【文章內(nèi)容簡介】 客戶類型劃分”可以分解為以下一些 Use Case：“客戶價值判斷”、“客戶類型劃分”及“銷售策略建議”。 客服經(jīng)理通過 CRM 系統(tǒng)分析由進存貨管理系統(tǒng)和呼叫中心積累的大量的客戶資料，此時， Use Case“客戶價值判斷”就開始運行，它先判斷客戶是否值得我們?nèi)ゾS護保持，即客戶收益是否大于維持客戶所需成本。如不值得，則 Use Case“客戶價值判斷”停止，并顯示相關信息；如值得去維持，則進一步對客戶群進行 Use Case“客戶類型劃分”。在客戶經(jīng)理得出客戶群資料分析后的結果后，由營銷經(jīng)理進一步對客戶群資料分析結果進行 Use Case“銷售策略建議”，得出對當前銷售營銷計劃及策略的客觀可靠建議， 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 并上報總經(jīng)理審批?？偨?jīng) 理對整個模塊有全部使用權。其 Use Case 圖如下： 圖 7 客戶類型劃分模塊 Use Case圖 在 Use Case 的分析工作之后，要采用相應的方式來實現(xiàn)其中定義的功能。我這里引用了 Use Case 的兩種實現(xiàn)方式，時序（ Sequence）圖和協(xié)作（ Collaboration）圖。兩者都顯示參與 Use Case 流程的對象和對象之間發(fā)送的消息，其中時序圖按時間排序，協(xié)作圖按對象本身組織。一個時序圖描述了軟件模型中的對象之間按時間順序來相互交流的一個功能過程。而一個協(xié)作圖則描述了軟件模型中的模型元素相互協(xié)作來 實現(xiàn)一個 Use Case，完成系統(tǒng)的一個功能的過程。圖 8 和圖 9分別為客戶類型劃分模塊的時序圖和協(xié)作圖。 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 圖 8 客戶類型劃分時序圖 圖 9 客戶類型劃分協(xié)作圖 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 客戶結構分析模塊的 Use Case 模型設計 Use Case“客戶結構分析”細化后又可分成 Use Case“不同年度客戶數(shù)量、利潤頻數(shù)分布趨勢統(tǒng)計”、 Use Case“各個類型客戶數(shù)量頻數(shù)頻率分布單獨統(tǒng)計”及 Use Case“客戶關系管理工作考評”三個。營銷經(jīng)理登錄 CRM 系統(tǒng)使用客戶結構分析模塊功能，通過銷售系統(tǒng)的各個客戶資料，對各個 類型客戶的特征做頻數(shù)分布、頻率分布的統(tǒng)計分析（以年為統(tǒng)計區(qū)間），幫助營銷經(jīng)理在宏觀上掌握客戶的構成情況，輔助他在戰(zhàn)略意義上做出營銷決策；而總經(jīng)理通過縱向比較公司的客戶結構，作為考評和調(diào)整客戶關系管理工作的一個重要依據(jù)。其 Use Case圖如下。 圖 10 客戶結構分析 Use Case圖 客戶流失報警 客服經(jīng)理通過對客戶歷史交易行為的觀察和分析或者通過呼叫中心，賦予客戶關系管理系統(tǒng)警示客戶異常購買行為的功能。這就是客戶流失報警模塊的 Use Case 所要描述的，而其中又分為 Use Case“基于購 買周期的客戶流失報警”、 Use Case“基于周期采購量的客戶流失報警”和 Use Case“采取行動建議”三大 Use Case?？蛻艚?jīng)理通過這些功能，實現(xiàn)對客戶流失的報警，并根據(jù)客戶以前交易資料進行挽留拯救客戶的行動建議。 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 圖 11 客戶流失報警模塊 Use Case圖 授信業(yè)務控制模塊的 Use Case 模型設計與實現(xiàn) 授信業(yè)務已經(jīng)成為企業(yè)提高市場競爭力、增強客戶關系、提升客戶滿意度的利器，但與此同時如果管理不當，巨大的信用風險常常使企業(yè)大量的賬款被拖欠，變成呆帳、壞賬，造成資金流動緊張，給企 業(yè)經(jīng)營帶來巨大的損失。如何有效的評估客戶的資信水平，輔助企業(yè)管理人員做出理性的決策，進行科學的授信業(yè)務管理是本模塊所要解決的問題之一。