張翔 杜兆龍

如何利用客戶產(chǎn)生的購買、維修、申請服務(wù)等數(shù)據(jù)進行客戶的精準(zhǔn)定位和分析，借助數(shù)據(jù)挖掘及分析技術(shù)對客戶進行模擬畫像對制造業(yè)本身有著重要的意義。本文基于營銷體系系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行客戶畫像，充分挖掘客戶購買力，并分析驗證客戶畫像在企業(yè)實際銷售業(yè)務(wù)中的應(yīng)用情況。

在智能制造和智慧營銷的背景下，離散型制造業(yè)的生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES系統(tǒng)）、客戶服務(wù)關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM系統(tǒng)）中積累了海量的生產(chǎn)、銷售及服務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，本企業(yè)自2009年建設(shè)至今各系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出海量數(shù)據(jù)、長周期存儲、高頻率計算以及多協(xié)同業(yè)務(wù)復(fù)雜性等特征。本文以客戶行為分析為主題，通過對客戶購買特征、報修數(shù)據(jù)和智能管家使用情況等數(shù)據(jù)進行挖掘，以客戶行為表現(xiàn)為基礎(chǔ)，對客戶進行畫像標(biāo)簽標(biāo)定，挖掘客戶的產(chǎn)品喜好及購買力，進而分析出銷售信息單的贏單轉(zhuǎn)化率，為精準(zhǔn)化營銷提供數(shù)據(jù)支撐。

主要數(shù)據(jù)來源及技術(shù)框架

主要數(shù)據(jù)來源

以徐工集團徐州重型機械有限公司CRM系統(tǒng)及起重在線系統(tǒng)中客戶用戶的數(shù)據(jù)作為主要研究對象，用戶的數(shù)據(jù)貫穿整個業(yè)務(wù)流程，包括商機、合同、報修和回款等多個維度數(shù)據(jù)，其中因客戶購買行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在CRM系統(tǒng)中，而客戶使用產(chǎn)品行為的數(shù)據(jù)在起重在線系統(tǒng)中，相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理（含數(shù)據(jù)維度的統(tǒng)一、異常數(shù)據(jù)分析補全和歸一化處理等）方可用于分析應(yīng)用。

技術(shù)架構(gòu)

本文采用松耦合的5層架構(gòu)進行設(shè)計，如圖1所示。本文將系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)劃分為5層，各層次之間的業(yè)務(wù)調(diào)用、業(yè)務(wù)處理和數(shù)據(jù)映射分離，承接系統(tǒng)服務(wù)功能，實現(xiàn)了系統(tǒng)內(nèi)部的靈活響應(yīng)。

門戶層：以統(tǒng)一界面提供模型分析結(jié)果，直接面向決策層；

平臺層：面向管理層用戶的分析數(shù)據(jù)展示，具體到各維度的業(yè)務(wù)場景；

存儲層：加工后的維度數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)定、保存，并提供查詢功能，作為整個系統(tǒng)的核心；

連接層：對底層數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)治理，涉及到提取、清洗、轉(zhuǎn)化以及數(shù)據(jù)的存儲等；

數(shù)據(jù)層：包括核心平臺、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、400服務(wù)平臺工單數(shù)據(jù)以及短信數(shù)據(jù)等。

用戶標(biāo)簽?zāi)Ｐ徒?/p>

以RFM模型即消費近度R（最近一次購買時間）、消費頻次F和平均消費額M為分類依據(jù)，結(jié)合客戶的報修記錄及滿意度調(diào)研對用戶數(shù)據(jù)進行處理，構(gòu)建客戶全方位、立體的畫像，實現(xiàn)整體客戶群劃分到個體層面。

標(biāo)簽的分類

根據(jù)實際數(shù)據(jù)情況將標(biāo)簽庫分為關(guān)于主題、維度和業(yè)務(wù)的3個層級，利用分層標(biāo)簽捕捉用戶的特征，較為全面地展現(xiàn)客戶的“樣貌”。

標(biāo)簽的生成

標(biāo)簽的獲取方式可以分為簡單抽取、統(tǒng)計獲取和算法生成三類。像用戶的分析維度可以分為經(jīng)濟狀況、信譽情況、購買意向和服務(wù)需求4個維度，通過計算出相應(yīng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，對比標(biāo)準(zhǔn)值完成構(gòu)建的標(biāo)簽是抽取統(tǒng)計型標(biāo)簽，根據(jù)分類算法進行構(gòu)建的標(biāo)簽則是模型算法生成。

標(biāo)簽更新及管理

通過各核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，利用ETL抽取工具獲取后，對數(shù)據(jù)進行治理，諸如清洗、補全和轉(zhuǎn)換等，設(shè)計構(gòu)建標(biāo)簽的規(guī)則，利用規(guī)則條件進行歸類打標(biāo)記，同時利用評價指標(biāo)進行結(jié)果評估，根據(jù)評估結(jié)果進行適當(dāng)調(diào)整，在最后將各標(biāo)簽應(yīng)用于客戶畫像系統(tǒng)。標(biāo)簽全生命周期管理如圖2所示。

