最近，一家大型連鎖商場推出在線購物服務，消費者可以通過商場網站購買商店的產品。這個電子商務網站初期獲得了成功，在前六個月的運作中銷售收入占總收入的7%。雖然對CRM的需要得到廣泛的認同，而且大家也愿意投入資金提供解決方案，但是企業卻越來越發現自己的不足。在耗資巨額投入之后，企業卻覺得客戶還不如開始的時候，不知如何是好。
公司想更好地了解網站客戶的成分和行為方式。是不是喜歡上網消費的商店現有的客戶在網上購買產品?這將會使銷售收入從一個渠道轉向另一個渠道，而不會使總收入增加。如果是這樣的話，那么就應該了解這些客戶在什么條件下選擇網上購買而不是去商場，他們購買的產品有哪些。
現有客戶參觀網站后接下來會在幾天內去商店購買嗎?這會表明這些客戶在網上挑選產品，但仍選擇親自購買。對于現有客戶和新的網上客戶而言，網站上哪些廣告對哪些網上購買最有效?新的網上客戶傾向于購買哪些特定產品?有什么方法可以按照點擊流數據來辨別有希望購買的新的網上瀏覽者?對他們來說哪些廣告最為有效?他們又是如何運用客戶關系管理來解決問題的呢？
1、整合
首先將網上得到的數據與公司已有的客戶的數據集成，然后再按姓名區分出網上瀏覽者。通過集成網上交易紀錄和商店交易紀錄，能夠辨別出既是網上顧客又是商店顧客的消費者?，F有的商店客戶在網上的購買行為(運用點擊流數據)可以與他們在非網上渠道的購買行為相比較。對網上廣告的響應率也可以與非網上廣告相比較。把基于web的市場一攬子分析軟件(購物車分析)運用到點擊流數據中，以區分什么產品有可能一同銷售，什么產品可能會被客戶留在購物車中，放棄購買。
2、分析
網上銷售收入究竟是新的收入還是僅僅是從商店渠道到網上渠道的轉移，是需要分析的第一個問題，也是最重要的一個 。要解答這個問題，必須將網上客戶的數據細分為現有客戶和新客戶(不論任何渠道)。雖然所有的新客戶都標制著收入的增長，但是如果現有客戶在一段時間內通過任何渠道的購買增加，那么，這樣實際上也意味著收入的增長。
要按照銷售渠道對網上購買的現有客戶的所有購買行為進行分析。這是直接的全方位分析(按照客戶級別、渠道、時間和產品幾個基本方面)，對辨別現有客戶喜歡的購買方式有很大的幫助。
同時，參觀過網站但并未網上購買的現有客戶也要分析其商店購買行為。另一個需要分析的方面是與網站上推薦的產品信息有關的點擊流 。如果推薦的網站產品信息和接下來的商店購買有相關性，那么這可能表明網站促進了其它渠道的銷售收入的增長。
全方位的深入的CRM分析能夠使網上廣告、e-mail促銷、加盟網絡以及搜索引擎等電子營銷活動(e-marketing)取得高成效，同時也可以使這些活動與不同層次的客戶的特殊產品購買行為產生關聯。而且還可以把統計回歸率分析和數據挖掘技術應用到分析中。
另外，預測模型有助于按網站瀏覽者的點擊流行為來區分哪些人最有可能購買某種產品。能夠將其運用到電子營銷計劃中最有可能促成客戶購買行為的特定內容中。
3、行動
一旦可以購用名字來區分網站瀏覽者時，點擊流數據就成為更有用的指數。通過將點擊流數據與客戶數據整合到一起，可以得到更為全面的客戶行為和喜好。這家公司需要開發出一種機制來獲取客戶的姓名和其他描述數據，以及激勵瀏覽者提供這些信息。
若分析表明多渠道客戶的瀏覽行為、選擇產品和購買模式都按預測的進行的話，則公司可以改變其營銷策略，以恰當地激勵這些客戶。譬如，若客戶喜歡上網查看，但其實是去商店購買產品，客戶可以在網上要求在指定的商店能夠得到某一產品。這樣就保證了客戶去商店時產品會已經在那里。
廣告、激勵因素和產品銷售地點得以個性化，并按每個客戶的喜好來分發與配送。這樣的個性化使客戶在體驗消費時更加方便，有親切感和滿足感。增強的客戶關系會帶來更高的客戶忠誠度、低成本的客戶獲取，并為公司帶來更高的收益。
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