客戶關系管理中的客戶信息分析流程研究

摘要：本文探討了客戶關系管理 （CRM）中的客戶信息分析流程，旨在提升企業對客戶行為、需求和偏好的深層理解，以實現精準營銷和提高客戶滿意度。通過系統地收集和處理客戶數據，使用分類法、聚類法和層次分析法等技術，企業可以深入挖掘客戶行為模式，并制定差異化營銷策略。本文以一家新型電商服飾企業為例，詳細說明了信息采集、分析和存儲的具體流程和方法，以期通過信息分析，為企業提升客戶滿意度和忠誠度、實現長期盈利和可持續發展目標奠定堅實基礎。

關鍵詞：客戶關系管理；客戶信息分析；流程研究；精準營銷

客戶關系管理作為一種通過管理企業與客戶互動來提升客戶滿意度和忠誠度的戰略，已經在現代商業中得到廣泛應用?？蛻粜畔⒎治鲎鳛榭蛻絷P系管理的核心，通過系統地收集、處理和解讀客戶數據，支持企業決策，制定精準營銷策略，已成為現代企業管理的必然選擇。然而，許多企業在客戶信息分析過程中仍面臨著數據采集不全、分析方法單一和信息安全管理不足等挑戰。本文旨在探討客戶關系管理中的客戶信息分析流程，提供具體的實施方法和案例分析，以期為企業的實際操作提供理論支持和實踐指導。

一、客戶關系管理及客戶信息分析概述

（一）客戶關系管理

客戶關系管理是一種通過管理企業與客戶互動來提升客戶滿意度和忠誠度，實現長期盈利和可持續發展目的的管理理念和戰略。[1]CRM強調客戶參與和互動，通過社交媒體和在線社區建立緊密聯系，聽取反饋并快速響應需求，從而提升客戶滿意度；注重客戶生命周期價值管理，從獲取、培育、轉化到忠誠度提升，精細化設計和優化客戶體驗，最大化客戶價值，延長生命周期，以實現更高的投資回報率。[2]

（二）客戶信息分析

客戶信息分析是客戶關系管理的核心，通過系統地收集、處理、解讀和存儲客戶數據，為企業決策提供支持。[3]客戶信息分析融合了大數據、人工智能和機器學習技術，超越了傳統的數據整理和統計分析。其目的是深入挖掘和理解客戶行為、需求和偏好，以制定精準營銷策略，提升客戶的體驗和滿意度?？蛻粜畔⒎治霭〝祿杉?、清洗、挖掘和解讀等環節，其中，數據采集不僅包括客戶的基本信息，還涵蓋其購買記錄、互動歷史和社交媒體活動等多維度信息。[4]

二、客戶關系管理中的客戶信息分析流程

客戶信息分析流程見圖1所示。

圖1 客戶關系管理中的客戶信息分析流程

（一）信息采集

客戶關系管理中的信息獲取包括客戶基本信息、關聯信息和交易信息，以上信息不僅能夠幫助企業構建全面的客戶畫像，還能為后續的分析、預測和決策提供重要數據支持。[5]

客戶基本信息通過在線注冊表單和會員申請表收集，其中包含客戶姓名、聯系方式、地址、年齡和性別等信息。通過電話訪談和面對面交流可以補充和驗證客戶信息。利用CRM系統和數據采集工具，將收集到的信息自動錄入并存儲。定期進行數據校驗和清洗，剔除重復、錯誤或不完整數據。

通過網站和社交媒體追蹤客戶行為，收集瀏覽歷史、點擊率和互動記錄等客戶關聯信息。利用社交媒體分析工具，采集客戶在社交平臺上的活動數據，包括點贊、評論和分享等互動行為。通過在線評論和滿意度調查獲取客戶反饋信息，使用自然語言處理和情感分析技術，將文本數據轉化為結構化信息。結合CRM系統，將所有關聯信息統一存儲和管理。

利用銷售系統、電子商務平臺和支付系統，實時記錄客戶的每一次交易行為，并將客戶交易信息自動同步到CRM系統中。通過訂單管理系統，詳細記錄每筆交易的產品信息、購買數量和金額等數據。整合客戶歷史交易數據，形成完整的交易記錄和消費檔案。定期進行數據備份和安全檢查，確保交易信息的安全性和完整性。