其 Use Case 及實現(xiàn)圖如下： 圖 12 授信業(yè)務控制模塊 Use Case圖 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 圖 13 授信業(yè)務控制模塊時序圖 總經(jīng)理通過處理“授前控制”對提出授信申請的客戶進行資信水平評估，評估依據(jù)主要是客戶歷史授信紀錄。而后總經(jīng)理進入“授中控制”功能，主要工作任務是建立完備的授信檔案，即要得到真實、詳細的客戶資料，以為決策提供參考。接著，總經(jīng)理開始進行“授后控制”，此時結合帳 務系統(tǒng)實行對應收賬款的全程跟蹤，即對良性賬款、不良授信、壞帳和已收回賬款等不同的賬款狀態(tài)分別作不同的標記，同時在即將發(fā)生不良授信或壞帳時系統(tǒng)給出報警，提示營銷部門采取相應的行動。授信業(yè)務利用得好能夠提高市場競爭力、增強客戶關系、提升客戶滿意度，同時如果管理不當會給企業(yè)帶來大量的呆帳、壞賬，造成資金流動緊張，給企業(yè)經(jīng)營帶來巨大的損失。因此，可以從兩個方面考察總經(jīng)理的授信業(yè)務的管理能力：一方面，通過對比授信業(yè)務規(guī)模和客戶結構的對比分析，測度出授信決策的效果和決策水平，即如果決策者通過相對較少的授信業(yè)務帶得到了相對較高的客戶保持率和客戶升級率，那么他的決策水平是高的，反之亦然。另一方面，通過壞帳比率測度出授信業(yè)務的控制能力，即分公司壞帳比率越低，決策者的授信控制能力越強，反之亦然。 以上就是 UML 中 Use Case 的設計與實現(xiàn)過程，理想的設計與實現(xiàn)是以后整 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 個 CRM 系統(tǒng)開發(fā)的基礎。在完成了 Use Case 設計與實現(xiàn)后，在 Rational Rose中還需進一步設計整個系統(tǒng)的邏輯視圖和組件試圖，這將真正涉及到 CRM系統(tǒng)設計的語言、實現(xiàn)的類、組件等。 3 數(shù)據(jù)挖掘在 CRM 系統(tǒng)實施階段的應用 采用數(shù)據(jù)挖掘技術的原因 企 業(yè)發(fā)展 CRM，目的是兩方面，一是幫助營銷人員管理好自己的銷售過程，二是從客戶數(shù)據(jù)分析中挖掘服務發(fā)展方向。其中后者則更是重中之重。 面臨殘酷的市場競爭，所有的企業(yè)都在不遺余力地爭取新客戶。然而，現(xiàn)有老客戶也蘊涵著巨大的商機。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大部分企業(yè)每年有 20~50% 的客戶都是變動的，而這一數(shù)字在銷售公司更甚。一方面在挖空心思爭取新客戶，另一面卻不斷失去老客戶。要改變這種狀況，留住老客戶贏得新客戶，企業(yè)必須充分挖掘現(xiàn)有客戶潛力。通過對客戶的數(shù)據(jù)挖掘學習老客戶，發(fā)掘新的 目標客戶，這也是很多成功企業(yè)上馬 CRM 的原因。因而一套完善的 CRM 系統(tǒng)，在建設前期就應該認真考慮對數(shù)據(jù)挖掘的需求。 CRM 系統(tǒng)在數(shù)據(jù)準備階段的具體應用 客戶類型劃分模塊數(shù)據(jù)準備 CRM 系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘功能要輔助管理人員解決的幾個問題：客戶價值的判斷、客戶類型的劃分和營銷策略建議。 客戶價值的判斷 這里先對銷售公司的客戶保持與客戶凈價值做一個圖表表示： 9584 81 85755045 45854085350102030405060708090100廣告代理 分支銀行 工業(yè)品分銷 辦公樓建筑管理公司顧客保持率每增加5 個百分點，對顧客當前凈價值的影響 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 圖 14 客戶保持率與客戶凈價值的關系 也就是說，在銷售行業(yè)的背景下，公司每年多保留 5%的客戶，那么一個典型客戶在其生命周期內(nèi)所 帶來的總利潤可上升 45%。 