大數據背景下物流企業CRM變革分析

葉斌+余真翰+黃文富

內容摘要：本文基于大數據的背景，分析物流企業CRM（客戶關系管理）所面臨的機遇與挑戰；探討大數據在物流企業中的應用領域，針對國內物流企業CRM現狀，提出基于大數據技術提升物流企業CRM效率的途徑。

關鍵詞：大數據 CRM 企業管理

大數據對物流企業的發展與變革產生重大影響，它將成為下一個生產力與創新的前沿，為眾多的物流企業帶來了機遇與挑戰?？蛻羰俏锪髌髽I的生命，怎樣合理地進行客戶關系管理一直是物流企業探討的話題，在大數據到來的關鍵時期，如何利用數據驅動企業，掌控客戶關系，將對物流企業產生優勝劣汰的影響。

大數據背景下物流企業CRM所面臨的挑戰與機遇

（一）大數據的背景與特點

雖然“大數據”作為一個關鍵詞在1978年就被Esther surdden提出，但由于信息技術及其應用的局限，到最近才開始引起人們的關注。因此，大數據的含義在產業界和學術界都沒有達成共識，但也有大家所共同認識的特點。

總的來說，大數據具有以下幾個明顯的特征：第一，信息量大。由于網絡技術的發展導致數據海量地產生，人們無時無刻都在產生數據；對常規數據而言，一般以GB或TB來衡量，而大數據則可能以PB、EB基至ZB。第二，多樣性。由于信息采集與傳輸技術的不斷發展，各種非結構化的數據應運而生，如音頻，視頻，傳感數據等；使得數據形態呈多樣性。第三，關聯復雜性。在當今時代，互聯網已經充斥著人們生活各個方面，并且產生各種各樣的聯系，而由于數據量較大，數據間的關聯也變得更為復雜。第四，低密度價值。海量的數據并不意味著海量的價值，需要利用大數據挖掘技術，從海量數據中找到物流企業所需要的數據，而這部分數據可能是極少的，但也有可能是極重要的；相對而言，數據的價值密度較低。

（二）大數據時代物流企業CRM所面臨的挑戰

CRM（Custom Relationship Management，客戶關系管理）是指以客戶為中心，更好地服務客戶，提高用戶體驗，同時也提高物流企業利潤為目的的商業策略和管理模式。在信息時代，人們更加重視客戶需求，不僅將這種管理模式運用到物流企業中，政府部門也致力于用CRM的理念為公民服務。由此可以發現，“客戶”的概念變得更加廣泛，可以是購買物流企業商品的個體，也可以是某個接受服務的個體（Thearling K，1999；埃弗雷姆特班等，2009）。

客戶概念的泛化，使客戶需求變得更加多樣化，同時也具多重性，和差異性。在當前數據高速增長，信息高度發達的年代，數據是驅動物流企業發展的動力。數據的“短板”，使得物流企業、甚至政府部門，面對其“客戶”已經變得越來越力不從心，主要表現在以下幾個方面：

第一，CRM模式滯后與客戶需求變化的矛盾。很多物流企業或是政府部門對CRM的認識還停留在傳統的客戶溝通與管理方式上，與信息時代產生了嚴重的脫節，導致對客戶需求顯得比較“遲鈍”。這種“遲鈍”導致客戶需求得不到最大滿足，對物流企業而言，面對殘酷的市場競爭，時刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務顯得尤為重要。反之，則會導致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業被市場淘汰。

第二，客戶流失控制與預測不足與數據不足的矛盾?？蛻袅魇б恢笔瞧髽I所面臨的重大考驗，怎樣解決這個問題也是一個被長期討論的熱點。在信息技術不夠發達的年代，人們只能通過物流企業已有的數據、客戶資料來控制客戶流失率。但客戶的想法是變化的，需求也在改變，但這些數據往往在網絡中各個社交網絡，商務網站通過客戶行為可以體現出來。但由于數據價值密度較低，要取得海量數據又較為困難。因此，只能用相對少、相對固定的數據制定客戶流失控制策略，或進行客戶需求預測及市場預測，但往往不能取得理想的效果。

