Social and Analytical CRM

• Definition and Concept
  • Social CRM
  • Analytical CRM
  • Social Media
  • Traditional CRM vs. Social CRM
• Driving Force for Social CRM
• Social Media and Social CRM
• Social CRM Products
  • Social CRM Products Strategies
  • Social CRM Products Features
• Custome-Related Data
  • What is customer related data
  • Why need customer related data
  • Type of Customer Data
• Customer-Related Database
  • Define CRM Database Functions
  • Define the Information Requirements
  • Identify the Information Sources
  • Considerations in the Choice of Platform
  • Processes in Populating the Database
  • Maintain the Database

Definition and Concept

Social CRM

Social CRM (customer relationship management) is use of

• social media services, techniques and technology
• to enable organizations to engage with their customers.

「社交 CRM（客户关系管理）是使用社交媒体服务、技巧和技术来使组织能够与客户互动。」

Analytical CRM

Analytical CRM is the process through which organizations transform customer related data into actionable insight for either strategic or tactical purposes.

「分析型 CRM 是组织将客户相关数据转化为可操作的见解用于战略或战术目的的过程。」

Social Media

社交媒体是以数字为媒介的互动技术「interactive digitally-mediated technologies」，通过虚拟社区和网络促进信息、想法、职业兴趣和其他表达形式的创建或共享/交流。

Traditional CRM vs. Social CRM

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Driving Force for Social CRM

What do consumers value?

• 全球消费者纷纷涌入社交媒体，但大多数人只是偶尔互动。
• It’s about friends and family – not brands.
• 感知「Perception」与现实「reality」 — 消费者真正想要的是什么
• The advocacy「宣传」 paradox「悖论」 – Is it the chicken or the egg?

社交网站的认知差距：消费者与企业

消费者视角和商业视角的认知差距，简单来说，就是消费者和商家对同一件事物或者服务的理解和看法存在的不同。这种差距可能会导致消费者和商家在沟通、交易等过程中产生误解或冲突。

举个例子，假设有一家餐厅推出了一个新的菜品。从商家的角度来看，他们可能觉得这个菜品的配料独特，口味别致，能吸引一部分寻求新鲜体验的顾客。然而，从消费者的角度来看，他们可能觉得这个菜品的口味太过特别，不符合他们的口味，因此不愿意尝试。

又比如，一家电商平台可能认为推送大量的商品信息和优惠活动能够吸引消费者购买。然而，消费者可能会觉得这些信息过于繁杂和频繁，反而对购物体验产生负面影响。

Social Media and Social CRM

战略转变: 社交媒体策略 与 社交 CRM 策略不同。

Comparasion

社交媒体策略和社交客户关系管理策略（Social CRM）是两种不同的概念，虽然它们都涉及到社交媒体的使用，但在目标和实施方式上有所不同。

1. 社交媒体策略：这是一种关于如何在社交媒体上推广品牌、产品或服务的策略。它可能包括选择使用哪些社交媒体平台，发布什么样的内容，以及如何与用户互动等。例如，一个公司可能决定在Facebook上发布有关其产品的信息，或在Twitter上与用户进行实时交流。

   例子：假设你有一个卖鞋的公司，你的社交媒体策略可能包括在Instagram上发布新款鞋子的照片，并使用特定的标签来吸引潜在的客户。你也可能在Facebook上发布有关鞋子如何制作的视频，以增加品牌的透明度和信任度。

2. 社交客户关系管理策略（Social CRM）：这是一种使用社交媒体来改善与客户的关系的策略。**这可能包括在社交媒体上收集客户反馈，解决客户问题，或者了解客户的需求和兴趣等。**这种策略的目标是提高客户满意度和忠诚度。

   例子：还是以卖鞋的公司为例，你的社交CRM策略可能包括在Twitter上跟踪客户对你的鞋子的反馈，并及时回应。如果有客户抱怨鞋子的质量，你可以立即回应并解决问题。你也可以通过分析在社交媒体上的客户反馈来了解他们对什么样的鞋子有需求，然后调整你的产品线。

