摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据作为主流的信息技术已经渗透到了各个行业中，并对各个行业的发展模式、创新方向给予了可行性途径。大数据作为数据挖掘、数据分析、数据储存等技术的集合，对企业经营中客户忠诚度的累积、业务开展的进度掌握、时效信息的筛选等方面起到了显著作用。现阶段，绝大多数国家的企业在发展布局中都开始围绕大数据做文章，充分利用大数据的前瞻性来处理客户关系，使得企业能够朝着高度信息化方向发展。
关键词：大数据；客户关系管理；信息化；精准营销
技术一直是推动社会文明发展的重要工具，随着信息技术的高速发展，当前是信息时代即信息中拥有自成脉络的潜在价值，尤其是企业客户关系处理过程中，在大数据的帮扶下，借由信息化平台审筛信息能够极大地推动营销，实现企业阶段性扩张，从而达到创收盈利的目的。现阶段，企业和客户关系管理正朝着更细化的方向发展，客户的诉求都借助信息倾泻而出，企业要想在市场中立足就必须把握住海量信息流中的关键元素，进而实现定点推送的效果，客户体验感上升进而客户粘性也会有所增加，通过孵化企业信息化平台，企业盈利点也将朝向更丰富的层面发展。本文就大数据和客户关系管理之间涉猎的数据挖掘、技术分析为落脚点，且以大数据在客户关系管理中的优势为发散点，阐述何为精准营销以及精准营销的必要性，将筹建精准营销系统作为企业发展的关键举措。
1大数据与客户关系管理
1.1数据挖掘和分析技术。通过和传统营销的比对发现传统营销中对信息利用率并不高，用于提升客户体验的关键元素筛选不到位，细化梳理信息的流程模棱两可，进而导致客户的阶段性流失，面对此类现状，导入大数据技术能够有效地利用信息背景、信息密度等，通过底层数据推演进而类比海量数据的关联，可以实现跳跃选择、精准选择的效果，不是对重复性质的假设模式的推演，客户群体的检索定位更加快捷。客户群体的消费呈现动态，因而数据的采集使用都需要高度时效性，对数据的深度挖掘、摘选过滤，通晓信息关联间的合理性，通过新建数据推演模型，定义检索关键词，为客户打定标签，模拟客户的消费习惯，如此一来客户消费动态即可有所掌握。
1.2大数据在客户关系管理中的优势。首先，大数据作为工具能够帮助企业提高客户黏性即忠诚度，企业可采取深度攫取策略，通过对客户信息的分析，精准拟定直捣性强的服务和产品，帮助客户对企业内容进行持续关注。其次，企业发展靠的还是持续注入的新客源，基于传统的经营模式，企业界定客户价值往往是通过客户带来的利润进行定夺，在此类定义的筛选情况下，有的客户信息流不健全，客户就会被动地摘出，这种客户的更迭是不健全的。除此之外，客户维系成本降低也是大数据给予企业的优势，企业对信息内容物的筛选更加细化，流程方面嵌套相关模型则可减少人为失误，对客户基于爱好推动的行为也能够及时把握，避免盲目投入成本。大数据分析不仅仅是对外的信息筛选，对内也可进行反馈，健全企业业务流程，使得资源整合同步到销售阶段，增强企业的市场活性。
2基于大数据的精准营销系统构建
2.1精准营销系统的必要性。基于市场经验可得知企业在维护老客户投入的成本是远低于开发新客户的，而老客户在失去持续性关注即企业的成本，老客户则会呈现流失状态。老客户的流失存在两种形态，一种是快乐流失，另一种是非快乐流失。前者对于企业的产品和服务评价尚可，但是吸引力仍有所欠缺，使得客户不会长久驻足，此时企业应当对客户脱身的时间点进行判断，在这个阶段辅以优惠政策才能挽回即将流失的老客户。后者是老客户的主观退出，对企业的服务和产品带有消极情绪，此时企业的抚慰计划则是客观分析客户离开的真实原因，对产品和服务偏差进行修正。因此，企业的长期工作还应当致力于维护客户的忠诚度，在传统消费者视角下，忠诚度是消费的主要驱动力，是企业对单个客户持续创收的资源，在尚不明晰的消费者重复消费动态中，品牌、产品、口碑都是客户消费的引导。忠诚度作为驱动力是具有双重受益性质的，企业用于捕捉客户动态，客户用于向市场输入需求。当前，企业精准营销的立足点是巧用大数据、互联网新技术，筹建完备的精准营销系统，针对消费者的消费行为进行合理预判，力求对客户的消费能力、消费行为、消费倾向等数据做好逻辑推算，以期拔高企业在市场中的份额。
2.2精准营销系统的构建。精准营销系统的架设是为了实现企业对客户以及潜在客户的动态捕捉，能够极大地提高企业运营效率，缩减一定的人力成本减少工作误差。精准营销模系统框架的搭建，其核心模块囊括了内外部客户数据的采集，数据整合嵌套、数据梳理细化、数据内容延申应用四个模块，具体布施过程中还分为了前、中、后端，前端是对客户行为数据的采集，中间环节是借由技术工具实现对信息的筛选，定义数据与数据之间的关系，为后端提供服务和产品的销售人员拟定推送区间，为销售人员打通信息、微信渠道做好了准备，这种低成本的互动营销一定程度上优化了企业的人力资源，使得客户忠诚度表现合宜。在利用大数据工具进行数据梳理时，建设企业性质的营销平台，在其中渗透相关的企业文化，帮助客户更全面的认知企业服务和产品，善用数据罗盘，从客户信息时效性入手，对数据进行缜密整合，利用数据的跳跃性完善新客户的开发工作，保护好老客户这一重要线索，借由大数据手段摸索出老客户关系网络中的潜在客户，刺激口碑效应在企业宣传中的所占的比例。最后，建立模式投入应用阶段，对用户画像、营销预测、信用模型等进行功能标定。用户画像是基于大量数据统算后的经验性总结，对属性一致、特征趋同的客户群体或是客户单体进行特征描述，呈递二级用户画像，对客户拟定标签，在根据行为动向制定分类标准，标签相同的客户群将被下放至各个推荐子系统中被销售人员利用推广。因此，在精准营销过程中用户画像是最基础也是最核心的部分，企业应当在前期投入中应当加大对底层框架搭建人员的相关福利，将精准营销基础工作落到实处。此外，前台以及后台的内容推送应当经过评估系统的过筛，优化企业推送内容，充分展示企业服务产品的品质，让营销人员和客户都能迅速找到所需要的内容，利用信息共享的优势，让客户实时了解企业产品动态，用实时更新的姿态紧抓客户眼球。在大数据时代之下，客户关系管理的头筹仍旧是销售结果，对销售结果的预测也牵扯到了大数据技术，对产品的量产区间进行准确定义，避免企业生产过剩的现象，让客户能够获得一对一的服务，从而优化企业的产业链。
3结束语
总而言之，大数据时代的到来为企业发展注入了新鲜血液，大数据所赋予信息的流动性将极大地促进企业进行活泛的客源引流，经济创收的方式也将朝着更多元化的方向发展，企业当务之急就是孵化和大数据相关的部门和平台，实现传统营销向大数据营销的过度，落实企业的可持续发展。
参考文献
[1]唐伟.大数据时代下的新型客户关系管理研究[J].经济研究导刊，2018（21）：170-171.
[2]黄雪天.大数据时代背景下广电网络客户关系管理研究[J].科研，2016（11）：213.
作者:吴然 单位:天津产权交易中心
