企业建立客户信息视图的挑战

　　在了解的客户信息的基本类型后，接下来的一个问题就是如何应用客户的基本信息类型来建立适合企业及其客户特点的客户信息架构，并以此作为企业营销和服务的客户信息基础，在企业范围内建立起统一的客户信息视图。

　　所谓客户信息视图，就是通过适合行业客户特征的综合客户细分变量集合，完整的描述企业客户的信息架构。客户信息视图是企业建立统一的客户视图的基础，也是进行客户数据采集与管理，客户数据建模和客户数据分析，以及客户信息应用的核心架构。

　　企业在建立客户信息视图时，需要综合考虑客户信息变量的可获得性与可细分性。所谓可获得性，是指具体细分变量采集的难易程度、可能性、可靠性和准确性的度量，如客户的收入水平，就属于较难采集的细分变量，其准确性也经常受到限制，而且这一变量经常随着客户状态的变化而变化。而可细分性，是指细分变量被用来进行客户细分或客户分析的可操作性。当然，行业不同，客户类型不同，不同的客户细分变量所反映的可获得性与可细分性也不同。

　　如何应用客户信息类型建立客户信息视图

　　企业建立客户信息视图，需要对于企业的产品与服务特征、客户的群体特征和消费行为、企业信息系统应用现状进行系统的分析，才能应用对于客户信息变量的理解建立起适合、有效的企业客户信息架构。

　　在我以前对一个服务于高端商务客户的企业进行客户分析的咨询实例中，该企业就面临着如何建立有机的客户信息视图的挑战。该企业的营运管理系统和客户服务系统中记录着相对完善的客户消费信息、服务记录和财务信息，但是一些需要的客户特征信息和消费倾向信息无法直接获得，很多关键的客户信息没有进行过有机的采集。

　　该企业在进行客户管理和客户营销中面临着以下几项主要挑战：

　　缺乏合理的客户分类造成了客户描述类信息收集不完整。由于缺乏相对合理的客户分类，仅仅记录了客户登记入会时的基本信息和部分关联信息，缺乏深入的描述类信息的采集和更新机制。

　　该企业的营运管理系统记录了会员客户的主要消费行为记录，但还没有加工成可供客户分析应用的信息。如营运管理系统记录了会员客户的消费记录，但仅有按消费场所或消费项目等的财务统计，没有对客户的消费记录以客户为核心的相关维度进行汇总，不能从时间、时段、消费水平等维度上汇总出客户的消费行为分布数据。

　　该企业策划和实施过多次营销活动，但是对于组织的活动，没有建立起系统的采集相关信息的机制。虽然组织过多次大型的活动，但没有留下系统化的活动信息记录，不能对活动的效果和客户的倾向行为进行更为有效的深入分析。

　　严重缺乏关联类客户信息。该企业基本上没有系统的进行过客户满意度、客户忠诚度、竞争对手分析等相关的关联类客户信息的采集和分析工作。不能有效的为进一步为高端客户提供更为深入的服务提代支撑。

　　在对该会员企业进行客户信息架构规划时，首要的任务是进行合理的客户数据信息模型的规划，建立起合理的客户信息变量描述维度，规划客户分析所需要采集的数据类型和具体的数据项目，并将这些客户数据采集需求与企业的营运管理系统、客户服务系统、以及具体的业务流程有机的结合，通过企业运营过程的具体实施环节，有序的采集和管理客户数据，才能在此基础上进行更为有效和深入的客户分析应用。

　　通过对该企业产品与服务特点和客户特征进行分析后发现，描述和分析该企业客户的信息需求主要包括人口统计、活动行为、接触历史、客户价值、支付记录、公司组织、地理因素、消费场所、感觉认知、态度意向、客户需求等十几个基础属性。

　　通过对该企业的信息系统应用现状进行分析后，将该会员企业的客户信息进行整合并划分为由以下的七大类基本信息属性组成的客户信息架构：即客户基本信息、客户联络信息、客户状态信息、客户账户信息、客户行为信息、客户服务信息和客户扩展信息。再根据该企业核心服务产品相结合的客户营销与客户服务管理的实际需求细分，将每一基本的大类细分为相应的客户信息变量。

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