【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 過呼叫中心，賦予客戶關(guān)系管理系統(tǒng)警示客戶異常購(gòu)買行為的功能。這就是客戶流失報(bào)警模塊的Use Case所要描述的，而其中又分為Use Case“基于購(gòu)買周期的客戶流失報(bào)警”、Use Case“基于周期采購(gòu)量的客戶流失報(bào)警”和Use Case“采取行動(dòng)建議”三大Use Case?？蛻艚?jīng)理通過這些功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶流失的報(bào)警，并根據(jù)客戶以前交易資料進(jìn)行挽留拯救客戶的行動(dòng)建議。圖11 客戶流失報(bào)警模塊 Use Case圖 Case模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)授信業(yè)務(wù)已經(jīng)成為企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、增強(qiáng)客戶關(guān)系、提升客戶滿意度的利器，但與此同時(shí)如果管理不當(dāng)，巨大的信用風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)緊張，給企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)巨大的損失。如何有效的評(píng)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(jìn)行科學(xué)的授信業(yè)務(wù)管理是本模塊所要解決的問題之一。其Use Case及實(shí)現(xiàn)圖如下：圖 12 授信業(yè)務(wù)控制模塊 Use Case圖圖13 授信業(yè)務(wù)控制模塊時(shí)序圖總經(jīng)理通過處理“授前控制”對(duì)提出授信申請(qǐng)的客戶進(jìn)行資信水平評(píng)估，評(píng)估依據(jù)主要是客戶歷史授信紀(jì)錄。而后總經(jīng)理進(jìn)入“授中控制”功能，主要工作任務(wù)是建立完備的授信檔案，即要得到真實(shí)、詳細(xì)的客戶資料，以為決策提供參考。接著，總經(jīng)理開始進(jìn)行“授后控制”，此時(shí)結(jié)合帳務(wù)系統(tǒng)實(shí)行對(duì)應(yīng)收賬款的全程跟蹤，即對(duì)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(biāo)記，同時(shí)在即將發(fā)生不良授信或壞帳時(shí)系統(tǒng)給出報(bào)警，提示營(yíng)銷部門采取相應(yīng)的行動(dòng)。授信業(yè)務(wù)利用得好能夠提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、增強(qiáng)客戶關(guān)系、提升客戶滿意度，同時(shí)如果管理不當(dāng)會(huì)給企業(yè)帶來(lái)大量的呆帳、壞賬，造成資金流動(dòng)緊張，給企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)巨大的損失。因此，可以從兩個(gè)方面考察總經(jīng)理的授信業(yè)務(wù)的管理能力：一方面，通過對(duì)比授信業(yè)務(wù)規(guī)模和客戶結(jié)構(gòu)的對(duì)比分析，測(cè)度出授信決策的效果和決策水平，即如果決策者通過相對(duì)較少的授信業(yè)務(wù)帶得到了相對(duì)較高的客戶保持率和客戶升級(jí)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(cè)度出授信業(yè)務(wù)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(qiáng)，反之亦然。以上就是UML中Use Case的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程，理想的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)是以后整個(gè)CRM系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)。在完成了Use Case設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)后，在Rational Rose中還需進(jìn)一步設(shè)計(jì)整個(gè)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(shè)計(jì)的語(yǔ)言、實(shí)現(xiàn)的類、組件等。