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大数据应用于客户关系管理的可行性与必要性
摘要：面对行业外竞争压力不断升级，企业如何通过客户关系管理创造高忠诚度的客户以提高自身效益，是企业必须深度思考的核心问题。同时，随着大数据技术在某些行业领域的具体应用，以大数据为核心的管理理念及操作应用不断升级。因此本文通过阐述客户关系管理与大数据的相关理论，分析了大数据应用于客户关系管理中的可行性及必要性。
关键词：客户关系管理 大数据 可行性 必要性 一、客户关系管理与大数据的相关理论 （一）客户关系管理相关理论
客户关系管理（CRM），一般是指所有包含客户与企业互动信息的采集与整理，到20世纪90年代中后期，客户关系管理逐渐转变为分析、研究客户的各种资料。后经不断发展与完善，客户关系管理研究逐成体系。但由于不同学者及企业研究目的与角度的差异，目前关于客户关系管理理论尚无统一解释，主要存在以下几种观点：
一是客户关系管理被视为一种商业过程及商业策略。IBM就认为客户关系管理是企业针对客户进行的一连串的包括客户识别、客户挑选、客户获取、客户发展及客户维护
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在的整体过程。企业为提高自身盈利能力及维持高的客户忠诚度而开展的以顾客为核心的经营行为及实施的业务流程是将CRM视为商业策略的典型案例，而Gartner Group提出的CRM作为企业的商业策略及管理模式，重点在于提高企业的盈利能力及客户满意度，并非简单的IT技术的应用。 二是客户关系管理被视为一种先进的IT技术。其中，Reinhold Rapp认为CRM实质就是管理软件及技术的操作与应用；我国部分人员也认为CRM的实质就是一套较为先进的可以整合企业部资源及简化相关业务流程的技术工具；Hurwitz Group也认为CRM的核心就是自动化。 三是客户关系管理被视为一种营销策略。Don Peppers等学者认为实施CRM的目的在于实现一对一营销，国部分学者也持相同观点，认为CRM营销畴归根结底就是实现一对一营销和数据库营销；还有人认为CRM就是企业实现与客户维持良好关系的营销管理策略，属于市场营销的分支。 四是客户关系管理被视为一种管理方针。Gartner Group认为，企业通过分析其整个市场活动与客户发生的各种交易行为，从而为企业提供全方位的决策支持，以此来提高企业的客户维护能力及认知水平，最终将客户收益最大化。 基于以上观点，可以看出客户关系管理是现代企业利用某种软件应用系统从而不断增强企业与客户依附关系的一种企业经营策略。客户关系管理的核心是管理，技术是软件
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应用，目的是增强企业的客户保持能力。 （二）大数据的相关理论
2012年被称之为大数据元年，经过三年多的发展，如今大数据作为当下最热门的话题之一经常出现在各大媒体及刊物中。百度百科指出，大数据是指在可承受的时间围无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维基百科对大数据的定义与百度百科大体相似，都是指依靠目前的数据库管理工具或数据处理技术很难实现对海量数据的捕捉、管理、存储、搜索、共享、分析及可视化操作等。从上述定义可以看出，大数据的基本特征包括：数据量巨大，主要体现在数据量已从TB级逐渐跃升至PB级；数据类型繁多，主要表现为数据围从之前的结构化数据已扩展至半结构、非结构化数据；价值密度低，主要是指针对半结构、非结构化数据来说；处理速度快，区别于传统的数据挖掘技术，物联网、云端以及各种传感器，都是数据来源或者数据承载的方式。 目前大数据在商务管理方向中的应用主要集中在客户需求分析与市场策略研究。在大数据技术不断发展的背景下，首先，客户需求定位与市场策略实施是基于分析企业在市场活动中不断满足客户多方需求所产生的行为特征数据，反应价值链机理，从而客户能够体验到企业不断改善的管理
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大数据应用于客户关系管理的可行性与必要性
