| 关于客户知识管理过程探析 |
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企业间的竞争越来越激烈，传统的商业模式发生了根本性的变化，企业竞争由“产品为中心”转移到了“以客户为中心”，客户对质量、个性化和价值的要求越来越高。因此，提高客户的满意度和忠诚度就成了企业获得竞争优势的关键因素。在此基础上，客户关系管理（crm）就应运而生了。
1 客户知识
知识管理是一门对机构信息和知识资源进行系统化管理的企业现有的知识资源进行收集、检索、分类和整理的过程。既包括外部资源、网络资源，也包括内部知识。crm系统所需要的内部知识范围很广，从企业前端的销售到企业的生产加工直至产品的库存和运输。这需要将各个方面的知识收集和综合起来，形成知识库，提供olap（联机分析处理）等先进的查询方式，供相关人员使用。同时企业的正常运做还离不开外部知识的利用，如：客户信息、竞争对手的情况、第三方提供的市场调查报告以及行业惯例、法规等，企业应将这些显性的知识及各种企业的资料进行收集、分类和整理，建立知识库，为知识的共享和应用提供知识的基础。
3.2 知识共享过程知识共享包括：企业内部知识的的共享、客户与企业的知识共享、企业与客户的互动学习，员工利用知识库的过程。知识共享的最有效的方法是建立知识库，通过intranet/extranet/internet技术，使企业自身的知识为企业内部员工、协作企业以及参与电子商务的顾客共享。
3.3 知识应用过程知识应用指利用知识集约而成的显性知识和知识转化后的隐性知识去解决问题，以满足客户的需求。主要是应用分析型crm，通过数据挖掘技术为企业的决策提供有效的支持。LoCAlHOsT主要体现在以下四个方面：①客户分析②异常分析③趋势分析和预测④客户服务知识形成。
3.3.1 客户分析 通过对客户知识的分析，发现客户的需求，调整企业战略，实施相应的举措。
3.3.2 异常分析 数据挖掘技术的出现，为企业提供了强有力的工具，通过决策树、神经网络、聚类分析等方法对知识集约而成的显性知识进行分析，捕捉客户知识中出现的异常数据，及时为决策者提供异常信息，使企业对欺诈行为或客户购买额度的变化做出快速反应。
3.3.3 趋势分析和预测 数据挖掘的工具还为预测提供了有效的手段，用于评价生产计划、预测未来的销售量、调整营销策略和生产计划。
3.3.4 客户服务支持知识挖掘过程 客户服务支持是crm的重要组成部分。通过数据挖掘技术，决策树、人工神经网络算法、遗传算法等方法对显性化的有关客户及客户服务知识进行挖掘，经过筛选后加入知识库，帮助企业决策。
3.4 知识创新过程知识创新通常是建立在知识的集约、共享和应用的基础上，知识的应用过程中有助于人们产生思想的火花。人们在知识的内化过程中往往会得到新的知识，知识的应用和共享都是某种程度上的知识创新活动。知识创新增加了员工与企业知识的储备，再通过知识集约促使企业知识库储备增加，员工可利用的知识增加，同时，也促进了各个方面的知识共享与应用，而知识集约、共享与应用又进一步促进了知识的创新，从而使企业的知识数量不断扩张，知识质量不断完善。知识管理就是这样一个不断吐故纳新的动态系统，crm系统通过知识集约模块收集大量的客户数据，加工整理为显性知识，知识共享模块促进了企业知识的传递和利用，增进了员工的合作，促进了知识创新，而知识创新又增加了企业知识储备，使企业知识库不断完善，从而不断提高企业预测客户需求，实时满足客户需求的能力。
4 结束语
在当今竞争日益激烈的市场环境下，建立和维持客户关系成为企业取得竞争优势的最重要基础，企业构建crm系统势在必行，而crm系统又离不开知识管理的支持，本文通过将知识管理和客户关系管理结合起来，对企业的知识管理的流程进行分析，希望对我国推行crm系统所必须建立的知识管理系统有一定的参考意义。
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