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客戶管理信息系統

商業數據向商業信息的轉化：數據是商業活動的基礎。企業與客戶建立的關系所形成的數據是企業贏得市場的參考依據，隨著數據挖掘技術日益成熟，CRM應用不斷推廣，數據挖掘技術日漸成為獲取有價值的信息的重要技術和工具。

在對客戶進行整體管理與服務的過程中，CRM客戶關系管理系統將會記錄會員的各類數據，如基礎資料、會員的消費數據等，商場可以根據收集到的數據分析會員的各類行為，幫助工作人員管理會員，主要表現為以下四個方面：

1. 實現一對一營銷

也就是我們經常說的針對性營銷；近年來，一對一營銷正在被眾多的企業所青睞。一對一營銷是指了解每一個客戶，并同其建立起持久的關系。

2. 客戶盈利分析

在客戶群中，客戶的盈利能力是有很大區別的，如果不知道客戶的盈利能力，就很難制定有效的營銷策略，以獲取最有價值的客戶。CRM數據分析可以用來預測客戶盈利能力的變化，從客戶的交易歷史記錄中發現一些行為模式，通過這些行為模式來預測客戶盈利能力的高低，或者發現盈利能力較高的新客戶；3. 進行交叉銷售CRM數據分析可以幫助你分析出最優的合理的銷售匹配，例如是購買頻率較高的商品組臺，找出那些購買了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷遺漏的商品，或者通過分析，確定屬于某一類的顧客經常購買的商品，并向沒有購買的此類顧客推銷這些商品。

4. 將商業數據轉化為信息

CRM的數據是贏得市場的參考依據，將商業數據轉化為商業信息，可以提升了商場管理者的判斷力和決策力。例如。通過客戶在商場的平均客單價，得出商場是想往高端或是低端發展等信息。

所以要提高商場的銷售額，CRM的數據挖掘是一把不容錯過的一把利劍。

而我們數據分析的重點，則主要在這三個方面，細分客戶群、尋找最有價值的客戶和分析價值客戶的行為特征。我們可以通過具體的分析策略，如會員的結構分析、會員的貢獻、忠誠度、購買物品的行為體征等來達到我們以上的目的。

1. 會員結構分析實現細分客戶群

可通過區域的人數占比、年齡架構、各個積分段比例將我們的會員劃分為各個組合。然后根據我們上一篇文章所提到的二八原則劃分出最具有價值的客戶群體，實現針對性的營銷。

2. 會員價值分析尋找最具價值客戶

要判定最有價值的客戶群體可以通過會員行為RFM進行，就是以最近購買的時間、次數和金額來說明，哪些消費頻率、消費金額、利潤貢獻等都比較高的，就是我們要重點服務的對象，也就是我們常說的鉑金會員。

3. 群體消費行為分析

通過價值分析我們區分不同的會員群體，針對這些群體的消費行為，又是怎樣分析的？

3.1 會員消費客層分析

將會以商品屬性作為分析條件，按照屬性分析不同類型的會員的消費情況，以了解不同類型的顧客的消費特征。例如，我們想了解服裝類商品的主力消費群體是哪一個類別的會員群體，這一個會員類別的會員組成方式是什么樣的（比如：年齡段，性別或其他的會員屬性劃分方式），針對這些會員消費特征，我們可以采取一些更加積極有效的銷售策略。

3.2 會員消費占比分析

按照組織機構、商品品類等商品屬性在指定條件內分析整體銷售和會員銷售情況，以了解會員群體的消費偏好，并以此為依據改進銷售策略。

3.3 會員消費偏好分析

我們將會員分兩類進行標示：綠色區域與紅色區域。會員在綠色區域所標示店鋪銷售表現情況最好且獲得的積分及交易的頻次最高；會員在紅色色區域所標示店鋪銷售表現情況最差且獲得的積分及交易的頻次最低。可以以此為依據分析會員對每類商品的偏好程度。
客戶管理軟件

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