3 數(shù)據(jù)挖掘在CRM系統(tǒng)實(shí)施階段的應(yīng)用企業(yè)發(fā)展CRM，目的是兩方面，一是幫助營(yíng)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(wù)發(fā)展方向。其中后者則更是重中之重。 面臨殘酷的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，所有的企業(yè)都在不遺余力地爭(zhēng)取新客戶。然而，現(xiàn)有老客戶也蘊(yùn)涵著巨大的商機(jī)。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(dòng)的，而這一數(shù)字在銷售公司更甚。一方面在挖空心思爭(zhēng)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(duì)客戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)老客戶，發(fā)掘新的目標(biāo)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(shè)前期就應(yīng)該認(rèn)真考慮對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的需求。 CRM系統(tǒng)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的具體應(yīng)用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(gè)問題：客戶價(jià)值的判斷、客戶類型的劃分和營(yíng)銷策略建議。 客戶價(jià)值的判斷這里先對(duì)銷售公司的客戶保持與客戶凈價(jià)值做一個(gè)圖表表示：圖14客戶保持率與客戶凈價(jià)值的關(guān)系也就是說(shuō)，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(gè)典型客戶在其生命周期內(nèi)所帶來(lái)的總利潤(rùn)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(duì)于公司而言其價(jià)值是不同的，對(duì)此，我提出了判斷客戶價(jià)值的一個(gè)核心問題：客戶價(jià)值判斷的標(biāo)準(zhǔn)。CRM的觀點(diǎn)認(rèn)為，高質(zhì)量的客戶是：和企業(yè)建立長(zhǎng)期、穩(wěn)定的關(guān)系，愿意為企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)承擔(dān)合適價(jià)格的客戶。從這一陳述中可以得到高質(zhì)量客戶的兩個(gè)特征：盈利性和忠誠(chéng)度，考慮銷售或零售商所從事行業(yè)的特點(diǎn)，客戶的資信水平反映了交易風(fēng)險(xiǎn)的大小，可以作為第三個(gè)特征。因此盈利性、忠誠(chéng)度和資信水平就作為判斷客戶價(jià)值的依據(jù)，也就是作為劃分客戶群的三個(gè)基本指標(biāo)。 客戶類型劃分 首先我們對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先準(zhǔn)備定義，得出劃分客戶群的指標(biāo)體系：一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明賦值方式贏利指標(biāo)Ｐ該指標(biāo)表現(xiàn)客戶累計(jì)交易的獲利情況，綜合體現(xiàn)了客戶的購(gòu)買的產(chǎn)品類型、提供服務(wù)的成本、交易量、成交價(jià)格、有無(wú)壞帳損失等消費(fèi)行為。Ｐ＝Ｒ－ＣＲ＝∑（PiVi）*CiC=M+S+T忠誠(chéng)度指標(biāo)Ｌ累計(jì)交易額從交易數(shù)量反映客戶與公司關(guān)系密切程度，該值越大，客戶忠誠(chéng)度越高。Q= ∑ QiQi：第i次交易額重復(fù)購(gòu)買次數(shù)從交易次數(shù)反映客戶與公司關(guān)系密切程度，該值越大，客戶忠誠(chéng)度越高。i：重復(fù)購(gòu)買次數(shù)客戶保持時(shí)間客戶維系時(shí)間越長(zhǎng)，忠誠(chéng)度越高。t：客戶保持交易狀態(tài)時(shí)間資信指標(biāo)Ｚ每筆授信業(yè)務(wù)的平均天數(shù) 該指標(biāo)反映了客戶按時(shí)還款情況，該值越大，還款越不及時(shí)，資信越差。