基于CRM的物流信息系统开发研究

发布时间：2014-10-01 07:50

1客户关系管理（Customer Relationship Management）理论
1.1 客户关系理论基本含义
美国消费心理学家在 1986 年首次提出客户满意 (Customer Satisfaction)的概念。20 世纪 90 年代后期，客户满意概念发展成了客户关系管理（CRM）理论。客户满意度是描述客户和企业互动关系中的一个中间变量，关联着企业行为和客户行为两端，如图 1 所示。图1 客户满意度作为中间变量关联企业行为和客户行为
CRM是企业在“以顾客为中心”的发展战略的基础上开展的以现代管理和信息技术手段相结合，致力于赢取、发展和维护客户所实施的全部商业流程，以客户关系为重点的企业系统性客户研究。CRM是致力于提高客户满意度、减少客户抱怨从而提升客户忠诚度和提高企业运营效率和企业利润收益的实践性工作；也是企业在现代集成式的管理理念下的信息化解决方案^[1]。CRM使得企业能够以更低的成本、更高的效率满足顾客需求，从而让企业的客户满意度及客户忠诚度得以最大程度地提高，能给企业带来最大价值的客户群体，并能积极留住现有的客户，避免客户流失，不断开拓发掘发展新的客户群，目的在于给企业带来更多更持久的利润。
1.2   CRM中客户满意度和忠诚度的关联
美国哈佛商学院在上个世纪 80 年代施乐公司的客户中进行相关研究，结果表明：客户满意度与客户忠诚度间有高度的正相关性。客户满意度等级高的相对于顾客满意度较低的顾客再次购买施乐公司产品的可能性要大六倍，这部分忠实户的满意度。因为，竞争程度较低带来的垄断性和客户因转移业务的高成本带来的客户忠诚度，不能说明这些企业所出售的产品和服务水平的高低；相反，在一个竞争激烈的行业中，只有实现了顾客高满意度才能提升顾客的忠诚度。这意味着，在竞争激烈的服务行业中要能有更高的顾客保持率，那么该企业就应有相当程度的顾客满意度。较低程度的客户满意度，及一般的满意度都不足以使得顾客忠诚于该企业，企业就会面临客户流失而带来的利润下降甚至生存问题。尽管如此，这并非要求企业绝对地追求顾客满意最大化，而是在总资源一定的限度范围内，公司在保证其他利益相关方（雇员、供应商和股东）能接受的满意水平阈值内，尽可能地提供一个高水平的客户满意度来维持企业的良性循环，保证企业的可持续发展和企业竞争力。

2 物流业中的 CRM理论

专业从事物流的第三方物流产业是当下国民经济强劲发展的助推器，提高整体物流产业的竞争力对于加速国民经济的发展具有重大意义。在物流业 CRM客户关系管理水平和信息化水平普遍较低的现状下，提出基于 CRM的物流信息系统开发来提高第三方物流企业核心竞争力，这一研究显得尤为
迫切及重要^[2]。

