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[原创]制药企业CRM战略 价值客户挖掘

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等级:助理
行业:
职能部门:
城市:厦门市
金币:1010

一、客户评价

  常听一些企业管理者说:客户是企业的衣食父母,客户是企业发展的核心。但是,仔细想来客户到底是什么,客户对企业到底意味着什么呢?要回答这个问题,就不能不回朔到客户评价。客户是什么--客户就是保持一段时期的企业商品的购买者。偶尔购买企业商品的购买者不是企业的客户。因为,任何商品都是存在剩余价值的,当客户在购买企业的商品过程中就将商品的剩余价值返还给了企业,剩余价值是企业利润的唯一来源,当客户购买企业的商品越多,客户为企业带来的商品的剩余价值就越大,企业的利润才会越多。对于企业来说,面对的是千千万万的客户,我们要看到客户在为企业创造利润,带来剩余价值的同时,也在某种程度上消耗着企业的成本及利润。我们要按照经济学价值论的观点根据企业投入产出比来正确地评价企业客户的贡献。人们总是将客户对企业的贡献度按价值多少的标准做倒序排列,这很正常,最后总结出那些客户是对企业贡献大的、那些客户是对企业贡献小的,甚至将所有的客户排列后打印成册,但是,仅此而已。为什么客户会存在对企业贡献度大小的现象?各种客户购买企业商品的数量如何?高贡献度的客户都购买了企业的哪些商品?为什么这些客户会购买这类商品?客户购买高剩余价值类商品的周期是怎样的?对于诸如此类的问题又有多少企业的管理者们想过?不了解这些问题,客户评价就没有意义;不了解这类问题,企业生产就是经验的和带有风险性的。客户评价的目的就是要根据客户对企业贡献度的大小,找出其实质的贡献根源,为企业制定客户发展战略提供依据,为使客户能继续为企业贡献商品的剩余价值找到最佳的方法。

  二、客户细分

  当今企业对客户的状况越来越重视其客户的细节,而不再满足于笼统地客户分类。这是因为客户的情况是千差万别的,客户的需求也是各不相同的,几乎没有规律性可言。不进行客户的细分工作,就不知道哪些客户真正地需求是什么,就不知道哪些客户真正可以为企业创造价值。

  那么对于企业来说,客户怎样的分类才称之为有价值的客户分类,怎样地将客户细分对企业而言才是有效的细分。企业可以根据自身掌握的相关数据,结合企业总体发展规划和目标,制定出一系列的价值原则和价值取向。对于企业的客户,可以按照客户对企业贡献度进行细分,可以按照客户对企业重要性进行细分,可以按照客户对企业偶合度进行细分,可以按照客户对企业运营成本消耗率进行细分,可以按照企业维系客户成本进行细分等等,我们几乎可以从经济学和企业管理学所有角度划定客户细分标准。那么这些细分方法有什么不同呢。客户的细分也是有时代性的,客户细分原则和标准会随着企业发展而改变。不同时期企业对重要客户的定义有不同的内容,企业对客户也会赋予不同的含义。以上的客户细分方法可以满足企业不同时期、不同发展阶段的需要,也可以同时使用以便企业综合对客户分类。

  随着市场上用户平均消费值的下降趋势和近来收入及利润增长的减缓,采用市场细分的策略较以往任何时候显得更为重要。实际上,笔者认为对客户实施市场细分已不是一个"可有可无,有也不错"的策略,而是要在今后几年的竞争中所必须要采用的。市场细分的策略可以使企业达到:

  有效地针对优先客户群体

  对客户进行细分可以提供非常重要的信息,使企业知道最有价值的客户在哪里,以便于他们将有限的资源集中于最有利可图的客户群体,并通过增值销售和交叉销售最大限度地提高回报。

  系统地管理低价值的客户

  市场细分可以帮助判断出相对低价值的(或不赢利的)客户。从这些客户群,企业需要开发更低的成本结构,或降低对这些群体的投入和侧重。这样企业也可以有效改善这些客户群对企业利润的影响。

  避免纯粹的价格竞争

  市场细分的策略可以使置身于激烈价格战中的企业通过向不同的细分群体提供适合他们需求的区别化的服务和产品找到其它的出路。

  采用市场细分并且坚持执行这个策略来建立业务,需要大量的工作和专业的技能。首先,细分的客户群体要足够大,以便可以有针对性地采取行动,并且要有鲜明的但可满足的需求。寻找最合适的方式细分市场需要有对客户的深入理解以及对客户的状况,行为,需求以及当前尚未被满足的需求做彻底、细致的研究。

  企业必须记住市场细分是一个反复的过程,需要他们继续不断地了解客户的需求,并不断地增强能力来有针对性地服务于这些需求。一旦明确了合适细分的客户群体,还必须在这个细分市场进行更详细的分析。这包括为每个细分市场找到首选的产品,销售的渠道和服务的水平,并设计最有效的营销策略,定价计划等等。

三、客户挖掘

  都说客户对于企业是十分重要的,那么到底是什么决定了客户对于企业的重要性呢,分析的结果--客户持续对企业贡献的能力因素决定了客户对于企业的重要成分。所谓的数据挖掘就是通过数理统计、人工智能、机器学习等技术,从大量的客户数据中提取出可信、新颖、有效、并且可被人理解的高级处理模式,最终寻找到决定客户对企业持续贡献度的因素及影响这些因素的变量。再利用数据挖掘的结果,指导对客户的服务,通过服务实现客户对企业的价值贡献。

  数据挖掘的过程就是企业整合动态数据资源,寻找数据间关联关系的过程;就是根据客户的行为习惯预测客户下一步行为的过程;就是综合客户数据,判定客户与企业偶合关系的过程;就是通过高级技术手段(具体讲利用数理统计知识、人工智能知识、机器学习知识等)在充分分析数据中,发现和预测数据内部隐藏的规律的过程,这些大致包括:相关性规律;频率、周期规律;相似形规律;数据部署规律等等。

  数据挖掘在过去有一个很大的误区,认为挖掘的主要工作就是预测。其实不然,数据挖掘只注重结果是远远不够的,而应该在注重结果的同时,给出可对结果产生改变的建议,这样的部分才组成了数据挖掘的完整过程

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