第三方物流企業論文范文

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一、大數據下第三方物流企業CRM面臨的機遇與挑戰

1.大數據的背景與特點大數據正如其他新興的學術術語一樣，作為一個曝光率極高的關鍵詞經常出現在人們的視野中，但是大數據的準確概念現今在學術界和產業界并沒有達成共識，尚未提出一個能夠完全闡述其自身含義的概念。不同的學者和實踐者都站在自己的角度對大數據進行定義。因此，為了更好的理解大數據、理解大數據的時代背景，我們從大數據的特點予以闡述。（1）信息規模大。大數據的發展是與互聯網息息相關的，互聯網技術的時時更新與不斷發展，無疑產生了海量數據。毫不夸張地說，無時無刻不在產生新的數據。常規數據的存儲單位一般為GB或TB，而大數據的單位往往是PB、EB甚至ZB，可見大數據的數據量之大之多。（2）數據的多樣性。以前的數據大都是結構化的數據，現在由于信息的采集、加工與傳輸技術的不斷發展，尤其是在互聯網絡上，產生各種非結構化的數據，代表性的非結構化數據包括音頻、視頻、傳感數據，互聯網上的以博客、微博為代表的文本數據等，使得數據的具體形態呈現多樣性。（3）復雜關聯性。在當今互聯網的時代，產生的各種各樣的聯系，比如在電子商務網站上購物，曾經搜索過的關鍵詞會成為電商網站制定個性化推薦、進行精準營銷的最主要依據，個人在不同的社交網站上所提供的個人信息，以及在電商網站購物所留的具體信息都可以轉成為有效的商業信息。這就表明了數據之間聯系的緊密與密度，也說明了數據間的關聯復雜性。（4）價值密度低。當然，海量的數據并不意味著海量的價值，不可能所有的信息都具有價值，如一些冗余信息。需要利用數據挖掘技術，對海量信息進行有效地提取與挖掘，找到具有價值的數據，并將其運用到商業活動中。

2.大數據時代第三方物流企業CRM面臨的挑戰在了解了大數據的特征之后，我們便對大數據有了一個清晰的認識。那么在這個以數據為中心的大時代背景下，對第三方物流企業，對現在逐步將客戶升級為企業核心競爭力、強調以客戶為中心的第三方物流企業CRM帶來了什么樣的機遇與挑戰，值得我們深思。CRM既是一種管理理念，也是一種應用軟件，更是一種管理模式。客戶一直都是企業非常重視的資源，而且對客戶的重視早已從交易進行中擴展為注重潛在客戶（即交易尚未發生時）、重視售后管理（即交易發生后），即在整個過程中都強調客戶的地位和重要性。當今充滿信息的時代，人們更加重視客戶的管理，由此可以看出，客戶的概念已經發生很大的變化?？蛻舾拍畹姆夯?，無疑使客戶需求變得具有多樣性、多重性和差異性。在這個數據高速增長、信息高度發達的年代，無疑數據是驅動物流企業發展的動力。那么面對海量數據，低密度的價值數據，物流企業的數據“短板”，與客戶信息、客戶需求之間的矛盾與差距，使得物流企業在大數據時代進行客戶關系管理時面臨嚴峻的挑戰，主要體現在以下幾個方面：（1）數據不足與客戶流失控制與預測不足之間的矛盾?？蛻袅魇б恢币詠砭褪瞧髽I面臨的重大考驗，而如何能夠有效的控制與預測客戶的流失也一直是長期討論的熱點。針對客戶流失的控制與預測，傳統的方法是建立在收集客戶信息、資料的基礎上，對客戶的滿意度進行分析。而往往這些數據是非常具有局限性的，僅僅是來自第三方物流企業自身積累的客戶服務信息，而且在分析時并沒有突出分析客戶的忠誠度。而現如今客戶的需求多種多樣，且時時變化，客戶的很多信息大多體現在社交網站或商務網站，而且信息的價值密度又比較低，造成物流企業不能很好的去收集、分析客戶的信息，去有針對性的滿足客戶需要，去提高客戶的忠誠度。因此，只能用相對少且相對固定的數據制定客戶流失控制策略，或進行客戶需求預測及市場預測，這些做法往往效果不理想。（2）數據更新不足與客戶聚類以及個性化服務不足的矛盾。對客戶數據進行聚類分析，是第三方物流企業進行客戶關系管理很重要的一個應用方面。第三方物流企業的市場管理、銷售服務等都與客戶關系管理密切相關，都是強調以客戶為中心。而根據數據對不同的客戶群體進行聚類分析能夠做到有針對性的進行管理，在降低客戶關系管理成本的同時，也能夠有效的制定實施營銷策略。而對于物流行業這樣一個數據驅動型的物流企業，數據的更新可以說是至關重要，要求及時將新的信息反饋給管理部門。而普遍的結構化數據，或已有的數據庫數據信息相對陳舊，脫離客戶不斷變化的需求，這必然導致據此制定的各項CRM策略缺少有效性，甚至是營銷策略的失誤。（3）數據類型單一與關聯性分析不足的矛盾。大量單一的客戶結構化數據對已有客戶的需求分析具有一定作用，然后對潛在客戶或提高客戶忠誠度上的作用不是很大。當前信息時代，除了傳統的結構化數據，可以通過各項技術獲得更多的半結構化的如網頁、文本等數據，及一些非機構化數據，這些數據往往和客戶的已有信息相關聯，這些數據的收集與分析，能夠為發展潛在客戶提供基礎。當前第三方物流企業大部分依舊依賴于結構化數據，數據類型比較單一，不能及時了解客戶的進一步需求或與當前需求相關的產品或服務，造成對潛在市場的忽略。（4）客戶需求變化與CRM模式滯后之間的矛盾。許多第三方物流企業對CRM的認識還停留在傳統的與客戶互動及管理方式上，雖然認識到了客戶的重要性，但是在具體客戶關系實施管理上，還存在很多問題，與信息時代的要求嚴重脫節。同時，在海量數據到來之時，又顯得力不從心，無法挖掘出有效的價值信息。這種“遲鈍”導致客戶需求得不到最大滿足，對第三方物流企業而言，面對殘酷的市場競爭，時刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務顯得尤為重要。反之，則會導致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業被市場淘汰。

