大数据时代客户关系论文

摘要：在大数据时代背景下，很多企业都有效的收集了大量客户的数据，然后将其存储于企业的数据库中，企业通过对隐藏在这些数据库中的信息进行一定的分析以及挖掘，从而有效地实现了客户关系的管理目标。但是，面对数据库中海量信息的不断增长，很多企业都棘手于如何去有效管理这些信息，并且如何能够将这些海量的信息有效转化成对企业自身发展有用的东西等一系列问题。下面是小编为大家整理的《大数据时代客户关系论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

大数据时代客户关系论文 篇1：

大数据时代的中小企业客户关系管理

摘 要：大数据是个很热门的概念，但其实质无非是数字革命的深入化体现而已。由于前所未有庞大的数据尤其是有用与无用混杂的信息蜂拥而至，大数据时代对中小企业的客户关系管理提出了巨大的挑战，但这同时也为中小企业客户关系管理的发展提供了便利之广阔平台。

关键词：大数据;中小企业;客户关系管理

1 大数据时代的来临

由于交通和通信技术的发展，现代社会已经成为一个地球村。特别是信息技术的进步与发达，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便。

这其中最有代表性的就是物联网（Internet of things）。物联网，顾名思义就是物与物信息相联的互联网，她的基础与核心还是互联网，实际上就是在互联网的基础上进行的扩展与延伸。

因此物联网与其说是网络，还不如说是业务和应用。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算（Pervasive Computing or Ubiquitous Computing）等网络融合技术，使得互联网的用户端由线上虚拟网络延伸和扩展到了线下的实体网络，各种物品之间进行各种信息通信与交换，实现物与物之间的无缝联络与信息交流。故物联网以应用创新为发展核心，而以用户体验为发展灵魂。

大数据就是这个物联网时代的产物，物联网产生用传统方法没有办法处理的庞大的信息和数据。大数据无非就是，以云计算（Cloud Computing）为代表的创新技术，把这些以前没有物联网而很难收集和使用之数据利用起来而已。大数据就是互联网发展到现今物联网阶段的一种表象或特征而已，故没有必要去神化甚至敬畏它。

故大数据的第一个特征是数据量前所未有的大[1]：至少是P（1000个T）以上的数量级;其次的特征是数据种类繁多：有地理位置信息、视频、图片、网络日志和音频等等，这要求人们有更高的数据处理能力;再次的特征为数据价值含量比较低：由于物联网的广泛应用，信息数据感知无孔不入，形成海量的信息数据，这自然其价值的密度相对较低;最后的特征是大数据的时效性很高：这是大数据挖掘最突出的特征和表现。

由此可见，大数据时代的来临，对人们对数据的驾驭能力提出了更高的要求与全新的挑战，也为人类获得更加全面与深刻的洞察力提供了从未有过的空间与潜力[2]。大数据的处理可以比喻为煤矿的挖掘。煤矿的挖掘收益有很大的区别：煤炭根据煤化程度，可分为无烟煤、烟煤和褐煤三大类，又可再细分为无烟煤、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤等诸多小类;而这些煤矿的挖掘成本又大为不一样：按埋藏种类可分为露天开采、地下开采、海底开采三类。故与此类似，大数据的利用也是一种挖掘过程，其处理过程在于“有用”而不是在于“大”， 挖掘成本与价值含量因素比数量的庞大更为重要。

可以毫不夸张地说，如何利用这些大规模数据成为绝大多数行业赢得竞争的关键。如面临互联网压力之下的传统企业，需要与时俱进充分利用大数据之时机实现转型;又如大众消费的企业利用大数据平台进行客户的精准营销;再如做小而美的中小型企业运用大数据平台进行服务转型，等等。

2 中小企业客户关系管理的压力

现在全国的企业公司之中，中小企业占据绝大部分，是中国经济建设中举足轻重的力量，因此对中小企业管理的研究具有重要的意义。一般而言，中小企业不重视客户关系管理，因为客户关系管理从一出现就发生在跨国大公司。客户关系管理（CRM： Customer Relationship Management）， 是以“客户为中心”的跨部门统一业务管理平台，核心是有机地整合企业公司的市场营销、销售与客户服务等业务流程。

