大數據驅動下客戶關系與知識管理的作用機制研究

摘? 要：大數據驅動背景下，企業客戶關系管理與知識管理面臨新的發展機遇與挑戰。文章探討客戶關系與知識管理間的作用機制，旨在推動大數據驅動作用下的企業運轉機制變革，以保持其持續發展的能力。

關鍵詞：大數據;知識管理;客戶關系管理;模型建構

作者簡介：楊元，華中師范大學信息管理學院信息管理與信息系統系本科生。（湖北 武漢 430072）

中圖分類號：G642? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1671-0568（2019）12-0082-03

大數據時代，既為企業提升競爭實力創造了新的機遇，也帶來了新的挑戰。當前，行業的成熟導致市場中許多企業客戶日益集中、定制化規模擴大，企業面臨發展困境。企業也開始認識到客戶關系管理模式融入新的科學方法的重要性。如何發揮好客戶關系管理的作用，謀求企業持續性知識創新和維持環境適應能力成為企業建設的一個重要命題。

一、客戶關系管理與知識管理

1.客戶關系管理。客戶關系管理在社會經濟轉型的需求下應運而生。近年來，客戶關系管理頻頻出現在期刊文章與課題研究中，越來越多的企業和學者關注與研究客戶關系管理的方式方法與驅動因素。Gartner Group公司最早提出CRM商業理念，它按照客戶的分類情況有效地組織企業資源，培養以客戶為中心的經營行為以及實施以客戶為中心的業務流程。隨著計算機處理信息和數據的能力大幅提高，面向大數據提供的支持應用在近些年走入人們的視野，Rojanala等人提出一個三步式的數據挖掘模型來支持移動服務，可以幫助企業組織挖掘潛力管理CRM的價值。大數據驅動下的客戶關系管理，被企業提升至發展戰略的地位。

2.知識管理。知識管理從系統的角度出發，在科學管理和行為管理思想的基礎上，更加深入地考慮到影響組織競爭力的因素，關注組織受外部環境的作用和組織對內部知識與學習的管理，構成了一個更加完整的管理思想體系。隨著全球經濟的發展，知識管理的地位不斷提升，知識管理活動被放在了企業和社會經濟發展的重要戰略地位，被視為知識經濟時代保證經濟持續發展的首要資源。

3. 客戶關系與知識管理的作用機制。本研究所探討的客戶關系與知識管理的相互作用模式是基于知識經濟的背景，以客戶為中心為營銷理念，應用CRM系統中數據挖掘、社會網絡分析等先進信息管理技術為企業提供持續創新和環境適應動力的作用機制。認為以知識管理理論為指導，以CRM系統為技術支持，促進客戶知識流向企業，為企業知識活動和價值創造活動提供依據是現代企業踐行“以客戶為中心”的營銷與服務理念所必經之路，是知識管理方法探索與具體實踐的重要方向。

二、大數據驅動對客戶關系管理與知識管理的影響

依據生命周期理論，本文選擇目前認可度較高的一種劃分方法，將客戶關系生命周期分為考察期、形成期、穩定期和退化期4個階段，探討大數據和知識活動在客戶關系生命周期進程中所產生的影響。根據大數據的“4V”基本特征，即Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），和知識活動的五大基本內容，即知識獲取、知識生產、知識共享、知識應用、知識創新，對大數據和知識活動在客戶關系生命周期中產生的具體影響進行描述。

1.知識獲取。在客戶關系與知識管理的相互作用下，企業知識獲取的范圍不止于企業內部，還關注客戶知識所牽涉的與企業利益相關的外部數據所可能產生的知識。

2.知識生產。在利用知識發現、人工智能等技術為所收集客戶、項目、市場等信息建立數據倉庫;對數據進行聯機分析、挖掘和可視化操作，完成企業所擁有的客戶信息到客戶知識的轉化，實現知識在客戶關系與知識管理的作用機制中的第一步流動。

3.知識共享。大數據環境下，與客戶互動促進了企業組織結構趨于扁平化，企業從客戶中得到知識并在內部傳播和應用，緩解了企業內、外部信息不對稱的問題，避免企業內部出現“信息孤島”。

