葉斌+余真翰+黃文富

內(nèi)容摘要：本文基于大數(shù)據(jù)的背景，分析物流企業(yè)CRM（客戶關(guān)系管理）所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)；探討大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域，針對國內(nèi)物流企業(yè)CRM現(xiàn)狀，提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提升物流企業(yè)CRM效率的途徑。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) CRM 企業(yè)管理

大數(shù)據(jù)對物流企業(yè)的發(fā)展與變革產(chǎn)生重大影響，它將成為下一個(gè)生產(chǎn)力與創(chuàng)新的前沿，為眾多的物流企業(yè)帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。客戶是物流企業(yè)的生命，怎樣合理地進(jìn)行客戶關(guān)系管理一直是物流企業(yè)探討的話題，在大數(shù)據(jù)到來的關(guān)鍵時(shí)期，如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)，掌控客戶關(guān)系，將對物流企業(yè)產(chǎn)生優(yōu)勝劣汰的影響。

大數(shù)據(jù)背景下物流企業(yè)CRM所面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

（一）大數(shù)據(jù)的背景與特點(diǎn)

雖然“大數(shù)據(jù)”作為一個(gè)關(guān)鍵詞在1978年就被Esther surdden提出，但由于信息技術(shù)及其應(yīng)用的局限，到最近才開始引起人們的關(guān)注。因此，大數(shù)據(jù)的含義在產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界都沒有達(dá)成共識，但也有大家所共同認(rèn)識的特點(diǎn)。

總的來說，大數(shù)據(jù)具有以下幾個(gè)明顯的特征：第一，信息量大。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致數(shù)據(jù)海量地產(chǎn)生，人們無時(shí)無刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)；對常規(guī)數(shù)據(jù)而言，一般以GB或TB來衡量，而大數(shù)據(jù)則可能以PB、EB基至ZB。第二，多樣性。由于信息采集與傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展，各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生，如音頻，視頻，傳感數(shù)據(jù)等；使得數(shù)據(jù)形態(tài)呈多樣性。第三，關(guān)聯(lián)復(fù)雜性。在當(dāng)今時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)充斥著人們生活各個(gè)方面，并且產(chǎn)生各種各樣的聯(lián)系，而由于數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)也變得更為復(fù)雜。第四，低密度價(jià)值。海量的數(shù)據(jù)并不意味著海量的價(jià)值，需要利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中找到物流企業(yè)所需要的數(shù)據(jù)，而這部分?jǐn)?shù)據(jù)可能是極少的，但也有可能是極重要的；相對而言，數(shù)據(jù)的價(jià)值密度較低。

（二）大數(shù)據(jù)時(shí)代物流企業(yè)CRM所面臨的挑戰(zhàn)

CRM（Custom Relationship Management，客戶關(guān)系管理）是指以客戶為中心，更好地服務(wù)客戶，提高用戶體驗(yàn)，同時(shí)也提高物流企業(yè)利潤為目的的商業(yè)策略和管理模式。在信息時(shí)代，人們更加重視客戶需求，不僅將這種管理模式運(yùn)用到物流企業(yè)中，政府部門也致力于用CRM的理念為公民服務(wù)。由此可以發(fā)現(xiàn)，“客戶”的概念變得更加廣泛，可以是購買物流企業(yè)商品的個(gè)體，也可以是某個(gè)接受服務(wù)的個(gè)體（Thearling K，1999；埃弗雷姆特班等，2009）。

客戶概念的泛化，使客戶需求變得更加多樣化，同時(shí)也具多重性，和差異性。在當(dāng)前數(shù)據(jù)高速增長，信息高度發(fā)達(dá)的年代，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)物流企業(yè)發(fā)展的動(dòng)力。數(shù)據(jù)的“短板”，使得物流企業(yè)、甚至政府部門，面對其“客戶”已經(jīng)變得越來越力不從心，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

第一，CRM模式滯后與客戶需求變化的矛盾。很多物流企業(yè)或是政府部門對CRM的認(rèn)識還停留在傳統(tǒng)的客戶溝通與管理方式上，與信息時(shí)代產(chǎn)生了嚴(yán)重的脫節(jié)，導(dǎo)致對客戶需求顯得比較“遲鈍”。這種“遲鈍”導(dǎo)致客戶需求得不到最大滿足，對物流企業(yè)而言，面對殘酷的市場競爭，時(shí)刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務(wù)顯得尤為重要。反之，則會導(dǎo)致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業(yè)被市場淘汰。

