让客户知识智能化的实现过程 （3） 2003.12.18

客户数据是客户智能的基石，进行客户OLAP分析和客户知识发现，均需要高质量的客户数据。

　　客户智能强调了企业与客户交互的自动化、智能化。自动化体现在知识发现技术在客户知识发现过程中的运用。知识发现方法有别于其他统计分析方法的主要原因在于，知识发现是面向最终商业用户而不是统计学家的。知识发现能有效地自动执行大多数操作过程，减轻最终用户的负担。智能化体现在客户智能运用客户知识辅助面向客户的决策的能力上。

客户智能不仅围绕企业操作层面的整个过程发挥作用，同时还对战略层面具有指导意义。以客户为中心的发展战略需要企业各方面的战略与之呼应。客户知识将引导企业制订正确的战略。

　　为了更好地描述客户智能实现流程，这里我们引入了“客户智能生命周期（CI lifetime）”的概念。客户智能实现是一个闭合的过程，但同时是不间断闭合过程的往复循环。图4中的客户智能实现流程仅描述了单一的闭合过程。CI生命周期可被分为四个生命阶段：获取、分析、计划和交互。

　　获取

　　是指获取客户数据。这个阶段的任务是将从业务系统送来的客户数据整合到客户数据库或客户数据仓库中去，并创造统一的客户数据视图和客户数据分析的环境。

　　分析

　　使用各种分析方法对客户数据进行分析和展示。分析方法大体上分为三类：第一类是将客户数据以业务报表的形式展示给业务人员。第二类是使用统计方法、在线分析方法将存在于客户数据中的、原有的规律性展示出来，用于辅助决策，此类分析方法属于验证驱动型发现（validate-driven），即让用户首先提出自己的假设，然后利用分析工具检索查询以验证或否定假设，属于由用户制导（user-driven）的被动方式。第三类分析方法—知识发现，属于发现驱动型发现（discovery-driven），用于发掘隐含于客户数据之中的、事先未知的、潜在有用的信息。

　　计划

　　是指战略管理过程中的战略计划阶段。战略是制定有关一个组织未来方向的决策，并将这些决策付诸实施。上阶段产生的客户知识在这个阶段被转化为优化客户交互活动的规则。这些规则指导企业将正确的决策、在正确的时间、通过正确的渠道、作用于正确的客户。计划阶段的成果体现了客户智能的战术决策能力。

　　交互

　　交互阶段将以上产生的规则作用于不同的“接触”（touch point）系统，比如Web或Call Center。由于多个“接触”系统共同作用于客户，所以存在一个“接触”系统优化的问题。其目的在于利用不同客户的特点，减少企业与客户的“接触”成本，并且使客户高效地了解企业的产品和服务。交互阶段还有一个重要的作用：收集交互信息（客户数据的一部分），以此促进下一个循环的良性发展。

　　CI生命周期的每一阶段都有不同的系统结构和应用框架。客户反馈的信息被送到分析和计划阶段。从这个阶段产生的客户知识被用来有效地与客户交互，从而产生有针对性的营销、销售、服务、支持等商业活动。整个CI生命周期是一个不断学习的过程，CI使企业更好地理解客户，快速、准确、高效地响应客户。计划与交互既是上一个生命周期的结果，又是下一个生命周期的开始，而且这种开始是改进了的、更加优化和科学的计划和交互。

　　案例分析

　　Kao公司是日本的一家化妆品制造商，开发了一个名为Echo of Customers’ Helpful Opinion的客户知识管理系统，用来处理所有的客户咨询和投诉，并将答案存贮在一个被称为增值网络（Value Added Network）的系统中。该系统对不同的客户知识运用不同标准进行分类，并被送达有关的部门，如客户投诉可能被送到研发、生产或营销部门。Kao公司成为一个以客户知识为驱动的企业，以客户知识为基础，使得面向客户的决策更加科学、更具有前瞻性，从而使该公司更好地把握市场，获得了更高的市场占有率。