第一篇

一、客戶關系管理內容與特點

在客戶關系管理中，客戶識別、關系建立、客戶保持以及滿意度與忠誠度提升是其管理的主要內容。客戶識別主要通過相應的技術手段，以客戶的購買數據以及客戶特征，明確客戶需求與潛在客戶，并找出最高價值的客戶，將其作為主要對象建立起某種關系，并通過向客戶實施情感投資，給客戶親切的體驗與更個性化的選擇產品，為其提供完美服務，確保客戶需求得到最大程度地滿足。在建立起客戶關系之后，應積極主動與客戶實現良好溝通，通過保持產品質量高質、服務優質、品牌形象提升等手段，使其成為企業品牌的忠實者，從而達到提升客戶滿意度與忠誠度的目的。由此可見，重視關系營銷、客戶數據挖掘以及信息交流是客戶關系管理的三大主要特點。隨著市場競爭日趨白熱化，高端奢侈品零售企業要在同行業中保持競爭優勢，實現客戶關系管理創新，將其作為企業最主要的資產進行管理，保持客戶價值優勢是其持續發展的必然選擇。

二、高端奢侈品零售企業客戶關系管理創新策略思考

根據客戶關系管理的特點：重視客戶數據挖掘、關系營銷以及信息交流，本文分析了一種以數據挖掘為基礎的高端奢侈品零售企業的客戶關系管理創新策略，它集營銷模式、決策支持以及信息技術為一體，以數據驅動為核心，以客戶為中心，對客戶數據實施集成化、智能化分析的管理策略，力求通過客戶滿意度、忠誠度以及企業決策能力提升，實現企業核心競爭力的目的。

1.客戶細分與核心客戶挖掘

近年來，零售企業愈加注重“精準營銷”，主要通過以人口統計學數據為依據的電話調查以及焦點小組等方式完成精準營銷。但對于高端奢侈品零售企業而言，其客戶數量龐大，無法實現與每一客戶的分別交流。基于此，從不同的分析需求出發，通過客戶數據挖掘，明確客戶屬性、特征以及潛在關系，盡量減小同一類別客戶差別，擴大不同類別客戶之間的差別，從而為決策人員提供有力的依據針對不同客戶群體采取合適的市場策略，有助于企業實現更貼近于客戶需求的市場營銷。在此過程中，運用聚類技術（有助于找出對某類產品具有高度興趣的用戶群體）以及其他數據挖掘技術（如回歸法、神經網絡方法等，可對客戶購買某一新產品的可能性進行分析）實施客戶分類，實現客戶細分，方便企業更好地理解客戶，發現各類客戶群的行為規律，從而方便對客戶組之間的交叉分析。同時，核心客戶、最有價值客戶是高端奢侈品零售企業在客戶關系管理中的重點對象。在以數據挖掘為基礎的客戶關系管理中，在確定核心客戶過程中，應針對“有更多消費需求的同一客戶、價值高的潛在客戶”等，依據新客戶開發費用為老客戶保留費用的5倍以及80/20（即80%的銷售額由20%的客戶貢獻）營銷原則，全面保持客戶的滿意度，與核心客戶建立起長期關系，獲取其終身最大價值。

2.客戶分析與風險控制

基于數據挖掘的客戶關系管理策略主要利用數據挖掘技術，從已有的客戶數據中，分析得出對客戶評估的標準與規則，實現對客戶全面的分析與評價。以阿瑪尼為例，其在客戶關系管理中，即通過已有的客戶的詳細資料，圍繞客戶的生命周期發生以及發展的信息歸集，對客戶實施“7P”分析，以更好地滿足客戶的個性化需求，提升客戶的保有率與忠誠度。在客戶分析過程中，采用數據挖掘技術，針對以掌握的客戶資料實施客戶概況（Profiling）分析，主要針對客戶消費習慣與愛好、客戶信用風險等進行分析；其次，分析客戶產品（Product）與促銷（Promotion），以此為依據，優化客戶產品設計、供應鏈，實現產品宣傳等促銷活動的優化管理；客戶性能（Performance）分析，以不同客戶群體的消費喜好，對產品種類及其銷售渠道等指標實施銷售額劃分；客戶利潤（Profitability）分析，分析不同客戶群體消費產生的凈利潤、邊緣利潤與總利潤等；忠誠度（Persistency）分析，分析客戶對某一產品的變動情況、持久性以及忠誠度、滿意度等；客戶未來（Prospecting）分析，即對企業客戶的類別、數量等的發展趨勢進行分析，從而明確留住客戶以及爭取更多客戶的方法手段。

