電信CRM中的客戶(hù)特征管理

2008/02/22

• 時(shí)效性不同。一般來(lái)說(shuō)，屬性是不變的或較少變化的信息，例如，客戶(hù)的姓名（名稱(chēng)）、證件信息等一般是不會(huì )改變的，有些屬性，例如客戶(hù)地址，雖然會(huì )改變，但不會(huì )很頻繁。由于特征來(lái)自對動(dòng)態(tài)數據的統計分析，所以其時(shí)間穩定性一般比較差，基礎數據積累的變化和分析方法的變化都會(huì )引起它的改變。例如，客戶(hù)信用等級會(huì )隨著(zhù)其支付、借貸等活動(dòng)而改變；客戶(hù)的消費習慣也會(huì )隨著(zhù)分析方式和目標的不同而發(fā)生變化。



• 關(guān)聯(lián)性不同。一般來(lái)說(shuō)，屬性表達的是一種直接的客觀(guān)事實(shí)，特征則是因一定目的對這些客觀(guān)事實(shí)的分析和綜合；另外，特征的生成一般有相當的目的性，與生成者的視角有一定的關(guān)系。因此，屬性的關(guān)聯(lián)因素較少，特征的關(guān)聯(lián)因素較多。特征有兩個(gè)方面的關(guān)聯(lián)因素：其一，它是多種事實(shí)綜合的結果，因而和這些事實(shí)之間有關(guān)聯(lián)；其二，它和觀(guān)察視角（即目的性）有關(guān)聯(lián)。例如，客戶(hù)對企業(yè)收入的貢獻必須綜合客戶(hù)的多次消費才能得出，它必然和這些消費有關(guān)聯(lián)；另外統計的方式不同得出的結果也可能不同，例如，可以對近期的消費進(jìn)行加權，得出的結果和一般的消費累加也是不一樣的。



• 可信程度不同。由于特征的關(guān)聯(lián)因素多，任何一個(gè)因素的改變或不準確都會(huì )對最后結果（特征）產(chǎn)生影響；同時(shí)，特征的時(shí)效性較強，管理因素也會(huì )影響它的可信程度，因此，特征的可信程度一般比屬性要低。例如，在計算客戶(hù)對企業(yè)收入的貢獻時(shí)，如果采集的數據只是最近一年的，得出的結果就無(wú)法反映該客戶(hù)自使用企業(yè)產(chǎn)品以來(lái)的貢獻。

表1是對客戶(hù)屬性和客戶(hù)特征差異的總結。

表1　客戶(hù)屬性和客戶(hù)特征的差異

　　在客戶(hù)信息的管理、使用中，如果忽視上述這些屬性和特征的差異，無(wú)疑會(huì )帶來(lái)很多問(wèn)題。而在當前CRM系統的設計和實(shí)現中，兩者的差異并沒(méi)有引起足夠的重視，而是一般以下面兩種方式處理特征數據。

• 把特征等同于屬性處理。這一方式忽略了特征和屬性之間的差異，在管理方面，會(huì )由于時(shí)效性和生成方法等因素造成數據無(wú)法反映客觀(guān)現實(shí)以及不一致等問(wèn)題；在使用方面，更是會(huì )發(fā)生因基礎數據不準確而產(chǎn)生的誤操作。例如，當信用數據沒(méi)有及時(shí)更新時(shí)，如果根據客戶(hù)的信用數據來(lái)進(jìn)行優(yōu)惠，就會(huì )造成應該優(yōu)惠的客戶(hù)沒(méi)有得到優(yōu)惠，不該優(yōu)惠的客戶(hù)卻得到了優(yōu)惠。



• 對不同的特征個(gè)別處理。CRM系統中客戶(hù)信息的很多方面都可以歸結為客戶(hù)特征，這一點(diǎn)在以往很多CRM系統的分析和設計中并沒(méi)有意識到。例如，當前的客戶(hù)信用度、忠誠度以及客戶(hù)品牌分類(lèi)等。在很多系統中，這些信息都是單獨處理的，這就有了所謂的“信用度管理模塊”、“忠誠度管理模塊”以及“客戶(hù)細分模塊”等，隨著(zhù)業(yè)務(wù)需求的不斷深入和改變，還會(huì )對這些模塊進(jìn)行不斷地增加和修改，這就造成系統不斷膨脹，越來(lái)越臃腫，難以維護。

• 對客戶(hù)本身屬性的轉換和綜合，例如，客戶(hù)的出生年月可以轉換為客戶(hù)的年齡，客戶(hù)的年齡、性別、職業(yè)又可以作為生成某種消費群體的分類(lèi)特征的源數據；



• 用數據倉庫手段對客戶(hù)關(guān)聯(lián)數據和歷史數據的挖掘、鉆取和分析，例如，對客戶(hù)的業(yè)務(wù)使用歷史和資費情況進(jìn)行分析，得出客戶(hù)的消費習慣；



• 用一定的統計算法或確定性算法，對客戶(hù)的關(guān)聯(lián)數據進(jìn)行運算，得出某些有意義的特征，例如，可以用式（1）計算客戶(hù)在過(guò)去兩年內的月平均消費E（其中Si是自24個(gè)月前起，第i個(gè)月的消費額）：


（1）

• 從企業(yè)內外其他系統提供的服務(wù)獲取的統計或分析數據，例如，來(lái)自信用評估服務(wù)機構的客戶(hù)信用等級、來(lái)自合作伙伴的客戶(hù)消費特征等；



• 綜合特征再生成的特征。

• 在市場(chǎng)推廣宣傳中，需要根據客戶(hù)的消費習慣、消費額度等特征找出宣傳對象，有針對性地推廣企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)；



• 在客戶(hù)細分和個(gè)性化服務(wù)中，需要根據客戶(hù)使用產(chǎn)品的類(lèi)型、消費水平、對企業(yè)的貢獻、客戶(hù)的社會(huì )和職業(yè)分類(lèi)來(lái)針對不同的客戶(hù)提供他們所需要的個(gè)性化服務(wù)；



• 在定價(jià)和優(yōu)惠中，需要根據客戶(hù)已有產(chǎn)品的使用情況、消費分析統計特征等決定定價(jià)、優(yōu)惠的額度或等級，例如，可以根據客戶(hù)平均月消費額的高低確定通話(huà)費單價(jià)的優(yōu)惠程度；



• 在銷(xiāo)售和收費給據過(guò)程中，需要根據信用度等客戶(hù)特征決定收費方式、賬務(wù)周期、欠費處理等方面的不同操作；



• 在客戶(hù)管理和服務(wù)過(guò)程中，需要根據客戶(hù)對企業(yè)收入貢獻的積累、消費的歷史情況給予服務(wù)不同方面（例如，時(shí)限、緊俏資源的分配等）的優(yōu)先。

• 考慮到屬性和特征的可擴展性，應當把客戶(hù)某些屬性和所有特征作為獨立的存儲對象來(lái)處理（即所謂的“縱表”方式），上述的屬性包括可擴展的屬性、不是所有客戶(hù)都具備的屬性（所謂稀疏屬性）等；


• 對于一些簡(jiǎn)單、常用和必需的屬性，仍然可以作為客戶(hù)對象本身的屬性處理（即所謂“橫表”方式）；


• 屬性和特征可以來(lái)自一個(gè)基類(lèi)（如圖1所示），以方便這兩類(lèi)對象信息處理重用，這些處理包括存儲、查詢(xún)、修改、生成數據等。
  
  

  

  
  圖1　屬性和特性的設計