客户智能，让需求链变得更聪明

客户世界 | 2015年7月12日 | 文库 | 评论已关闭 | 1190

||2004-10-10

　　【ICXO.com编者按】在服务经济的时代，需求链补充了传统供应链的不足，将形成服务的各个增值环节“有形”的凸现出来，提高了服务的效率，服务供给对需求的应变能力。从创造服务需求出发，到满足客户服务需求，让客户满意而归在服务经济的时代，需求链补充了传统供应链的不足，将形成服务的各个增值环节“有形”的凸现出来，提高了服务的效率，服务供给对需求的应变能力。从创造服务需求出发，到满足客户服务需求，让客户满意而归，需求链不仅仅是让产品和服务便成为利润，更重要的是它为客户创造了客户价值，为企业带来的长期的客户关系和源源不断的利润，这样重要的链子，企业能够不关注么？

　　需求链包含的主要增值环节有服务咨询、服务设计、服务实施和服务跟踪。

　　服务咨询：主要目的是分析市场、寻找客户和挖掘客户需求。在企业管理中，与此相对应的是市场营销管理中的营销战略管理。在一般情况下，服务企业总是需要对自身所能够提供服务的资源和市场目前所拥有的总体资源以及主要的竞争对手进行对比，分析优势和劣势，潜在的威胁和机会；需要分析挖掘潜在客户对象、最值得投资的客户对象、最有价值的客户对象和需要放弃的客户对象；需要分析客户对服务水平的满意程度，分析现有服务水平与竞争对手的差距；分析关键客户对服务的期望所在，通过对市场其他领域技术和产品的研究，寻找可整合的革命性项目；为企业未来新项目的推出进行规划和设计工作。

　　服务设计：主要是根据所获得的客户需求，从提供服务的场所、环境、设备、相关产品、服务人员行为规范、着装、语言等一些与客户接受服务所可以切身感受到的细节之处，进行人性化的设计，需要考虑到客户接受服务的一般心情、客户的各种可能烦扰、客户对服务中某些设备或设施的特别要求等等。服务设计是一项工程，需要相当丰富的服务经验和知识，以及对客户需求的深刻理解，很多时候，设计中的一点灵感火化，可以获得客户由衷的赞美和信任，从而建立起与客户之间长久的伙伴关系。因此服务设计中已经将客户价值的实现考虑其中，其在需求链中是将战略意图和价值实现直接关联的一个环节，地位的重要性不言而喻。

　　服务实施：主要是根据服务设计的各种规范，由服务人员通过行动和语言，将服务提供给客户的过程。服务实施环节是服务价值产生的根本环节，是决定企业利润的关键一环。同时，在服务实施中，服务人员要将服务的关键技术和细节内容进行充分的展现，从而表现出服务水平的精湛和对客户感知的关怀，从而在和客户接触瞬间，让客户感觉到“有形、可靠、安全、关心”等服务质量要素。凭借高水平的服务而产生的人文关怀，不但提高客户感知价值，而且成为形成客户关系的重要因素之一，产生客户价值。服务实施也是企业创造品牌、形象等无形价值的关键环节，是企业长期发展的基础。

　　服务跟踪：这是服务后的新概念，送走客户之后，服务企业所需要采取的主动行动。区别于售后服务，往往是指产品出售后，由于产品的某些内在缺陷造成的问题，或者产品的维护而需要的企业服务，特别是指服务企业在服务结束后，为了获得客户的反馈或者加强和客户的关系，所提供的额外服务。服务跟踪主要形式可采用不定期客户访问策略、会员策略、电话、email定期沟通策略、节日等特殊日期的问候策略。服务跟踪的效果，一是对于间隔周期较长的服务，保持客户对企业的熟悉程度，特别是在推出新项目、改变服务模式等变化后，避免客户的陌生感；二是及时获取客户对服务中可能产生的不良感觉，避免问题的扩大；三是进一步的调研和获取客户的需求期望。