第二，客戶流失控制與預(yù)測不足與數(shù)據(jù)不足的矛盾?？蛻袅魇б恢笔瞧髽I(yè)所面臨的重大考驗(yàn)，怎樣解決這個(gè)問題也是一個(gè)被長期討論的熱點(diǎn)。在信息技術(shù)不夠發(fā)達(dá)的年代，人們只能通過物流企業(yè)已有的數(shù)據(jù)、客戶資料來控制客戶流失率。但客戶的想法是變化的，需求也在改變，但這些數(shù)據(jù)往往在網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)，商務(wù)網(wǎng)站通過客戶行為可以體現(xiàn)出來。但由于數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低，要取得海量數(shù)據(jù)又較為困難。因此，只能用相對少、相對固定的數(shù)據(jù)制定客戶流失控制策略，或進(jìn)行客戶需求預(yù)測及市場預(yù)測，但往往不能取得理想的效果。

第三，聚類與個(gè)性化服務(wù)不足與數(shù)據(jù)更新不足的矛盾。物流企業(yè)的銷售管理、市場管理與CRM密切相關(guān)，都是以客戶為中心的；對不同的群體進(jìn)行聚類分析針對性地進(jìn)行管理，并實(shí)施營銷策略非常重要。而作為一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型物流企業(yè)，數(shù)據(jù)的更新是至關(guān)重要，單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如二維表，或已有的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)往往信息較為陳舊，與客戶實(shí)時(shí)需求脫節(jié)，會導(dǎo)致制定的CRM策略服務(wù)滯后，及營銷策略的失誤（傅羽中、唐小娥，2010）。

第四，關(guān)聯(lián)性分析不足與數(shù)據(jù)類型單一的矛盾。大量單一的客戶數(shù)據(jù)往往對已有的客戶需求分析有一定的作用，但對潛在客戶及關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的作用卻不是很大。當(dāng)前大部分物流企業(yè)CRM所依賴的數(shù)據(jù)類型比較單一，不能及時(shí)了解客戶進(jìn)一步的需求或預(yù)測與當(dāng)前客戶需求相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)，最終造成對潛在市場的忽略，及盈利方式單一的困局。

（三）大數(shù)據(jù)為物流企業(yè)CRM變革提供的新思路

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)為解決當(dāng)前CRM的困擾帶來了新的機(jī)遇。首先，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提取的“大數(shù)據(jù)集”可以更加快速了解客戶當(dāng)前及潛在需求，海量的數(shù)據(jù)提供了充足的數(shù)據(jù)支持，并為個(gè)性化服務(wù)提供了依據(jù)；其次，數(shù)據(jù)類型不再是單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)可以獲取更多的半結(jié)構(gòu)化，如電郵、網(wǎng)頁、文本數(shù)據(jù)；及更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如音頻、視頻、傳感數(shù)據(jù)等；為擴(kuò)展服務(wù)及發(fā)展?jié)撛诳蛻舻於ɑA(chǔ)。

數(shù)據(jù)高速增長的時(shí)代給眾多物流企業(yè)帶來了很大的沖擊，眾多的政府部門甚至為此重新制定了CRM策略。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐步成熟為CRM開辟了新的道路。一個(gè)物流企業(yè)在對大數(shù)據(jù)不了解、無意識的狀態(tài)下，而要想成為一個(gè)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”的物流企業(yè)是不容易的，要經(jīng)過一個(gè)較長的時(shí)間。其總體過程分為六個(gè)階段：

第一個(gè)階段為對大數(shù)據(jù)技術(shù)完全不了解的階段；有一些大膽創(chuàng)新的物流企業(yè)會進(jìn)行初步的嘗試，在前期進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃。從而達(dá)到第二個(gè)階段：初步的了解；在此后做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)治理。第三個(gè)階段為試驗(yàn)性階段；在此過程中要確定信息目標(biāo)；在明確了信息目標(biāo)，通過初步的試驗(yàn)和驗(yàn)驗(yàn)的積累才慢慢進(jìn)入到第四個(gè)階段：產(chǎn)生物流企業(yè)機(jī)遇；進(jìn)一步進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，如計(jì)算機(jī)軟硬件、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等；第五階段為物流企業(yè)變革的發(fā)生；當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)、人才完善以后，才會達(dá)到最后理想的階段：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型物流企業(yè)。endprint

