大数据背景下物流企业论文

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一、大数据下第三方物流企业CRM面临的机遇与挑战

1.大数据的背景与特点

（1）信息规模大。大数据的发展是与互联网息息相关的，互联网技术的时时更新与不断发展，无疑产生了海量数据。毫不夸张地说，无时无刻不在产生新的数据。常规数据的存储单位一般为GB或TB，而大数据的单位往往是PB、EB甚至ZB，可见大数据的数据量之大之多。（2）数据的多样性。以前的数据大都是结构化的数据，现在由于信息的采集、加工与传输技术的不断发展，尤其是在互联网络上，产生各种非结构化的数据，代表性的非结构化数据包括音频、视频、传感数据，互联网上的以博客、微博为代表的文本数据等，使得数据的具体形态呈现多样性。（3）复杂关联性。在当今互联网的时代，产生的各种各样的联系，比如在电子商务网站上购物，曾经搜索过的关键词会成为电商网站制定个性化推荐、进行精准营销的最主要依据，个人在不同的社交网站上所提供的个人信息，以及在电商网站购物所留的具体信息都可以转成为有效的商业信息。这就表明了数据之间联系的紧密与密度，也说明了数据间的关联复杂性。（4）价值密度低。当然，海量的数据并不意味着海量的价值，不可能所有的信息都具有价值，如一些冗余信息。需要利用数据挖掘技术，对海量信息进行有效地提取与挖掘，找到具有价值的数据，并将其运用到商业活动中。

2.大数据时代第三方物流企业CRM面临的挑战

在了解了大数据的特征之后，我们便对大数据有了一个清晰的认识。那么在这个以数据为中心的大时代背景下，对第三方物流企业，对现在逐步将客户升级为企业核心竞争力、强调以客户为中心的第三方物流企业CRM带来了什么样的机遇与挑战，值得我们深思。CRM既是一种管理理念，也是一种应用软件，更是一种管理模式。客户一直都是企业非常重视的资源，而且对客户的重视早已从交易进行中扩展为注重潜在客户（即交易尚未发生时）、重视售后管理（即交易发生后），即在整个过程中都强调客户的地位和重要性。当今充满信息的时代，人们更加重视客户的管理，由此可以看出，客户的概念已经发生很大的变化。客户概念的泛化，无疑使客户需求变得具有多样性、多重性和差异性。在这个数据高速增长、信息高度发达的年代，无疑数据是驱动物流企业发展的动力。那么面对海量数据，低密度的价值数据，物流企业的数据“短板”，与客户信息、客户需求之间的矛盾与差距，使得物流企业在大数据时代进行客户关系管理时面临严峻的挑战，主要体现在以下几个方面：（1）数据不足与客户流失控制与预测不足之间的矛盾。客户流失一直以来就是企业面临的重大考验，而如何能够有效的控制与预测客户的流失也一直是长期讨论的热点。针对客户流失的控制与预测，传统的方法是建立在收集客户信息、资料的基础上，对客户的满意度进行分析。而往往这些数据是非常具有局限性的，仅仅是来自第三方物流企业自身积累的客户服务信息，而且在分析时并没有突出分析客户的忠诚度。而现如今客户的需求多种多样，且时时变化，客户的很多信息大多体现在社交网站或商务网站，而且信息的价值密度又比较低，造成物流企业不能很好的去收集、分析客户的信息，去有针对性的满足客户需要，去提高客户的忠诚度。因此，只能用相对少且相对固定的数据制定客户流失控制策略，或进行客户需求预测及市场预测，这些做法往往效果不理想。（2）数据更新不足与客户聚类以及个性化服务不足的矛盾。对客户数据进行聚类分析，是第三方物流企业进行客户关系管理很重要的一个应用方面。第三方物流企业的市场管理、销售服务等都与客户关系管理密切相关，都是强调以客户为中心。而根据数据对不同的客户群体进行聚类分析能够做到有针对性的进行管理，在降低客户关系管理成本的同时，也能够有效的制定实施营销策略。而对于物流行业这样一个数据驱动型的物流企业，数据的更新可以说是至关重要，要求及时将新的信息反馈给管理部门。而普遍的结构化数据，或已有的数据库数据信息相对陈旧，脱离客户不断变化的需求，这必然导致据此制定的各项CRM策略缺少有效性，甚至是营销策略的失误。（3）数据类型单一与关联性分析不足的矛盾。大量单一的客户结构化数据对已有客户的需求分析具有一定作用，然后对潜在客户或提高客户忠诚度上的作用不是很大。当前信息时代，除了传统的结构化数据，可以通过各项技术获得更多的半结构化的如网页、文本等数据，及一些非机构化数据，这些数据往往和客户的已有信息相关联，这些数据的收集与分析，能够为发展潜在客户提供基础。当前第三方物流企业大部分依旧依赖于结构化数据，数据类型比较单一，不能及时了解客户的进一步需求或与当前需求相关的产品或服务，造成对潜在市场的忽略。（4）客户需求变化与CRM模式滞后之间的矛盾。许多第三方物流企业对CRM的认识还停留在传统的与客户互动及管理方式上，虽然认识到了客户的重要性，但是在具体客户关系实施管理上，还存在很多问题，与信息时代的要求严重脱节。同时，在海量数据到来之时，又显得力不从心，无法挖掘出有效的价值信息。这种“迟钝”导致客户需求得不到最大满足，对第三方物流企业而言，面对残酷的市场竞争，时刻把握客户的需求，更好地为客户服务显得尤为重要。反之，则会导致被潜在客户所忽视，被老客户所抛弃，被客户抛弃意味着企业被市场淘汰。