（二）信息分析

1.分析方法

主要的分析方法包括分類法、聚類法和層次分析法。分類法是一種通過預定義的類別將客戶數據進行劃分的技術，適用于需要將客戶分配到明確類別的情境中；聚類法是一種無須預定義類別，通過算法自動發現數據集中模式和關系的方法。在客戶信息分析中，聚類法適用于客戶細分和市場細分；層次分析法是一種多準則的決策方法，通過構建層次結構，對各個因素進行對比和評分，最終得出綜合評判結果。[6]

在客戶信息分析方法中，聚類法因其無須預定義類別、能夠自動發現數據集中模式和關系而顯得尤為普適和高效。從原始數據中提取有代表性的變量，如客戶的購買頻次、平均消費金額、產品偏好、訪問網站的頻率等，通過組合或轉換原始變量生成新的特征，如客戶的生命周期價值、購買間隔時間等，有助于更全面地描繪客戶畫像。在客戶關系管理中，K-均值算法因其簡單高效而被廣泛應用，借助此種方法，可將客戶分為不同的群體，如高價值客戶、價格敏感客戶、頻繁購買客戶和低頻購買客戶。評估聚類結果的指標包括輪廓系數、SSE （誤差平方和）和CH指數等，幫助判斷聚類效果。解釋聚類結果需要深入分析每個簇的特征，理解不同客戶群體的行為模式和需求。根據聚類分析結果，企業可以將客戶群體劃分為不同細分市場，并針對每個群體制定差異化的營銷和管理策略。

2.聚類分析

接下來，筆者將基于一家新型電商服飾企業的實際業務情況，具體說明客戶信息分析的要點。

在數據準備階段，從Shein平臺收集客戶的基本信息、行為數據和交易記錄 （詳見表1）。

選擇K-均值算法進行聚類分析，通過肘部法確定最佳聚類數K。該方法通過繪制不同K值下的SSE，選擇SSE顯著降低后趨于平緩K值 （詳見表2）。

當K值為4時，SSE顯著降低，因此，選擇K=4進行聚類分析。隨機選擇4個初始質心，然后將每個客戶數據點分配到最近的質心，形成4個簇，重新計算每個簇的質心，重復數據分配和質心計算步驟，直至質心不再變化。

評估聚類結果的有效性是確保分析準確性的重要步驟，主要評估指標包括輪廓系數和誤差平方和 （SSE）。輪廓系數通過計算每個點到其所在簇的質心的距離和該點到最近鄰簇質心的距離來衡量聚類的緊密度和分離度，數值越接近1，聚類效果越好。SSE則衡量每個數據點到其所在簇的質心的距離平方和，數值越小，表示簇內數據點越集中。通過以上指標，Shein可判斷聚類是否合理，并根據需要調整K值或算法參數，以獲得最佳聚類結果。本次分析結果見表3所示。且基于表3形成表4所示的客戶類型判斷依據。

針對高價值客戶 （簇2），此類客戶具有較高的購買頻次和消費金額，偏好裙子類商品。Shein平臺客戶管理部門可提供VIP專屬優惠、個性化推薦和優先客服服務。VIP專屬優惠包括提前購買權和專屬折扣，增強客戶的優越感和忠誠度；個性化推薦基于客戶的購買歷史和偏好，推薦類似或相關的高端商品，提高復購率；優先客服服務為這些客戶提供快速響應和解決問題的渠道，提升服務體驗。

針對價格敏感客戶 （簇3），此類客戶購買頻次較低，但對價格敏感。Shein平臺客戶管理部門可通過限時搶購、滿減優惠等活動吸引其購買。捆綁銷售提供組合商品折扣，鼓勵客戶一次性購買更多商品；價格提醒功能在客戶關注的商品降價時，通過短信或郵件通知，增加購買機會。

針對潛在流失客戶 （簇4），此類客戶購買頻次和消費金額中等，但有流失的風險。Shein平臺客戶管理部門可定期發送關懷郵件，提醒客戶回訪網站，增加互動機會?？舍槍@些客戶提供專屬優惠券，刺激其再次購買。通過調查問卷了解客戶需求和不滿意的地方，進行有針對性的改進。