而物流企業(yè)CRM也會隨著物流企業(yè)成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型物流企業(yè)，而發(fā)生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數(shù)據(jù)為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務(wù)管理、物流企業(yè)管理和銷售管理的鏈鎖反應(yīng)，產(chǎn)生真正的改革。

總的來說，大數(shù)據(jù)給物流企業(yè)及其CRM帶來的變革的實(shí)質(zhì)是一個(gè)新的流程，新的技術(shù)，新的理念。阿里巴巴與物流企業(yè)所發(fā)起的“社會化”物流項(xiàng)目實(shí)際上就一個(gè)物流企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的具體實(shí)例，而這個(gè)計(jì)劃的周期可能需要8至10年。

大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用

（一）大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中進(jìn)行應(yīng)用的技術(shù)路線

大數(shù)據(jù)技術(shù)的在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用過程需要依靠相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和提升，包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)等。同時(shí)還要有掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備，及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進(jìn)行了 30 次與大數(shù)據(jù)相關(guān)的收購，保證了其業(yè)績的穩(wěn)定高速增長；其開發(fā)的Apache hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，依靠其良好的擴(kuò)展性和伸縮性在行業(yè)中取得了領(lǐng)先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。其技術(shù)思路也為大家所借鑒，在物流企業(yè)CRM中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)路線如圖1所示。

在將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中時(shí)，第一步需要通過大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)得到足夠多的各種類型的數(shù)據(jù)，形成大數(shù)據(jù)集；第二步則需要應(yīng)用并行處理技術(shù)對獲取的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算、匯總，得到應(yīng)用型數(shù)據(jù)；第三步則分別通過“聚類分析”，“關(guān)聯(lián)分析”，“數(shù)據(jù)融合”實(shí)現(xiàn)對客戶的個(gè)性化分析，產(chǎn)品擴(kuò)展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統(tǒng)CRM中個(gè)性化服務(wù)不足，及市場拓展和市場趨勢預(yù)測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個(gè)“中心”，形成可行性報(bào)告應(yīng)用于服務(wù)管理、市場管理、銷售管理、及物流企業(yè)管理。

整個(gè)技術(shù)路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程，并且著重強(qiáng)調(diào)的是解決傳統(tǒng)CRM的弊端，將大數(shù)據(jù)時(shí)代物流企業(yè)CRM所面臨的問題在整個(gè)流程中進(jìn)行解決。

（二）大數(shù)據(jù)背景下物流企業(yè)CRM應(yīng)解決的問題

在圖1中可以看出，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中需要經(jīng)過很長的時(shí)間，并且需要有相當(dāng)多的基礎(chǔ)設(shè)施支持和掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)的起步階段，想要應(yīng)用于各個(gè)物流企業(yè)，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個(gè)方面：

第一，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。包括計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)備，包括計(jì)算設(shè)備、存儲設(shè)備等，傳統(tǒng)的存儲設(shè)備和計(jì)算設(shè)備已經(jīng)不適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，這是不僅是對非IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是對IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)。第二，人才儲備和培養(yǎng)。特別是對非IT類物流企業(yè)來說，需要引用或者培養(yǎng)掌握相關(guān)技術(shù)的人才需要時(shí)間和投資的魄力。同時(shí)需要時(shí)刻關(guān)注IT技術(shù)，及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，與IT類物流企業(yè)的合作將必不可少，物流企業(yè)應(yīng)該有屬于自己的數(shù)據(jù)管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規(guī)的支持與挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種新興技術(shù)，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，容易導(dǎo)致個(gè)人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為物流企業(yè)服務(wù)，同時(shí)又不與政策法規(guī)相抵觸，國家要出臺相關(guān)的支持與輔助政策使之規(guī)范、完善，這還需要一定的時(shí)間，并存在很多的不確定性。例如，在云計(jì)算產(chǎn)生的初期，工業(yè)和信息化部科技司在工業(yè)和信息化部網(wǎng)站上公開征集對《基于云計(jì)算的電子政務(wù)公共平臺總體服務(wù)建設(shè)實(shí)施規(guī)范》等18項(xiàng)通信行業(yè)國家標(biāo)準(zhǔn)計(jì)劃項(xiàng)目的意見。第四，物流企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層對CRM新理念、新技術(shù)的態(tài)度。物流企業(yè)經(jīng)營者對物流企業(yè)的發(fā)展要隨時(shí)隨著市場的變化而時(shí)刻保持警惕，同時(shí)，要善于將新的理念、新的技術(shù)應(yīng)用于物流企業(yè)，推動(dòng)物流企業(yè)的發(fā)展，如果領(lǐng)導(dǎo)者固步自封，將會錯(cuò)失物流企業(yè)發(fā)展的良機(jī)。