t= ∑ ti/iti:第i筆授信實(shí)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/Xx:不良授信次數(shù)X:總交易次數(shù) 在得出指標(biāo)體系后，還需要進(jìn)一步對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分賦值，因此還需要建立一套評(píng)分賦值體系：① 指標(biāo)的權(quán)重每一個(gè)指標(biāo)在客戶等級(jí)劃分中所起的作用也不同，所以我們要根據(jù)實(shí)際情況賦予每個(gè)指標(biāo)不同的權(quán)重。對(duì)二級(jí)指標(biāo)我們令其權(quán)重為aij（i=3；j視i的不同而不同）∑aij=1指標(biāo)權(quán)重的確定方法可以采取如下兩種方法：專家評(píng)定法：請(qǐng)專家分別根據(jù)其知識(shí)經(jīng)驗(yàn)判別各指標(biāo)的重要程度并賦予相應(yīng)的權(quán)重 ,取其平均值作為該指標(biāo)的權(quán)重。aij=∑ki/n(kkk3……kn依次為n個(gè)專家對(duì)第i個(gè)指標(biāo)給出的權(quán)重)統(tǒng)計(jì)模擬法：以資信指標(biāo)為例，根據(jù)一系列客戶歷史資料，預(yù)先設(shè)定權(quán)重，然后進(jìn)行評(píng)估，從評(píng)估結(jié)果看，顯然得分低者容易拖欠賬款。這樣將得出的結(jié)果與實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)比較，如果有不良授信紀(jì)錄的客戶得分都很低，而且得分低者都有不良收信紀(jì)錄，那么就意味著權(quán)重合理，否則，需要進(jìn)一步調(diào)整，直到得出的結(jié)果與實(shí)際情況相符為止（當(dāng)然可以規(guī)定一個(gè)允許的誤差范圍）。這兩種方法各有利弊，專家評(píng)定法操作簡(jiǎn)單，但主觀性強(qiáng)；統(tǒng)計(jì)模擬法，操作相對(duì)復(fù)雜但比較準(zhǔn)確和客觀。在實(shí)際操作中可以結(jié)合實(shí)際情況兩者結(jié)合使用。② 二級(jí)指標(biāo)的評(píng)級(jí)賦值為了使制表賦值盡量客觀和規(guī)范化，我采用等級(jí)評(píng)分法，即建立等級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)(如優(yōu)良中差劣五級(jí) ),將被評(píng)估者關(guān)于某指標(biāo)的實(shí)際情況與該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較 ,判定屬于哪個(gè)等級(jí) ,再進(jìn)一步給予相應(yīng)的等級(jí)分 (如“優(yōu)”可得最高分 1 0分等 )。如累計(jì)交易額這一指標(biāo) ,可以根據(jù)客戶資料 (記為 T)區(qū)分為五級(jí) ,分級(jí)賦分 (二級(jí)指標(biāo)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(jí)指標(biāo)的評(píng)分一級(jí)指標(biāo)的分值 (記為 Ai)由其下屬各二級(jí)指標(biāo)的分值與權(quán)重計(jì)算而得 :Ai=∑aij Aij.④ 對(duì)一級(jí)指標(biāo)分類根據(jù)一級(jí)指標(biāo)的實(shí)際得分，將每一指標(biāo)分為ABC三個(gè)等級(jí)，如下表所示：贏利指標(biāo)P贏利指標(biāo)P忠誠(chéng)度指標(biāo)L忠誠(chéng)度指標(biāo)L資信指標(biāo)Z資信指標(biāo)ZAP1P∞贏利狀況良好,交易可獲得較大的利潤(rùn)L1L ∞忠誠(chéng)度很高,是公司的伙伴Z1Z∞信譽(yù)良好,基本無(wú)壞帳風(fēng)險(xiǎn)BP2PP1基本可以贏利,交易可獲利但不明顯L2LL1忠誠(chéng)度一般,但有提升希望Z2ZZ1信譽(yù)較好,有拖欠,但損失不大C∞PP2客戶給公司帶來(lái)負(fù)面價(jià)值,無(wú)利可圖0LL2忠誠(chéng)度差,屬于臨時(shí)顧客0ZZ2信譽(yù)較差,壞帳風(fēng)險(xiǎn)大表2 一級(jí)指標(biāo)分類參數(shù)PPLLZZ2的確定方法： 統(tǒng)計(jì)分組結(jié)合專家意見：先收集一定量的客戶資料，對(duì)資料內(nèi)的客戶按其實(shí)際情況人為按三個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行劃分，然后分析不同客戶群數(shù)據(jù)的分布區(qū)間，并結(jié)合專家意見確定臨界值?，F(xiàn)以LL2作以說(shuō)明：例如取得數(shù)據(jù)： L1’、L2’、 L3’、L4’、 L5’、L6’、 L7’、L8‘、 L9’按其實(shí)際情況各自歸屬于：ABC數(shù)據(jù)分組L1’、L2’、 L3’15，12，16