劉富成,劉義進,黃 晶
(長春大學 管理學院,長春130022)
大數據時代下,以傳統的數據挖掘技術為核心的客戶關系管理勢必經歷一次巨大變革,而精確數據則是這一變革的產物。它要求對零售業客戶關系管理中的數據挖掘技術進行進一步升級,精確處理客戶數據,形成“以客戶為中心”的經營理念,促使企業做出更有利的決策,從而獲得更大的商業價值。筆者認為,以傳統的數據挖掘技術為核心技術的客戶關系管理已無法幫助企業在競爭中獲得絕對優勢,因而提出了建設性的解決方法——挖掘精確數據。這是對傳統數據統計的變革而非替代,本文將探討如何在數據倉庫、大數據分析和整合營銷結合利用的同時取得精確數據,以此提高相關客戶滿意度,加強客戶關系,從而提升企業的競爭能力。
隨著我國零售業的發展,競爭也日益劇烈。長春市作為吉林省的省會城市,存在巨大的消費潛力。隨著城市社會經濟的發展、商業地位的變化和整個行業的快速發展,特別是我國零售業全面對外開放后,內外資企業同時進入長春市場,使長春的零售業競爭格局發生了很大的變化。
從同一行業企業間的競爭看,進入21世紀后,零售行業競爭極為激烈。在長春市內,由于同城同類業態大抵相同,經營決策和銷售方式如出一轍,企業為了自身生存、發展和獲利往往進行價格戰,出現銷售額上升而利潤卻下降的趨勢,這樣對鎖定客戶、挖掘客戶的要求便逐漸提高。
從潛在的新進入者和替代品的其他企業來看,外商直接投資對長春市零售業構成威脅,盡管外商的商品銷售額僅占長春市內零售業銷售總額的5%左右,但外商以其雄厚的資金基礎,加之采取低投入、低價位、高品質的經營策略以及提供良好的客戶服務,已經贏得了大量顧客。沃爾瑪、家樂福等外資零售業巨頭,在一定程度上對長春市零售企業構成了直接的威脅。
從供應商關系來看,供方主要通過提高投入要素價格與降低單位價值質量的能力,來影響行業中現有企業的盈利能力與產品競爭力。
從消費者購買能力看,消費者購買能力持續增強。相關數據顯示,2008-2012年,吉林省社會消費品零售總額連續5年穩步上漲,2012年吉林省社會消費品零售額中商品零售額高達4272.77億元,較去年增長15.7%。這說明,消費者的購買能力仍在持續增強,零售業市場非但沒有飽和,反而還有很大的開拓空間。
2012年,吉林省實現社會消費品零售總額4772.94億元,比上年增長16.0%。按經營地統計,城鎮實現消費品零售額4236.15億元,增長15.4%;鄉村實現消費品零售額536.79億元,增長20.4%,鄉村消費品零售額增長幅度高于全省平均水平4.4個百分點,高于城鎮5.0個百分點。按消費形態統計,商品零售額4272.77億元,增長15.7%,餐飲收入額500.17億元,增長18.5%。
目前,長春市擁有869萬左右人口,生產總值達4506億元左右,這一巨大市場所帶來的極為廣闊的前景造就了長春市零售業總額連年攀升。產品同質性在長春市尤為普遍,同城同類產品的出現是為了適應某種程度上的同一類人。

