客户关系管理中的数据管理技术

1 掌握客户数据的来源，收集的方法与手段；

1．统计资料法

这是跟单员收集客户信息的主要方法，它通过企业的各种统计资料、原始记录、营业日记、订货合同、客户来函等，了解企业在营销过程中各种需求变化情况和意见反映。这些资料多数是靠人工收集和整理的，而且分散在企业各职能部门内部，需要及时整理汇总。

2. 观察和提问法

人们有时候可能很难解释清楚自己在做什么，也很难准确的描述如何执行某个任务。所以收集信息人员可能需要花点时间来观察客户是如何确定自己想要的。

3. 购买法

这是一种有偿转让信息情报的方法。随着信息革命的发展，国内外新兴起各种信息行业，如咨询公司、顾问公司等，他们负责收集、整理各种信息资料；各类专业研究机构、大学研究部门也有各种信息资料。购买法就是向这些信息服务单位有偿索取，虽然这些资料多数属于第二手资料，但省时且来源广，只要目的明确，善于挑选，也不失为重要来源。

4. 多向沟通法

这是指与企业外部有关单位建立信息联络网，互通情报，交流信息。多向沟通可分为纵向沟通与横向沟通两大类：纵向沟通是加强企业上下级之间的信息交流，建立自上而下的信息联络网，既反映企业的情况，又能取得上级有关部门的情报资料；横向沟通是指行业内企业之间、地区之间、协作单位之间建立各种信息交换渠道，定期或不定期交换信息情报资料。

5. 网络收集法

现代信息快速通道——网络，是现代信息收集的主要方法，它具有快捷、直观、丰富等特点。互联网是主要媒体之一，企业可以自设网站征集信息，也可从别的网站下载自己需要的信息。充分利用这一资源，对企业进行信息收集大有帮助。

6. 数据库收集法。许多公司开始使用从一个称作数据库的大型数据组中寻找所需客户资料的方法。银行和信用卡公司、电信公司、目录营销公司，以及其他需储存客户大量信息数据的公司，存储的数据不仅包括客户的地址，还包括他们的经营状况、员工人数、营业额以及其他信息。

2 比较传统市场企业与互联网企业客户数据收集方法方法的异同；

传统的数据收集和市场调研一方面要投入大量的人力物力，因为如果调研面较小，则不足以全面掌握市场信息，而调研面较大，则时间周期长，调研费用大；另一方面，在传统的数据收集和市场调研中，被调查者始终处于被动地位，企业不可能针对不同的消费者提供不同的调查问卷，而针对企业的调查，消费者一般

也不予以反应和回复。

与传统调研方法相比，互联网上市场调研的优势：

1. 互动性。这种互动不仅表现在消费者对现有产品的发表意见和建议，更表现在消费者对尚处于概念阶段产品的参与，这种参与将能够使企业更好地了解市场的需求，而且可以洞察市场的潜在需求。

2. 及时性。网络的传输速度快，一方面调研的信息传递到用户的速度加快，另一方面用户向调研者的信息传递速度也加快了，这就保证了市场调研的及时性。

3. 便捷性和经济性。在整个调查过程中，调研者只要在某站点上发布其调查问卷，且可以轻松对问卷进行及时修改和补充，而被调查者只要有一台联网终端就可以快速方便地反馈其意见。同时，对于反馈的数据，调查者也可以快速便捷地进行整理和分析，因为反馈的数据可以直接形成数据库。

与传统调研方法相比，互联网调研的缺点：

1.网络的安全性问题。容易造成个人信息泄露或招致黑客及病毒攻击。 2. 企业和消费者对网络调研缺乏认识和了解，对市场调研和网络技术的不理解、不信任将直接影响网络调研的实际运用效果。

3. 网络调研技术有待完善、专业人员匮乏。

4. 网络普及率影响数据结果。受我国经济发展不均衡等诸多条件限制，各地区及各年龄段网民数量参差不齐，因此造成调研数据的偏差。

5. 无限制样本的困扰。由于网络的无限制性，使调研项目极有可能因个别人的多次重复参与导致调研数据的偏差。

互联网环境下数据收集和市场调研的五大基本特点：经济性、便捷性、时效性、科技性、时间空间限制小。

3 了解数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术的原理；

数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。实际上，数据仓库更像一个过程，这个过程涉及数据的收集、整理和加工，生成决策所需要的信息，并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的正确决策。数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从业务系统中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，供管理人员进行分析使用。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，简单的说就是从大量数据中提取或挖掘知识。数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。

联机分析处理是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始

数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术，其目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。

4 比较数据库与数据仓库的区别；

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。

5 了解数据挖掘的主要功能及其在CRM中的应用（找到一些实例）

数据挖掘的主要功能： 1.特征描述

数据库一般存放着大量的细节数据。有时，用户希望用简洁的描述形式观察汇总的数据集，这种数据特征描述可以提供一类数据的概貌。此外用户可能希望方便、灵活地以不同的粒度和不同的维度描述数据，这种描述性的数据挖掘被称为特征描述。 2.关联规则分析

关联就是数据之间存在的隐含、重要的规律，关联分析试图找出这种规律性并把它转换为知识，为决策提供可靠的支持。关联分析可以分为简单关联、时序关联、因果关联等。 3.聚类

聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程。由此而生成的簇是一组对象的集合，同一个簇中对象彼此相似，不同的簇中对象之间相差较多。目前较流行的几种技术是：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。

在CRM中的应用：

制造业

问题描述：如何对市场进行细分，使产品满足最有价值客户 结果描述：:(Koholen聚类）

零售

问题描述：如何决定超市中商品的摆放来增加销售额 结果描述:(Web图）

7 结合电子商务现状，谈谈当前电子商务企业经营中客户信息收集利用存在哪些问题？电商企业经营过程中应该如何合理收集、利用客户信息？

客户信息收集利用存在的问题：

1. 涉嫌收集个人隐私信息；

2. 不正当利用这些信息，甚至二次销售这些信息；

3. 不正当利用这些信息，联系客户造成骚扰和纠纷； 4. 数据分析结果，被出售或者错误使用，导致法律纠纷。 如何合理收集、利用客户信息：

1. “贪婪”。所有的客户数据都是有用的，只要不是毫无根据的八卦信息，都可以要。

2. 及早培训。电商企业安排人手在内外部收集客户数据前，还需要及早培训，将客户数据收集的理念、流程和技巧及早的分享，避免无用功而造成收集数据的执行力下降。

3. 收集来之后要讲。要在收集小组内部进行审评。谁收集来的数据，谁来讲为什么收集这个数据，收集的数据有什么代表意义。

4. 客户容忍范围内。现在的时代，隐私被人们越来越看重，客户即使愿意配合，也往往难忍受繁琐的询问。收集客户数据，一定要在客户的隐私容忍和沟通耐心范围内。

5. 及时有效。收集的数据，应是及时有效的。过期和陈旧的客户数据没用，只有真实、及时、完整、有效的客户数据才有作用。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/8xid.html