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大數據思維之新顧客關係管理

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  科技的發展及應用日新月異,如物聯網、大數據、雲端服務、人工智慧等等,給人們帶來更多的便利與改變,也改變人們日常的生活習慣,對企業而言也要因應需求而作調整,因此產生新的營運模式與流行趨勢,如行動支付、數位平台、素人網紅等等,對企業的經營當然也造成更多的衝擊與機會。現行的相關經營業者壓力自然也就更大,競爭也顯激烈,業主莫不絞盡腦汁、費盡心思,想辦法提供消費者更多的選擇、服務與打造更多差異的特色,只為了能吸引及留住顧客,因此我們也要與時俱進,不斷進步,所以今天就與大家來談一下如何運用大數據思維來創造新的顧客關係。

  談到大數據,就必須先了解其定義,一般而言,大數據的簡要定義是指符合「3V」條件的數據資料,包括Volume(大量)、Velocity(速度)和Variety(多樣性),但大數據之資料特性和過往最大不同點是資料來源更多元、種類更多、更新速度更快,這也是未來發展之趨勢所在,因此我們所要應用之大數據思維,不光只是一種資料處理工具之體現,更是代表一種新的企業想法和商業模式,具體運用在顧客關係管理上,就是協助我們如何從歷史的顧客區隔與消費資料中去整理歸納,並向前一步去進化調整我們的經營策略及快速反應,確實更有效的掌握顧客需求,並預測未來發展趨勢變化,發掘企業成長契機。

  過往顧客關係之操作主要都是建立在人與人的互動上,如傳統村落的雜貨店老闆對所有顧客及其家裡的狀況瞭若指掌,誰家的小孩上了大學、誰家要娶媳婦嫁女兒等都清清楚楚;菜市場攤販叫得出每個客人的名字及買菜偏好等;餐廳服務員記得顧客的用餐習慣及菜色要求等,再再都顯示出與顧客之良好關係。但在新消費時代的現在,顧客關係管理之目標不只有認識顧客、滿足顧客需求而已,而是期待能更進一步提供多元及個人化的溝通模式及服務內容,來打動消費者的心,並要有效擴大消費族群,提升企業的業績表現及利潤貢獻。因此在新顧客關係管理之另一關鍵效益,就是歸納出顧客經營之重要處理手法,再依此原則和目標及潛在消費族群之個體,一起建立並發展出長期互惠的聯結,並致力於持續維護與提升雙方之關係,有效拉近企業與消費者之間的距離,才能發揮出顧客關係管理之功能,增加其企業經營之差異與效益。

  在新消費時代的顧客關係管理,除了新系統及新科技的運用外,另一重要成敗關鍵就是該如何有效的利用這些數據資料,提供我們作為問題發掘及決策參考之依據,因此可透過導入大數據運用思維來協助架構,個人也在此根據多年從事服務相關行業之輔導及實務經驗,提供一些規劃操作之執行步驟作為大家執行之參考,並分別說明如下:

一、資料收集

  所謂「Garbage in, Garbage out」,所以在這階段的重點工作就是要確保所有重要資料之完整性及正確性,特別是不可或缺的必要項目,第一是個人基本資料,如姓名、生日、電話、地址、e-mail等資料,可作為後續與顧客聯繫之管道,而這部份的工作往往都是由第一線服務人員或電子平台來執行,因此在執行之細節及要求上,更要能落實徹底,或進一步設計再次回訪之機制,確保我們所蒐集到的資料完整正確。第二部份則是顧客消費資料,企業內部要建立完整之作業流程與機制,並搭配適合的資訊系統,確保所有消費記錄皆能完整又正確的被記錄下來。

二、資料儲存:

  在這部份需考慮到幾個面向,包括資料之整合性、安全性、方便性與速度性。

  整合性:現行資料蒐集之管道越來越多元,可能透過官網、APP、書面等方式來取得,因此需考慮到不同管道取得之資料該如何妥適的整合在同一個資料庫中。

  安全性:對外除了透過防火牆之設置更新,亦可與有信譽之資訊公司共同合作,來杜絕外部駭客之入侵,另一方面則需透過企業內部自行作業的控管機制來確保人員及資料使用之安全,作有效管理及避免人為之外流。

  方便性與速度性:資料之儲存是為了使用,因此在後續的使用上需顧及到方便性及速度性,特別是當第一線服務人員在與顧客接觸時,更需即時了解顧客之背景及消費習慣,因此需透過不斷的測試及改善來確保其使用效率。

三、資料整理:

  此部份可運用大數據之邏輯思維作統計分析,將其現有顧客作架構分等,並依其不同顧客族群之特性,採取不同之行銷策略及方案,以滿足其個別需求,達到活化之目的,並可透過不同的操作經驗,逐步累積,再進一步作到預測因應,以發揮其最大效益,一般較常見之分類方式有:

  依消費頻率及最近一次消費日區分:可將其分為新顧客、主力顧客、瞌睡顧客、半睡顧客、沈睡顧客等不同顧客群,藉此可了解整個顧客結構之佔比,協助發現出根本問題。

  依業績或利潤貢獻區分:可將其分為鑽石顧客、黃金顧客、一般顧客等,並依其比例人數及貢獻,掌握其整體狀況,作為進一步投入資源經營之參考。

  最後要提醒大家的是,大部份企業皆了解到顧客關係管理有其重要性及價值性,但在實務操作中,發現很多企業皆想做,也有很多企業已經做了,但就是沒發揮其顧客資料所帶來的價值,追溯其問題癥結,主要原因有二,一為對其相關資料不知該如何整理統計,二為不知該如何作分析解讀,因此為有效處理此問題,可透過以上步驟重新架構檢視,再逐步試行調整,並且從這些資料中去提煉出價值,擬訂執行改善方案,有效解決問題,這才是大數據思維帶給我們的認知,也是創造發揮顧客關係管理的新價值。

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