大数据关系系统

『壹』 大数据时代下的CRM系统如何进行客户关系管理

你不知道的CRM:如何有效地进行客户关系管理呢?

教您如何进有效的进行客户关系管理，首先，要认识到客户管理的重要性：

1、客户是连接企业和市场的桥梁，品牌要和消费者产生互动，就必须要通过这一通路，路长了会增加品牌的互动成本，成本却终会由消费者来买单，所以路长了黑夜不好走。许多企业转变思路，不断缩短通路，节约成本，不断开始向消费者靠近;

2、从传统思维和互联网思维来说，对待客户的方式也不太一样，传统思维重在单向传播、对客户来说是被动式的，而互联网思维是多向互动、双向传播交流。两者相比而言后者更符合当下互联网思维这种思维、更贴近客户。所以从这个点来说和客户的对称交流关系到公司政策、制度、营销推广等的执行，直接影响品牌在当地的影响力;

3、客户满意度影响客户忠诚度。每项工作的执行要坚持以客户为中心的思维，多换位思考，客户的满意度就在于客户预期和现实的差距，满意度制约忠诚度。

然后，要先理解这里面的三个名词：客户、关系、管理。

我们管理的“客户”是谁?我们与客户的“关系”要怎么处理?应该怎样“管理”客户关系?

1、客户分析

第一步：搜集整理客户资料。搜集整理客户资料是一切工作的基础，这就好比做营销策划之前先要市场调研，先调研再决策。客户资料主要包括三大内容：基础资料、客户特征、业务状况。基础资料是客户家庭背景、职业、性格偏好度、年收入、资金状况、受教育程度、人脉关系等;客户特征主要指客户为人处事及经营管理水平;业务状况指客户资金实力、现有的成本预算和控制、销售现状、成本收回情况等;

第二步：根据对客户的了解以及客户销量、客户潜力等评定因素我将客户分为ABC三类，给予不同程度的政策支持与运营支持，集中资源扶持客户由小做大，又大做强，保证客户持续发展，以确保公司的持续发展，最终实现公司战略目标。

2、如何维护好客户：做生意先做朋友

现如今做生意关系很重要，好关系意味着信任、安全、资源共享，好关系也能消除误会、降低客户的负面情绪。如何维护好客户关系呢?我认为主要从下面四个方面进行：

(1)交心：增进互信。没有客户的信任，就没有后续一切工作的开展，当然后续工作的顺利进行能提高客户的信任度，所以要懂得先和客户交心，寻找共同点或契合点，以达到情感的共振，降低客户的戒备心。

(2)把脉：发现问题、分析问题、解决问题。要做好客户拜访工作，计划安排好客户全年、每季度、每月的拜访工作，制定好最佳的拜访路线，明确拜访目标和目的。首先要聆听，听客户表达的主要问题，其次要寻找问题，发现客户没有意识到的问题，第三就是解决这些问题。快速、顺畅的解决方案能够进一步提高客户的信任度及满意度。当然解决问题的方法有很多种，这涉及到市场经理的个人能力、方式、经验等。

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『叁』 大数据系统架构

转： https://www.sohu.com/a/227887005_487103

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：

总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构

Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构

Unifield架构

总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变得过时。