從以上數(shù)據(jù)和圖表不難看出，不同的客戶群對于公司而言其價值是不同的，對此，我提出了判斷客戶價值的一個核心問題：客戶價值判斷的標準。 CRM 的觀點認為，高質量的客戶是：和企業(yè)建立長期、穩(wěn)定的關系，愿意為企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務承擔合適價格的客戶。從這一陳述中可以得到高質量客戶的兩個特征：盈利性和忠誠度，考慮銷售或零售商所從事行業(yè)的特點，客戶的資信水平反映了交易風險的大小，可以作為第三個特征。因此盈利性、忠誠度和資信水平就作為判斷客戶價值的依據(jù)，也就是作為劃分客戶群的三個基本指標。 客戶類型劃分 首先我們對客戶數(shù)據(jù)進行預先準備定義，得出劃分客戶群的指標體系： 一級指標 二級指標 指標說明 賦值方式 贏利指標Ｐ 該指標表現(xiàn)客戶累計交易的獲利情況，綜合體現(xiàn)了客戶的購買的產(chǎn)品類型、提供服務的成本、交易量、成交價格、有無壞帳損失等消費行為。 Ｐ＝Ｒ－Ｃ Ｒ＝∑（ PiVi）*Ci C=M+S+T 忠誠度指標Ｌ 累計交易額 從交易數(shù)量反映客戶與公司關系密切程度，該值越大，客戶忠誠度越高。 Q= ∑ Qi Qi： 第 i 次交易額 重復購買次數(shù) 從交易次數(shù)反映客戶與公 司關系密切程度，該值越大，客戶忠誠度越高。 i：重復購買次數(shù) 客戶保持時間 客戶維系時間越長，忠誠度越高。 t：客戶保持交易狀態(tài)時間 資信指標Ｚ 每筆授信業(yè)務的平均天數(shù) 該指標反映了客戶按時還款情況，該值越大，還款越不及時，資信越差。 t= ∑ ti/i ti:第 i筆授信實際占用天數(shù) 不良授信次數(shù)占總交易次數(shù)的比率 從客戶歷史不良授信發(fā)生的概率反映客戶的資信狀況，該值越大，資信越差 G=x/X x:不良授信次數(shù) X:總交易次數(shù) 在得出指標體系后，還需要進一步對指標進行評分賦值 ，因此還需要建立一套評分賦值體系： ① 指標的權重 每一個指標在客戶等級劃分中所起的作用也不同，所以我們要根據(jù)實際情況 免責聲明：文檔在線網(wǎng)（文檔中國）中所有的文檔資料均由文檔在線網(wǎng)會員提供。文檔在線網(wǎng)會對會員提供的文檔資料進行篩選和編輯，但是并不聲明或保證其內(nèi)容的合法性、正確性或可靠性。該文檔資料的版權屬于提供者所有，有關版權的問題請直接與提供者聯(lián)系。 賦予每個指標不同的權重。 對二級指標我們令其權重為 aij（ i= 3； j 視 i 的不同而不同） ∑ aij=1 指標權重的確定方法可以采取如下兩種方法： 專家評定法 ：請專家分別根據(jù)其知識經(jīng)驗判別各指標的重要程度并賦予相應的權重 ,取其平均值作為該指標的權重。 aij=∑ ki/n(k k k3…… kn 依次為 n 個專家對第 i 個指標給出的權重 ) 統(tǒng)計模擬法 ：以資信指標為例，根據(jù)一系列客戶歷史資料， 預先設定權重，然后進行評估，從評估結果看，顯然得分低者容易拖欠賬款。這樣將得出的結果與實際的歷史數(shù)據(jù)比較，如果有不良授信紀錄的客戶得分都很低，而且得分低者都有不良收信紀錄，那么就意味著權重合理，否則，需要進一步調(diào)整，直到得出的結果與實際情況相符為止（當然可以規(guī)定一個允許的誤差范圍）。 這兩種方法各有利弊，專家評定法操作簡單，但主觀性強；統(tǒng)計模擬法，操作相對復雜但比較準確和客觀。在實際操作中可以結合實際情況兩者結合使用。 ② 二級指標的評級賦值 為了使制表賦值盡量客觀和規(guī)范化，我采用等級評分法，即建立等級評分 標準 (如優(yōu)良中差劣五級 ),將被評估者關于某指標的實際情況與該指標的標準進行比較 ,判定屬于哪個等級 ,再進一步給予相應的等級分 (如“優(yōu)”可得最高分 1 0分等 )。如累計交易額這一指標 ,可以根據(jù)客戶資料 (記為 T)區(qū)分為五級 ,分級賦分 (二級指標的賦分值記為 Aij):T≥ 5,A1 1 =1 0 。5T≥ 2 ,A1 1=8。2 T≥ 1 ,A1 1 =6。1 T≥ 0 . 5,A1 1 =4。0 . 5T,A1 1 =2。 ③ 一級指標的評分 一級指標的分值 (記為 Ai)由其下屬各二 級指標的分值與權重計算而得 : Ai=∑ aij Aij.