第三，聚類與個性化服務不足與數據更新不足的矛盾。物流企業的銷售管理、市場管理與CRM密切相關，都是以客戶為中心的；對不同的群體進行聚類分析針對性地進行管理，并實施營銷策略非常重要。而作為一個數據驅動型物流企業，數據的更新是至關重要，單一的結構化數據，如二維表，或已有的數據庫數據往往信息較為陳舊，與客戶實時需求脫節，會導致制定的CRM策略服務滯后，及營銷策略的失誤（傅羽中、唐小娥，2010）。

第四，關聯性分析不足與數據類型單一的矛盾。大量單一的客戶數據往往對已有的客戶需求分析有一定的作用，但對潛在客戶及關聯產品的作用卻不是很大。當前大部分物流企業CRM所依賴的數據類型比較單一，不能及時了解客戶進一步的需求或預測與當前客戶需求相關的產品或服務，最終造成對潛在市場的忽略，及盈利方式單一的困局。

（三）大數據為物流企業CRM變革提供的新思路

大數據相關技術的出現為解決當前CRM的困擾帶來了新的機遇。首先，利用大數據技術提取的“大數據集”可以更加快速了解客戶當前及潛在需求，海量的數據提供了充足的數據支持，并為個性化服務提供了依據；其次，數據類型不再是單一的結構化數據，同時可以獲取更多的半結構化，如電郵、網頁、文本數據；及更多的非結構化數據，如音頻、視頻、傳感數據等；為擴展服務及發展潛在客戶奠定基礎。

數據高速增長的時代給眾多物流企業帶來了很大的沖擊，眾多的政府部門甚至為此重新制定了CRM策略。而大數據技術的逐步成熟為CRM開辟了新的道路。一個物流企業在對大數據不了解、無意識的狀態下，而要想成為一個“數據驅動型”的物流企業是不容易的，要經過一個較長的時間。其總體過程分為六個階段：

第一個階段為對大數據技術完全不了解的階段；有一些大膽創新的物流企業會進行初步的嘗試，在前期進行數據規劃。從而達到第二個階段：初步的了解；在此后做進一步的數據治理。第三個階段為試驗性階段；在此過程中要確定信息目標；在明確了信息目標，通過初步的試驗和驗驗的積累才慢慢進入到第四個階段：產生物流企業機遇；進一步進行基礎設施的建設，如計算機軟硬件、網絡設備、大數據系統等；第五階段為物流企業變革的發生；當基礎設施和技術、人才完善以后，才會達到最后理想的階段：數據驅動型物流企業。endprint

而物流企業CRM也會隨著物流企業成為真正的數據驅動型物流企業，而發生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數據為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務管理、物流企業管理和銷售管理的鏈鎖反應，產生真正的改革。

總的來說，大數據給物流企業及其CRM帶來的變革的實質是一個新的流程，新的技術，新的理念。阿里巴巴與物流企業所發起的“社會化”物流項目實際上就一個物流企業應用大數據的具體實例，而這個計劃的周期可能需要8至10年。

大數據在物流企業CRM中的應用

（一）大數據在物流企業CRM中進行應用的技術路線

大數據技術的在物流企業CRM中的應用過程需要依靠相關技術的進步和提升，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、互聯網技術和可擴展的存儲系統等。同時還要有掌握相關技術的人才儲備，及相關基礎設施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進行了 30 次與大數據相關的收購，保證了其業績的穩定高速增長；其開發的Apache hadoop大數據系統，依靠其良好的擴展性和伸縮性在行業中取得了領先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進行數據的處理。其技術思路也為大家所借鑒，在物流企業CRM中，應用大數據的技術路線如圖1所示。