4.知識應用。客戶關系與知識管理的作用機制能夠促進知識運用于市場分析、預測環節，從而有利于企業建立基于數據的決策、管理和創新的現代化科學管理決策模式，幫助企業進行戰略決策。

5.知識創新。知識創新能夠拓展整體知識規模并提升知識質量，是知識管理活動的最核心環節和目標，是企業知識質的改善過程。結合野中郁次郎的SECI模型，在客戶關系與知識管理的相互作用下，企業內部員工通過共享個人隱性知識實現企業內部的知識社會化;此時，再采用技術手段對知識進行編碼、存儲和訪問，將隱性知識進行描述和記錄，實現隱性知識外部化，最后企業員工在工作中通過學習和借鑒實現外部化的企業知識，再一次將企業既有的顯性知識吸收內化，進而更好地作用于客戶關系管理工作實踐以及個人隱性知識的生產，完成知識在作用機制下的組織知識生產與創新的“知識螺旋”運動。在作用機制下，企業通過客戶關系管理推動動態、漸進的知識傳遞和知識創新活動。

三、大數據驅動下的客戶關系管理創新機制

將客戶關系管理與知識管理有效地結合，相互促進、共同發展，使得其應用內涵得以激活，理念與實踐相互促進，最終實現客戶關系管理與知識管理協調機制的科學運行，革新客戶關系管理的傳統模式。本文結合大數據環境下客戶關系與知識管理的共同發展變化，提出了客戶關系管理與知識管理相互作用機制。

1.基礎層提供支持。大數據環境下，企業解決某一實際問題越來越需要圍繞該問題的全數據。客戶作為企業最重要的資源，實現顧客價值最大化是客戶關系管理的出發點，任何企業實施客戶關系管理的初衷都是為了增加為顧客創造的價值。因而，基礎層數據的應用不僅能夠幫助企業有效地分析顧客數據，積累和共享顧客知識，而且有助于企業對自身業務流程的全方位監控，實現及時發現問題和實時處理問題。基礎層階段主要有以下四個處理步驟：

（1）數據采集。基礎層的基礎是多元化數據。一方面，需利用物聯網技術感知信息，獲取實時數據并檢測數據的變化，發現細微差距;另一方面，通過數據清洗技術剔除垃圾數據，充分考察和評價數據，提高數據的信效度。

（2）數據挖掘。要實現對不同來源數據的深度利用，就需要借助數據挖掘技術實現數據的全面發現與關聯。

（3）智能分析。借助智能分析技術可以將表面上看起來似乎毫無聯系的數據實現內在關聯。通過機器學習、認知計算等智能分析技術的運作，可以幫助企業人員減輕分析壓力，自動形成潛在的知識發現結果，全面揭示數據的隱含價值。同時可視化呈現有助于使分析結果易于理解，減輕分析主體的認知負擔。

（4）商務智能。通過對聯機分析處理、數據倉庫和數據集市等技術的綜合運用，將這些經過處理的數據轉化為有用的知識和分析結論，然后分發到企業各處，進行無縫升級和有效擴展，能滿足各類型用戶的不同信息需求，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。

2.流動層搭建環境。知識型客戶關系管理所涉及的信息采集與知識獲取范圍不止專注于企業內部，同時關注了企業外部環境、客戶知識、組織學習與知識共享的多重信息獲取渠道。在諸多技術集成運用下，提高了數據的利用程度，同時也改變了組織的協同結構，使其趨向于共享與交互。因此，客戶關系與知識管理的作用機制可以借助社交網絡技術構建逐層遞進的自由交互環境，最大限度地激發創新，具體而言，流動層主要有如下三個階段。

（1）促進企業內部溝通。基礎層和流動層為企業內部人員的想法孵化創建了良好的基礎條件，員工可以借助依托集成數據的應用從枯燥煩瑣的數據運算、模型構建等常規且重復性高的工作中抽身，進行個體學習。在此過程中，企業內部交流互動不斷加強，最終萌生創意想法，產生符合市場變動規律的智能產品，提供創新服務。