而对于中小企业而言，由于成本的原因，管理人员往往身兼數职，数量不可能太多，而企业公司的负责人一般对客户关系管理项目是不够重视的，因为主要的精力要放在对外业务和内部财务上;而对于运作的基层，绝大多数的销售人员往往只考虑怎样促成交易， 不会也不可能对售后服务有较多的关注， 这样的结果就使得客户没有忠诚感，产生大量的客户逃离;再加上中小企业用人环境一般吸引力不强， 人员尤其销售流失率非常的高，这样就经常出现一名前台销售人员的流失同时带走一大批熟客的现象， 给企业发展造成重大中断和挫折。

由于大数据时代的到来，信息渠道越加开放，导致技术手段与营销手段差别的日益缩小，甚至出现服务与产品日益同质化的趋势。这样，当前市场的竞争必然由“以产品为中心的竞争”过渡到“以客户为中心的竞争”，竞争的层面也从产品质量和价格向服务演变，良好的客户关系管理事实上已经成为增强企业核心竞争力的关键。

这对于中小企业而言， 无疑是一威胁但同时也是一机遇。假若中小企业能够建立良好的客户关系管理，达至快速地获取市场信息，实现自动化的工作流程以及个性客户服务，从而建立与客户长久、和谐、忠诚的共生共容关系，那么就可以顺应社会信息化的发展，以实现企业的长期稳定发展。

3 大数据成为中小企业客户关系管理的发展大平台

客户关系管理从诞生开始就是为大型跨国公司服务的，所以与之配套的CRM软件，十有八九是大而全的系统，包含销售、营销和服务等等各种业务。这些CRM系统必然需要较高计算机应用水平的信息操作人员，在不同时段进行实时业务跟踪，并及时把信息输入到系统中去，这样系统才能实现平稳的自动化流程，精准的个性化分析和服务，从而实现准确的客户挖掘和客户跟踪。对于中小型企业就显得系统庞大与功能繁杂，造成功能的浪费与闲置。

与大型企业相比，中小型企业技术、人才等缺乏，加上中小企业本身的运营资金相对不多，又要实现快速发展，因而资金需要多方分配，那些动辄数十万甚至数几百万元的CRM系统，对中小企业来讲就只能是望梅止渴式的奢望。

这个难题到当前有了解决的可能，因为大数据时代有一个根本的特点，那就是开放性。即以前原本很难收集和使用的数据，在创新的信息技术面前变得随手可得。这就使得傻瓜化的中小企业CRM成为可能，实现实用、易用，不神秘、不复杂，以及维护方便，功能尽可能简单。

比如当前兴起的“软件即服务”（SaaS： Software-as-a-Service）应用模式，其实是一种通过互联网提供软件，流行的如云计算、QQ、微信等。

对于一般的中小企业，要实现这种CRM分析功能其实很简单，如组建一个工作QQ群，把所有员工的手机变成移动的工作终端。通过QQ群的历史纪录，对客户信息进行合并与分析，可以帮助企业记住任何一个客户之相关资讯。这样简单的操作，就可以把客户每一次的信息加以整合，从而实现企业在为客户服务时表现得非常的人性化：在客户生日时，记事本会提醒企业不要忘了给客户寄张生日贺卡，又或者手机日程会提醒办事人员，这是一个极其重要的客户。

又如通过QQ群安排工作日程，之前发生了什么问题，用什么措施去解决的，进行到了哪一步，QQ日程里的顾客资料库记得一清二楚。每当后续的维护人员在接手的时候，这样就不会有顾客抱怨，对之前发生了什么都要从头说起。这样可帮助后续维护人员熟悉工作情况，尽快地解决客户的问题，也使得公司的服务业务在维护人员变动的情况下，能够保持长久流畅的连续性。

还可以在企业网站设立VIP系统，客户在购买第一件产品的时候，就拥有一个长期的VIP账号。第二次只需登录系统，就可以实时选购该企业的产品或者相应的服务，企业也可以根据用户情况，为用户提出更合理化的建议，并且针对性地为客户开发相关产品和增值服务。这样就可以使得客户能一站式购买全部产品，自然不会再考虑其它厂商，对企业的忠诚自然就形成。

4 结束语

大数据时代是一个开放的社会，这为中小企业获得更为深刻而又全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜能。这样，中小企业也可以像跨国大公司一样，真正做到以客户为中心， 使自己的客户关系管理系统善解人意，为客户提供称心如意的服务， 进而提升企业的服务软实力。

参考文献：

[1][英]维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013年1月.