在將大數據應用于物流企業CRM中時，第一步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，形成大數據集；第二步則需要應用并行處理技術對獲取的大數據集進行計算、匯總，得到應用型數據；第三步則分別通過“聚類分析”，“關聯分析”，“數據融合”實現對客戶的個性化分析，產品擴展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足，及市場拓展和市場趨勢預測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個“中心”，形成可行性報告應用于服務管理、市場管理、銷售管理、及物流企業管理。

整個技術路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術上實現大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。

（二）大數據背景下物流企業CRM應解決的問題

在圖1中可以看出，將大數據應用于物流企業CRM中需要經過很長的時間，并且需要有相當多的基礎設施支持和掌握相關技術的人才儲備。而在大數據技術的起步階段，想要應用于各個物流企業，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個方面：

第一，基礎設施的建設。包括計算機軟硬件設備，包括計算設備、存儲設備等，傳統的存儲設備和計算設備已經不適用于大數據技術，這是不僅是對非IT類物流企業的挑戰，同時也是對IT類物流企業的挑戰。第二，人才儲備和培養。特別是對非IT類物流企業來說，需要引用或者培養掌握相關技術的人才需要時間和投資的魄力。同時需要時刻關注IT技術，及互聯網的發展，與IT類物流企業的合作將必不可少，物流企業應該有屬于自己的數據管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規的支持與挑戰。大數據技術作為一種新興技術，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數據時，容易導致個人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數據技術為物流企業服務，同時又不與政策法規相抵觸，國家要出臺相關的支持與輔助政策使之規范、完善，這還需要一定的時間，并存在很多的不確定性。例如，在云計算產生的初期，工業和信息化部科技司在工業和信息化部網站上公開征集對《基于云計算的電子政務公共平臺總體服務建設實施規范》等18項通信行業國家標準計劃項目的意見。第四，物流企業領導層對CRM新理念、新技術的態度。物流企業經營者對物流企業的發展要隨時隨著市場的變化而時刻保持警惕，同時，要善于將新的理念、新的技術應用于物流企業，推動物流企業的發展，如果領導者固步自封，將會錯失物流企業發展的良機。

綜上，大數據為物流企業CRM改革提供了新的思路。同時，作為一種新興的技術也給物流企業帶來了機遇與挑戰，合理地運用大數據技術，解決當前大數據應用所面對的問題，將對物流企業圍繞以客戶為中心的服務管理、客戶管理、銷售管理、物流企業管理等方面起到積極的作用。也是物流企業在大數據時代進一步發展的必要條件。

參考文獻：

1.李志剛.大數據—大價值、大機遇、大變革[M].電子工業出版社，2012

2.What is big data？ [EB/OL].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/，2012.9

3.Thearling K. Data Mine and CRM： Zeroing in on Your BestCustomers[Z]. http：//www.information-man-agement.com，1999-12-20

4.[美]埃弗雷姆特班，阿倫森，梁定澎著.楊東濤，錢峰譯.決策支持系統與智能系統[M].機械工業出版社，2009

5.傅羽中，唐小娥.ERP與CRM的發展趨勢分析[J].電子科技大學學報（社科版），2010，3（3）endprint

而物流企業CRM也會隨著物流企業成為真正的數據驅動型物流企業，而發生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數據為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務管理、物流企業管理和銷售管理的鏈鎖反應，產生真正的改革。

總的來說，大數據給物流企業及其CRM帶來的變革的實質是一個新的流程，新的技術，新的理念。阿里巴巴與物流企業所發起的“社會化”物流項目實際上就一個物流企業應用大數據的具體實例，而這個計劃的周期可能需要8至10年。