圖1 2008-2012年吉林省社會消費品零售總額及其增長速度
激烈的市場競爭使越來越多的零售企業將核心經營理念從“以產品為中心”轉移到“以客戶為中心”。因此,在長春市越來越多的零售企業采用CRM系統進行客戶信息管理,但是對客戶關系數據的分析大多還停留在數據挖掘層面,缺少對數據的精確分析。并且存在以下明顯的誤區:
(1)過分依賴軟件的功能,在搜集大量數據的同時,只試圖將所有功能集成,并未真正做到精確數據,從而利用數據。
(2)缺乏充分溝通能力,只從表面上與客戶進行“形式型”溝通,無法取得高價值的精確數據。
(3)缺乏與客戶互動的渠道,既不能做到收集客戶資料后進行相應聯系,也不能將系統資源對客戶公開透明(大數據要求政府內部數據對公眾公開透明化,但零售行業畢竟和政府不同,在數據公開方面會有很大難度)。
因此,長春市的零售業CRM大多數只是簡單利用數據庫和數據挖掘的技術和功能,沒有對已挖掘的數據進行進一步分析,提煉精確數據,從而無法指導“一對一營銷”,幫助長春市零售企業管理者進行決策分析,在零售業的激烈競爭中獲得優勢。
1.3.1 對客戶需求知之甚少,無法形成有效營銷
據相關人士透露,長春市大部分零售業企業的促銷海報設計不合理——把商品圖片印得很大而價格相對較小,這個方面體現出大部分零售業企業對客戶需求知之甚少,無法正確把握客戶真正重視的因素,從而無法形成有效的營銷、實現對新客戶的有效吸引。
1.3.2 客戶購物信息不完善,無法為客戶提供有針對性的服務
在傳統的客戶管理中,對于客戶信息的管理非常粗糙。傳統的POS系統只能將客戶消費額轉換成積分進行存儲,而無法詳細記錄客戶的具體購物記錄,從而無法得知客戶的喜好,一對一營銷更無從談起,導致老客戶因無法得到更優質的服務而使忠誠度降低。
1.3.3 客戶個人信息不完善,無法有效保持老客戶
零售業企業現在仍無法做到精確記錄顧客的來訪時間。顧客在很長一段時間里沒有再次來訪說明了這一顧客的流失,無法有效地記錄顧客的來訪時間,便無法在顧客流失前采取有效的補救措施,最終導致老客戶的經常性流失。
隨著數據挖掘技術在CRM中的應用,零售業企業已經在盈利能力分析、客戶識別與客戶獲取、商品銷售狀況等方面得到了有效的技術輔助,從而提升了經營效率。對精確數據進行數據挖掘有助于零售企業為客戶提供更加個性化的服務。精確數據對CRM的具體作用可以從如下幾個方面進行分析。
(1)銷售。精確數據可以為精確預測客戶心理價位、準確獲悉客戶偏好、提前得知客戶需求提供支持,從而幫助銷售人員為客戶提供有針對性、前瞻性、準確性且最容易被其接受的銷售服務。銷售人員與潛在客戶進行互動,通過激發潛在客戶的購買欲望,將其發展為客戶,并有效保持其忠誠度,從而形成零售企業的盈利模式。
(2)客戶服務。客戶服務是CRM中最關鍵的部分,要吸引潛在客戶消費、保持既有客戶的忠誠度,企業務必要提供優于競爭對手的客戶服務。通過精確數據對客戶生活、消費習慣進行分析,為客戶推薦最符合其喜好且最可能被接受的產品,從而縮短顧客的考慮時間,提升顧客滿意度、滿足感。
(3)客戶保持。通過精確數據分析,研究在一定時期內顧客重復購買同一商品的次數,從而評估商品的受歡迎程度,淘汰不受歡迎商品;設定顧客來訪間隔時間提醒,甄別出較長時間未來消費的顧客,及時對其進行回訪與針對性促銷,從而留住客戶。
(4)風險評估和欺詐識別。風險是一種偏離未來預期結果的不確定性,而商業欺詐行為通常讓零售業企業蒙受巨大的損失。對客戶關系數據精確處理后提取客戶信譽數據,對進行欺詐識別和風險評估可以有警示作用。
在利用回歸分析、決策樹分析、神經元網絡等數據挖掘技術的基礎上進行欺詐的預測和識別的同時,將精確處理后的客戶信譽數據加入到歷史數據庫中并用來幫助尋找相近而未被發現的案例。隨著數據庫中知識的積累,預測系統的質量和可信度都會大大提高。
2.2.1 建立銷售額序列模型
根據市場細分分析而來的客戶定位和從統計學角度對長春市消費者價格指數和零售物價指數分析,采用固定加權算術平均數方法來編制:

繼而建立銷售額序列模型,而時間序列的組成成分之間可能是乘法或加法的關系,因此,時間序列可用多種模型進行分解,常見的有加法模型、乘法模型和加乘混合模型。
考慮到長春市零售行業經營現象的變化規律和對客戶數據本身的特征,如果季節變動(Seasonal Variation,S)、循環波動(Cyclical Variation,C)、不規則波動(Irregular Variation,I)依賴于長期趨勢(Secular Trend,T)的變化,則宜選用乘法模型或加乘混合模型,否則可以考慮加法模型。

通過測定和分析過去一段時間內長春市零售行業內的經營現象的發展趨勢,來認識和掌握市場發展變化的規律性,并且對此現象的長期趨勢進行分析,為統計預測提供必要條件。在消除原有時間序列中長期趨勢的影響后,可以在更好地研究季節變動和循環變動等問題的基礎上更準確地搜集、整理、分析和挖掘客戶關系數據。
2.2.2 建立零售業客戶關系管理架構
鑒于目前長春市零售業客戶關系管理存在的問題,本論文嘗試著在數據挖掘分析方法的基礎上,將“精確數據”的思想引入到零售業客戶關系管理分析中去,通過建立零售業客戶關系管理架構,從多個角度進行定量和定性分析。

圖2 零售業客戶關系管理(CRM)架構
隨著數據源呈現指數級增長,信息的數量及復雜程度快速擴大,從海量數據中提取信息的能力正快速成為戰略性的強制要求。我們可以看到由于數據的爆炸式增長,企業能夠從這些繁亂的數據中快速獲得戰略決策信息,這是制勝對手的關鍵。在管理學的基礎上,通過決策樹的分析,可以找到對客戶關系管理總體影響較大的因素;在應用統計學的基礎上,利用統計分析中銷售額序列模型來更好地研究消費者價格指數和零售物價指數對客戶管理的影響;同時,關聯分析可以提供出更為隱含因素之間的內在聯系。
具體來說,通過對收集到的精確數據進行分析,了解市場綜合情況、整體態勢、具體態勢、客戶滿意度、消費行為、流失狀況、營促銷活動效果、服務與支持效果等,從而生成最好的決策方案,為經營決策提供強大的技術支持,最終幫助零售業企業取得競爭的絕對優勢。
大數據時代下,零售業競爭日趨激烈,客戶關系管理在滿足零售企業提升核心競爭力的同時,對精確企業客戶數據的要求也越來越高。長春市的零售企業在實施客戶關系管理時,面臨將海量數據儲存后難以挖掘和難以精確分析的問題,導致企業市場定位不準確和目標客戶不明確。希望在本文之后,企業的目標定位將在以精確客戶數據為前提條件下,企業中CRM與大數據加速走向融合,從而在與外資連鎖企業競爭中保持優勢。
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