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客户关系管理是企业为提高核心竞争能力,达到竞争制胜、快速成长的目的,树立以客户为中心的发展战略,并在此基础上开展的包括判断、选择、争取、发展和保持客户所需实施的全部商业过程。在我国,由于计划经济体制的影响,对客户关系管理的重视是近几年才发展起来的,尤其是工程咨询企业,脱胎于行政事业单位,尚带有浓厚的“官办”色彩,在从计划经济体制向市场经济体制转轨过程中,工程咨询企业要从政府决策部门的从属机构转变为独立企业,将面临激烈的市场竞争。在企业改制和中国加入WTO的双重背景下,企业如何运用客户关系管理开拓市场,增强企业竞争力,是一个值得探讨和研究的问题。工程咨询企业客户关系管理研究在国内还只是处于一个起步阶段,还有较多问题等待我们去研究。
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是20世纪80年代之后迅速发展起来的一门新兴学科。它是模仿生物神经系统的信息传递和反射功能来获得处理事物的“智能”的一种信息处理系统。1985年,Rumelhar提出了神经网络的误差反向传播算法,即BP算法,把学习的结果反馈到中间层的隐含单元,改变权值矩阵,从而达到系统预期的学习目的。这一算法的出现,使神经网络获得了一个比较实用和有效的训练方法,由于它具有全息性、鲁棒性、并行性、非线性等突出的特点,在工况监测和控制、故障诊断、结构分析、高智商机械设计、多传感器信息集成和融合、系统识别与智能控制、制造过程中作业计划的优化等众多领域方面得到了成功的应用,成为解决复杂非线性输入问题的一个重要数学工具。
本文通过分析国内工程咨询企业客户管理系统存在种种问题,说明在计划经济体制下靠政府行政关系分配任务的企业已不可能在市场条件下继续生存。企业要想生存,必须占领市场,必须依据市场规则建立适合本企业的客户关系管理系统。一个成功的企业客户关系管理系统应能做到整合企业全部业务环节和资源体系,实现信息共享,为企业决策提供科学的支持。这就需要企业的客户关系管理系统能够综合地分析和判断多方面输入条件,依据本企业和市场实际情况给出合理的客户关系解决方案,这无疑是一个复杂的非线性系统问题。为解决这一问题,本文试图探讨一种客户管理系统的分析解决方案,帮助企业建立一种简单而行之有效的客户管理系统,利用数学的神经网络方法,在确定一定的输入条件情况下,通过计算机分析客户基本资料,并通过计算的结果确定客户管理策略方案。我们将这种方法称之为基于神经网络理论建立的客户管理系统。
为建立基于神经网络理论的客户管理系统模型,文章按以下几个步骤进行研究:
1.分析国内外工程咨询业现状和国内工程咨询企业客户管理系统存在的问题,指出工程咨询企业加强客户管理的必要性;
2.分析客户关系管理理论,从企业管理的经营理念、企业管理的经营机制、企业管理的解决方案等三方面阐述了客户管理系统的内涵,探讨客户管理的内涵、特点、功能及价值;
3.为解决复杂非线性系统输入输出计算关系,引入神经网络理论,将其作为解决复杂非线性系统的数学工具。根据工程咨询企业实际选择适合的网络结构和计算方法,本文选用BP网络模型和BP算法(Back Propagation Algorithm)作为研究分析的基本方法;
4.确定系统的输入变量。根据客户关系理论,将对客户关系管理影响最大的三个方面：客户满意度、客户忠诚度和重点客户策略作为系统输入指标,对这三个指标进行深入分析;
5.结合本企业情况,建立适合的输入指标参数量化的计算方法。其中,客户满意度量化指标用调查问卷评分法计算,客户忠诚度量化指标用评分加权求和法计算,重点客户量化指标用权重定义法确定;
6.建立基于神经网络理论的客户管理系统模型,首先,对客户满意度、客户忠诚度和重点客户策略量化指标进行归一化处理,使其符合神经网络系统的计算要求;其次,根据BP神经网络理论算法进行采样计算,选取2000年至2006年本企业客户数据资料进行采样计算。共采样60组数据,随机选取30组为系统训练样本(另外30组为测试信号),计算得出标准样本,并将其转化为二进制编码输出,确定二进制编码输出对应的客户关系管理策略类型;再次,对神经网络进行节点选择,通过多种节点情况下的系统迭代次数、训练时间和识别率比较,确定系统适合的隐层节点数,从而建立系统模型。
7.对所建立的系统模型进行分析校验,将另外30组测试信号数据代入系统进行计算,检验系统作为客户管理策略类型分类器的判断准确率,从而判断系统可行性。最后,通过近期三个工程咨询业务实例说明系统的使用方法。
至此,本文完成了对工程咨询企业客户管理分析解决方案的分析探讨,并建立了一个基于神经网络理论的客户管理系统模型,企业用户可以通过计算机输入客户信息基本资料,根据计算结果选择对应的客户关系管理策略,可用于企业指导市场部门人员统一行动,争取客户。