阿瑪尼在其客戶關系管理中，正是利用數據挖掘技術，對客戶進行了深入分析，從而對其產品市場營銷、業務流程優化提供了科學的決策依據，鑄就了阿瑪尼的輝煌。基于此，對于高端奢侈品零售企業而言，在客戶關系管理中，應充分重視客戶分析，積極采用數據挖掘技術，對客戶的信譽、忠誠度及其未來發展情況等進行全面分析，以避免決策失誤造成巨大風險。以客戶概況分析中“客戶信用”分析為例，對于高端奢侈品零售企業而言，在其經營過程中，承擔著“拖延貨款、惡性透支”等信用風險，運用數據挖掘技術，根據已有客戶數據，實施客戶信用等級評估，分析客戶的信譽度，從而為營銷提供科學的決策依據，監測“惡性透支行為”等，提高營銷中的安全性與針對性，從而提升企業經營中的風險防控能力。

3.交叉銷售與個性化服務

基于數據挖掘的高端奢侈品企業客戶關系管理，實現了銷售與客戶關系管理的有機銜接，主要以數據挖掘技術等信息技術為依托，挖掘客戶的多種消費需求，通過客戶個性化需求的滿足，實現多種產品與服務的銷售。利用數據挖掘技術的交叉銷售方式使客戶尚未言明的需求得到最大限度地滿足，不僅節省了客戶體力與時間成本，向其提供“一站式”服務，從而達到客戶滿意甚至愉悅的目的，同時通過不斷提供超出客戶預期的服務，實現客戶滿足、滿意到忠誠度的轉化，降低了客戶視線轉移以及客戶流失的可能性，促進客戶忠誠度的提升。經實踐表明，客戶購買4種以上的產品或者服務，其客戶的保有率高達99%，這不僅使銷售的邊際成本得以降低，企業利潤率提高，同時還使企業與客戶之間的關系得以長期保持與持續發展。以數據挖掘為基礎的交叉銷售，可以根據企業客戶的消費數據，對高端奢侈品銷售過程中，出現次數最多的產品組合，對客戶的消費行為模式進行識別，從而對持有某一特定產品的客戶的消費趨勢進行科學預測，以促進企業電子商務網站內容安排、促銷策略等的改進。而且這一方式還滿足了客戶尚未言明的需求，給予客戶超出預期的滿足，提升其忠誠度。此外，通過數據挖掘，還可發現客戶的個性與共性，合理確定企業的經營目標，并利用企業的網絡優勢，向客戶實施情感投資與信息交流，并依據客戶價值，實施“一對一”營銷，向客戶提供更具個性化的服務。例如，運用分類技術，可以客戶基本特征與消費水平為依據，發現對企業價值貢獻最大的核心客戶特征，向其提供個性化服務，促進其滿意度與忠誠度提升。

4.客戶流失預測及其防范

以數據挖掘為基礎的高端奢侈品企業的客戶關系管理中，可有效利用數據挖掘技術，對客戶分布、消費行為、新增與流失客戶、客戶價值金字塔等進行分析。例如，運用分類技術，可對具有某類特征最易流失的客戶群體進行判斷，從而構建起客戶流失的預測模型，從而使企業可根據模型，對流失風險高的客戶群體實施超前營銷策略，降低客戶的流失率。同時，以數據挖掘技術為依托，可通過客戶信息的挖掘，進行預測模型的構建，準確定位流失率高的老客戶群，并制定有效的方案，最大程度地降低老客戶的流失。

三、總結

綜上可見，高端奢侈品零售企業的客戶關系管理應以客戶為中心，以數據驅動為核心，有機結合經營決策、市場營銷以及信息技術，建立三位一體的客戶關系管理邏輯構架，全方位挖掘與分析客戶數據，在此基礎上，采用有效的營銷策略、服務策略，在提升企業決策能力的同時，促進客戶忠誠度的提高，保障客戶價值持續貢獻能力，增強企業核心競爭力。