大數據在物流企業CRM中的應用

（一）大數據在物流企業CRM中進行應用的技術路線

大數據技術的在物流企業CRM中的應用過程需要依靠相關技術的進步和提升，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、互聯網技術和可擴展的存儲系統等。同時還要有掌握相關技術的人才儲備，及相關基礎設施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進行了 30 次與大數據相關的收購，保證了其業績的穩定高速增長；其開發的Apache hadoop大數據系統，依靠其良好的擴展性和伸縮性在行業中取得了領先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進行數據的處理。其技術思路也為大家所借鑒，在物流企業CRM中，應用大數據的技術路線如圖1所示。

在將大數據應用于物流企業CRM中時，第一步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，形成大數據集；第二步則需要應用并行處理技術對獲取的大數據集進行計算、匯總，得到應用型數據；第三步則分別通過“聚類分析”，“關聯分析”，“數據融合”實現對客戶的個性化分析，產品擴展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足，及市場拓展和市場趨勢預測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個“中心”，形成可行性報告應用于服務管理、市場管理、銷售管理、及物流企業管理。

整個技術路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術上實現大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。

（二）大數據背景下物流企業CRM應解決的問題

在圖1中可以看出，將大數據應用于物流企業CRM中需要經過很長的時間，并且需要有相當多的基礎設施支持和掌握相關技術的人才儲備。而在大數據技術的起步階段，想要應用于各個物流企業，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個方面：

第一，基礎設施的建設。包括計算機軟硬件設備，包括計算設備、存儲設備等，傳統的存儲設備和計算設備已經不適用于大數據技術，這是不僅是對非IT類物流企業的挑戰，同時也是對IT類物流企業的挑戰。第二，人才儲備和培養。特別是對非IT類物流企業來說，需要引用或者培養掌握相關技術的人才需要時間和投資的魄力。同時需要時刻關注IT技術，及互聯網的發展，與IT類物流企業的合作將必不可少，物流企業應該有屬于自己的數據管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規的支持與挑戰。大數據技術作為一種新興技術，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數據時，容易導致個人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數據技術為物流企業服務，同時又不與政策法規相抵觸，國家要出臺相關的支持與輔助政策使之規范、完善，這還需要一定的時間，并存在很多的不確定性。例如，在云計算產生的初期，工業和信息化部科技司在工業和信息化部網站上公開征集對《基于云計算的電子政務公共平臺總體服務建設實施規范》等18項通信行業國家標準計劃項目的意見。第四，物流企業領導層對CRM新理念、新技術的態度。物流企業經營者對物流企業的發展要隨時隨著市場的變化而時刻保持警惕，同時，要善于將新的理念、新的技術應用于物流企業，推動物流企業的發展，如果領導者固步自封，將會錯失物流企業發展的良機。

綜上，大數據為物流企業CRM改革提供了新的思路。同時，作為一種新興的技術也給物流企業帶來了機遇與挑戰，合理地運用大數據技術，解決當前大數據應用所面對的問題，將對物流企業圍繞以客戶為中心的服務管理、客戶管理、銷售管理、物流企業管理等方面起到積極的作用。也是物流企業在大數據時代進一步發展的必要條件。

參考文獻：

1.李志剛.大數據—大價值、大機遇、大變革[M].電子工業出版社，2012

2.What is big data？ [EB/OL].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/，2012.9

3.Thearling K. Data Mine and CRM： Zeroing in on Your BestCustomers[Z]. http：//www.information-man-agement.com，1999-12-20

4.[美]埃弗雷姆特班，阿倫森，梁定澎著.楊東濤，錢峰譯.決策支持系統與智能系統[M].機械工業出版社，2009

5.傅羽中，唐小娥.ERP與CRM的發展趨勢分析[J].電子科技大學學報（社科版），2010，3（3）endprint

而物流企業CRM也會隨著物流企業成為真正的數據驅動型物流企業，而發生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數據為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務管理、物流企業管理和銷售管理的鏈鎖反應，產生真正的改革。

總的來說，大數據給物流企業及其CRM帶來的變革的實質是一個新的流程，新的技術，新的理念。阿里巴巴與物流企業所發起的“社會化”物流項目實際上就一個物流企業應用大數據的具體實例，而這個計劃的周期可能需要8至10年。

