客户关系管理中的客户信息分析流程研究

摘要：本文探讨了客户关系管理 （CRM）中的客户信息分析流程，旨在提升企业对客户行为、需求和偏好的深层理解，以实现精准营销和提高客户满意度。通过系统地收集和处理客户数据，使用分类法、聚类法和层次分析法等技术，企业可以深入挖掘客户行为模式，并制定差异化营销策略。本文以一家新型电商服饰企业为例，详细说明了信息采集、分析和存储的具体流程和方法，以期通过信息分析，为企业提升客户满意度和忠诚度、实现长期盈利和可持续发展目标奠定坚实基础。

关键词：客户关系管理；客户信息分析；流程研究；精准营销

客户关系管理作为一种通过管理企业与客户互动来提升客户满意度和忠诚度的战略，已经在现代商业中得到广泛应用。客户信息分析作为客户关系管理的核心，通过系统地收集、处理和解读客户数据，支持企业决策，制定精准营销策略，已成为现代企业管理的必然选择。然而，许多企业在客户信息分析过程中仍面临着数据采集不全、分析方法单一和信息安全管理不足等挑战。本文旨在探讨客户关系管理中的客户信息分析流程，提供具体的实施方法和案例分析，以期为企业的实际操作提供理论支持和实践指导。

一、客户关系管理及客户信息分析概述

（一）客户关系管理

客户关系管理是一种通过管理企业与客户互动来提升客户满意度和忠诚度，实现长期盈利和可持续发展目的的管理理念和战略。[1]CRM强调客户参与和互动，通过社交媒体和在线社区建立紧密联系，听取反馈并快速响应需求，从而提升客户满意度；注重客户生命周期价值管理，从获取、培育、转化到忠诚度提升，精细化设计和优化客户体验，最大化客户价值，延长生命周期，以实现更高的投资回报率。[2]

（二）客户信息分析

客户信息分析是客户关系管理的核心，通过系统地收集、处理、解读和存储客户数据，为企业决策提供支持。[3]客户信息分析融合了大数据、人工智能和机器学习技术，超越了传统的数据整理和统计分析。其目的是深入挖掘和理解客户行为、需求和偏好，以制定精准营销策略，提升客户的体验和满意度。客户信息分析包括数据采集、清洗、挖掘和解读等环节，其中，数据采集不仅包括客户的基本信息，还涵盖其购买记录、互动历史和社交媒体活动等多维度信息。[4]

二、客户关系管理中的客户信息分析流程

客户信息分析流程见图1所示。

图1 客户关系管理中的客户信息分析流程

（一）信息采集

客户关系管理中的信息获取包括客户基本信息、关联信息和交易信息，以上信息不仅能够帮助企业构建全面的客户画像，还能为后续的分析、预测和决策提供重要数据支持。[5]

客户基本信息通过在线注册表单和会员申请表收集，其中包含客户姓名、联系方式、地址、年龄和性别等信息。通过电话访谈和面对面交流可以补充和验证客户信息。利用CRM系统和数据采集工具，将收集到的信息自动录入并存储。定期进行数据校验和清洗，剔除重复、错误或不完整数据。

通过网站和社交媒体追踪客户行为，收集浏览历史、点击率和互动记录等客户关联信息。利用社交媒体分析工具，采集客户在社交平台上的活动数据，包括点赞、评论和分享等互动行为。通过在线评论和满意度调查获取客户反馈信息，使用自然语言处理和情感分析技术，将文本数据转化为结构化信息。结合CRM系统，将所有关联信息统一存储和管理。

利用销售系统、电子商务平台和支付系统，实时记录客户的每一次交易行为，并将客户交易信息自动同步到CRM系统中。通过订单管理系统，详细记录每笔交易的产品信息、购买数量和金额等数据。整合客户历史交易数据，形成完整的交易记录和消费档案。定期进行数据备份和安全检查，确保交易信息的安全性和完整性。

