CRM系统：CRM 环境下面向产品创新的关键客户知识源识别研究

但是,上述研究更多是分析客户带给企业的有 形价值,如货币收入等,而对于客户带给企业的无形 价值(如信息价值、知识价值、口碑效应等) 则很少涉 及。鉴于此,最近有些学者在客户的无形价值方面 进行了大量研究。国内学者齐佳音等[23 ] 提出充分 价值评价体系,在净现值评价体系的基础上,增加了 客户销售量和客户的无形贡献两个因素,来评价客 户的CLV。Stahl 等[24 ] 提出在计算客户的CLV 时, 不但要考虑货币价值,还要考虑非货币价值,并提出 CLV 应由以下4 部分组成: ①基础潜力( base po2 tential) ,指通过与客户的联系而获取的净收益,以 及获取、发展并保持与该客户的关系而付出的成本。 ②增长潜力( growt h potential) ,指通过交叉销售、 增值销售而获取的客户收益的增加值。③客户网络 潜力(networking potential) ,指客户推荐为企业带 来的额外收益。其中,客户推荐给企业带来的收益 影响主要有以下两个方面:第一,增加现有客户的销 售量和降低新客户的获取成本;第二,提高广告和促 销活动的响应率。客户推荐,尤其是那些在某个行 业中具有较大影响力的客户的推荐,能够帮助企业 快速在新客户群体中建立良好的信任关系,提高企 业的市场延伸能力。④学习潜力( learning poten2 tial) ,指企业与客户建立亲密的联系后从客户身上 获取不同类型的新知识,如可从客户身上了解市场 中其他客户的情况、竞争对手的行动等。这些知识 的获取都必须建立在企业与客户建立的深厚关系的 基础上,这些知识也是客户CLV 的重要组成部分。 Stahl 等提出的该组成模型较为全面地反映了 CLV 的组成,它不但包含了客户带给企业的有形价 值,同时也充分考虑了客户带给企业的无形价值。 将CLV 模型用于识别客户知识源具有一定的 科学性和可行性,毕竟只有高价值客户的客户知识 对企业来说才具有重要的价值,同时考虑到在实践 中有效测量客户的CLV 的可行性,因此本文也运 用CLV 来反映客户知识价值的大小。 312 　客户的知识交流意愿 客户的知识交流意愿反映了客户与企业沟通、 交流信息和知识的愿望的大小。由于客户不是企业 的员工,企业不能强制要求客户参与到企业的知识 管理活动中,只能通过创造为客户认同的企业文化 和建立有效的激励机制来提高客户的知识交流意 愿。客户的知识交流意愿越高,企业与客户联系的 响应率就越高,从而企业获取客户知识的效果也就 越好。以下4 个指标可以衡量客户的知识交流意 愿: ①客户的主动联系频率,即客户主动向企业提供 信息的频率; ②客户被动联系的接受率,即当企业有 目的地联系客户以获取信息时客户接受的频率; ③ 对企业的信任度,客户对企业的信任度越高,其对企 业文化的认同程度也就越高,知识交流意愿就越高; ④收益感知度,即客户对与企业进行知识交流所产 生的收益或收益预期的感知程度,收益来自于企业 的激励机制以及知识作用的传递效应,客户对收益 的感知程度越强,其知识交流意愿越高。 313 　企业的客户知识吸收能力 31311 　客户知识特征与企业客户知识吸收能力 显然,有效的客户知识获取仅仅靠一厢情愿是 不可能实现的,企业还需要考虑自身的知识吸收能 力。简单来说,客户知识吸收能力就是企业获取、消 化、转化和开发客户知识,并把客户知识运用于企业 决策以实现卓越CRM 绩效的能力。企业的知识吸 收能力决定了企业获取新知识的能力,因此有效获 取客户知识还需要企业提升其客户知识吸收能力。 客户知识自身具有一些独特特征: 1) 它存在于组织之外,具有一定的组织超越性。 客户知识是企业从客户信息中分析提取而来的。 2) 它往往具有一定的专有性,清晰理解其内涵 需要结合特定的环境特征。企业拥有的客户知识往 往是适合于特定时间、特定地点和特定产业的知识; 如果脱离了特定的背景,客户知识就会在一定程度 上失去其含义。 3) 它隐含在客户与企业的交互之中,需要在特 定的知识背景下通过沟通才能获取。 4) 它具有很强的信息“粘性”,这意味着企业需 要花费大量的成本才能获取。信息“粘性”是指信息 从一个地方传递到另一个地方以供使用所产生的 “增量成本”。“增量成本”越高,信息“粘性”就越大; 反之亦然。一般来说,造成信息“粘性”的原因主要 有以下3 方面:第一,信息本身的性质。信息对环境 的依赖性越强,转移成本就越高,如隐性知识的转移 往往要花费很高的成本,而可以编码的显性知识的 转移则要相对容易得多。第二,信息转移数量。当 客户知识量很大,且它们之间又存在密切的关联性 时,转移成本也会急剧增加。第三,信息需求者和提 供者的能力和意愿。如果需求者具有较强的吸收能 力,对信息持欢迎态度,且提供者比较主动地提供信 息,帮助需求者获得信息,那么信息转移就会相对比 较容易。以上3 方面的原因最终导致客户知识表现 出很高的“粘性”,从客户那里转移到企业往往需要 花费很高的成本。 客户知识的这些特性要求企业在获取客户知识 时还需要关注其本身的客户知识吸收能力问题。 