总的来说，社交媒体策略更偏重于品牌推广和营销，而社交CRM策略更偏重于客户服务和关系管理。

Social CRM Products

Social CRM Products Strategies

• Gain better knowledge of customers and prospects
• Create value-added customer engagement「创造增值的客户参与」
• Form new relationships, retain old ones「建立新关系，保持旧关系」
• Monitor and improve brand reputation「监控并提高品牌声誉」
• Creating Executive Buy-In 「让高管买账」

Social CRM Products Features

• Enhanced customer profiles
• Social listening
• Sentiment Analysis
• Social selling
• Social marketing

Custome-Related Data

• 数据帮助您做出更好的决策
  • 寻找新客户
  • 留住更多客户
  • 改进客户服务
  • 更好地管理营销工作
  • 跟踪「Tracking」社交媒体互动
  • 预测销售趋势「trends」
• 数据帮助您解决问题
• 数据帮助您了解绩效「performance」
• 数据帮助您改进流程
• 数据帮助您了解消费者

What is customer related data

• 与客户相关的数据是与客户关系的发展「development」和维护「maintenance」相关的任何数据。
• Current, past or future perspective
• Individual customers, customer cohorts, customer segments, market segments or entire markets

区别

Customer data or consumer data refers to all personal, behavioural「行为的」, and demographic「人口统计」 data that is collected by marketing companies「营销公司」 and departments from their customer base.

Why need customer related data

客户相关数据是企业获取和理解客户行为，需求和喜好的重要方式。这些数据可以

• 帮助企业做出更好的决策
• 提供更优质的产品和服务
• 以及更有效地进行市场营销

例子

• 个性化推荐
• 改进产品或服务
• 有效的市场营销
• 提升客户满意度

Type of Customer Data

Structured vs. Unstructured Data

• 存储在记录或文件中固定和命名字段的数据称为结构化数据。

• 非结构化数据不符合预先定义的数据模型。

• 包括文本和非文本文件

  • 非结构化数据通常存在于业务之外的社交媒体数据存储库中、

这些数据可能非常庞大，因此被称为 "大数据"。

Text analytics data

• 文本分析从非结构化文本文件中提取相关信息，并将其转化为结构化信息，然后以各种方式加以利用。
• 非结构化文本数据存在于
  • 社交媒体帖子
  • Email
  • 新闻文章
  • 在线评论和评价
• 文本分析数据可用于
  • 提高预测模型的准确性
  • 自动路由 「Automatic routing」
  • 根本原因「Root cause」分析
  • 趋势分析「Trend analysis」
  • 情绪分析「Sentiment analysis」

Big data

大数据是由社交媒体和其他地方的用户产生的结构化和非结构化数据，包括计量数据、气候数据、手机 GPS 信号和股票行情数据。

只有当数据可以被解释并采取行动时，大数据才能为企业提供机会。

"大数据的4V"是指大数据的四个关键特性：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（种类）和Veracity（准确性）。

1. Volume（体量）: 大数据的"体量"是指数据的数量。在我们的日常生活中，我们产生大量的数据，比如社交媒体上的帖子、购物网站的交易记录、医疗记录等。例如，每分钟有超过500小时的视频被上传到YouTube，这就是大数据的体量。
2. Velocity（速度）: "速度"是指数据生成和处理的速度。比如，股票市场的数据每秒都在变化，需要实时的分析和处理。又如，社交媒体上的信息流动非常快，一条新闻或者话题在短时间内就能引起大量的讨论和分享，这就需要快速地处理和分析这些数据。
3. Variety（种类）: "种类"是指数据的多样性。数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据；也可以是非结构化的，如文本、图片、视频等。例如，一家公司可能需要处理的数据包括销售记录（结构化数据）、客户反馈（文本数据）、产品图片（图片数据）等，这就是大数据的种类。
4. Veracity（准确性）: "准确性"是指数据的质量和准确度。数据可能会有错误、遗漏、重复等问题，这些都会影响到数据分析的结果。例如，如果一家公司的销售记录中有错误，那么它的销售分析结果就可能不准确，这就是大数据的准确性。

