零售业CRM寻求突破口 靠数据挖掘抓住客户
在第二阶段,根据本地消费者与商场会员的购物习惯,将本地消费者习惯购买的商品的相关信息,根据消费者的购物习惯进行共同的促销信息推送,以吸引原本在其他地方购买商品的用户在本商场进行更多的相关产品购买。例如购买品牌服装的女性消费者通常具有较大的化妆品及护肤用品的消费需求,在过去,由于商场面积较大以及商场一贯的高端形象,很多消费者是在其他商场购买化妆品和护肤用品的,但经过对消费者购物习惯的数据挖掘后,商场针对只在商场购买服装的女性消费者有针对性地根据其购物的价位推送相关化妆品和护肤用品的广告,同时调整了购物通道的设计,使得消费者能够更容易从服装区到达化妆品区域。经过一个月左右的实际检验,商场的化妆品和护肤用品销售额得到了大幅度的增长。
第三阶段,通过前期的努力,以及分析技术和挖掘技术的初步培训,商场强化了自己的用户数据分析团队。以此为基础,商场在不出现大的环境变化的情况下具备了初步的数据挖掘模型改进和维护能力。
全体会员 会员类别1 会员类别2 会员类别3 会员类别…… 会员类别n
图1 商场根据用户的消费频率和购物习惯将用户进行分类,建立了会员的购物模式分类模型。
针对性营销商场数据采集与分析会员消费
图2 商场通过对CRM系统数据采集与分析,对会员进行有针对性的营销。
链 接
零售企业如何有效应用CRM数据
针对目前在各零售企业普遍应用的CRM系统情况,本尼菲数据挖掘分析师建议:
首先,在企业系统建设规划阶段,充分考虑来自不同部门的近期及长期需求,充分将CRM系统实施后可能会为企业的运营带来的变化向各部门详细阐述,由各部门提出各自对于系统的期望和要求,统一汇总调整后整理为系统的建设需求。在此过程中,要充分考虑CRM数据挖掘对于企业市场营销与市场微观环节的影响以及对决策支持的重要性。
其次,在CRM设计阶段预留出足够的升级空间,比如数据库在设计时不仅要考虑目前有能力收集的数据,更要为未来可能会收集到的数据预留出足够的空间。
同样,系统的设计不仅是为了收集数据进行统一的提取和分析,还要考虑未来逐步实现智能数据分析,将真正的商业智能逐步引入到系统当中,这就需要在数据搜集、传输、储存等环节充分考虑到这方面的要求。
最后,整个系统的设计应建立在有效、易用、扩展性强的基础上,充分打好后台的基础,在企业CRM系统运行一段时间后,针对CRM运营数据进行全面分析,以保证随着商业模式和规模的不断升级,系统能够尽可能地无缝升级——只需进行前端应用层面的修正即可保证在数据结构不出现大的变化的情况下,实现对经营管理的有效支撑。
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