二、大數據在第三方物流企業CRM中的應用

1.大數據下第三方物流企業CRM框架設計在將大數據技術應用在第三方物流企業CRM的過程中，在整個CRM框架設計中都要明確體現出整個CRM的工作都是圍繞客戶進行的。各種商業目標定義的來源是客戶，數據挖掘與分析的數據來源也是客戶，最后具體的商業應用也是作用于客戶。同時，數據的正確獲取，數據的有效預處理，數據的合理存儲，采用優秀的數據處理技術進行數據處理，以及優秀數據挖掘方法和技術的選擇與應用，這些工作都離不開信息技術。包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、互聯網技術、分布式文件系統和可擴展的存儲系統等。根據這種指導思想，在第三方物流企業CRM中，應用大數據的框架結構如下圖所示。該模型以客戶信息為主線，將第三方物流企業的客戶關系管理分為三個層次：客戶信息收集層、客戶信息分析層、信息輸出———客戶服務與支持層，在整個過程中都離不開網絡技術、數據挖掘等技術層面的支持。具體說，在將大數據應用于第三方物流企業CRM中時，第一步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，主要包括從客戶和市場等企業的外部環境，以及公司銷售記錄等內部渠道，收集各種客戶信息和市場信息，形成大數據集；第二步需要應用包括數據倉庫、數據挖掘和商業智能等技術手段對獲取的大數據集進行計算、匯總，通過“聚類分析”、“關聯分析”、“數據融合”，實現對客戶的個性化分析、競爭情報分析、市場需要變動和產品擴展分析及共性分析，得到應用型數據，這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足、市場拓展、市場趨勢預測不足的問題；第三步針對第二步的客戶分析，圍繞這個“中心”，把這些信息輸出給客戶或企業內部用來制定各種決策及提供服務支持，形成可行性報告，應用于服務管理、市場管理、銷售管理及物流企業管理。通過整個CRM系統，不僅成功的對客戶信息進行收集、分析、輸出，同時將客戶各種背景數據和動態數據收集整合在一起，同時將運營數據和外來市場數據經過整合、變換載進數據倉庫。不僅重視怎樣從技術上實現對大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。

2.大數據背景下第三方物流企業CRM應解決的問題從上圖可看出，將大數據應用于第三方物流企業，不僅需要經過很長時間，還要有非常多的基礎設施建設和掌握有關技術的人才儲備。第三方物流企業在將大數據應用于CRM過程中，需要有完善的基礎設施建設、人才的培養和儲備、有利的政策法規支持，以及第三方物流企業領導層對CRM和大數據足夠的理解和支持的態度。同時，筆者構建的大數據下第三方物流企業CRM模式，是對大數據下第三方物流企業如何能夠更好地做到以“以客戶為中心”的一個探討，在此與各界交流。

作者：宿愷尤翠翠單位：沈陽工業大學管理學院