作者：崔鳴 單位：俊思（北京）商業有限公司

第二篇

一、引言

在客戶選購商品時要判斷其是否為忠誠客戶是很難的，這使得零售商難以有效地執行FSP。此外，針對不同忠誠度的客戶展示不同的價格也比較困難，因為貨架上的價格標簽通常是靜態的。因為這些限制，實體店零售商很難在區分忠實客戶的同時執行合理定價。然而，隨著無線射頻識別（RFID）技術的發展，不管是內嵌RF標簽的客戶卡還是RFID識別器以及用于這些硬件設備的RFID軟件系統，都在商業領域得到廣泛應用，這些技術使得上述應用變為可能。目前需要提出一套機制，針對不同忠誠度戶可以計算出不同的價格，同時還可以控制存貨周轉率，或者說，可以實現客戶關系管理（CRM）和供應鏈管理（SCM）的有效結合。本文提出了一種RFID應用系統及對應的兩種算法，以有效解決此問題。此外，該應用也可以解決另一個問題：實體店零售商如何針對顧客提供適當的信息，以提高客戶滿意度，促進銷售。如前所述，一對一營銷是零售企業獲得成功的關鍵，但當顧客購物時，實體店零售商很難知道他們是誰，因為如果他們是零售商的會員，通常只有在收銀臺結賬時才會表明身份。而本系統則可以在會員顧客購物時對其進行有效識別，使零售商可以對其進行一對一營銷。本文提出的賣場推薦系統，一方面可以向客戶提供商品推薦，另一方面可以讓零售商獲取顧客相關的購物行為信息。

二、相關理論

1.會員計劃（FrequentShoppersProgram，FSP）

FSP是一種商業慣用手段，是為回報客戶而對其提供各種激勵措施，如產品/服務折扣、提供免費的產品/服務、用于最新產品/服務的優惠券等。FSP最初應用于航空業，在取得成功后其他的一些行業如零售、酒店、金融服務等，也逐步引入這一方法。對于這些行業來說，回報客戶是非常重要的，其一是因為這些行業“大部分的收入來自少數高度忠誠的客戶”，其二是因為“留住客戶的成本一般都低于獲得客戶的成本”。通常情況下，會員購買公司的產品/服務越多，其從公司獲得的獎勵就越多。但是，如果想得到回報，必須遵循的一個基本規則是：在使用/購買零售商的產品/服務時表明身份，這樣才能獲得消費記錄的累積信息，然后以積分申請自己想要的東西。而目前的實際情況是，由于客戶通常是在結賬時才展示自己的客戶卡，在他們選購商品時不大可能及時地獲取顧客信息從而回報客戶，這在一定程度上會影響顧客的購買決策。

2.動態定價（DynamicPricing，DP）

研究在給定的約束條件（如到期日）下，如何利用給定的資源（如產品/服務）實現收益最大化，也稱為收益管理。動態定價被認為是收益管理的一部分，其重點是以合理定價（如何設定價格、何時打折等）實現收益優化。本文將DP作為一種調整存貨周轉率的手段，以提高盈利能力。如前所述，由于保持高存貨周轉率是增加收益的一個條件，假設所有貨架上的商品在滿足盈利目標上都有一定的時間限制，即使其沒有過期或不斷得到補充（考慮到產品生命周期越來越短以及大多數零售商店的產品都有季節性，認為這個假設是成立的）。基于這一假設，用式（1）來表示商品在無補充條件下的動態定價方法，其中d(t)是在時間點t的需求，C是初始庫存水平，r(t,d(t))是在時間點t的收入，T是銷售周期。

3.顧客推薦系統（RecommenderSystem，RS）

顧客推薦系統是一種基于產品/服務的屬性和消費者偏好向顧客推薦產品或服務的系統。該系統目前在電子商務網站（如Amazon、淘寶等）非常流行。根據推薦方法的不同，可以將顧客推薦系統分為三類：基于內容的推薦、協同過濾推薦及兩者混合。這些方法的一個共同特點是：其通常會根據某個客戶的購物歷史及與其行為相似的其他客戶的購物歷史，使用某種算法來發現顧客最有可能購買的產品/服務。顧客推薦系統的使用并不局限于網上零售店，但其在網上商店比實體零售店更流行，主要有兩方面的原因：首先，顧客推薦系統通常會使用大量的數據來尋找適合某個客戶的產品/服務，而對電子商務網站而言，通過收集顧客的點擊信息可以很容易獲得這些數據；其次，從技術角度來說，針對登錄電子商務網站的不同顧客顯示不同的商品信息也很容易。因此，顧客推薦系統被越來越多的網上零售商使用，但目前也有一些實體零售店正在嘗試將這種流行于電子商務網站的方法引用過來。