大數據在物流企業CRM中的應用

（一）大數據在物流企業CRM中進行應用的技術路線

大數據技術的在物流企業CRM中的應用過程需要依靠相關技術的進步和提升，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、互聯網技術和可擴展的存儲系統等。同時還要有掌握相關技術的人才儲備，及相關基礎設施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進行了 30 次與大數據相關的收購，保證了其業績的穩定高速增長；其開發的Apache hadoop大數據系統，依靠其良好的擴展性和伸縮性在行業中取得了領先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進行數據的處理。其技術思路也為大家所借鑒，在物流企業CRM中，應用大數據的技術路線如圖1所示。

在將大數據應用于物流企業CRM中時，第一步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，形成大數據集；第二步則需要應用并行處理技術對獲取的大數據集進行計算、匯總，得到應用型數據；第三步則分別通過“聚類分析”，“關聯分析”，“數據融合”實現對客戶的個性化分析，產品擴展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足，及市場拓展和市場趨勢預測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個“中心”，形成可行性報告應用于服務管理、市場管理、銷售管理、及物流企業管理。

整個技術路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術上實現大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。

（二）大數據背景下物流企業CRM應解決的問題

在圖1中可以看出，將大數據應用于物流企業CRM中需要經過很長的時間，并且需要有相當多的基礎設施支持和掌握相關技術的人才儲備。而在大數據技術的起步階段，想要應用于各個物流企業，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個方面：

第一，基礎設施的建設。包括計算機軟硬件設備，包括計算設備、存儲設備等，傳統的存儲設備和計算設備已經不適用于大數據技術，這是不僅是對非IT類物流企業的挑戰，同時也是對IT類物流企業的挑戰。第二，人才儲備和培養。特別是對非IT類物流企業來說，需要引用或者培養掌握相關技術的人才需要時間和投資的魄力。同時需要時刻關注IT技術，及互聯網的發展，與IT類物流企業的合作將必不可少，物流企業應該有屬于自己的數據管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規的支持與挑戰。大數據技術作為一種新興技術，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數據時，容易導致個人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數據技術為物流企業服務，同時又不與政策法規相抵觸，國家要出臺相關的支持與輔助政策使之規范、完善，這還需要一定的時間，并存在很多的不確定性。例如，在云計算產生的初期，工業和信息化部科技司在工業和信息化部網站上公開征集對《基于云計算的電子政務公共平臺總體服務建設實施規范》等18項通信行業國家標準計劃項目的意見。第四，物流企業領導層對CRM新理念、新技術的態度。物流企業經營者對物流企業的發展要隨時隨著市場的變化而時刻保持警惕，同時，要善于將新的理念、新的技術應用于物流企業，推動物流企業的發展，如果領導者固步自封，將會錯失物流企業發展的良機。

綜上，大數據為物流企業CRM改革提供了新的思路。同時，作為一種新興的技術也給物流企業帶來了機遇與挑戰，合理地運用大數據技術，解決當前大數據應用所面對的問題，將對物流企業圍繞以客戶為中心的服務管理、客戶管理、銷售管理、物流企業管理等方面起到積極的作用。也是物流企業在大數據時代進一步發展的必要條件。

參考文獻：

1.李志剛.大數據—大價值、大機遇、大變革[M].電子工業出版社，2012

2.What is big data？ [EB/OL].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/，2012.9

3.Thearling K. Data Mine and CRM： Zeroing in on Your BestCustomers[Z]. http：//www.information-man-agement.com，1999-12-20

4.[美]埃弗雷姆特班，阿倫森，梁定澎著.楊東濤，錢峰譯.決策支持系統與智能系統[M].機械工業出版社，2009

5.傅羽中，唐小娥.ERP與CRM的發展趨勢分析[J].電子科技大學學報（社科版），2010，3（3）endprint