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分析型CRM在连锁超市中的实施

详细说明更新时间:2015-01-17 17:40 浏览次数:52

分析型CRM在连锁超市中的实施

 

 

    POS系统是零售业的晴雨表,在我国商品流通领域市场占有率20%-30%之间。如何加强POS数据管理、提高POS数据的使用效率使其为超市的经营管理提供决策支持,这便是分析型CRM所要解决的问题。

    分析型CRM系统 是以改善业务管理目的的分析活动,用于对操作型客户关系管理CRM和客户互动产生的信息的分析处理,通过基于数据仓库的数据挖掘产生商业智能以支持企业战略战术的决策,以便为本企业赢得最大的回报。

    分析型客户关系管理系统CRM包括以下内容:1.客户分析2.业务活动分析3.销售分析与销售预期4.客户关注点5.客户信任程度分析

    零售业关注的焦点包括:减少库存,提高存货周转率;将合适的商品以合适的数量、价格在合适的时间放到合适的场所;以更低的成本超越竞争对手;对市场变化作出灵敏响应以实现预期目标。

    在连锁超市实施分析型CRM需注意:

    数据质量。为了确保数据质量,小编认为必须做到以下几点:首先,在建立客户关系管理CRM数据仓库时,应当将由应用程序生成的商品号、供应商号、顾客号作为编码,保持它们的唯一性。其次,在向客户关系管理CRM数据仓库提交数据时,侧重点是信息的质量而不是它的完备性。所以对于那些没有一定结构且信息量较大的数据要进行清理,以确保数据格式的一致。

    数据管理。由于连锁超市的数据量非常大,大流量的顾客产生的庞大数据量必然为数据存储、转移带来一定的难度。为了缓解客户关系管理CRM数据存储设备的压力,笔者建议超市可将数据分为基本数据和日常数据进行管理。基本数据包括顾客、商品和供应商的固有信息,这部分数据的特点是更新频率不高;日常数据包括顾客购物信息、商品销售信息、商品采购信息、商品库存信息、供应商品信息,超市每天会产生大量的此类数据,其容量占整个数据库容量的90%以上,应该对客户关系管理CRM系统中的数据其进行定期的备份,将这部分数据从CRM系统数据 仓库中摘出,单独进行压缩备份。在进行数据挖掘、数据分析时再将其解压插入到原数据仓库的响应位置。

    数据更新。数据更新同步化是CRM数据 仓库的特点之一。顾客数据仓库的维护不是一次性完成的,是一个逐渐更新的过程。为了避免每次更新都重新进行顾客记录的匹配,笔者认为在更新过程中,首先要识别新数据是关于老顾客还是新顾客的,如果是前者,就对响应顾客片段的信息进行更新,如果是后者,就在顾客数据仓库中插入一行。商品、供应商数据仓库也应按照这个原理进行更新操作。

    中国的零售业虽然发展很快,但是目前还没有一家大型商场实现了真正意义上分析型CRM数据仓库管理。反而有不少国际大型零售企业如沃尔玛、家乐福正在积极进军中国市场,中国的零售企业应该尽快着手应付新的竞争形势,加紧商场自动化和管理决策智能化建设。乾元坤和成立于2009年7月,是一家专业软件开发企业,研究世界上最先进的软件技术,运用到软件开发中去,给企业提供放心的办公系统,让企业实现无纸化办公,提高运营效率,减少运营成本,更好的服务客户和社会。

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分析型CRM在连锁超市中的实施
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