big data 巨量資料 大數據 CRM

循四大步驟階段模型 以巨量資料創造CRM價值

2013-06-27
對於以客戶為中心的營運策略而言,巨量資料代表著一種機會,同時也是一種挑戰。負責客戶關係管理( CRM)與負責IT基礎建設的雙方主管必須相互合作,以便取得、分析並應用巨量資料洞見於客戶流程(Customer Process)當中。
尋找最佳資料來源

從巨量資料或資訊創造價值的第一步就是擷取資訊,即為每一個巨量資料導向的客戶流程或專案尋找相關的資料來源,如圖1所示。

企業擁有龐大的客戶資訊和巨量資料,包括來自CRM應用程式的資料以及一些未使用的「黑暗資料」(Dark Data)。對多數企業來說,最大的潛在契機即藏在這未使用的黑暗資料當中,這些資料通常都未結構化,因此也是企業最大的挑戰之一。


▲圖1 從各種資料來源擷取客戶資訊,最大的潛在契機是分析「黑暗資料」。(資料來源:Gartner, 2013年2月)

資料的整合和管理將是第一要務。2013年將有更多企業開始在巨量資料CRM專案當中混合使用多重來源的結構化與非結構化資料。

管理並整合客戶資訊

從巨量資料或資訊創造價值的第二步驟,即為管理資訊。大多數的巨量資料CRM專案都需整合及分析結構化與非結構化資料以發掘最相關的洞見,進而決定最適當的客戶行動。採用混合資料需要取得多重資料來源,並以整合而一致的方式管理各種不同類型的資訊。

能夠針對內容開發出一致的流程、技術與最佳實務,然後再將內容與結構化資料結合,將是使用混合資料的先決條件(圖2)。CRM負責人必須與CIO共同合作以確保能有效管理混合資料,並且最終能透過分析獲得較佳的客戶洞見。

分析導出客戶洞見

從資訊及巨量資料創造價值的第三步驟即分析資訊,可藉由回答下列四個問題進行客戶分析:

  • 發生了什麼?(事實現況…描述性分析)
  • 發生的原因為何?(因果關係…判斷性分析)
  • 未來將發生什麼?(可預測性…預測性分析)
  • 如何讓它發生?(影響可能性…決策性分析)
預測性與決策性分析將開啟更多客戶行銷及銷售的契機,同時亦可主動預防客戶服務問題的發生。企業需要先從基本著手,再進階到預測性與決策性洞見。


▲圖2 採用混合資料需要取得多重資料來源,並以整合而一致的方式管理各種不同類型的資訊。(資料來源:Gartner, 2013年2月)

CRM領域的巨量資料應用預計將於未來幾年內呈現爆炸性成長。其中有許多都集中在CRM的主要領域或特定流程,例如潛在客戶名單管理、定價、客戶意見或活動導向的客戶溝通管理。

將洞見應用至決策中

從巨量資料創造價值的第四步驟就是應用資訊,或者直接將客戶洞見應用至客戶決策及行動當中。行動的決策來自於分析的結果。透過規則引擎來觸發行銷或其他工作流程自動化工具,進而產生並追蹤潛在客戶名單、針對某些客戶層實施特惠方案、提供警示給客戶支援中心,以及調整電訪中心或網站的產品推薦內容。

客戶決策階段需要深入掌握客戶的採購歷程,而建構多種環境情況,或許是企業在正確認知決策並加以自動化時最困難的部分。

CRM負責人應與CIO共同合作,藉由「搜尋、分析、模型化、調整」的架構將客戶決策自動化。回饋機制非常重要,因為在過程當中得到的知識可用來改善這四階段整體流程的每一個步驟。巨量資料CRM專案應以客戶流程為基礎來建立這個四階段模型。

(本文作者現任Gartner研究副總裁)


追蹤我們Featrue us

本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。瞭解更多

我知道了!