Customer-Related Database

什么是客户相关数据库？

它是与客户相关「 customer- related」的信息的集合，重点关注历史销售「historic sales」、当前机会「current opportunities」和未来机会「future opportunities」。

这些数据库由许多不同的职能部门维护，例如销售经理、渠道经理、产品经理等。

Database

数据库是有组织的数据集合，通常通过计算机系统以电子方式存储和访问。如果数据库比较复杂，则通常使用形式设计和建模技术来开发。

Types of database

• Hierarchical「分层的」
• Network「网络」
• Relational「关系型」
• Multidimensional「多维」

6 Steps to Develop A Customer-Related Database

1. 定义数据库函数「Define CRM Database Functions」
2. 定义信息要求
3. 识别信息来源
4. 选择数据库技术和操作系统
5. 填充数据库
6. 维护数据库

Define CRM Database Functions

OLAP vs. OLTP

分析数据存放在 OLAP（在线分析处理，online analytical processing）数据库中。OLAP 数据库中的信息通常是 OLTP 数据库的摘要摘录，足以执行分析任务。

操作数据驻留在 OLTP（在线事务处理，online transaction processing）数据库中。

OLAP	OLTP
提供业务活动的多维视图。	启用正在进行的业务流程的快照。
帮助规划、解决问题和决策支持。	对于控制和运行基本业务任务很有用。
数据来源为综合「consolidated」数据	Data source is the operational data.
包括定期刷新数据的长期批处理工作。	由终端用户发起的插入和更新时间短、速度快。
数据挖掘技术广泛使用 OLAP 应用程序。	大量短线在线交易
数据库设计通常是非规范化的并且包含较少的表。	OLTP 中的数据库设计是高度规范化的。
通常涉及复杂的查询和汇总，这反过来又迫使处理速度取决于所涉及的数据量、批量数据刷新等。	涉及标准化和简单的查询，返回相对较少的记录，因此速度更快。

Data Normalization

数据规范化是按照一系列范式「normal forms」构建「structuring」关系客户数据库的过程。

这提高了数据的准确性和完整性，同时确保您的数据库更易于导航。

Define the Information Requirements

What information is needed?

许多打包的 CRM 软件应用程序都附带行业数据模型。

企业要问的根本问题是：我们的数据库中需要哪些信息，以便我们能够智能地制定和实施我们的CRM策略？

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Modularized CRM Applications

CRM软件通常是模块化的：销售队伍自动化「sales force automation 」 (SFA) 应用程序将包含有关联系人、机会、案例、活动和其他问题的全面信息，这些信息对销售代表有效和高效地开展客户工作非常重要。

全面的 CRM 解决方案提供跨销售、营销和服务的功能，因此将具有与每个功能领域相关的多个模块。

Identify the Information Sources

Secondary and primary data

• Secondary data are data that have already been collected.
• Primary data are data that are collected for the first time.

Internal and external sources

外部数据可以从多个来源导入，包括市场研究公司和营销数据库公司。

3 main classes of external data

• compiled list data「名单数据」
• census data「人口普查数据」
• modelled data

Considerations in the Choice of Platform

Some Important Factors

1. 系统满足标准CRM运营「operational」和业务要求。
2. 您的 CRM 供应商为您提供部署灵活性「flexibility」、定制性「customization」和可扩展性「extendibility」。
3. 存储和安全要求符合您的需求。
4. 您可以满足充满活力的员工队伍的需求：该解决方案为您组织的所有成员增加价值。
5. 您有信心能够提高用户采用率「adoption rates」：系统直观，易于导入/导出数据。
6. 系统可与现有系统集成。
7. 供应商提供足够的培训。
8. 供应商「vendor』将您视为重要的合作伙伴。
9. 系统能够查看社交网络的数据。

