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企業無處不行銷─CRM 與企業行銷模式的變革
 

【作者: 黃健峻】   2000年05月01日 星期一

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前言:Amazon的成功之道

前陣子打算採購一些書籍,但卻沒時間逛街,所以到網路上去瀏覽,想要趕時髦來個「Shopping at home」。談到網路購物,當然會聯想到Amazon亞馬遜書店這個全世界最知名的網路購物站台,因此我便鎖定了Amazon.com,開始我的朝聖之旅。


到Amazon買書,覺得Amazon會成為全世界第一的線上書店實在有它的道理,您可以感受到一對一行銷的待遇,又可悠遊享受博覽群書之樂趣。找書時,又可從大綱介紹、前人的書評、書籍星等或是銷售狀況來判斷該選那一本書。缺點就是運費高了點,透過DHL,每次寄送基本運費就要美金30元,每一本書要再加美金5.95元,我買了四本書,運費就要美金53.8元(台幣約1668元),當然如果不透過DHL自然可便宜,但是運送時效就有相當大的差異。


不過好戲在後頭,我下訂單的時間正好是12月24日,也就是美國網上購物最瘋狂的聖誕假期,雖然如此,我在12月25日便收到了Amazon的E-Mail,他們告訴我,為了讓我在聖誕假期早點收到書,他們決定把在庫的兩本書先寄給我,並且不會增加任何運費。結果首批書籍於12月27日便寄達我在淡水的住處,其效率令人訝異。事實上,該次訂單所訂的四本書,總共分為三次運送給我,中間所增加的60美元的郵資完全由Amazon吸收,不錯吧!


CRM定義與20/80法則

在講求客戶滿意的現代網際網路時代,Amazon的確是達到了這個目的,但是這是否就是所謂的客戶關係管理(Customer Relationship Management, CRM)呢?事實上,客戶滿意僅僅是客戶關係管理的一部份,或許您會問,什麼才是完整的客戶關係管理?


就定義上來說,客戶關係管理是企業運用完整的資源,全方位地瞭解每一個獨立的客戶,透過所有管道與客戶互動,而達到提升客戶終身價值的目的。為了瞭解每一個獨立的客戶,必需建置完整的消費資料庫,資料庫中可記載每一個消費者所有的互動資料,包含客戶基本資料、客戶交易資料、客戶服務資料、活動回應資料及其它相關的互動記錄,繼而分析整體資料庫而找尋出客戶交易的軌跡,進而預測客戶之購買偏好,把握所有與客戶接觸的機會,達到促使客戶購買的目的。


那又是為了什麼原因要執行客戶關係管理呢?


我們都聽過20/80法則,在企業的營運中,20%的客戶往往能創造80%的營業額或是80%的利潤,舉例來說,東區一家著名的百貨公司,擁有5萬個持有認同卡的會員,該百貨公司有一半的業績是來自這5萬名會員,5萬名會員中又有1萬7000名金卡會員,而金卡會員所貢獻的營業額就佔了所有會員的76%,而這是客戶生而不平等的定律,如何能夠找尋出您企業中那20%的菁英客戶,進而增加他們的交易次數,創造更高的企業營運效能,便成為企業主最關心的課題之一。


留住客戶等於倍數提升價值

配合客戶關係管理,企業不但能找出菁英客戶,並且能增加客戶之貢獻額,提高客戶的忠誠度,以延長客戶與企業的交易生命期,不但如此,企業主更能避免浪費不必要的行銷費用,精準地將所有的行銷資源灌注在最有價值的客戶群中,並能輕易地找出最有正確的潛在客戶群,更重要的是無論客戶群的規模成長的多快,也能用最有競爭力的成本來因應。


在企業的營運中,客戶的新增與流失是很正常的事情,但是您或許不知道,降低客戶的流失率會有多大的影響,根據哈佛商業評論的研究,當您的顧客流失率降低5%,平均每位顧客的價值就能增加25%到100%以上。


在傳統的行銷模式中,我們的各式促銷活動,都是以「交易」為核心,舉例來說:假設我開立了一家服飾公司,我可以知道每日的營業額,可以知道哪些商品賣的好,哪些是貨架上的壁花,但我卻很難將客戶與銷售狀況做連結,比如說今年新推出的首批流行春裝到底是銷售給哪些人?那些客戶喜歡高統馬靴?那些客戶只在折扣期間才購買?若想要得到這些答案,往往要靠著市場調查或回函卡之類的工具,付出額外的成本,才能得到解答。


但是執行客戶關係管理的企業卻能輕而易舉地得到上述的答案,因為它們並非以「交易」為核心,而是以「客戶」為核心,在結構上是完全不同的思維,客戶的每一次來訪及交易均記錄在資料庫中,並且將客戶基本資料與互動記錄緊密地相連,如此一來就能以資料庫為基礎,而延伸出更多的決策諮詢建議,而累積更多的營運知識。


CRM非僅某一部門的工作

到底企業在導入客戶關係管理中,有那些部門應該投入呢?很多公司都認為既然是行銷策略,那就讓行銷、業務單位全力投入;如果是客戶滿意為主要目標,那應該是客戶服務單位來擔綱演出囉!事實上,客戶關係管理並非任何一個部門的工作,而是企業體內,任何一個有機會與客戶接觸的部門均須是客戶關係管理組織的一部份,每個部門除了與客戶應對之外,還擔任了資訊收集和發出行銷訊息的工作,舉例來說:當客戶將產品送修時,維修工程師除了檢測產品之外,還必須將客戶的送修記錄新增到客戶資料庫中,並且可以根據該客戶的往來記錄來判斷,是否可以推薦該客戶購買新款的商品、或是客戶可能有興趣的商品,而客戶往往對工程師較無戒心,而會認真考慮維修工程師的建議,因此成交比例可以大幅增加。


現在的台灣的百貨公司,大多數都有專屬的認同卡或簽帳卡,為什麼他們要提供這項服務呢?除了收取年費、賺取手續費率外,是否有其它目的呢?