用戶畫像在數(shù)據(jù)分析平臺的應(yīng)用場景

基于客戶關(guān)系管理平臺（CRM系統(tǒng)）、起重在線平臺和物聯(lián)網(wǎng)平臺等業(yè)務(wù)平臺數(shù)據(jù)，進行客戶的全貌分析，包括經(jīng)濟狀況、信譽情況、復(fù)購意向和服務(wù)需求四大方向。通過客戶已有設(shè)備的運營情況、系統(tǒng)內(nèi)回款情況、最近購買情況及車輛工作情況、設(shè)備使用年限及過往服務(wù)情況等維度，綜合匯聚成以標(biāo)簽庫、標(biāo)簽管理為基礎(chǔ)的基于服務(wù)場景的客戶標(biāo)簽一體化管理平臺。

客戶分類及信息的精準(zhǔn)推送

利用平臺數(shù)據(jù)將客戶進行歸類，利用畫像標(biāo)簽劃分客戶群體，細分為A、B、C、D的不同等級的服務(wù)群體；購買量大、回款及時的行為優(yōu)質(zhì)正向標(biāo)簽戶；購買頻率低、長期逾期等負向標(biāo)簽戶。

針對A類優(yōu)質(zhì)客戶的特殊服務(wù)群體采取主動服務(wù)、維保提醒、車輛狀況分析、定向推送車輛的健康指數(shù)等精準(zhǔn)服務(wù)，保證特殊群體在第一時間獲取消息；針對B類的正向標(biāo)簽戶定向推送服務(wù)提醒、新品宣傳、增值服務(wù)，保持客戶在線互動及流量穩(wěn)定；針對C類標(biāo)簽客戶定向發(fā)布繳費提醒、車輛保養(yǎng)提醒、車輛使用小技巧；對D類的標(biāo)簽客戶，根據(jù)其標(biāo)簽定位，主動發(fā)送車輛欠費預(yù)期鎖車預(yù)警、繳費提醒。最終，根據(jù)不同定位，提供不同差異化服務(wù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)推送。

精準(zhǔn)化營銷服務(wù)

以客戶需求分布為基礎(chǔ)，由市場部牽頭為客戶差異化需求提供精準(zhǔn)服務(wù)，增強服務(wù)的針對性、及時性。對A、B類優(yōu)質(zhì)客戶和意向客戶，利用大客戶經(jīng)理模式開展定向?qū)賰?yōu)惠、信息主動服務(wù)、訴求在規(guī)定時間解決和定期回訪等方式，不斷加強大客戶新品體驗，通過多種途徑提高客戶資源流量的引入。面對C類和D類中逾期欠款、無故退車客戶，主動進行催收，并對其信用度進行調(diào)整。對“特性標(biāo)簽”，即有投訴行為的客戶，推出主動服務(wù)，主動出擊合理解決訴求，化解潛在風(fēng)險，確保將絕大多數(shù)問題解決在銷售服務(wù)一線，保證精準(zhǔn)營銷客戶服務(wù)的滿意度。

客戶生態(tài)圈增值服務(wù)

結(jié)合第三方滿意度調(diào)研結(jié)果中客戶反饋的訴求，建設(shè)起重在線客戶生態(tài)圈，智能管家可以向客戶提供客戶車輛的管理、監(jiān)控及實時工況分析；吊裝社區(qū)為客戶提供一些工程項目的發(fā)布；回款查詢幫助客戶隨時進行車輛回款情況查詢，防止客戶因回款不及時導(dǎo)致的車輛鎖車。App上提供了專業(yè)的車輛維修視頻課程，有需求的客戶可以購買自己需要的教程進行學(xué)習(xí)，解決不掉的問題可進行在線專家答疑，為客戶提供增值服務(wù)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，利用互聯(lián)網(wǎng)思維，挖掘分析客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用客戶畫像將數(shù)據(jù)變現(xiàn)增值，實現(xiàn)企業(yè)的高效價值營銷。高度離散、個性化、小品種和多批量的工程機械行業(yè)，其銷售服務(wù)正面臨激烈的競爭，數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型、價值營銷客戶生態(tài)圈、跨界營銷以及非本行業(yè)沖擊等新模式、新業(yè)態(tài)層出不窮。企業(yè)只有把握住數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，利用客戶生態(tài)圈、客戶畫像，充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律，以不變的規(guī)律把客戶購買行為差異的變化發(fā)掘出來，有效實現(xiàn)對客戶營銷的精準(zhǔn)化和個性化，賦能企業(yè)價值增長。