基于知识管理的供电企业客户关系管理研究

2013-10-18 09:10:08 万方数据 陈丽君 王汉斌  点击量: 评论 (0)
1 引言自20世纪90年代起,电力工业体制市场化改革已成国际潮流,多个国家和地区相继解冻电力垄断,在电力行业的方方面面引入了竞争。当前,我国厂网分离及继之出现的输配电独立运营和阶梯电价等电力体制改革打

序列分析、分类和孤立点分析等算法可用于供电企业知识挖掘的各个不同层面。

3 客户知识管理

Gartner Group调研资料表明,越来越多的企业为了获取竞争优势而开发CRM系统,但是约有55%的CRM实施未能达到预期效果,究其原因主要是企业虽然以客户关系为主导,但却忽略了组织运营中客户知识的发现以及转变客户知识为企业可持续发展的价值资源。客户知识是构建企业核心竞争力的无形资产,Nonaka et a1.认为日本企业成功的竞争优势主要源于知识的不断创新。当前大量文献研究集成知识管理的CRM正是解决这一问题的方案。


3.1 客户知识管理概述

知识管理(Knowledge Management,KM)是以增强企业绩效为目标的一系列发现、创造和使用知识的过程,这是一个利用信息技术处理数据、协调资源、追求知识和求解问题的具体流程。客户知识管理是知识管理指导并优化客户关系管理的运作过程。1997年由Wayland et a1.首次提出客户知识管理的定义:客户知识管理旨在客户知识的发现与使用以建立更有价值的客户关系,它在优化客户组合的过程中发挥信息和经验的杠杆作用。客户知识管理通过与客户全方位的互动过程来促进客户知识的使用、交流和创新,最终提升客户关系管理,获取竞争优势。而且,集成知识管理的CRM理念终将产生客户智能——创新地使用客户知识从而发现商业需求、辅助面向客户的决策和提高企业整体运营能力。

3.2 客户知识管理的过程

Nonaka将知识划分为显性知识和隐性知识。显性知识即高度组织化、共识化的事实型信息。隐性知识是难于阐述、未经组织化的信息,表现为实践经验和思想方法等,是企业持续竞争优势的关键所在。对隐性知识的获取、转换与使用等是客户知识挖掘和管理的主要任务。客户知识管理是实现客户知识获取、共享和使用的综合过程,如图1所示知识管理过程。

图1 客户知识管理的过程

(1)知识获取。知识获取是客户知识管理的前提,而数据仓库、数据挖掘和联机分析处理(OLAP)等知识获取工具在客户知识管理的过程中是重要且必要的。良好的数据仓库环境可以为知识获取准备主题相关的高质量数据,满足客户知识对数据的多重需求。结合数据挖掘和OLAP中的一系列算法和模型发现隐藏于客户数据中的消费模式和规律,生成支持决策的客户知识。

(2)知识共享与流转。客户知识必须通过共享使用来体现其商业价值。将客户知识输入动态知识库,而知识库的动态结构正体现了客户知识的不断更新,并且建立一套完善的共享机制,实现基于知识库的客户知识共享。最终借助CRM系统,将存储于知识库中的客户知识分发到组织中任何需要客户知识的终端。

(3)知识使用及创新。客户知识管理的最后环节就是客户知识的投入使用及知识创新,这是发现潜在的商业需求和开发全新的商业需求从而获取更大竞争优势的先决条件。

3.3 客户知识管理在供电企业中的应用

客户知识管理在供电企业CRM中的应用主要体现在以下几个方面:

(1)客户获取与保持。获取客户的关键就在于寻找客户信息与行为模式之间的关系。通过数据挖掘提高市场推广活动的反馈率并且分析客户的反应模式,根据反应模式预测、修改指标变量,匹配指标与模型从而获取相关产品偏好的顾客。客户保持是指延续企业与客户持续稳定的客户关系,客户保持能力与企业盈利能力正相关H训。保持客户一方面是指保持原有客户以降低企业获得新客户的成本和传承企业品牌;另一方面是指为避免客户流失而利用知识挖掘为已流失的客户进行预警建模,采取相应的措施防止这些客户流失,进而保持客户。

(2)客户细分。客户细分是实施高效的客户关系管理的坚实基础。客户细分是指利用知识挖掘模型对客户需求偏好、交易行为及其贡献价值等因素判断客户类别,制定个性化、针对性的营销策略,以期保持原有客户、锁定优质客户和吸引新客户。曾鸣等构建的电力客户价值细分模型,具体指标包括用电情况、服务成本、信用状况和节能政策。深入解析客户价值评估指标的权重以及指标之间的复杂关系,可以提高细分模型的科学性。目前的客户细分方法主要有聚类算法、神经网络、层次分析法和组合赋权法等。

(3)客户满意度分析。提升客户满意度与企业的客户保持率和流失率有着直接关系。供电企业影响客户满意度的变量一方面是企业形象、客户期

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