客户的虚拟工厂
—客户关系管理
为什么要管理客户关系？企业持续的成长与获利自然是来自于客户持续的支持，所以谈企
业
e 化就不能不谈客户关系！问题在于企业需要怎么样的客户关系？一般提及客户关系管
理时会联想到
“电话客服中心”、“销售自动化’、“网上商店及产品目录管理”等等，但究其根本，
任何的客户关系管理的应用系统都不应该忘记企业所企求于客户者，尽皆围绕着
“订单”。试
想典型的企业间商务交易，从销售前客户的询价、我方的报价到敲定交易条件接单、备料至
下线生产、交货等，一切都为了接获并履行客户的订单并确保客户满意，而这样的观念即使
在非制造业中依然值得参考。企业固然可以借助
“资料储存”、“资料采集”之类的新科技以更
加确实地掌握客户需求，但如果没有百分之百的履行订单能力，不但得不到效益，恐怕还
会有反效果。再如电话客服中心的设置通常所费不赀，更应小心评估从事，倘若问题的症结
在于本身服务品质不佳导致
电话的增加，那当务之急或许是在于客服流程的重新
设计或者是员工的教育训练。因此要仔细分析
案，例如，假如客户抱怨的或需要服务的多是在询问公司的网上商店的操作问题，那最有
效 的 做 法 应 该 是 重 新 设 计 该 网 站 。 客 户 关 系 管 理 系 统
( CRM ， Customer Relationship
Management)是一套整合企业内外资源，并与客户进行接触的前台系统 ( Front-office)。一般
来说主要分为三大领域：业务自动化
(SFA，Sales Force Automation)、行销自动化及服务自
动化，并将企业与客户的接触点
( touch point)统合为单一平台，通过此前台系统让客户可通
过多种管道
( multi-channel)与企业进行接触，且不论从任何管道进来，都可获得一致的
水准。在与客户持续互动的过程中，会产生一封闭式循环
( closed-loop)，在此循环中不
断与客户互动运转，达到客户资料
( customer profile)搜集的完整性，最后再借助 OLAP 与
Data Mining 的技术，分析出客户的消费模式( Pattern)，从而更精准地提供细分客户群更个
人化的服务（包括用
up-sale 主动销售或 cross-sale 交叉销售等方式），借此降低成本并增
加销售成功度。
由上可知，不论你导人的是
Call Center 系统、CTI 系统、或是上述所说的 CRM 系统，其根本
的流程就是
(1)让客户更容易与您接触；(2)翔实地记录所有与客户互动的记录；(3)透过整个
企业各部门与客户互动记录及客户个人资料的分享，达到让客户感觉
“我认识你”；(4) 借助
OLAP 或 Data Mining 等 技 术 提 供 客 户 更 个 人 化 的 产 品 及 服 务 。 而 这 三 大 模 块 (
Sales，Marketing，Service)间互动的基本假设前提是：由行销活动( Marketing Cam- paign)
作为驱动之始，通过活动产生需求
(Demand Gen- eration)，进而搜集到潜在客户名单(Sales
Leads)，这些名单再交由业务单位进行更进一步接触，对于具销售机会的客户，则升级为
机会
( Opportunity)，业务主管则可依此机会成功率预测未来销售目标。当销售成功后，则进
入后续的合约及售后服务等阶段。记录记录再记录
——维护了那些关系，增加了多少销售如
果各位身处于制造业，并希望导入客户关系管理系统以增加客户满意度及销售额，但不论
找哪一家
CRM 系统供货商，大概都不脱离上述的范畴。总觉得在这样的系统理论架构下，
虽然非常完整，但对于制造业来说，似乎未能满足制造业的真正需求。其真正原因在于：传
统
CRM 系统是针对 B-to-C 形态的产业而设计，其设计重点在于资料的搜集。但对制造业来
说，客户数量不像
B-to-C 产业那么多，客户的消费模式也不是制造业最关心的重点，真正
的重点在于对客户需求的快速响应及达交履行能力
( De- mand Fulfillment)。以“客户订单管
理
”为核心的客户关系管理，旨在管理一切与客户订单相关的交易流程，涵盖客户价值循环
中的
“行销”、“销售”、“订单履行”、“售后服务”各环节的工作流程，一方面管理整个交易的过
程，一方面要能为业务的规划工作提供决策支持信息，终极目标则是获得并保有客户的忠
诚度。此外，既然企业管理客户关系是为了履行所接获的订单，那么客户关系的管理就必须