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基于知识管理的供电企业客户关系管理研究

2013-10-18 08:40来源:万方数据 陈丽君 王汉斌关键词:客户关系管理电力营销CRM收藏点赞

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(1)知识获取。知识获取是客户知识管理的前提,而数据仓库、数据挖掘和联机分析处理(OLAP)等知识获取工具在客户知识管理的过程中是重要且必要的。良好的数据仓库环境可以为知识获取准备主题相关的高质量数据,满足客户知识对数据的多重需求。结合数据挖掘和OLAP中的一系列算法和模型发现隐藏于客户数据中的消费模式和规律,生成支持决策的客户知识。

(2)知识共享与流转。客户知识必须通过共享使用来体现其商业价值。将客户知识输入动态知识库,而知识库的动态结构正体现了客户知识的不断更新,并且建立一套完善的共享机制,实现基于知识库的客户知识共享。最终借助CRM系统,将存储于知识库中的客户知识分发到组织中任何需要客户知识的终端。

(3)知识使用及创新。客户知识管理的最后环节就是客户知识的投入使用及知识创新,这是发现潜在的商业需求和开发全新的商业需求从而获取更大竞争优势的先决条件。

3.3 客户知识管理在供电企业中的应用

客户知识管理在供电企业CRM中的应用主要体现在以下几个方面:

(1)客户获取与保持。获取客户的关键就在于寻找客户信息与行为模式之间的关系。通过数据挖掘提高市场推广活动的反馈率并且分析客户的反应模式,根据反应模式预测、修改指标变量,匹配指标与模型从而获取相关产品偏好的顾客。客户保持是指延续企业与客户持续稳定的客户关系,客户保持能力与企业盈利能力正相关H训。保持客户一方面是指保持原有客户以降低企业获得新客户的成本和传承企业品牌;另一方面是指为避免客户流失而利用知识挖掘为已流失的客户进行预警建模,采取相应的措施防止这些客户流失,进而保持客户。

(2)客户细分。客户细分是实施高效的客户关系管理的坚实基础。客户细分是指利用知识挖掘模型对客户需求偏好、交易行为及其贡献价值等因素判断客户类别,制定个性化、针对性的营销策略,以期保持原有客户、锁定优质客户和吸引新客户。曾鸣等构建的电力客户价值细分模型,具体指标包括用电情况、服务成本、信用状况和节能政策。深入解析客户价值评估指标的权重以及指标之间的复杂关系,可以提高细分模型的科学性。目前的客户细分方法主要有聚类算法、神经网络、层次分析法和组合赋权法等。

(3)客户满意度分析。提升客户满意度与企业的客户保持率和流失率有着直接关系。供电企业影响客户满意度的变量一方面是企业形象、客户期望、质量感知和价值感知这四个因变量,其中企业形象是结合供电企业独特的社会服务职能而引入的;另一方面是受因变量影响的结果变量:客户满意度、客户忠诚和客户抱怨,其相互间的影响如图2所示。通过定性与定量分析客户的期望与感知价值等信息,发现客户差异化需求并采取“一对一”客户服务策略,从而减少客户抱怨、增强客户忠诚度,使之与企业保持长期合作关系。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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