[2][美]林那夫&贝里.数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版）[M].清华大学出版社，2013年3月.

作者简介：

王瑜（1978-），女，主要从事企业管理学的教学和研究。

作者：王瑜

大数据时代客户关系论文 篇2：

刍议客户关系管理在“大数据”时代下的数据挖掘

摘 要：在大数据时代背景下，很多企业都有效的收集了大量客户的数据，然后将其存储于企业的数据库中，企业通过对隐藏在这些数据库中的信息进行一定的分析以及挖掘，从而有效地实现了客户关系的管理目标。但是，面对数据库中海量信息的不断增长，很多企业都棘手于如何去有效管理这些信息，并且如何能够将这些海量的信息有效转化成对企业自身发展有用的东西等一系列问题。而要想很好的解决企业的这种问题，文章将重点介绍发展运用数据的挖掘技术。希望能够由企业的发展有所帮助。

关键词：客户关系管理；数据挖掘；海量数据

在电子商务时代，一个最主要的特征就是将客户作为导向。而对于客户关系管理，就是企业运营先进的信息技术，通过对客户进行管理、跟踪、服务，的一种方法，其主要目的就是吸引新客户、留住老客户。在现代社会中，各行各业间的竞争非常激烈，企业要想留住老客户，仅靠提高产品的质量是行不通的，而企业如果想提高自己的市场竞争力，非常重要的一点就是要对每一个客户有能够提供非常优质的服务。因为客户在需求方面存在着多样性，所以，作为企业，就需要结合客户个人的需求特点，提供有针对性的服务。很多企业已经意识到客户关系管理在企业的整体运营中发挥的巨大作用，提供客户关系管理，企业能够很好的了解不同客户的不同需求，摒弃企业能够有效结合客户反馈的意见，在设计产品以及提供服务的时候能够迎合客户的喜好与需求，从而提供给客户具有深层次的个性化服务。

1 大数据下数据挖掘的技术分析

数据挖掘就是将隐藏着的，具有潜在价值的信息以及知识从数据库的大量数据中进行有效提取的一个过程。数据挖掘主要分为商业层面以及技术层面两种。

数据挖掘在商业性质中的定义。数据挖掘是在商业活动中，对客户的资料进行收集并有效处理的一种技术。在数据挖掘中，主要利用统计学以及机器方面的相关技术，建立一种模式，通过这种模式能够对市场以及客户进行模拟的行为。现今，通过与企业行业数据可的完美结合，数据挖掘已经有效的实现了自动化挖掘，同时能够将挖掘出的结果快速高效地展示给企业的管理决策部门。在应用数据挖掘的过程中，一方面要通过对优秀算法的选择来建立最佳模型，另一方面，企业要将数据挖掘技术跟多变的信息采集环境进行很好的组合，来更好的开发利用其所收集到的信息。同时，在通过数据挖掘获取的模式，需要数据挖掘分析人员对其现实意义进行一定的鉴别，所以，在数据挖掘工作中，必须要有分析人员的参与。

数据挖掘的技术定义。从技术的角度分析，数据挖掘是在海量的、有噪音的、不完整的、随机的以及模糊的数据中，有效的提取出隐藏在其中的，实现不可预测的，具有一定潜在价值的信息的一种过程。所以，从某种意义上讲，信息就是知识的源泉，而数据挖掘的过程就好比是在金矿中淘金的过程。利用企业所发现的知识，能够对信息进行有效的管理，同时企业也可以利用这些知识进行相应的优化设计，在企业进行决策时，也能够提供一定的支持。数据挖掘也属于一种多种理论交叉的学科，人们对数据的应用能力也从简单的数据检索提升到通过数据挖掘技术对数据库中的知识进行有效的发现，同时为企业的决策提供一定的技术支持。

