客户智能：customer intelligence

客户智能（customer intelligence，CI）来源于客户数据信息，这些数据由公司能过企业通过内外部资源收集。客户智能旨在通过更好地理解客户动机来驱动未来的客户量增长。对客户数据的商业分析（business analysis）应用过程叫做客户数据挖掘（data mining）。

　　所有与客户的互动都能产生内部客户数据，这些数据存储在公司管理系统、客户服务系统与销售系统的数据库中。公司外部数据能从很多不同途径收集。外部数据一般分为三类：

• 　　个人统计资料，它涵盖了年龄、收入水平、债务水平、受教育程度和婚姻状况等数据。分析这些数据可以开发具体收入档次的购买模式、发现客户年龄引起的销售变化、对比有房人群与租屋人群的销售情况。
• 　　地理位置统计资料，它包括了某具体位置聚集的所有数据。分析这些数据可以开发郊区的购买模式，如那些大部分住户是年轻人的地方。
• 　　态度数据，它包括客户或潜在客户了解公司途径的所有信息。这些数据通过调查、客服中心甚至Twitter中对产品服务的评论获得。

　　在“客户智能：从数据到对话”中，Sean Kelly把客户智能（customer intelligence，CI）与传统的营销方法做了对比：

　　事实上，大部分大型服务公司还在继续遭受过去管理理论的欺骗，盲目推崇价格优势、分配控制和规模经济的三位一体。在这个大规模的营销时代，如果客户是可再生资源，而且假设仅仅用价格、质量和便利性就能完全预测并驱动客户的购买行为，那么它们就是这个时代的颂歌。在这种世界观中，由于假设客户的条件性反应可以完全被预测，因此所有研究客户行为的工作都成了徒劳。

　　Kelly 还说，相反地，价格主导的价值建议或合同义务并不能束缚客户，预想、解决客户需求的高度自由化服务型关系的系统化才能约束客户。

最近更新时间：2015-11-11 翻译：徐艳EN