如何建立客户数据库？

为了保障客户的隐私不被侵犯，应尽可能地不对客户数据源进行合并。然而站在为客户服务的角度，企业则需要适当地整合客户数据。试想一下，如果一个客户同时接到同一家公司不同产品的营销员的两个服务电话会是怎么样的感觉。为此，企业需要建立以客户为单位而不是以产品为单位的客户数据库，这实际上需要对客户数据进行适当的整合，并且企业需要根据客户的购买行为对客户进行分类，以便提供个性化的服务。

1）客户数据库的特点

在CRM应用中，数据处理主要集中于客户数据库，与其他类型的数据库相比，客户数据库具有以下一些特点：

（1）动态的、整合的顾客数据管理和查询系统

所谓动态性，是数据库能够实时地提供顾客的基本资料和历史交易行为等信息，并在顾客每次交易完成后，能够自动补充新的信息。所谓整合性，是指顾客数据库与企业其他资源的整合，如一线服务人员的终端根据职能、权限的不同，可实施信息查询和更新功能，如顾客数据库与公司其他媒体（邮件、电话、互联网）的交互使用等。这些要求是进行顾客关系管理的前提条件，在技术实现上已经十分成熟。

（2）基于数据库支持的顾客关系格式或结构系统

实施忠诚顾客管理的企业需要制订一套合理的建立和保持顾客关系的格式或结构。简单地说，企业要像建立雇员的提升计划一样，建立一套把新顾客提升为老顾客的计划和方法。例如，航空公司的里程积累计划——顾客飞行一定的公里数，便可以获得相应的免费里程，或根据顾客要求提升舱位等级等。零售企业通常采用点数（Points）或购买量决定顾客的提升程度。Time-it Lube（特惠润滑油公司）吸引顾客的一个格式是提供顾客优惠卡——只要顾客1 年内光顾3 次以上，第3 次就可以享受比正常价（24.95 美元）低3 美元的优惠，第4 次可以享受低5 美元的优惠。结果，90%的顾客成为回头客。这个计划看上去会提高成本，降低收益，但由于生意主要来自老顾客和慕名而来的新顾客，企业不需要花大本钱做广告。而给老顾客寄发提醒通知、提供优惠卡等，比通过广告来吸引新顾客花费少得多，因此这种格式或结构实际上是划算的，这种格式或结构建立了一套吸引顾客多次消费和提高购买量的计划。它不仅是给予顾客享受特殊待遇和服务的依据，也有效地吸引顾客为获得较高级别的待遇和服务而反复购买。

（3）基于数据库支持的忠诚顾客识别系统

及时识别忠诚顾客是十分重要的，在每次顾客交易时，给予老顾客区别于一般顾客的服务，会使老顾客保持满意，加强他们的忠诚度。顾客数据库的一个重要作用是在顾客发生交易行为时，能及时地识别顾客的特殊身份，从而给予相应的产品和服务。例如，现在多数航空公司都实行的里程积累计划。对于航空公司的常客，基于数据库的识别系统在旅客购票时及时检查顾客已经积累的里程，从而根据顾客的级别主动地给予顾客等级提升，或给予免费机票等忠诚顾客应该享受的服务。

（4）基于数据库支持的顾客购买行为参考系统

企业运用顾客数据库，可以使每一个服务人员在为顾客提供产品和服务的时候，清楚顾客的偏好和习惯购买行为，从而提供更具针对性的基于数据库支持的顾客流失警示系统。企业通过对顾客历史交易行为的观察和分析，赋予顾客数据库警示顾客异常购买行为的功能。如一位常客的购买周期或购买量出现显著变化时，都是潜在的顾客流失迹象。顾客数据库通过自动监视顾客的交易资料，对顾客的潜在流失迹象作出警示。例如，特惠润滑油公司的顾客数据库在顾客超过113 天（这个数字已经过该公司多次验证，是顾客平均的换油时间）没有再次使用他们的产品或服务，便会自动打出一份提醒通知。

（5）个性化服务

例如，现在的读者俱乐部都在进行定制寄送，他们会根据会员最后一次的选择和购买记录，以及他们最近一次与会员交流获得的有关个人生活信息，向会员推荐不同的书籍，读书俱乐部永远都不会把同一套备选书籍放在所有会员面前。这样做使顾客感到公司理解他们，知道他们喜欢什么，并且知道他们在什么时候对什么感兴趣。这种个性化的服务对培养顾客忠诚无疑是非常有益的。