（二）信息分析

1.分析方法

主要的分析方法包括分类法、聚类法和层次分析法。分类法是一种通过预定义的类别将客户数据进行划分的技术，适用于需要将客户分配到明确类别的情境中；聚类法是一种无须预定义类别，通过算法自动发现数据集中模式和关系的方法。在客户信息分析中，聚类法适用于客户细分和市场细分；层次分析法是一种多准则的决策方法，通过构建层次结构，对各个因素进行对比和评分，最终得出综合评判结果。[6]

在客户信息分析方法中，聚类法因其无须预定义类别、能够自动发现数据集中模式和关系而显得尤为普适和高效。从原始数据中提取有代表性的变量，如客户的购买频次、平均消费金额、产品偏好、访问网站的频率等，通过组合或转换原始变量生成新的特征，如客户的生命周期价值、购买间隔时间等，有助于更全面地描绘客户画像。在客户关系管理中，K-均值算法因其简单高效而被广泛应用，借助此种方法，可将客户分为不同的群体，如高价值客户、价格敏感客户、频繁购买客户和低频购买客户。评估聚类结果的指标包括轮廓系数、SSE （误差平方和）和CH指数等，帮助判断聚类效果。解释聚类结果需要深入分析每个簇的特征，理解不同客户群体的行为模式和需求。根据聚类分析结果，企业可以将客户群体划分为不同细分市场，并针对每个群体制定差异化的营销和管理策略。

2.聚类分析

接下来，笔者将基于一家新型电商服饰企业的实际业务情况，具体说明客户信息分析的要点。

在数据准备阶段，从Shein平台收集客户的基本信息、行为数据和交易记录 （详见表1）。

选择K-均值算法进行聚类分析，通过肘部法确定最佳聚类数K。该方法通过绘制不同K值下的SSE，选择SSE显著降低后趋于平缓K值 （详见表2）。

当K值为4时，SSE显著降低，因此，选择K=4进行聚类分析。随机选择4个初始质心，然后将每个客户数据点分配到最近的质心，形成4个簇，重新计算每个簇的质心，重复数据分配和质心计算步骤，直至质心不再变化。

评估聚类结果的有效性是确保分析准确性的重要步骤，主要评估指标包括轮廓系数和误差平方和 （SSE）。轮廓系数通过计算每个点到其所在簇的质心的距离和该点到最近邻簇质心的距离来衡量聚类的紧密度和分离度，数值越接近1，聚类效果越好。SSE则衡量每个数据点到其所在簇的质心的距离平方和，数值越小，表示簇内数据点越集中。通过以上指标，Shein可判断聚类是否合理，并根据需要调整K值或算法参数，以获得最佳聚类结果。本次分析结果见表3所示。且基于表3形成表4所示的客户类型判断依据。

针对高价值客户 （簇2），此类客户具有较高的购买频次和消费金额，偏好裙子类商品。Shein平台客户管理部门可提供VIP专属优惠、个性化推荐和优先客服服务。VIP专属优惠包括提前购买权和专属折扣，增强客户的优越感和忠诚度；个性化推荐基于客户的购买历史和偏好，推荐类似或相关的高端商品，提高复购率；优先客服服务为这些客户提供快速响应和解决问题的渠道，提升服务体验。

针对价格敏感客户 （簇3），此类客户购买频次较低，但对价格敏感。Shein平台客户管理部门可通过限时抢购、满减优惠等活动吸引其购买。捆绑销售提供组合商品折扣，鼓励客户一次性购买更多商品；价格提醒功能在客户关注的商品降价时，通过短信或邮件通知，增加购买机会。

针对潜在流失客户 （簇4），此类客户购买频次和消费金额中等，但有流失的风险。Shein平台客户管理部门可定期发送关怀邮件，提醒客户回访网站，增加互动机会。可针对这些客户提供专属优惠券，刺激其再次购买。通过调查问卷了解客户需求和不满意的地方，进行有针对性的改进。