2 大数据挖掘时代下挖掘技术在客户关系管理中的应用

2.1 客户分类分析

企业为了能够与客户之间建立长久的交易关系，在跟客户进行交易的过程中，都会充分地了解每一个客户，这就是所谓的“一对一营销”策略，这种观点在营销理论中非常重要。而客户分类就是将一个庞大的营销群体中细分出很多的小群体的过程。例如在对具有不同需求以及不同交易习惯的客户群体进行细分的过程中，可以根据客户的性别、交易行为以及收入等特征对其进行分类，将具有相同属性的客户划分在一个类型里面，而将具有较大差异的客户划分在不同的类型里面。对于那些对企业有价值的客户群体，企业可以对其开展具有针对性的促销活动，对其提供个性化服务，进而让企业能够获得更大的投资回报。

2.2 客户行为分析

企业可以通过分析客户行为的模块来对客户的满意度、响应度、忠诚度以及客户流失预测等很多方面进行综合分析，企业在与客户建立交易关系的基础就在于客户长期保持的对该企业的满意度以及忠诚度，而这将会促进企业提高其盈利能力，并且能够保证企业的长期发展。企业为了对销售成本进行降低，改善企业的销售水平，企业就需要对客户的响应度进行一定的分析，这样就能够对企业促销目标进行一定的提高。提高对具有流失可能的客户进行相应的预测分析，就能够帮助企业有效避免客户的流失。

3 结语

目前，在我国，很多企业的网络化以及信息化程度已经发展到了相当高的水平，都进入了信息化的基礎阶段。我国要想有效实现CRM，就需要对企业的信息化水平、管理水平、办公自动化程度以及员工的计算机应用能力进行一定的提高。因为CRM是以客户信息作为最基础的项目，所以，对于企业，需要依靠数据仓库、数据挖掘以及商业智能等技术的发展，提高收集、整理、加工以及利用客户信息的能力。在未来的一段时间内，我国企业将会将低其在通讯方面的花费，这将成为互联网与电话发展的推动力，从而会推进呼吁中心的发展。企业可以在与客户进行交流的过程中，将电话与网络进行很好的结合。

[参考文献]

[1]吴林飞.大数据时代的广电网络客户关系管理[J].中国数字电视，2013（9）.

作者：武靖恺 刘哲

大数据时代客户关系论文 篇3：

大数据金融进入2.0时代

移动互联网和传感器促成了大数据时代的出现。大量非结构化数据的出现使数据处理面临了难题，在大数据时代初期，有关大数据应用重点聚集在如何收集数据，存储数据、处理数据，解决的是数据效率的问题。当数据效率问题被解决之后，大数据的价值问题将摆到面前，也就是说大数据即将进入2.0时代。本篇为大数据金融2.0时代的第一篇作品，今后将会陆续推出有关大数据金融2.0时代的作品，并结合案例介绍金融行业如何实现大数据变现。

大数据1.0时代的特征

大数据1.0时代的主要特征是发现大数据，解决的是数据效率问题，大数据时代4个V中的前3个V都被有效的诠释了。但是最后一个V（Value价值），还没有得到良好的利用，因此很多学者都在唱衰大数据，认为大数据的炒作概念超过了实际应用价值，大数据的概念更像是美国IT巨头和咨询公司为销售其产品服务的炒作。Hadoop，Hive，Mapreduce，Spark，Storm，R语言，Python，Julia，Scala，Kafka，Octave，GO成为了大数据1.0时代的热点词语。

大数据时代是历史的必然，特别是移动互联网出现之后，大量的用户行为数据产生了巨大的价值，这些具有价值的数据表明大数据时代的到来。其实回顾历史，在过去的几千年以来，人类社会就一直在利用数据的反馈来实现社会的进化，大数据时代的出现将会加速这种进化。

大数据金融时代

金融行业是个高度信息化的行业，特别是占了金融产业半壁江山的银行，从最初的核心银行系统到ATM取款机，从信用卡到网银系统，从固定的网点到直销银行，银行一直都是高度依赖信息系统和数据的行业。未来金融行业将通过移动互联网来降低渠道成本，通过大数据来获取客户，随着中国人投资和保险意识的成熟，未来金融行业如证券行业和保险行业将迎来黄金发展期。

