2.3知晓新技术与客户关系管理（课件）-《客户关系管理》同步教学（上海交通大学出版社）

项目二 与时俱进—— 客户关系管理技术支持 任务一 熟识客户关系管理系统 任务二 认识呼叫中心 任务二 知晓新技术与客户关系管理 1 项目导读 客户关系管理离不开技术的支持。随着移动互联网、人工智能、区块链等技术的出现与发展，客户关系管理也开始升级并转化为新型客户关系管理。企业在进行客户关系管理时应结合自身发展实践，始终坚持以客户为中心，理性、客观地拥抱新技术及其所带来的变革。 本项目主要介绍了客户关系管理系统、呼叫中心的相关内容，以及数据挖掘、人工智能、区块链等新技术在企业客户关系管理中的应用。 2 思政目标 （1）勤于动脑，能够举一反三。 （2）培养创新意识，用发展的眼光看问题。 知识目标 （1）熟悉客户关系管理系统的特点、类型和功能。 （2）熟悉呼叫中心的特点、类型和功能。 （3）了解数据挖掘、人工智能、区块链等技术在客户关系管理中的应用。 技能目标 （1）能够借助客户关系管理系统、呼叫中心进行客户关系管理。 （2）能够积极看待数据挖掘、人工智能等新技术。 3 任务三 知晓新技术与客户关系管理 一、数据挖掘 二、人工智能 三、区块链 4 课前导入：积极看待新技术 客户关系管理交流会上，某银行负责人刘总说：“随着数据挖掘、人工智能、区块链等技术的出现与蓬勃发展，企业和客户的行为模式也随之发生了变化。相应地，客户关系管理也开始向新型客户关系管理发展。企业要想在新时代背景下获得更多的忠诚客户和实现长久的盈利，就必须积极看待新技术，并借此对客户关系管理实践进行创新和变革。” …… （详见教材第41页） 请思考：数据挖掘技术对企业客户关系管理有什么作用？ 5 一、数据挖掘 数据挖掘又称“资料探勘”或“数据采矿”，是指从大量数据中提取出隐含的、未知的、潜在的、有用的信息，使其表现为概念、规则、规律、模式等形式的过程。 1．趋势和行为分析 利用数据挖掘技术，企业能在数据库中提取预测性信息，改变了以往要靠大量人工进行数据分析的局面。 2．关联分析 利用数据挖掘技术，企业能在数据库中找出隐藏的关系，提取关联性信息。 3．序列分析 序列分析和关联分析相似，其目的也是挖掘数据间的联系，但是序列分析的重点在于发现与时间相关的数据序列模式，并利用该模式对客户未来的消费行为进行预测。 一、数据挖掘 （一）数据挖掘技术的功能 4．聚类分析 聚类分析是指根据一定的标准将数据分成几个群组，同一群组的数据高度相似，而不同群组的数据差异明显。 5．概念描述 概念描述是指对某类对象的内涵、特征等进行概括性描述，有时侧重描述某类对象的共同特征，有时侧重描述不同类别对象之间的区别。 6．偏差检测 偏差检测的重点在于发现不符合标准的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。 一、数据挖掘 （二）数据挖掘技术的应用 2．在客户分类中的应用 客户分类是将客户分成不同类别的过程，是企业进行客户关系管理的基础，有助于企业针对不同类型的客户进行分析，从而制订个性化的服务策略。 一、数据挖掘 1．在客户识别中的应用 客户识别是企业发现潜在客户、获取新客户的过程。数据挖掘技术能够帮助企业根据现有客户的信息、市场反应行为模式总结出潜在客户的特征，进而完成对潜在客户的筛选工作。 4．在客户保持中的应用 客户保持是企业留住客户、防止客户流失的过程。在客户保持的过程中，企业可以借助关联分析和序列分析等进行决策。 3．在客户忠诚度分析中的应用 客户忠诚度是衡量企业客户关系管理水平的一个重要指标。企业如能获得较多忠诚客户，无疑会大大降低企业的成本、提高企业的竞争力。 一、数据挖掘 人工智能是研究与开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学研究领域的一个重要分支。人工智能主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面。 二、人工智能 11 管理论坛 人工智能对人们的日常生活产生了哪些影响？和同学讨论，说一说自己的看法。 12 1．机器学习 机器学习是人工智能技术体系的核心技术之一，主要研究能够模拟或实现人类学习活动的智能机器。 （一）人工智能技术体系 二、人工智能 2．知识图谱 知识图谱是一种通过大数据技术、自然语言处理技术等，基于知识的内在关联性构建网状知识结构图的技术。 3．计算机视觉 计算机视觉是一种使机器感知二维或三维环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息，并利用各种算法使机器对感知到的信息进行描述、存储、识别和理解的技术。 二、人工智能 4．自然语言处理 自然语言处理是人工智能研究的重要内容，也是一种综合性技术，综合了语言学、计算机科学、数学等学科，包括信息检索、信息抽取、词性标注、句法分析、语音