针对忠诚客户 （簇1），此类客户购买频次高，且对连衣裙类商品有较高偏好。Shein平台客户管理部门可为忠诚客户提供新品预售机会，增强其对品牌的归属感。设立会员积分制度，通过积分奖励计划鼓励客户持续购买和推荐。创建专属社群，定期举办线上线下活动，增强客户黏性。

3.信息存储

对客户信息分析数据进行有效存储，不仅能够保证数据的完整性和安全性，还能为后续的数据处理和分析提供可靠基础。

首先，设计合理的数据结构。根据客户信息种类和分析需求，确定数据表结构和字段。客户信息分为基本信息、行为数据和交易记录等，每种信息应存储在不同表格中。例如，基本信息表可以包括客户ID、姓名、性别、年龄、联系方式等字段；行为数据表可以包括浏览记录、点击记录、加入购物车记录等字段；交易记录表可以包括购买记录、消费金额、购买频次等字段。

其次，选择合适的数据存储工具。对于小型企业或数据量较小情况，可选择传统关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等。这类数据库支持复杂查询操作，具有较高的数据一致性和完整性，适合存储结构化数据；对于大型企业或数据量较大情况，考虑使用分布式数据库或大数据存储工具，如Hadoop、HBase、Cassandra等。以上工具具有高并发处理能力和良好扩展性，能够处理海量数据，并支持实时数据分析。

最后，采取多层次的安全措施。在数据传输过程中，使用加密技术如SSL/TLS来确保数据安全传输。在数据库层面，设置访问控制和权限管理，定期进行数据备份，防止因意外情况导致数据丢失。同时，遵循相关法律法规，如GDPR等，确保客户数据合法使用和保护。客户管理部门应建立数据质量管理机制，定期对数据进行清洗和校验，剔除重复、错误或不完整的数据，保持数据准确性和一致性。制定数据生命周期管理策略，根据数据的使用频率和重要性，设置不同的数据存储期限和管理方式，优化存储资源利用。建立数据审计和监控机制，定期审查和监控数据的存储和使用情况，及时发现和处理潜在问题。

三、结束语

通过对客户关系管理中客户信息分析流程的研究，本文展示了如何通过系统地收集、处理和分析客户数据，帮助企业深入了解客户的行为和需求，制定精准营销策略。客户信息分析的成功实施依赖于全面数据采集、科学分析方法和有效信息存储管理。本文通过案例充分证明了通过应用聚类法企业能够准确识别不同客户群体特征，制定针对性营销和服务策略。未来研究可进一步探索更先进的分析技术和工具，如深度学习和自然语言处理，以优化客户信息分析流程，提升企业市场竞争力。

参考文献：

[1] 朱辉，袁亮，张洁，等.线上供应链金融平台客户信息安全风险自动评估系统设计[J].自动化技术与应用，2024，43（06）：116-119.

[2] 汪琼，王华杰，王克敏.下游产业政策与客户信息披露：基于产业政策溢出效应[J].会计研究，2024（04）：165-177.

[3] 严小泉.农商银行客户信息数据治理研究与实践[J].金融科技时代，2024，32（01）：73-77.

[4] 衣昭颖，林东杰，郑国坚.企业客户信息传递与供应链风险管理：一个分析框架[J].会计与经济研究，2023，37（06）：23-34.

[5] 周瑛.电子商务中的客户关系管理策略分析[J].商展经济， 2023（14）：165-168.

[6] 徐鑫.金融机构客户信息安全管理风险及其改进方法[J].黑龙江科学，2023，14（07）：130-136.

课题项目： 1.河南省本科高校2023年课程思政项目：河南省本科高校2023年课程思政样板课程，项目编号：教高 〔2023〕431 号；

2.郑州西亚斯学院2023年度重点课程建设项目：校企合作重点课程，项目编号：校教 〔2023〕61号。

作者简介： 石亚娟，女，汉族，江苏如皋人，硕士研究生，副教授，研究方向：客户关系管理、市场营销、零售学。