目的就是建立客戶互動資料庫。


在還沒有專屬會員卡的時代,所有的客戶互動資訊都在各個獨立的專櫃手上,百貨公司無法直接獲得客戶資料,因此他們只能從事大規模的大眾行銷活動,譬如像是:電視廣告、報紙廣告等,當然他們也必須付出相當大筆的行銷費用,但是所費不貲,為了讓行銷資源能有最好的運用,因此百貨公司便想要執行高精準度的資料庫行銷,而專屬會員卡的推出,也是百貨公司建立消費者資料庫的第一步,當您在申請會員卡的同時,必須得填寫基本資料,因此百貨公司對您便有了基本的瞭解,而您每次的消費都會拿出認同卡來付帳,因此百貨公司就可以清楚瞭解您的消費習慣:到底是何時來消費?喜歡那些專櫃的產品?消費的金額?消費的頻率?在取得了這麼多的資訊後,透過簡單的分析統計,自然百貨公司就能瞭解誰是最佳客戶,也因著同樣的原理,所以無論是到大賣場甚至是連鎖錄影帶租售店都會看到會員卡的蹤影。


CRM是.COM持續成長的支柱

除了實體商店外,網際網路上的虛擬商店由於本身的特性使然,難以建立客戶的信賴感,但若是能獲得客戶的信賴感,營業額將能成倍數增長,因此客戶關係管理便成了網路公司持續成長的重要支柱。


以Amazon為例,他們將客戶互動資訊完整地存放於資料庫中,並且依據客戶的主動索取,而提供客戶最貼切的產品及行銷訊息,以筆者本身為例,我對於Database Marketing(資料庫行銷)有濃厚的興趣,因此我便向Amazon索取有關「資料庫行銷」的最新出版書籍訊息,從此之後,只要Amazon有任何資料庫行銷新書上架,他們都會以E-Mail方式給我相關訊息,而我也能挑選其中最適合我的書籍進行採購動作。除此之外,Amazon還經由Data Mining(資料採集)技術,自資料庫中獲得更有效的採購行為預測,而能在線上向我推薦其它商品,這種行為就像是在實體商店中,店員推薦商品給老顧客一樣,他們不會隨便推薦,而會視客戶的採購習性來決定推薦的商品,進而提高交易成功機率。


客戶忠誠度係CRM的現象

在討論客戶關係管理時,時常會有人提到「客戶忠誠度」,認為只要讓客戶滿意,客戶忠誠度便會提升,但是最近和一位朋友在聊天,他十分質疑「客戶忠誠度」是否真的存在,他經營一家位於光華商場的電腦門市,他說:「只要我的產品比別人貴100元,就算是老顧客也不願意購買,那我何必要花那麼多時間來做客戶關係管理,只要比別人便宜50元就好啦!」事實上,客戶忠誠度只是客戶關係管理的現象,並不是讓客戶滿意後,客戶便會持續不斷地與我交易,而是透過客戶關係管理來瞭解客戶未來的需求,在客戶尚未接收到其它競爭者行銷訊息的同時,把握住所有與客戶互動的機會,刺激客戶消費,如此一來便可阻斷競爭對手成長空間,並能持續地保有客戶。


企業在導入客戶關係管理前,必需先誠實地做一次全面體檢,瞭解自身的優勢與缺點,進而傾聽客戶的聲音,確實瞭解所有與客戶互動的管道,開始規劃整體的CRM架構,CRM架構中最重要的是客戶互動資料庫的建立與全面客戶關係管理的心態,在建立完整的系統後,便可整合所有公司資源,開始將資料庫豐富化,並利用資料庫與客戶互動,進而透過分析工具,得到更有價值的企業營運資訊,在營運的過程中,必須適度地將資訊回饋至客戶互動資料庫,而成為一個良性的循環。


結語:CRM將是EC之後的熱門課題

在種種資料庫分析工具中,Data Mining(資料採集)在台灣已經討論了相當多年,在網際網路蓬勃發展的今日,同樣的技術也轉移到網路上,透過Association聯結工具便能找出產品與消費者間的關聯性;透過Clustering叢集技術,網站經營者就能發現Cross-Selling相關商品銷售的商機;以及利用Segmentation分割技術來將目標市場分成不同的族群;若是想預測潛在客戶消費傾向就可以善用Classification消費者偏好剖析;若是想要知道網站營運的最大效益便須使用Optimization最佳化技術;當然您也可以整合上述的所有技術來得到全面的營運概念。


CRM在台灣正處於起跑點上,可預見的是客戶關係管理將是繼電子商務後下一個熱門的課題,在面對網際網路中數量驚人的潛在客戶,企業營運者如果想要持續地擴充客戶、留住客戶進而提高利潤及營業額,請不要遲疑,現在就導入客戶關係管理,絕對讓您有出乎意料的效益。


(作者任職於群環科技電子商務部,如有任何意見請E-Mail至joyhuang @ms1.seeder.net或參考http://www. easydm.com)


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