31312 　企业客户知识吸收能力的影响因素 基于相关研究文献,影响企业客户知识吸收能 力的因素大致可分为内部因素和外部因素:外部影 响因素主要是指知识源; 内部影响因素首先是如 Zahra 和George[25 ] 提出的“过去经历”,其次是如 Minbaeva 等[26 ] 提出的员工吸收新知识的动机,第 三是提升客户知识获取和利用能力所需要的支持系 统。 (1) 外部知识源 外部知识源反映了新知识的暴露程度。Zahra 和George 提出[25 ] ,知识暴露的多样性、企业已存在 的知识和来源于外部的知识之间的互补性,都对企 业的知识吸收能力起着正向影响。而且,知识源和 接收者个人特征的相似性、社会特征和语言都对企 业知识吸收能力的开发有影响。 企业可从若干来源获取相关客户知识,这些知 识源可以是直接的,如与客户的交易或互动,也可以 是间接的,如竞争者和其他相关团体(如消费者协 会、银行等) 。García2Murillo 和Annabi[27 ] 提出,企 业与客户互动产生的知识在内容上比仅仅从交易数 据中获取的知识要丰富,因为它既包括客户与企业 的交易数据,还包括互动过程中客户的一些个性化 偏好和客户所了解的知识等。同时,客户关系越复 杂,客户与企业的接触点就越多,所存在的知识源就 越多,从而越有利于企业吸收客户知识。 (2) 先验知识结构 因为新知识是建立在已存在的知识结构之上 的,因此如果没有相关的先验知识,企业是不可能鉴 别出相关的新知识的。如果企业的先验知识基是有 限的,就不能广泛传递每一条新信息,这就很容易导 致信息超载。而且,知识吸收能力的路径依赖性质 表明企业应该沿某一路径或在某个方向上开发其能 力,避免陷入能力陷阱。一般来说,先验的客户知识 结构和先前的关系经历有助于企业认知相关客户知 识的价值。 (3) 员工动机 一个组织或组织单元的吸收能力包括其个体成 员的吸收能力,因此可以通过提升每个员工的个人 吸收能力来开发和提升组织的吸收能力。激励员工 有助于企业更有效地吸收知识,这些激励包括员工 培训或基于绩效的考核等;同时,创造利于沟通和共 享知识的环境也能提升员工吸收知识的能力和动 机。 客户吸收能力的开发依赖于参与到客户关系管 理过程中的每个员工的动机。吸收客户知识的动机 与组织结构和高层管理者的支持紧密相关,它们进 一步影响员工对待客户关系的方式,以及他们渴望 学习关于客户的知识、来自于客户的知识和与客户 共同创造的客户知识的情愿性。这时,企业的一线 人员在吸收客户知识过程中扮演着重要的角色,因 为他们处于与客户互动的最前沿,拥有知识的入口。 (4) 支持的IT 系统 企业吸收客户知识的能力也受组织的支持系统 所驱动。在企业吸收客户知识的过程中,与客户的 互动是企业进行组织学习的重要途径。例如,无论 是通过网页与客户进行联系,还是通过配备了带有 销售自动化功能的便携电脑的销售人员与客户联 系,亦或通过呼叫中心与客户沟通,企业与客户的交 互都应该是及时的、高效的、统一的,这些过程都需 要依托相关技术来完成。这些支持系统主要包括 CRM 系统、数据仓库系统、数据挖掘系统等[28 ] 。 ①CRM 系统。该系统通过拓展企业所涉及的 客户知识源的数量,进而提升客户相关吸收能力。 ②数据仓库。数据仓库是指这样一种数据的存 储地:来自于异地异构的数据源或数据库的数据,经 加工后在数据仓库中存储、提取和维护。传统数据 库主要面向业务处理,而数据仓库则面向复杂数据 分析,高层决策支持数据仓库还可提供来自不同种 类应用系统的集成化的和历史化的数据。数据仓库 系统具有知识存储或“记忆”功能,在这里,客户相关 知识能很容易地被存储,以为日后的进一步分析提 供支持。 ③数据挖掘系统。数据挖掘也称为数据库中的 知识发现(knowledge discovery in database ,KDD) , 它是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人 理解的模式的高级处理过程。数据挖掘指的是从大 型数据库或数据仓库中提取出企业感兴趣的客户知 识———这些知识是隐含的、事先未知的、潜在的有用 信息。 强力推荐： 天柏客户关系管理系统 天柏客户关系管理系统（CRM）是一款集专业性、实用性、易用性为一体的纯B/S架构的CRM系统，它基于以客户为中心的协同管理思想和营销理念，围绕客户生命周期的整个过程，针对不同价值的客户实施以客户满意为目标的营销策略，通过企业级协同，有效的“发现、保持和留住客户”，从而达到留住客户、提高销售，实现企业利润最大化的目的。通过对客户进行7P的深入分析，即客户概况分析(Profiling)、客户忠诚度分析(Persistency)、客户利润分析(Profitability)、客户性能分析(Performance)、客户未来分析(Prospecting)、客户产品分析(Product)、客户促销分析(Promotion)以及改善与管理企业销售、营销、客户服务和支持等与客户关系有关的业务流程并提高各个环节的自动化程度，从而帮助企业达到缩短销售周期