【如何做好客户管理】 当制造遇上大数据-翼发云

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【如何做好客户管理】 当制造遇上大数据-翼发云

来源:如何做好客户管理

引言:销售管理是企业生存的根本,面对日益加剧的市场竞争,公司轻资产经营势在必行,如何做好客户管理?翼发云SaaS平台的客户管理系统,不建机房、不买软硬件、无需运维,零投入,提升销售业绩达80%以上。

小调查:大数据如何改造制造业?

  由汤姆·克鲁斯主演、斯皮尔伯格导演的影片《少数派报告》描述了在2054年,利用科技读取“先知”脑波的画面来侦察出人的犯罪企图,从而准确预测犯罪行为,并在罪犯犯罪之前就能将其逮捕的场景。片中的“先知”是拥有超能力的“人类”,但在现实世界中,“先知”就是近年来我们经常提及的—大数据分析。专注于大数据分析的全球性软件公司Teradata(天睿公司)国际集团总裁赫尔曼·威摩(HermannWimmer)认为大数据主要包含三大块:一是传统的数据,例如企业原来的交易系统、网络系统以及ERP系统等数据仓库;二是传感器生成的数据;三是社交媒体上的数据。

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  “现在越来越多的行业都要适应大数据的趋势,不仅限于原来的高科技、互联网企业,现在包括通讯、金融、制造、能源等行业都在顺应趋势培养这方面的竞争力。”Hermann Wimmer 说,“用数据来驱动业务增长”是未来的方向。“例如,市场部门如何利用真实的数据来帮助制定市场成长策略;怎样提升客户体验或者客户满意度;怎样通过降低仓储、物流的运营成本等让企业运营得更智慧、更有效率;怎样结合生产部门和其他部门的数据优化生产和运营能力,这些都是大数据的‘用武之地’。”Teradata( 天睿公司) 大中华区首席执行官辛儿伦(AaronHsin) 举例道。

  对于传统制造业来说,大数据能在哪些方面进行“颠覆”和“改进”?麦肯锡咨询公司在近日发布的《如何利用大数据改进制造业》的报告中列举了10 条大数据颠覆制造过程的路径,涉及优化生产进度;提高制造绩效;精确供应商管理;追踪产品质量,改进工作流程;以销定产,制定生产计划;量化产能,追踪设备运转效率;以及提供生产设备预防性维护建议等方面。翼发云客户管理系统居世界前列。

  可以说,大数据影响到生产制造、运营、管理的方方面面,而从目前大数据在制造业的应用范围来看,我们想从客户关系管理(CRM)、优化生产以及供应链管理三方面窥探大数据的无限可能。

  “大海捞针”成为可能

  在当今经济环境中,良好的客户服务和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户|数据提升客户关系,了解客户需求。今天的CRM 数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。辛儿伦切身感受到数据分析在客户管理方面应用的变化趋势:“过去更多是在数据仓库针对客户关系的管理和体验,特别是对客户|数据和CRM 数据进行分析和探索促进营销增长的途径和手段。随着技术和数据架构的演进,现在的数据已经延伸到很多范围,比如位置数据、基站数据、还有通话记录和移动互联网上的消费者行为等。利用这些来自多渠道的数据建立分析模型,以便从360 度去观察客户的兴趣、爱好,并预测未来的行为,从而制定个性化的营销策略。”

  发生在海尔的一个营销故事可以从这方面揭示大数据的“神奇”。2012 年,海尔推出帝樽空调,如何精准地预测有哪些用户可能选购帝樽空调?如何送去个性化的服务方案?海尔从SCRM 会员数据库中提取了数万名用户数据,与中国邮政的名址数据库匹配,建立“look-alike”模型。此外,海尔SCRM会员平台还同旅游、健康类杂志有合作。海尔通过查询订阅名|录,发现北京一小区有人订阅旅游杂志,其中有位陈先生。海尔得出“ 他对环境、自然应该感兴趣”的结论,于是推测,他极有可能对帝樽空调除PM2.5功能感兴趣。接着,陈收到了海尔投递的一封直邮单页,除了公益环保知识外,重点介绍了帝樽空调的除PM2.5 功能。接下来的故事就水到渠成了,陈带着直邮单页,到附近的商超购买了空调,并且还登录海尔官方网站,自主注册成为海尔会员。

  从这个案例可以看出,在客户管理方面,企业营销的对象不仅是一群人、一类人,而是具体的某个人。其次,跨领域数据的整合也很重要,当然企业应当首先明确需要哪些领域的数据和如何获取这些数据。Hermann Wimmer 例举了两个行业之间的数据共享带来的商业价值—汽车行业和保险行业。“买车的人都要上保险,每一个司机由于自己的驾驶习惯不一样,保险公司对于他们的评估也是不一样的。如何才能更准确地评估一个司机到底属于高风险还是低风险驾驶习惯,就取决于他所开的车。通过车上所装载的100 多个传感器传回的数据,可以了解他的驾驶习惯,然后判断他属于什么级别的风险类别。比如,他不超速、驾驶平稳,就属于低风险,反之,开的很快就属于高风险类别。”Hermann Wimmer 说,这两个行业密切的联系就是由传感器带来的数据连接起来的。

  

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2019-12-02T09:58:07+08:002019-12-02 09:58:07|Categories: 如何做好客户管理|Tags: , , |