2.1   CRM在物流行业层面的研究

国内目前关于 CRM的研究重点在理论层面，而对行业层面的 CRM研究主要重点是在商业和制造业这两大领域但是对物流业的 CRM研究较少。众多第三方物流企业的研究重点仅在物流成本、控制库存、物流信息化、配送中心管理等，对基于
CRM的物流信息系统的开发和利用较少。
2.2 第三方物流企业更需要 CRM 第三方物流企业的 CRM有如下特性：
（1）  同时拥有供应方和需求方双重客户的物流企业如若失去任何一方客户，结果都会同时失掉两头的客户；
（2）  物流企业的客户集中为企业大客户，有区别于个人客户更趋理性和稳健的消费需求；
（3）  企业客户变化多，一旦未能及时响应客户需求，将会失去整个供应链上的若干其他客户。每个企业客户都有与其相关联的供应链上的其他企业，整个供应链上客户信息的快速传递，使得第三方物流企业将会迅速失去其他企业的满意度和忠诚度，导致多米诺效应大量流失客户；相反，如若处理好客户关系，将会以指数级的速率获得众多客户的忠诚响应。
（4）  第三方物流的企业客户一般集中在对物流服务质量要求高，需要更多地与客户互动的原材料供应商、制造商、零售商等企业，这就需要根据不同企业需求有针对性地定制和提供个性化的专业物流服务。
第三方物流企业的核心竞争力是一种作为独立经济实体的第三方提供专业化服务而使得整体供应链上的客户获得价值增值的体验。第三方物流企业与传统物流业相比，其竞争力来自它为客户提供的价值增值，提高顾客的满意度，这也正是顾客忠诚度的有力保证。第三方物流企业建立基于客户关系管理的信息系统是通过整合自身资源来创造出优于竞争对手的客户价值，从而使企业在市场中具备相对稳定、长期的竞争优势。

3 基于 CRM的物流信息系统开发

网络与信息化
建设基于客户关系管理 CRM的物流信息系统，需要通过第三方物流企业的职能分析来构建信息系统的框架。其目标是在物流客户关系管理的技术方面最终体现信息化、智能化、网络化和标准化，这是现代信息技术与现代管理科学相结合
的现代物流发展的产物。

3.1 系统整体构架

基于 CRM的物流信息系统是以信息技术为手段，让物流企业在物流服务的营销、客服等经营与管理方面的流程更为高效的一种软件系统^[3]，如图 2 所示。

图2 基于CRM的物流信息系统构架

在图 2 中，数据仓库（DW）关联下的四大子系统是：业务处理系统（TPS）和客户关系管理（CRM）子系统，财务系统（FAS）和人力资源管理系统（HRM）。其中，业务处理系统和客户关系管理子系统是负责联系外界物流客户部分。财务系统和人力资源管理系统是负责内部信息资源整合子系统的两部
分。
数据仓库 DW 的智能性体现在能为四大子系统提供决策支持系统 DSS 服务。运用运筹学模型，采用数据挖掘工具的 DSS 能为第三方物流企业中业务流程中产生的物流、现金流和信息流的历史数据提供全方位的综合性分析，生成分析图表与仿真报表，并为未来优化物流作业流程，客户关系管理和供应链结构管理提供多种可执行的高效方案。

3.2 基于CRM的物流信息系统中数据仓库DW建设

W.H.Inmon 于 20 世纪 80 年代提出了支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的数据集合的数据仓库（Data Warehouse）概念。从分布在企业内部各处的 OLAP 数据库中提取数据并经过相应的变换，根据预先设计好的逻辑模式最终形成全企业统一模式数据的过程来构建数据仓库。 OLAP 联机分析处理（on- line transaction processing）概念最早是由 E.F.Codd 于 1993 年提出的，是支持复杂的数据分析操作，侧重形成决策支持 DSS，并且能提供直观易懂的查询结果，是数据仓库系统中的主要应用形式。OLAP 联机分析处理的优点是：分析功能灵活、数据操作直观且分析结果可视化。OLAP 联机分析处理对基于大量复杂数据的分析结果以直观高效的图形或表格的形式来表示，以利于用户快速做出正确决断[4]。
基于 CRM的物流信息系统中数据仓库是整个信息系统中的关键技术，其具体构成有四个层次，体系结构如图 3 所示。图3 基于CRM的物流信息系统中数据仓库结构
（1）  客户数据源：是信息系统的基石，是整个系统的输入端，是系统进行数据处理的对象，通常包括客户企业中含有各种业务处理数据和各类文档中的内部信息数据；相关物流业务的法律法规和条文属于外部数据。
（2）  数据的管理与存储：基于 CRM的物流信息系统中数据仓库的核心功能就是数据的存储和处理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。从数据仓库的技术特点即根据各业务系统的数据，进行抽取、清理并有效集成来建立数据仓库的核心。针对现有业务主题组织数据仓库的数据。
（3）  OLAP 服务器：联机分析处理是对分析所需数据进行有效集成，按多维模型来组织，进行多层次、多角度分析最终做出决策支持的系统。
（4）  数据分析工具：包括各种形式的报表工具、查询工具、数据挖掘工具、数据分析工具。