三、系統架構

1.系統基本結構

內嵌射頻標簽的客戶卡：用來識別每個會員顧客。數顯RFID讀寫器：通過掃描客戶卡，向會員顧客提供相應的有用信息（如折扣價）。動態定價引擎（DPE）：根據顧客的忠誠度、當前和未來的庫存水平和相關產品信息計算適當的價格，并將結果輸出到RFID讀寫器。如果系統需要向會員顧客提供推薦，會向動態定價引擎發送一個查詢，獲取建議，并將信息與價格信息進行整合。顧客數據庫：負責管理會員顧客，依據其購物歷史及零售店的權重配置來確定顧客的忠誠度水平。庫存管理系統（IMS）：負責管理庫存，包括依據銷售趨勢和初始庫存水平進行庫存預測。推薦引擎（RE）：負責收集客戶ID、檢索商品信息，并以此為基礎計算建議結果。系統的工作流程如下：（1）在會員顧客想要購買商品時，由數顯RFID讀寫器掃描其客戶卡；（2）RFID讀寫器將顧客ID信息發送至動態定價引擎，并開始計算銷售價格；（3）動態定價引擎從客戶數據庫獲得顧客的忠誠度水平；（4a）動態定價引擎從庫存管理系統中獲取庫存信息；（5）動態定價引擎通過步驟（3）和（4a）獲取的信息，計算該顧客的會員價格；（6）動態定價引擎將計算出的價格返回給數顯RFID讀寫器，向顧客顯示其對應的會員價格。如果在運行過程中要加入顧客推薦系統，則需要添加步驟（4b），式（5）及式（6）也需要進行修改：（4b）動態定價引擎將客戶ID和掃描的商品信息發送至顧客推薦系統，獲得相應推薦信息；（5）動態定價引擎通過步驟（3）和（4a）獲取的信息計算該顧客的會員價格，并將價格和步驟（4b）中獲取的推薦信息進行整合；（6）動態定價引擎將計算出的價格及相應推薦信息返回給數顯RFID讀寫器，并向顧客顯示這些信息。

2.動態定價引擎的算法

在此提出應用程序使用的兩種算法：基本目標折扣價算法（BTDP算法）和會員類型目標折扣價格算法（MTDP算法）。

2.1基本目標折扣價算法（BTDP算法）。該算法用來計算要達到目標存貨周轉率所對應的價格，不考慮顧客的不同忠誠度水平。該算法基于式（1）進行計算，力圖得到一個適當的價格，使得在銷售期結束時庫存水平為零。

2.2會員類型目標折扣價格算法（MTDP算法）。該算法是在考慮顧客不同忠誠度水平的基礎上計算適當的價格。該算法在BTDP算法的基礎上，考慮了不同忠誠度水平對應的BTDP價格（記為PMTDP）、每一類會員的百分比、每類會員之間的價格折扣差以及商品標示價格等信息。需要說明的是，以上兩種算法并不是實現利潤最大化，而是實現規定的目標存貨周轉率以及對不同忠誠度的顧客實現不同回報。因此，如果希望使用這種基于顧客忠誠度的動態定價方法來實現利潤最大化，必須對以上算法進行一些改進。另外，對于零售商而言，要應用以上系統，應具備幾個基本條件：（1）零售商實施了會員計劃（FSP），并向其顧客分發了內嵌RF芯片的客戶卡；（2）購置了可用于顯示信息及收集數據的數顯RFID讀寫器；（3）店內陳列的各類型商品都有相應的RFID識別器；（4）有足夠的庫存。從技術角度來說，這些條件都易于實現。

四、結語

實體店零售商面臨的形勢越來越嚴峻，其不僅要與同一地理區域的其他實體店零售商競爭，還要與眾多的網上零售商進行競爭。為了應對這一嚴峻形勢，有效地控制店內庫存和與忠實客戶建立良好的關系是成功的關鍵。如果零售商可以結合這兩種做法，利用庫存控制目標及客戶忠誠度來實現顧客的區別銷售，則可以使其銷售行為更加經濟合理。另外，通過本系統，實體零售商可以獲得顧客的相關購物行為信息，這對買賣雙方來說都有巨大的好處。對消費者來說，其不僅可以獲得優惠的價格，還能獲得有參考價值的銷售推薦，通過購物次數的積累還可以獲得某種形式的回報；對零售商來說，其可以獲得以前沒有獲得過的兩類信息：一是諸如顧客如何挑選商品、顧客選擇商品要用多長時間等信息；二是某個時刻店里哪些地方出現擁擠？有多擁擠？這些信息一方面可以使零售商能對顧客提供更細致的服務，另一方面也可以使其對銷售方式及手段進行改進。

作者：劉源 單位：重慶電子工程職業學院