針對忠誠客戶 （簇1），此類客戶購買頻次高，且對連衣裙類商品有較高偏好。Shein平臺客戶管理部門可為忠誠客戶提供新品預售機會，增強其對品牌的歸屬感。設立會員積分制度，通過積分獎勵計劃鼓勵客戶持續購買和推薦。創建專屬社群，定期舉辦線上線下活動，增強客戶黏性。

3.信息存儲

對客戶信息分析數據進行有效存儲，不僅能夠保證數據的完整性和安全性，還能為后續的數據處理和分析提供可靠基礎。

首先，設計合理的數據結構。根據客戶信息種類和分析需求，確定數據表結構和字段。客戶信息分為基本信息、行為數據和交易記錄等，每種信息應存儲在不同表格中。例如，基本信息表可以包括客戶ID、姓名、性別、年齡、聯系方式等字段；行為數據表可以包括瀏覽記錄、點擊記錄、加入購物車記錄等字段；交易記錄表可以包括購買記錄、消費金額、購買頻次等字段。

其次，選擇合適的數據存儲工具。對于小型企業或數據量較小情況，可選擇傳統關系型數據庫如MySQL、PostgreSQL等。這類數據庫支持復雜查詢操作，具有較高的數據一致性和完整性，適合存儲結構化數據；對于大型企業或數據量較大情況，考慮使用分布式數據庫或大數據存儲工具，如Hadoop、HBase、Cassandra等。以上工具具有高并發處理能力和良好擴展性，能夠處理海量數據，并支持實時數據分析。

最后，采取多層次的安全措施。在數據傳輸過程中，使用加密技術如SSL/TLS來確保數據安全傳輸。在數據庫層面，設置訪問控制和權限管理，定期進行數據備份，防止因意外情況導致數據丟失。同時，遵循相關法律法規，如GDPR等，確?？蛻魯祿戏ㄊ褂煤捅Ｗo?？蛻艄芾聿块T應建立數據質量管理機制，定期對數據進行清洗和校驗，剔除重復、錯誤或不完整的數據，保持數據準確性和一致性。制定數據生命周期管理策略，根據數據的使用頻率和重要性，設置不同的數據存儲期限和管理方式，優化存儲資源利用。建立數據審計和監控機制，定期審查和監控數據的存儲和使用情況，及時發現和處理潛在問題。

三、結束語

通過對客戶關系管理中客戶信息分析流程的研究，本文展示了如何通過系統地收集、處理和分析客戶數據，幫助企業深入了解客戶的行為和需求，制定精準營銷策略。客戶信息分析的成功實施依賴于全面數據采集、科學分析方法和有效信息存儲管理。本文通過案例充分證明了通過應用聚類法企業能夠準確識別不同客戶群體特征，制定針對性營銷和服務策略。未來研究可進一步探索更先進的分析技術和工具，如深度學習和自然語言處理，以優化客戶信息分析流程，提升企業市場競爭力。

參考文獻：

[1] 朱輝，袁亮，張潔，等.線上供應鏈金融平臺客戶信息安全風險自動評估系統設計[J].自動化技術與應用，2024，43（06）：116-119.

[2] 汪瓊，王華杰，王克敏.下游產業政策與客戶信息披露：基于產業政策溢出效應[J].會計研究，2024（04）：165-177.

[3] 嚴小泉.農商銀行客戶信息數據治理研究與實踐[J].金融科技時代，2024，32（01）：73-77.

[4] 衣昭穎，林東杰，鄭國堅.企業客戶信息傳遞與供應鏈風險管理：一個分析框架[J].會計與經濟研究，2023，37（06）：23-34.

[5] 周瑛.電子商務中的客戶關系管理策略分析[J].商展經濟， 2023（14）：165-168.

[6] 徐鑫.金融機構客戶信息安全管理風險及其改進方法[J].黑龍江科學，2023，14（07）：130-136.

課題項目： 1.河南省本科高校2023年課程思政項目：河南省本科高校2023年課程思政樣板課程，項目編號：教高 〔2023〕431 號；

2.鄭州西亞斯學院2023年度重點課程建設項目：校企合作重點課程，項目編號：校教 〔2023〕61號。

作者簡介： 石亞娟，女，漢族，江蘇如皋人，碩士研究生，副教授，研究方向：客戶關系管理、市場營銷、零售學。