綜上，大數(shù)據(jù)為物流企業(yè)CRM改革提供了新的思路。同時(shí)，作為一種新興的技術(shù)也給物流企業(yè)帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面對的問題，將對物流企業(yè)圍繞以客戶為中心的服務(wù)管理、客戶管理、銷售管理、物流企業(yè)管理等方面起到積極的作用。也是物流企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)一步發(fā)展的必要條件。

參考文獻(xiàn)：

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而物流企業(yè)CRM也會隨著物流企業(yè)成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型物流企業(yè)，而發(fā)生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數(shù)據(jù)為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務(wù)管理、物流企業(yè)管理和銷售管理的鏈鎖反應(yīng)，產(chǎn)生真正的改革。

總的來說，大數(shù)據(jù)給物流企業(yè)及其CRM帶來的變革的實(shí)質(zhì)是一個(gè)新的流程，新的技術(shù)，新的理念。阿里巴巴與物流企業(yè)所發(fā)起的“社會化”物流項(xiàng)目實(shí)際上就一個(gè)物流企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的具體實(shí)例，而這個(gè)計(jì)劃的周期可能需要8至10年。

大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用

（一）大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中進(jìn)行應(yīng)用的技術(shù)路線

大數(shù)據(jù)技術(shù)的在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用過程需要依靠相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和提升，包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)等。同時(shí)還要有掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備，及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進(jìn)行了 30 次與大數(shù)據(jù)相關(guān)的收購，保證了其業(yè)績的穩(wěn)定高速增長；其開發(fā)的Apache hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，依靠其良好的擴(kuò)展性和伸縮性在行業(yè)中取得了領(lǐng)先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。其技術(shù)思路也為大家所借鑒，在物流企業(yè)CRM中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)路線如圖1所示。

在將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中時(shí)，第一步需要通過大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)得到足夠多的各種類型的數(shù)據(jù)，形成大數(shù)據(jù)集；第二步則需要應(yīng)用并行處理技術(shù)對獲取的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算、匯總，得到應(yīng)用型數(shù)據(jù)；第三步則分別通過“聚類分析”，“關(guān)聯(lián)分析”，“數(shù)據(jù)融合”實(shí)現(xiàn)對客戶的個(gè)性化分析，產(chǎn)品擴(kuò)展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統(tǒng)CRM中個(gè)性化服務(wù)不足，及市場拓展和市場趨勢預(yù)測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個(gè)“中心”，形成可行性報(bào)告應(yīng)用于服務(wù)管理、市場管理、銷售管理、及物流企業(yè)管理。

整個(gè)技術(shù)路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程，并且著重強(qiáng)調(diào)的是解決傳統(tǒng)CRM的弊端，將大數(shù)據(jù)時(shí)代物流企業(yè)CRM所面臨的問題在整個(gè)流程中進(jìn)行解決。

（二）大數(shù)據(jù)背景下物流企業(yè)CRM應(yīng)解決的問題

在圖1中可以看出，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中需要經(jīng)過很長的時(shí)間，并且需要有相當(dāng)多的基礎(chǔ)設(shè)施支持和掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)的起步階段，想要應(yīng)用于各個(gè)物流企業(yè)，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個(gè)方面：

