等方法，对分析客户满意度水平，预测客户忠诚度，挖掘潜在客户都具有十分重要的作用。

3. 数据采集更新速度过慢与客户个性化定制需求之间的矛盾

企业管理中，与客户关系密切的无论是销售管理还是市场管理，无一不强调“以客户为中心”，而根据客户数据进行的聚类分析能够清晰有效地满足客户的个性化需求，不仅能够降低企业的维客成本，而且能够高效地实施营销服务策略。对于以数据驱动的企业来说，数据的更新显得尤为重要。陈旧数据库或普遍的结构化数据，已严重滞后于客户需求变化，带来的恶性后果就是企业据此制定的一系列CRM策略已严重偏离市场选择方向。

4. 不断变化的客户需求与客户关系管理滞后间的矛盾

现阶段，很多企业虽然认识到客户关系管理的重要性，但是对CRM的维护仍旧停留在较为传统的客户管理及客户互动层面，导致的直接后果就是企业的发展步伐与信息技术的发展速度严重脱节。因此，在海量数据迎面扑来之时，此类企业就显得力不从心，措手不及，无法挖掘出有效信息对客户进行全方位的分析，后知后觉导致的后果就是难以满足客户需求从而导致大量客户流失，客户严重流失的企业必然也会被时代淘汰。

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