Processes in Populating the Database

1. Sourcing the data
2. Verify the data：这是一个过程，确保数据满足特定的标准、规则或者需求。
3. Validate the data：这是一个过程，确保数据的准确性「accuracy」和一致性「consistency」。
4. De-duplicate the data
5. Merge and purge data from 2 or more sources

Maintain the Database

数据库维护的原因：数据库降级

• 五分之一的总经理在任何一年都会更换工作
• 每年有 8% 的企业搬迁
• 在英国，平均每年有 5% 的邮政编码发生变化
• 在西方经济体，每年约有 1.2% 的人口死亡
• 在美国，每年有超过 4000 万人更换地址

The Integrity of Data

理想的数据属性：STARTS

• Sharable
• Transportable
• Accurate
• Relevant
• Timely
• Secure

Maintaining the integrity of data

• 确保数据是最新的
  • 定期删除数据库中的重复数据
• 每年审核一部分文件
• 清除一段时间内不活跃「inactive」的客户
• 对数据库进行点滴反馈「Drip-feed」
• 让客户更新自己的记录
• 应客户要求删除其记录
• 插入诱饵「decoy」记录

Data warehouse and Data marts

Data warehouse

• Subject-oriented「主题导向」
• Integrated
• Time-variant「时间变量」
• Non-volatile「不易挥发」

Data mart

数据集市是数据仓库的缩小版本或子集，为特定业务功能或部门的使用而定制。

Data Access

• standard reports
• database queries
• data mining

Data mining definition

数据挖掘是描述性「descriptive」和预测性「predictive」分析的应用，以支持营销、销售和服务功能

Data Mining... from the perspective of the commercial world

Data Mining Applications

• Performing basket analysis: 客户倾向于一起购买哪些商品。这些知识可以改进库存、商店布局策略和促销。
• Sales forecasting: 研究基于时间的模式有助于零售商做出备货决策。如果顾客今天购买了一件商品，他们什么时候可能会购买另一件商品？
• Database marketing: 零售商可以建立具有特定行为的客户档案，例如，购买名牌服装或参加促销活动的客户。这些信息可用于集中开展具有成本效益的促销活动。
• Merchandise planning and allocation: 当零售商增加新店时，他们可以通过研究具有类似人口特征的店铺的模式来改进商品规划和分配。零售商还可以利用数据挖掘来确定特定店铺的理想布局。
• Card marketing
• Cardholder pricing and profitability: 发卡机构可利用数据挖掘技术为产品定价，从而实现利润最大化和客户流失最小化。包括基于风险的定价。
• Fraud detection
• Predictive life-cycle management: DM 可帮助银行预测每位客户的终身价值，并为每个细分市场提供适当的服务（例如，提供特别优惠和折扣）。

......

Data Privacy

经济合作与发展组织 (OECD) 是一个致力于制定更好政策以改善生活的国际组织。

经合组织隐私原则：

• Collection Limitation Principle
• Data Quality Principle: 个人数据应与其使用目的相关，并且在这些目的所需的范围内，应准确、完整并保持最新。
• Purpose Specification Principle: 收集个人数据的目的应在收集数据时明确说明，随后的使用应仅限于实现这些目的或与这些目的不相抵触的其他目的，并在每次改变目的时明确说明。
• Use Limitation Principle: 个人数据不得披露、提供或以其他方式用于第 9 段规定以外的目的，除非：a) 经数据当事人同意；或 b) 根据法律授权。
• Security Safeguards Principle
• Openness Principle: 其使用的主要目的以及数据控制者的身份和通常居住地。
• Individual Participation Principle: 从数据控制者或其他方式获得数据控制者是否拥有与其相关的数据的确认；
• Accountability Principle