第一，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。包括計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)備，包括計(jì)算設(shè)備、存儲設(shè)備等，傳統(tǒng)的存儲設(shè)備和計(jì)算設(shè)備已經(jīng)不適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，這是不僅是對非IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是對IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)。第二，人才儲備和培養(yǎng)。特別是對非IT類物流企業(yè)來說，需要引用或者培養(yǎng)掌握相關(guān)技術(shù)的人才需要時(shí)間和投資的魄力。同時(shí)需要時(shí)刻關(guān)注IT技術(shù)，及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，與IT類物流企業(yè)的合作將必不可少，物流企業(yè)應(yīng)該有屬于自己的數(shù)據(jù)管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規(guī)的支持與挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種新興技術(shù)，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，容易導(dǎo)致個(gè)人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為物流企業(yè)服務(wù)，同時(shí)又不與政策法規(guī)相抵觸，國家要出臺相關(guān)的支持與輔助政策使之規(guī)范、完善，這還需要一定的時(shí)間，并存在很多的不確定性。例如，在云計(jì)算產(chǎn)生的初期，工業(yè)和信息化部科技司在工業(yè)和信息化部網(wǎng)站上公開征集對《基于云計(jì)算的電子政務(wù)公共平臺總體服務(wù)建設(shè)實(shí)施規(guī)范》等18項(xiàng)通信行業(yè)國家標(biāo)準(zhǔn)計(jì)劃項(xiàng)目的意見。第四，物流企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層對CRM新理念、新技術(shù)的態(tài)度。物流企業(yè)經(jīng)營者對物流企業(yè)的發(fā)展要隨時(shí)隨著市場的變化而時(shí)刻保持警惕，同時(shí)，要善于將新的理念、新的技術(shù)應(yīng)用于物流企業(yè)，推動(dòng)物流企業(yè)的發(fā)展，如果領(lǐng)導(dǎo)者固步自封，將會錯(cuò)失物流企業(yè)發(fā)展的良機(jī)。

綜上，大數(shù)據(jù)為物流企業(yè)CRM改革提供了新的思路。同時(shí)，作為一種新興的技術(shù)也給物流企業(yè)帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面對的問題，將對物流企業(yè)圍繞以客戶為中心的服務(wù)管理、客戶管理、銷售管理、物流企業(yè)管理等方面起到積極的作用。也是物流企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)一步發(fā)展的必要條件。

參考文獻(xiàn)：

1.李志剛.大數(shù)據(jù)—大價(jià)值、大機(jī)遇、大變革[M].電子工業(yè)出版社，2012

2.What is big data？ [EB/OL].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/，2012.9

3.Thearling K. Data Mine and CRM： Zeroing in on Your BestCustomers[Z]. http：//www.information-man-agement.com，1999-12-20

4.[美]埃弗雷姆特班，阿倫森，梁定澎著.楊東濤，錢峰譯.決策支持系統(tǒng)與智能系統(tǒng)[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2009

5.傅羽中，唐小娥.ERP與CRM的發(fā)展趨勢分析[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社科版），2010，3（3）endprint

而物流企業(yè)CRM也會隨著物流企業(yè)成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型物流企業(yè)，而發(fā)生改變，成為真正以客戶為中心，以最新、最全面的數(shù)據(jù)為依賴CRM模式。CRM的變化也將引起市場管理、服務(wù)管理、物流企業(yè)管理和銷售管理的鏈鎖反應(yīng)，產(chǎn)生真正的改革。

總的來說，大數(shù)據(jù)給物流企業(yè)及其CRM帶來的變革的實(shí)質(zhì)是一個(gè)新的流程，新的技術(shù)，新的理念。阿里巴巴與物流企業(yè)所發(fā)起的“社會化”物流項(xiàng)目實(shí)際上就一個(gè)物流企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的具體實(shí)例，而這個(gè)計(jì)劃的周期可能需要8至10年。

大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用

（一）大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)CRM中進(jìn)行應(yīng)用的技術(shù)路線

大數(shù)據(jù)技術(shù)的在物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用過程需要依靠相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和提升，包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)等。同時(shí)還要有掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備，及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施。

比如，IBM公司自2005 年以來，斥資160 億美元進(jìn)行了 30 次與大數(shù)據(jù)相關(guān)的收購，保證了其業(yè)績的穩(wěn)定高速增長；其開發(fā)的Apache hadoop大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，依靠其良好的擴(kuò)展性和伸縮性在行業(yè)中取得了領(lǐng)先地位，總的來說是采取了“先分后合”的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。其技術(shù)思路也為大家所借鑒，在物流企業(yè)CRM中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)路線如圖1所示。

在將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中時(shí)，第一步需要通過大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)得到足夠多的各種類型的數(shù)據(jù)，形成大數(shù)據(jù)集；第二步則需要應(yīng)用并行處理技術(shù)對獲取的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算、匯總，得到應(yīng)用型數(shù)據(jù)；第三步則分別通過“聚類分析”，“關(guān)聯(lián)分析”，“數(shù)據(jù)融合”實(shí)現(xiàn)對客戶的個(gè)性化分析，產(chǎn)品擴(kuò)展分析，及共性分析；這樣做的目的主要解決傳統(tǒng)CRM中個(gè)性化服務(wù)不足，及市場拓展和市場趨勢預(yù)測不足的問題；第四步則針對第三步的客戶分析，圍繞這個(gè)“中心”，形成可行性報(bào)告應(yīng)用于服務(wù)管理、市場管理、銷售管理、及物流企業(yè)管理。