二、大数据在第三方物流企业CRM中的应用

1.大数据下第三方物流企业CRM框架设计

在将大数据技术应用在第三方物流企业CRM的过程中，在整个CRM框架设计中都要明确体现出整个CRM的工作都是围绕客户进行的。各种商业目标定义的来源是客户，数据挖掘与分析的数据来源也是客户，最后具体的商业应用也是作用于客户。同时，数据的正确获取，数据的有效预处理，数据的合理存储，采用优秀的数据处理技术进行数据处理，以及优秀数据挖掘方法和技术的选择与应用，这些工作都离不开信息技术。包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、互联网技术、分布式文件系统和可扩展的存储系统等。该模型以客户信息为主线，将第三方物流企业的客户关系管理分为三个层次：客户信息收集层、客户信息分析层、信息输出———客户服务与支持层，在整个过程中都离不开网络技术、数据挖掘等技术层面的支持。具体说，在将大数据应用于第三方物流企业CRM中时，第一步需要通过大数据获取技术得到足够多的各种类型的数据，主要包括从客户和市场等企业的外部环境，以及公司销售记录等内部渠道，收集各种客户信息和市场信息，形成大数据集；第二步需要应用包括数据仓库、数据挖掘和商业智能等技术手段对获取的大数据集进行计算、汇总，通过“聚类分析”、“关联分析”、“数据融合”，实现对客户的个性化分析、竞争情报分析、市场需要变动和产品扩展分析及共性分析，得到应用型数据，这样做的目的主要解决传统CRM中个性化服务不足、市场拓展、市场趋势预测不足的问题；第三步针对第二步的客户分析，围绕这个“中心”，把这些信息输出给客户或企业内部用来制定各种决策及提供服务支持，形成可行性报告，应用于服务管理、市场管理、销售管理及物流企业管理。通过整个CRM系统，不仅成功的对客户信息进行收集、分析、输出，同时将客户各种背景数据和动态数据收集整合在一起，同时将运营数据和外来市场数据经过整合、变换载进数据仓库。不仅重视怎样从技术上实现对大数据应用的过程，并且着重强调的是解决传统CRM的弊端，将大数据时代物流企业CRM所面临的问题在整个流程中进行解决。

2.大数据背景下第三方物流企业CRM应解决的问题

从上图可看出，将大数据应用于第三方物流企业，不仅需要经过很长时间，还要有非常多的基础设施建设和掌握有关技术的人才储备。第三方物流企业在将大数据应用于CRM过程中，需要有完善的基础设施建设、人才的培养和储备、有利的政策法规支持，以及第三方物流企业领导层对CRM和大数据足够的理解和支持的态度。同时，笔者构建的大数据下第三方物流企业CRM模式，是对大数据下第三方物流企业如何能够更好地做到以“以客户为中心”的一个探讨，在此与各界交流。

作者：宿恺尤翠翠单位：沈阳工业大学管理学院