大数据对于金融行业具有重要的意义，如果将金融行业比喻成一辆汽车，信息系统就是汽车的发动机，大数据则是燃油。金融行业借助于大数据，就将会获得更快的发展速度，更低的成本，更多的先发优势。目前金融行业的许多的大数据应用还处于初级阶段，大数据的价值还没有被充分发掘，特别是移动大数据没有被充分利用。金融大数据还是处于1.0的效率时代。大数据应用还是主要用于解决大数据的收集，存储和处理，数据挖掘也还以结构化数据为主，以自身数据为主，以报表应用为主。

大数据金融的2.0时代

2015年起，大数据金融将进入2.0时代，进入以价值获取为主的2.0时代。如果我们定义大数据1.0时代是大数据的效率时代，那么大数据的2.0时代就是实现大数据变现的价值时代，现在就让我们聊一聊大数据金融2.0时代的主要特征。

1）大数据金融平台（DMP）的出现

金融行业沉淀了大量的数据，其在过去的信息系统建设中利用了各种技术来处理数据，包括处理交易和记账的核心银行系统，转发报文的渠道系统，以及存储数据的数据仓库，数据挖掘和分析的BI系统。

但是进入移动互联网时代后，基于互联网的网上银行系统正在转向移动互联应用APP，其产生的用户行为数据无法用已有的信息系统进行处理和分析。而这些用户行为数据恰恰就是对于金融行业有价值的数据。用户交易数据、用户信用数据，用户自身的APP行为数据，交易行为数据都将会对金融行业产生巨大的价值。

金融行业在大数据2.0时代需要一个能够将这些行为数据转化为价值的平台，其将成为金融大数据变现的平台DMP（如何翻译成中文名词是个难题，暂且称之为大数据平台）。其主要负责收集APP的行为数据，结合金融行业自身的数据，经过商业处理后，结合外部数据以及外部平台，将帮助金融行业实现大数据变现。DMP平台简单功能至少应改包括用户标签，用户画像，精准营销，自我算法优化，移动运营监控，数据可视化，外部数据引入，数据交易平台等。

DMP将成为大数据金融2.0时代的典型应用，也是金融行业进入大数据金融时代必备的平台，就像大数据1.0时代的Hadoop一样，DMP的出现将会加速金融行业大数据商业应用的进化，真正将大数据同金融行业的实际业务结合起来，为金融行业的业务发展提供加速能源。DMP承载了巨大的价值应用，其可以帮助金融行业短时间进行数据变现，体现大数据商业价值，就象我大数据玩转金融的文章里介绍一样，绝大多数的金融大数据的商业应用都可以通过DMP实现。

金融企业完全可以利用大数据平台DMP来取得商业领先优势，借助于DMP金融行业将可以有足够的实力来同互联网巨头BAT和互联网金融企业进行竞争。可以认为DMP（大数据金融平台）将会成为未来金融行业大数据应用的趋势，特别是引入了移动互联网大数据和DSP的大数据金融平台DMP将会成为金融行业大数据应用标准。

2）移动大数据将作为基础数据

金融行业如果想在大数据金融2.0时代取得领先，就必须重视移动数据，除了将自身银行APP应用中行为数据进行收集和处理，金融行业必须要打破自身的数据闭环，象互联网企业一样，坚持开发心态，寻找具有价值的外部数据。

移动互联网数据或者称之为移动大数据应将成为金融行业大数据应用的基础数据。移动大数据具有金融行业传统数据不具备的特点。例如其是行为数据，用户习惯数据，LBS数据，标签数据等。金融行业应该同具有移动大数据的互联网厂商进行合作，坚持平等协作精神，共同开发开发自身数据金矿。

金融行业在选择合作伙伴时需要考虑的互联网三座大山的竞争（你懂的），同这些大数据巨头合作时需要谨慎考虑，由于金融行业不了解移动互联网的玩法，同三大巨头合作有可能是羊入虎口。建议同新兴的、独立的移动互联网大数据公司合作，掌握合作主动权和大数据应用控制权，实现大数据应用的双赢。