整個(gè)技術(shù)路線所考慮的問題不僅是怎樣從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程，并且著重強(qiáng)調(diào)的是解決傳統(tǒng)CRM的弊端，將大數(shù)據(jù)時(shí)代物流企業(yè)CRM所面臨的問題在整個(gè)流程中進(jìn)行解決。

（二）大數(shù)據(jù)背景下物流企業(yè)CRM應(yīng)解決的問題

在圖1中可以看出，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流企業(yè)CRM中需要經(jīng)過很長的時(shí)間，并且需要有相當(dāng)多的基礎(chǔ)設(shè)施支持和掌握相關(guān)技術(shù)的人才儲備。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)的起步階段，想要應(yīng)用于各個(gè)物流企業(yè)，要面臨較多的困難，主要涉及到以下幾個(gè)方面：

第一，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。包括計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)備，包括計(jì)算設(shè)備、存儲設(shè)備等，傳統(tǒng)的存儲設(shè)備和計(jì)算設(shè)備已經(jīng)不適用于大數(shù)據(jù)技術(shù)，這是不僅是對非IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)，同時(shí)也是對IT類物流企業(yè)的挑戰(zhàn)。第二，人才儲備和培養(yǎng)。特別是對非IT類物流企業(yè)來說，需要引用或者培養(yǎng)掌握相關(guān)技術(shù)的人才需要時(shí)間和投資的魄力。同時(shí)需要時(shí)刻關(guān)注IT技術(shù)，及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，與IT類物流企業(yè)的合作將必不可少，物流企業(yè)應(yīng)該有屬于自己的數(shù)據(jù)管理及CRM綜合性人才。第三，政策、法規(guī)的支持與挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種新興技術(shù)，在很多方面還不夠完善；此外，在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，容易導(dǎo)致個(gè)人隱私的泄漏，怎樣合理地利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為物流企業(yè)服務(wù)，同時(shí)又不與政策法規(guī)相抵觸，國家要出臺相關(guān)的支持與輔助政策使之規(guī)范、完善，這還需要一定的時(shí)間，并存在很多的不確定性。例如，在云計(jì)算產(chǎn)生的初期，工業(yè)和信息化部科技司在工業(yè)和信息化部網(wǎng)站上公開征集對《基于云計(jì)算的電子政務(wù)公共平臺總體服務(wù)建設(shè)實(shí)施規(guī)范》等18項(xiàng)通信行業(yè)國家標(biāo)準(zhǔn)計(jì)劃項(xiàng)目的意見。第四，物流企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層對CRM新理念、新技術(shù)的態(tài)度。物流企業(yè)經(jīng)營者對物流企業(yè)的發(fā)展要隨時(shí)隨著市場的變化而時(shí)刻保持警惕，同時(shí)，要善于將新的理念、新的技術(shù)應(yīng)用于物流企業(yè)，推動(dòng)物流企業(yè)的發(fā)展，如果領(lǐng)導(dǎo)者固步自封，將會錯(cuò)失物流企業(yè)發(fā)展的良機(jī)。

綜上，大數(shù)據(jù)為物流企業(yè)CRM改革提供了新的思路。同時(shí)，作為一種新興的技術(shù)也給物流企業(yè)帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面對的問題，將對物流企業(yè)圍繞以客戶為中心的服務(wù)管理、客戶管理、銷售管理、物流企業(yè)管理等方面起到積極的作用。也是物流企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)一步發(fā)展的必要條件。

參考文獻(xiàn)：

1.李志剛.大數(shù)據(jù)—大價(jià)值、大機(jī)遇、大變革[M].電子工業(yè)出版社，2012

2.What is big data？ [EB/OL].http：//www-01.ibm.com/software/data/bigdata/，2012.9

3.Thearling K. Data Mine and CRM： Zeroing in on Your BestCustomers[Z]. http：//www.information-man-agement.com，1999-12-20

4.[美]埃弗雷姆特班，阿倫森，梁定澎著.楊東濤，錢峰譯.決策支持系統(tǒng)與智能系統(tǒng)[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2009

5.傅羽中，唐小娥.ERP與CRM的發(fā)展趨勢分析[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社科版），2010，3（3）endprint