2022年CRM数据构建：客户盈利能力挖掘与预测策略

在2022年的CRM数据构建中，关键内容围绕着商业价值分析、客户盈利能力、数据挖掘技术和客户关系管理（CRM）策略展开。首先，商业价值主讲者郭建奎强调了客户盈利能力分析的重要性，这是数据挖掘的核心组成部分。公司内部各部门可能对这一概念有不同的理解，但一致目标是通过计算客户盈利能力来识别有价值的客户，提升客户忠诚度，并预测未来的盈利能力。 客户盈利能力的计算涉及挖掘潜在客户的行为特征和历史购买行为，以及衡量标准，如预测客户价值变化。例如，通过数据挖掘发现“黄金级”客户可能转向“青铜级”，这会影响销售和市场投资决策。基础原则是保留高价值客户并转化低价值客户，同时根据客户盈利能力的正负情况调整销售策略。 案例研究中，针对260000名移动电话用户的私人用户群体，采用了客户流失预测模型，关注在合同期限初期的客户流失风险。模型应用了多种方法，如质朴方法、平均效益方法和个人效益方法，以及带有约束条件的优化方法，以提高预测准确性。 此外，数据挖掘在CRM中的应用包括交叉营销，通过对现有客户推广新产品和服务，以及二元客户反应模式，将客户反馈分类以便进行针对性营销。CRAT工具在此过程中起到了关键作用，尤其是在159页的表12－1中展示了具体操作。 销售和市场投资决策基于增量客户盈利能力，只有当新客户的盈利能力为正或接近零时，才值得继续投入。而区分客户现有价值和潜在价值，目标是在每次互动中提升利润，并通过数据挖掘找出潜在客户列表，从而扩大客户市场。 数据挖掘还包括分析客户地理位置和基本信息，如客户服务热线的使用情况，目的是优化公司与客户的关系，确保整体经济效益最大化。案例中的流失预测模型进一步展示了如何结合这些数据进行精准的客户管理。 构建面向CRM的数据策略不仅关乎挖掘和理解客户行为，还涉及到有效的数据分析工具和技术的应用，以驱动销售增长、客户保留和价值提升。通过这些实践，企业能够在2022年更有效地运营CRM系统，提高业务绩效。