3）标签成为大数据金融的重要武器

标签表述较为简单也较为复杂，简单的讲就是描述一类用户或行为属性集和，其具有相关性和大概率特点。标签可以很宽也可以很细，完全取决于标签创建者的经验。因此标签的精准定义成为大数据金融应用的关键所在。

标签作为大数据金融2.0时代的最基本元素，正在成为大数据金融的重要武器。

很多大数据金融的应用都依赖于标签，简单的讲标签的细化程度和覆盖范围都将体现金融企业的大数据应用的成熟度，标签可以分为基础标签，时效标签，相关标签，预测标签，个性标签等类型。定义标签的方法可以从社会人的特点和具体商业需求出发，定义出金融行业需要的客户群体信息。

大数据标签是用户画像、精准营销、风险监测等金融大数据应用的基础，金融行业大数据标签的定义是具有挑战的话题，并将成为大数据金融2.0时代的热点话题。

4）用户画像将会CRM的必要信息

金融行业正在从以账户为中心的商业模式转向以客户为中心的商业模式，银行、证券、基金、保险企业纷纷上线CRM系统，将客户关系管理作为其主要的业务之一，并希望通过对客户需求的挖掘来推荐产品或开发产品。

在大数据金融2.0时代，CRM系统的数据除了用户的基本数据和信用数据之外，还需要增加用户画像信息。CRM应该包含以客户为中心的用户习惯特性，用户喜好特性，用户轨迹，用户消费趋势等信息，这些都需要大数据平台DMP提供。具有了用户画像信息的CRM将会大大增强金融行业的商业竞争优势，当金融行业客服人员或客户经理打电话同客户进行沟通时，用户画像将提供高价值信息，拉近金融企业同客户的距离，了解客户需求，提高客户满意度和市场营销转化率。

大数据金融2.0时代特征还包含算法的自我优化和移动APP运营监控等方面介绍，我将会在以后的文章中逐步介绍。本篇是大数据金融进入2.0时代的第一篇文章，今后几个月将会逐步分享打大数据金融2.0时代文章和案例介绍，敬请期待。

金融企业在大数据金融的2.0时代的先发优势

进入大数据金融2.0时代之后，拥有丰富数据的传统金融企业银行、证券、保险、基金面临来自互联网巨头、互联网金融企业、财富管理公司、消费金融公司的激烈竞争。数字化金融将是其取得领先优势的重要武器，在大数据金融2.0时代，金融行业应该积极拥抱移动互联网，拥抱大数据，积极建设DMP平台，持开放心态，同具有数据的企业进行合作，利用已有的数据，积极引入外部数据，来取得大数据金融2.0时代的先发优势。

客户是有限的，市场是有限的，财富是有限的，时间是有限的，空间是有限的。因此在大数据金融2.0时代，金融企业应该及时行动，建设DMP平台，积极进行大数据变现，敢于试错，敢于利用大数据的反馈进行自我优化，敢于借助于移动互联网数进行市场开拓。由于未来市场属于80后、90后，所以金融行业应该迅速了解客户行为和爱好，对已用商业模式和产品进行升级和进化。金融行业越早进入大数据金融2.0时代就会越早取得竞争优势，先发优势。

在大数据金融2.0时代背景下，大数据企业如何胜者为王

目前中国市场的大数据企业众多，大多数企业仍然以解决大数据金融1.0时代的效率问题为主，包括传统的国外大数据厂商，大多数以大数据收集、存储、处理为主，对企业已用的数据进行数据挖掘，提供商业报表和数据报表。缺少基于移动互联网的用户行为和用户习惯数据，大数据变现很难。

在大数据金融2.0时代，拥有移动互联网数据和DMP平台，以及大数据商业应用人才的大数据企业将会成为大数据金融2.0时代的王者。拥有了移动互联网侧的大数据就拥有了大数据商业应用的石油，其是金融行业实现大数据价值应用的必要前提。拥有了DMP大数据平台，其就拥有了大数据变现的能力，借助于平台和外部数据以及自我优化能力，DMP将会帮助金融行业迅速实现金融大数据的商业价值。拥有了大数据商业应用人才就拥有同客户的话语权，帮助客户迅速建设DMP平台，实现同客户的共赢。

作者：鲍忠铁