对于汽车行业在CRM中的四大趋势

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有些汽车厂商根本没有CRM,有一些是放在销售,有些是放在市场部。今年这个行业会有一些新的趋势,部分厂商在经销商这端试水CRM。

 

     第一个趋势,中国汽车行业特色的客户关系管理理论和应用体系的突破。

    目前相对于传统行业,特别是电信、金融、保险、航空公司、电子商务,我们汽车行业CRM方面在理论和实践方面都有缺失。第一,因为汽车产品客单价比较高。第二,我们产品周期比较长。厂商和客户之间还有一层经销商的关系。以上原因导致了中国汽车行业在CRM方面处于起步和探索的阶段。

    这是中国汽车行业目前CRM基本架构情况。有些汽车厂商根本没有CRM,有一些是放在销售,有些是放在市场部。今年这个行业会有一些新的趋势,部分厂商在经销商这端试水CRM。还有一些厂商在自己企业内部设立独立的CRM部门,或者一个独立的管理委员会来协调企业的市场、销售、IT的资源。但是我认为到目前为止这些都是初步探索的过程。在可以预见的将来,很有可能中国汽车行业会通过业务流程重组的方式重新对企业的管理理念、企业的定位、组织架构和流程进行重新的梳理。最终很有可能会实现汽车销售公司向客户关系管理公司的转变。

    第二个趋势,客户数据整合和数据质量的管理。中国汽车行业的信息化水平是比较低的。在企业内部存在大量信息孤岛。我们客户信息在企业内部叫CRM,在ERP系统,在保险系统、金融系统都存在。我们还有大量的潜在客户,是在经销商这边,厂商一般是拿不到的。如果我们想做很好的CRM,必须要对它进行整合。它的终极目标是建立一个企业端的客户信息。很多厂商数据的完备性、普及性、可靠性都有很大的缺失。可能是由于几个方面的原因:管理体系落后,经销商存在大规模的作假现象、客户数据的自然流失。我相信再过几年会通过流程调整、技术改进确保自己的技术质量达到一个新的水平。

    第三个趋势,商业智能在营销上更广泛的应用。它是把经营决策层需要的数据、信息、知识、我们需要的分析结果通过正确的途径、合适的通路推送到他面前。在CRM这个领域,我们一般是分为两大流派,第一个叫做操作型的CRM。第二类叫做分析型的CRM,商业智能和数据挖掘。举一个简单的例子,操作型的CRM和分析型的CRM,我们打一个比喻,一个是人的手,一个是人的大脑。我们做这个事情一个是动手,一个是动脑。只有相得益彰才能最大限度的提升CRM的价值。数据挖掘在营销上的广泛应用。数据挖掘这个概念,应该是商业智能更高阶的发展阶段。我们在谈数据分析的时候,也从两个层面来谈,一类叫做描述型的统计分析,一类叫做预测型的统计分析。常规的分析大家做的交叉表、统计函,这些都是描述型的,主要是用来描述过去和现在已经发生的状态是什么样。一种是预测性的统计分析。预测未来的几个月怎么样。客户的行为也是可以预测的,一般的预测我们是通过模型来实现的。在做模型的时候,一般会结合客户生命周期。CRM非常讲究客户生命周期。客户的生命周期当中,每个阶段都会对应不同模型,比如说客户价值模型,我们可以来测算这个客户为我们企业贡献的价值。我们可以测算客户在未来一段时间内增购、再购的概率怎么样。通过数据挖掘、模型的方法做营销有几个好处:第一,精准性。第二,极大的提升投入产出比。

    趋势四,基于客户俱乐部的营销自动化管理。我认为在未来几年之内,这几类俱乐部可能在某个层面上达到统一,而这个层面我个人认为是客户的积分计划。顾客每一个期间,不管是买车、还是维修保养还是保险服务,还是参加了厂商的一个活动,甚至在微博上加一个@,都有可能产生细分,这个细分可能会兑换成相应的产业和服务,权益的扭转可以在厂商和经销商的内部完成,也可以在第三方,比如说和航空公司、酒店对接,实现权益在更大范围内的扭转。

    基于客户俱乐部的营销自动化,一般厂商都是到千万级的级别。一般的客户数据量大概是在销售数据的十倍到二十倍之间。面对如此强大的数据量,通过人工方法做分析,已经不太现实。所以我们强调营销自动化。每一个营销动作的设立、客户的选取、内容的策划和个性化,信息的分发一直到信息反馈,这样一个流程未来都将通过营销自动化的过程来完成。

【转载自IT专家网】http://esoft.ctocio.com.cn/451/12341951.shtml
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