2）客户数据的分类

如图7.4所示，客户数据按照来源分为企业内部数据和企业外部数据。

图7.4　企业数据信息来源

尽管企业可能期望客户数据库中有尽可能多的客户群体和客户类型，但一般情况下，客户数据库只包括以下4 种客户类型：

①现有客户。这类客户的识别主要通过最近购买情况、购买的频率、每次购买的金额和交叉销售、终生价值等指标来识别。(www.xing528.com)

②潜在客户。这类客户的识别主要靠与现有客户的相似性分析或同类产品的购买客户特征归纳。如果有的潜在客户已经购买竞争对手的产品和服务，对他们购买行为信息的收集和分析，将为企业的SWOT分析和竞争战略提供宝贵的资料。

③流失的客户。根据有关客户满意度——忠诚度的分析，流失的客户不一定是不满意的客户，有时候只是客户的需求发生变化，如果将他们从客户数据库里剔出去则意味着完全放弃。为此，企业应该收集整理关于这些客户的信息并继续保留，以便在适当时机采取相应措施重新挽回这些客户。

④分销商。批发商、零售商、分支机构、销售代理等市场营销渠道也可以看作广义的客户，他们的偏好和业绩信息也应该纳入客户数据库的范围。

3）客户数据信息处理

由于从目标客户群收集的数据一般是离散的、非结构化的、待验证的，其中充斥着许多无效甚至容易起误导作用的信息。这就需要采用科学的方法来清洗、提炼这些海量的数据，达到去粗取精的目的，从而为企业各个层级的部门提供经营、决策上的支持。

形成有用的信息就是一个不断剔除无用信息、不断聚合的过程，并在这个过程中逐渐凸现隐藏在数据后面的那些规律性的东西。一般而言，客户信息处理有3 个步骤：

①校验。把从多渠道集成平台获得的数据进行一些基本的校验，去除有明显错误的信息。如根据身份证号的放号规则、信用卡的取号规则把不符合规则的数据剔除。

②结构化。由于获得的原始数据是非结构化、多维的，因此需要把它转化为易于处理的二维表，把性质类似的数据归为相同的客户属性。这个步骤相当关键，也是对数据进一步处理和挖掘的基础。

③借助数据仓库进行数据的使用和分析。数据使用指的是企业的内部人员以一种可预测的、重复性的方式使用数据。他们履行的是企业日常性的办事员级的事务。比如前台工作人员借助数据仓库中的资料回答外部客户的咨询。而数据分析则是一种不可预测的、非重复性的数据使用模式。分析者一般都是公司的管理者或战略制订的参与者。他们需要查询海量的客户数据，并借助于一些分析模型对数据进行进一步的挖掘。数据分析结果如果是不确定的，大量的数据分析活动都是无功而返，但一旦发现有价值的信息就能对公司的运营产生深远的影响。

4）构建客户数据库

客户数据库是使用和挖掘客户信息的核心，它的建立是一切数据分析的基础，在建立时应遵循以下几条原则：

①按照可预见未来所需的信息量，尽可能多地考虑预期客户购买产品的情况和购买后的反应。

②深入策划客户数据库的组成部分，应保留一定的弹性，以满足未来变化的需要。

③建立数据库，不需要因谋求建立一个详细完备的数据库而推迟建成时间，可先建成一个小而实用的数据库，在管理客户数据库中获得经验，并对其评价，不断改进。

④构建客户数据库时，让尽可能多的部门和人员参与。一方面使信息采集科学完备；另一方面让数据库的使用者充分了解设计者的思想。

在前面已经讲过客户数据的类型及采集渠道、信息处理等内容，其实运行客户数据库所要求的数据很容易获得，但很多企业没有对其进行结构优化整理供各部门使用，相应的数据价值也没有得到体现。这就需要根据企业的实际情况，设计和开发合适的客户模型。由于收集到的客户数据对企业管理者和各级经销商都有作用，因此，客户模型的设计必须考虑将来的需要。另外，由于客户信息是动态的，客户数据会不断进行变化，客户数据库还必须是可扩展的。

具体的客户信息模型可参照第一节客户数据类型部分实例进行设计。在设计中，要紧紧结合企业的需要，不可单独追求模型结构大而全导致数据库的冗余。