（2）協同提升效率。從上游供應鏈到核心企業，再到下游零售商，他們雖然各自在供應鏈中所發揮的職能不同，但是共同構成一個對外整體。供應鏈整體績效的優化，離不開每一個參與企業的自身改善。因此，三方應達成協作共贏的合作伙伴關系，站在供應鏈整體最優的角度，進行宏觀戰略調控，在需求高度吻合的基礎上通過相互協作，密集互動，實現優質產品的提供。

（3）支持創新體驗。企業最終要將研發的創新產品提交給市場檢驗，經受用戶的考驗。傳統情況下的客戶反饋模式單一，在客戶需求獲取方法上以單向接受為主，不能為客戶提供需求反饋與導航平臺。用戶的反饋不僅僅是企業用以衡量自身績效的最佳判準，也是指導企業長期發展的重要航標。因此，提高用戶反饋，促進企業與用戶的直接交流是客戶關系管理有效實施的關鍵步驟。

3.驅動層集中創新。客戶關系管理與知識管理是企業核心能力形成的兩個重要手段，二者存在相互促進、互動發展的作用關系。2018年政府工作報告指出：發展大數據產業，助力人工智能技術、大數據產品蓬勃發展，使各行各業受惠。以大數據信息化應用平臺為支撐，依托大數據的強大驅動力，提升企業客戶關系管理知識管理能力，推動二者演化進程協調同步發展。

（1）可視化動態分析調整。可視化技術作為數據分析和知識理解的有效手段，在近年來得到迅速發展和應用。可視化能夠將采集到的數據和信息進行信息壓縮和圖形化處理，實現數據到知識的轉化，可視化動態分析技術的運用很大程度上影響大數據知識的客戶關系管理進程。首先，可視化技術作為知識管理的重要手段，能夠將數據智能化轉化為可被人們直觀理解的知識、信息，以圖像的形式呈現給企業，促進知識吸收與理解;其次，可視化技術全面滿足企業的客戶關系管理知識需求，能夠準確發現企業客戶關系知識管理存在的問題與不足，促使企業實時調整生產經營活動;最后，可視化實現了客戶關系知識庫的構建，促進作為知識主體的企業和客戶間的數據流動，優化知識型客戶關系管理流程。

（2）客戶需求發現。大數據搜集、分析的數據集以發現用戶需求為來源渠道，大數據平臺分析挖掘數據應用能力的高低，取決于用戶需求滿足的程度。企業內部與客戶的知識流動性越高，越有利于捕捉客戶需求，指引企業知識創新的發展方向。但大數據技術不僅限于發現既有客戶的客戶需求，而且還能將發現需求轉化為引導需求，引導更多處于考察期和形成期的客戶關系走向穩定，并減少由穩定期走向衰退期的客戶關系數量，從而平衡企業與客戶間知識型客戶關系管理的主動權，做到現有知識需求與歷史需求的良好銜接、匹配，清除知識流動的障礙。

（3）客戶關系管理流程優化。客戶關系管理是從客戶關系的考察、形成、穩定到退化的生命周期過程，每階段可以對應企業不同的知識活動。客戶關系管理流程價值評價的核心在于客戶信息“螺旋式”轉化為企業內部知識的效率。大數據驅動客戶關系管理流程的變革和創新，保障客戶關系管理過程實施結果的有效性，優化客戶關系管理流程中知識的應用方式。

（4）知識資源整合與配置。大數據驅動下，企業利用先進的數據處理技術和信息技術將海量數據轉化為理解度高的知識。客戶關系與知識管理的相互作用基于對企業和客戶都是重要的知識主體的清晰認識。大數據技術基于兩者的反饋互動關系調度數據資源，在顯性知識管理的基礎上，提升隱性知識管理的資源配置效率，為客戶關系管理工作提供有力支持。同時通過客戶關系管理反作用于企業的知識活動，推動企業的知識螺旋上升速度和知識創新速度。

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責任編輯? 程? 哲