4 基于 CRM的物流信息系统中的客户分析

收集客户信息，通过和客户沟通，了解客户需求，数据挖掘出针对每一位客户的“一对一”的个性化信息传递。在营销分析的基础上，使用多种信息沟通工具加强与客户的情感交流；策划有针对性的市场营销活动。这些针对客户信息分析的功能要求决定了客户数据库的数据结构。

4.1 物流客户行为分析

以单个客户整体行为分析和客户群体行为分析，分析出对企业当前生存和未来长期成长具有积极促进作用的重点客户，一般性客户，潜力客户来进行客户数据库的设计。
单个客户整体行为分析是对企业有业务往来的单一客户对象的购买行为作出全面性的描述和总结，目的是发现该客户的一般性交易规律。相应地在客户数据库中就有反映每一单一客户基本统计学特征的，反映其消费状况的数据及其购买行为的业务数据。
客户群体行为分析是与物流企业发生业务往来的全体客户行为的分析，将所有客户划分为群内有着相似的行为特征的客户个体而群体间则存在有着明显的行为差异的不同类型的客户群体。因此，数据库相应地还要有用以行为分组的客户数据，以及分类存取客户数据的规则。
4.2 物流客户流失预警分析和重点客户识别^[5] 利用客户识别技术和数据挖掘技术进行客户流失预警分析和重点客户识别研究，是客户分析的两项重点内容。
4.2.1 物流企业客户流失预警分析。在物流企业的客户关系管理工作中对客户未来的行为做出预测是极其重要的工作。物流企业客户流失预警系统输出的预警指标包括客户流失发生的可能性，流失发生的原因，可能发生的时间，并提供有针对性的挽留策略，其原理如图 4 所示。图中的输入变量为有关影响客户流失的因素，经过识别系统的自动识别后，便得到某一客户的流失预警输出指标。根据输出就能找出潜在的流失客户群，由此预警系统实施动态的客户流失概率监控。如果监测的客户流失概率高过某一阈值，就启动相应的客户忠诚计划来提高其忠诚度，挽留住客户。
             图4 物流企业客户流失预警系统
4.2.2 物流企业重点客户识别。无论在什么行业中都基本上是按客户的某一贡献指标排序的前百分之二十作为重点客户的，所用的名称有所差别：有称为大客户、重点客户、核心客户的，但所指的都是那些对企业利润来源有重大现实贡献的客户。现实中不同的物流企业在不同时期的经营环境和经营侧重点不同，因而衡量客户重要程度的指标也就相应不同。所以，应根据企业各自的具体情况选用排序指标来确定客户重要性，而没有一成不变的标准。
物流企业中有些用总量指标，如当年业务的交易总额；有些用相对指标，如年销售收入与年分摊成本的比值，企业运营效率的指标等用以排序来确定客户重要性级别。
物流企业对客户关系的管理必将走向对客户资料进行精加工和充分利用的精细化之路，这种精细化体现在企业对客户流失预警系统的构建和运行，加强对客户类型的识别，对客户数据进行深度挖掘，对客户行为的全面描述，体现物流行业特性的客户行为分析。

[参考文献]
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[2]于信阳,胡理增.中国社会物流成本分析与对策[J].物流技术,2005，
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[3]胡理增.面向供应链管理的物流企业客户关系管理研究[M].南京：南京理工大学，2005.
[4]邹鹏.客户利润贡献度评价的数据挖掘方法[J].管理科学学报,2004,
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[5]陶红英.论物流企业的 CRM[J].物流技术,2003,(12):6- 8.


本文编号：9372