当前中国的零售业已经逐步实现了规模化、服务标准化、管理科学化。但是客户关系管理方面出现一些问题，其中比较重要的是对客户数据分析不足，这严重阻碍了零售企业的发展，零售企业之间的竞争也从传统的市场竞争转到客户资源的竞争上来。

1 客户关系管理发展的概况

国外对客户关系管理的理论研究领域集中在客观研究的初期阶段、技术阶段、以及 CRM 融合阶段三个方面。Catherine Synder 提出在全球经济环境下，应充分发挥电子商务等技术手段吸引客户，将客户关系管理与满意度评测融合，提升客户忠诚度。国内学者从 20 世纪 80 年代开始研究客户关系管理，中国学者集中在理论研究方面，对理论的产生与现状进行研究，并预测未来发展情况。主要是利用数据分析方法对客户进行分析，通过对价值链、成本动因、战略定位的分析得出客户交易成本、获得成本以及客户维持成本来衡量企业损益，为公司提供决策性支持。

客户关系管理在沃尔玛等国外零售企业得到了成功实践，提高了工作效率、降低了管理成本，还提高了顾客忠诚度。反观国内，成功实施 CRM 的零售企业微乎其微，即使那些开始实施的也存在一些问题。在今天的大数据背景下，正确理解并使用 CRM 与 IT 技术相结合的管理工具并以此提高其竞争力，是我国零售业发展的一个契机。随着市场竞争的日益激烈和科技的不断发展，越来越多的零售企业开始意识到客户关系管理的重要性，渴望尝试新型的管理模式。

因此，不管是国外还是国内对于客户关系管理的研究不管是在理论阶段还是实践阶段都取得了一定的成绩，但是也存在部分问题，尤其是在大数据背景下，零售企业如何开展客户关系管理，充分利用客户数据库来发挥客户关系管理在企业运营中作用是我们研究的重点。

2 零售企业客户关系管理存在的问题

2.1 经营理念陈旧落后

有的企业错误地认为实施 CRM 是快速解决企业困境的最佳途径，但是归根结底，CRM 系统只是一种通过技术进行管理的手段，并不能从根本上解决企业面临的问题。只有将企业文化、组织结构、工作流程、环境分析、人员调配等各个方面结合起来统筹规划，并且不断改进不断完善，才能够最终推动企业的长远发展。

2.2 商品管理落后

调查显示，我国顾客的平均转店率大约为 35%，其中因为 “没有适合我的号码了、没有我喜欢的那种香型了、我上次用的那个没有了”等原因放弃购买的约占其中的 69%。我国每年因缺货造成给零售企业的损失达 830 亿人民币，这意味着企业为缺货现象付出了巨大的代价。

目前国内大多数零售企业都用简易房充当库房，缺少先进的物流设施和专项仓库，缺乏产品流通的信息。大多数超市都是售货员自行进仓库增补商品，专人管理并没有落到实处。另外，仓库内物品摆放方式不科学，既不能清晰显示商品名称和数量，又不能进行大批量机械搬运，所以导致工作效率降低。

2.3 信息化程度低

目前我国连锁零售企业在信息化方面面临两个问题，一是客户信息收集难度大，二是对所获得的信息研究分析不足。首先，由于零售企业面临的客户群体数量大、构成复杂，所以在信息收集方面难度较大，尤其是小型企业。其次，企业现有的管理信息系统不足以对所获信息进行集中分析。通过顾客的消费记录其实可以在一定程度上推算出需求方向，数据分析虽然不能百分之百的确定到每个人的消费需求，但是可以给出一个大致的方向，使企业在开展营销活动的时候有据可依。

3 大数据对客户关系管理提出的要求

2011 年《科学》杂志与麦肯锡咨询公司都对大数据进行详细的报道，并提出大数据可能带来的一些问题。目前大数据在互联网行业得到快速的应用，大数据的很多特点恰好与零售业是相似的，大数据数量大、种类多、范围广；零售企业商品、客户也是数量大、种类多、范围广；因此，将大数据应用于零售企业的客户关系管理是时代的要求也是零售企业向前发展的内在要求。

4 作用分析

要回答企业的客户是谁、企业有多少客户、购买频次等问题使用大数据不仅是准确更能够提高效率，当前零售企业的客户数据库内容十分丰富，只是在利用上有些缺陷，利用好大数据对零售企业的客户关系管理有很大帮助。

4.1 对客户的的动态管理

运用大数据企业可以随时收集和掌握客户的需求及变化，也可以利用这些信息开展营销活动。客户的基本情况以及消费情况是不断发生变化的，所以企业需要对这些信息进行不断的修正，保持客户信息的动态性管理。除了基本信息的动态管理之外，还可以帮助企业进行客户预警管理，在出现问题之前就将问题解决，避免造成客户的流失。

4.2 深入分析客户消费行为

客户信息是零售企业长期积累并建立起来的一个相对完整的数据库，内容精确。可以通过过去的消费行为来预测未来的消费行为，对企业研发新产品、开展营销活动有非常大帮助，并且成功的概率也增加很多。国外很多公司都建立了客户信息数据库，对客户的消费时间、消费频率、个人爱好等做了深入的分析，提高了营销效率，降低了营销成本。

4.3 开展精准营销

实现精准营销的前提就是建立客户数据库，利用数据分析软件画出清晰的客户画像，因此在大数据时代开展精准营销是时代要求。客户的购物过程会留下很多数据，这些数据一般是零散的数据如果要开展精准营销需要把数据进行处理优化。通过对客户数据的加工、提炼、分析，就可以找到顾客的需求或者潜在需求，给企业调整营销策略提供支持。

4.4 客户服务与管理的自动化

大数据还能够实现企业的跟踪与自助服务，产品的售后与跟踪服务是企业容易忽略的一个过程，但是这恰恰是保持客户的重要手段之一，数据库的使用可以帮助企业解决这个问题。通过数据分析可以了解客户的使用情况，及时解决产品使用过程中的问题。另外当今社会客户更喜欢自助式服务，更享受购物的便利性与私密性，企业利用大数据可以更好地为客户提供个性化的服务。