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CRM系統在電子商務(wù)中如何解決問(wèn)題？

2006/09/14

　　一家大型連鎖商場(chǎng)最近推出在線(xiàn)購物服務(wù)，消費者可以通過(guò)商場(chǎng)網(wǎng)站購買(mǎi)商店的產(chǎn)品。這個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站初期獲得了成功，在前六個(gè)月的運作中銷(xiāo)售收入占總收入的7%。
　　
　　雖然對CRM的需要得到廣泛的認同，大家也愿意投入資金提供解決方案，然而企業(yè)卻越來(lái)越發(fā)現自己的不足。在幾百萬(wàn)元的巨額投入之后，企業(yè)卻覺(jué)得客戶(hù)還沒(méi)有開(kāi)始的時(shí)候多。在以成敗論英雄的大環(huán)境之下，成功者不知道自己能不能站穩到最后。
　　
　　公司想更好地了解網(wǎng)站客戶(hù)的成分和行為方式。是不是喜歡上網(wǎng)消費的商店現有的客戶(hù)在網(wǎng)上購買(mǎi)產(chǎn)品？這將會(huì )使銷(xiāo)售收入從一個(gè)渠道轉向另一個(gè)渠道，而不會(huì )使總收入增加。如果是這樣，就應該了解這些客戶(hù)在什么條件下選擇網(wǎng)上購買(mǎi)而不是去商場(chǎng)，他們購買(mǎi)的產(chǎn)品有哪些。
　　
　　現有客戶(hù)參觀(guān)網(wǎng)站后接下來(lái)會(huì )在幾天內去商店購買(mǎi)嗎？這會(huì )表明這些客戶(hù)在網(wǎng)上挑選產(chǎn)品，但仍選擇親自購買(mǎi)。
　　
　　對現有客戶(hù)和新的網(wǎng)上客戶(hù)來(lái)講，網(wǎng)站上哪些廣告對哪些網(wǎng)上購買(mǎi)最有效？新的網(wǎng)上客戶(hù)傾向于購買(mǎi)哪些特定產(chǎn)品？有什么方法可以按照點(diǎn)擊流數據來(lái)辨別有希望購買(mǎi)的新的網(wǎng)上瀏覽者？對他們來(lái)說(shuō)哪些廣告最為有效？
　　
下面是如何運用客戶(hù)關(guān)系管理來(lái)解決問(wèn)題。
　　
1.整合
　　
　　將網(wǎng)上得到的數據與公司已有的客戶(hù)的數據集成，按姓名區分出網(wǎng)上瀏覽者。　通過(guò)集成網(wǎng)上交易紀錄和商店交易紀錄，可以辨別出既是網(wǎng)上顧客又是商店顧客的消費者。　現有的商店客戶(hù)在網(wǎng)上的購買(mǎi)行為(運用點(diǎn)擊流數據)可以與他們在非網(wǎng)上渠道的購買(mǎi)行為相比較。對網(wǎng)上廣告的響應率同樣可以與非網(wǎng)上廣告相比較。　把基于web的市場(chǎng)一攬子分析軟件(購物車(chē)分析)運用到點(diǎn)擊流數據中，以區分什么產(chǎn)品有可能一同銷(xiāo)售，什么產(chǎn)品可能會(huì )被客戶(hù)留在購物車(chē)中，放棄購買(mǎi)。
　　
2.分析
　　
　　需要分析的第一個(gè)問(wèn)題，也是最重要的一個(gè)，就是網(wǎng)上銷(xiāo)售收入到底是新的收入還是僅僅是從商店渠道到網(wǎng)上渠道的轉移。為了解答這個(gè)問(wèn)題，必須將網(wǎng)上客戶(hù)的數據細分為現有客戶(hù)和新客戶(hù)(不論任何渠道)。當然所有的新客戶(hù)都標制著(zhù)收入的增長(cháng)，但如果現有客戶(hù)在一段時(shí)間內通過(guò)任何渠道的購買(mǎi)增加，也意味著(zhù)收入的增長(cháng)。
　　
　　要按照銷(xiāo)售渠道對網(wǎng)上購買(mǎi)的現有客戶(hù)的所有購買(mǎi)行為進(jìn)行分析。這是直接的全方位分析(按照客戶(hù)級別、渠道、時(shí)間和產(chǎn)品幾個(gè)基本方面)，有助于辨別現有客戶(hù)喜歡的購買(mǎi)方式。
　　
　　參觀(guān)過(guò)網(wǎng)站但并未網(wǎng)上購買(mǎi)的現有客戶(hù)也要分析其商店購買(mǎi)行為。與網(wǎng)站上推薦的產(chǎn)品信息有關(guān)的點(diǎn)擊流是另外一個(gè)需要分析的方面。如果推薦的網(wǎng)站產(chǎn)品信息和接下來(lái)的商店購買(mǎi)有相關(guān)性的話(huà)，這可能表明網(wǎng)站促進(jìn)了其它渠道的銷(xiāo)售收入的增長(cháng)。
　　
　　全方位的深入的CRM分析可以使網(wǎng)上廣告、e-mail促銷(xiāo)、加盟網(wǎng)絡(luò )以及搜索引擎等電子營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)(e-marketing)取得高成效，也使這些活動(dòng)與不同層次的客戶(hù)的特殊產(chǎn)品購買(mǎi)行為產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。另外，可以把統計回歸率分析和數據挖掘技術(shù)應用到分析中。
　　
　　預測模型有助于按網(wǎng)站瀏覽者的點(diǎn)擊流行為來(lái)區分哪些人最有可能購買(mǎi)某種產(chǎn)品。可以將其運用到電子營(yíng)銷(xiāo)計劃中最有可能促成客戶(hù)購買(mǎi)行為的特定內容中。
　　
3.行動(dòng)
　　
　　當能購用名字來(lái)區分網(wǎng)站瀏覽者時(shí)，點(diǎn)擊流數據成為更有用的指數。將點(diǎn)擊流數據與客戶(hù)數據整合到一起，能夠得到更為全面的客戶(hù)行為和喜好。這家公司需要開(kāi)發(fā)出一種機制來(lái)獲取客戶(hù)的姓名和其他描述數據，以及激勵瀏覽者提供這些信息。
　　
　　如果分析表明多渠道客戶(hù)的瀏覽行為、選擇產(chǎn)品和購買(mǎi)模式都按預測的進(jìn)行，那么公司可以改變其營(yíng)銷(xiāo)策略，以恰當地激勵這些客戶(hù)。例如，如果客戶(hù)喜歡上網(wǎng)查看，但實(shí)際上是去商店購買(mǎi)產(chǎn)品，客戶(hù)可以在網(wǎng)上要求在指定的商店能夠得到某一產(chǎn)品。這樣就保證了客戶(hù)去商店時(shí)產(chǎn)品會(huì )已經(jīng)在那里。
　　
　　廣告、激勵因素和產(chǎn)品銷(xiāo)售地點(diǎn)得以個(gè)性化，并按每個(gè)客戶(hù)的喜好來(lái)分發(fā)與配送。這樣的個(gè)性化使客戶(hù)在體驗消費時(shí)更加方便，有親切感和滿(mǎn)足感。增強的客戶(hù)關(guān)系會(huì )帶來(lái)更高的客戶(hù)忠誠度、低成本的客戶(hù)獲取，并為公司帶來(lái)更高的收益。

支點(diǎn)網(wǎng)

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