　　需求链是一个封闭链，在循环中不断得到提高，而客户智能（CI）是需求链活动的助推剂，它使需求链中的各环节充分发挥功能，并保持信息的一致。

　　Wayne W. Echerson对客户智能的理解是：客户智能是指用来收集、分析和利用客户数据的工具和战略。客户智能使企业更好地理解它们的客户（如人口统计信息、利润率、偏好、趋向等），因此能更有效地获取、保留、服务、提升客户，来满足商业战略目标的需要。因此，客户智能是一套围绕客户进行数据收集、分析的工具，需要应用到企业管理系统中，才能发挥作用，在服务企业中，这套工具可以很好的应用到需求链的管理中。

　　在服务咨询环节，客户智能工具可以根据80/20原则对客户数据库中客户的各种属性细分，如基本属性：年龄、性别、区域、学历、职业等；经济属性：年收入、平均服务消费额、服务消费次数、平均接受服务间隔等；社会属性：服务项目偏好、个人或者团体服务等。客户智能工具还能帮助企业对客户数据进行多维分析和建立数据仓库，在此基础上分析不同属性间的相关性，判断客户增长和流失趋势及原因。有些客户智能工具还可以推演分析出竞争对手的客户发展趋势以及对自身的影响。根据这些数据分析，企业可以获得基本的市场情况，掌握客户知识，从而可以在这些信息的引导下，进行正确的决策判断。

　　客户智能工具利用数据仓库、数据挖掘工具进行的属性相关性分析，以及对客户消费趋势的回归预测，可以寻找到客户消费的期望点，如客户的年龄、消费次数、项目偏好之间存在一定的相关性，对其数据进行回归分析可以得到一种较为稳定、而且客观的客户群体细分，可以判断出该人群平均消费能力，并可以预测出未来时段内的可能消费情况。而且可以结合一些知识模型，如特定人群消费心理模型，产生出新的客户知识，如消费者对服务内容和方式的期望经验，这些知识将传达给所有服务设计人员，从而可以有针对性地设计针对不同细分客户的服务方案。服务设计人员通过利用客户智能工具，可以大大缩短获得丰富客户经验和知识的过程，提高了服务设计人员成长的速度和设计的效率，使设计事半功倍。

　　一般我们都会认为客户智能工具主要用于后台的策划和设计阶段，对数据的分析和钻取是其主要的任务，但是在服务的实施环节，客户智能工具依然发挥着作用。一方面是客户智能工具所获得的客户知识只有分发到每一位前台服务人员，才能算是经验的完全有效利用；另一方面客户智能也包含了智能化的数据收集工具，服务实施过程中客户服务数据的收集事实上是一件复杂的活动。因为服务过程中除了各种标准化的流程之外，往往还有不少例外，这是服务的特点，而且这些例外往往还被客户视为服务质量高低的评判标准，如海尔公司一位员工背洗衣机的故事，恰恰反映了这一点。而这些例外信息对客户影响深远，一些不利的例外信息就尤其需要被企业所获取。自动和人工记录之后，都需要经过筛选和分析之后，进入客户数据库。

　　最后在服务跟踪环节，客户智能工具将根据客户分析结果，对不同客户细分设定不同的客户服务跟踪策略。如不定期的客户访问，就需要计划客户的访问频率和访问内容，并对访问的经济代价作出分析。在与客户的email沟通过程中，利用客户智能工具，可以方便的获得客户的基本信息和偏好等个性化信息，从而自动产生个性化的邮件发布，而且可以减少服务过程中的出错可能性，能以较高的效率和较低的成本实现服务跟踪。客户智能采用客户智能引擎，还能在跟踪过程中对客户知识进行反馈和再学习。

　　总之，客户智能工具将服务企业领向了学习型组织，主动和被动的学习将使企业不断的积累着客户知识和服务经验，不断加深对客户需求和利益的理解，通过对服务流程的优化设计，使面向客户的需求链变得更加灵活和有效，保证了服务水平的提高和客户价值的不断实现。

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