构建家居企业大线上11 ：企业大线上与CRM

构建企业“大线上”，是在线上线下一体化的新形势下，来探讨传统企业互联网化发展的方向，并力图探索出一条有效的发展道路。

紧密围绕互联网“信息互动”的中心功能，以企业用户购买企业产品或服务的全过程和企业运营的业务流程为发展逻辑，紧扣线上线下一体化的历史发展趋势，我们系统探讨了后电商时代企业运营系统的主要特征，提出构建企业“大线上”的企业发展方向。

构建企业“大线上”的目的，依旧是“更好的用户体验和更高的运营效率”。

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企业“大线上”与CRM

一

先谈谈CRM。CRM是顾客关系管理的英文缩写。

CRM的前身是数据库营销（Datatbase Marketing)，后来互联网的兴起让一些人想入非非，要实现“一对一”的个性化营销（Personalization或者One to One Marketing），然后在此基础上发展出了CRM。其实都是一回事。简要地说，就是：记录下用户、记录下他做了什么买了什么做了什么，然后推算出他的个人需求，然后“主动”向用户推荐他所喜爱的产品。

最令这个CRM学派得意的，莫过于这个“主动”推荐的行为。他们认为这是营销历史上的一次颠覆。

我们和这个CRM学派有过交集。那是本世纪初因互联网发展而引起的“个性化营销”革命，我们曾经对该营销思潮进行了系统的分析批判，认为这个“个性化营销”思想违背了营销学和统计学的基本规律：1）消费者的需求总是可以按相似度的差异进行分类的，并且企业的战略定位，必须建立在市场细分的基础上；2）从统计学的角度来看，精准预测消费者的需求是做不到的。我们对当初红极一时个性化营销的领袖人物的思维成功案例一一剖析，结果发现没有一个是成功的！（就像我们剖析红领C2M模式的成功，也发现是子午须有的事一样。）害得该领袖人物邮件沟通说要“私聊”。

后来在与上海财经大学营销学的一批研究个性化营销的博导和博士们探讨时，我们证明这样的个性化营销的理论基础，依然是市场细分。

于是我们看到一个有趣的现象：时不时就会冒出“个性化营销”的思潮来，比如说前一阵网红的C2M，但总是过不了太久就偃旗息鼓了。原因上面分析了。

但是，CRM中如果去掉最令人得意的“预测消费者的需求并主动推荐”这个功能外，CRM的其他功能是必须的，特别是在互联网信息互动的今天。

二

互联网的特点就是信息互动，企业与用户的信息互动以及用户与用户的信息互动。信息互动是个过程，这个过程中留下了大量的信息。所以互联网时代我们更需要通过CRM系统把大量的信息互动的信息记录下来。

互联网应用不排斥传统的CRM系统，而是要求有更加丰富的功能，能够记录下更加丰富的互动信息，能够有更多的“智能化”的功能来引导进一步的信息互动。

在互联网应用时代，CRM要比传统CRM多了更多与用的接触点，也就意味着有更多信息需要收集。其中最为困难的，是在每个触点上都能够识别出同一个用户，从而将该用户的信息串联在一起，而不是作为不同的用户分别记录下来。

同样的是，当企业的不同岗位，特别是线上线下，在不同的场景下遇到同一位用户时，不但要记录下信息互动的内容，而且更要从CRM系统中获取以往信息互动的信息，了解更多用户与企业的交往记录，从而更好地问用户服务。

前面我们所谈到的服务线上线下一体化和会员线上线下一体化，都是基于企业应该完成的CRM系统的建设之上。

问题是：此时的CRM算是互联网应用吗？

我们看到，其实互联网应用与传统信息系统之间，并没有十分明显的隔阂。

三

CRM系统不但是收集用户信息互动的各种数据，更是需要对所收集的数据进行有规划的分析研究，然后再反馈到后续的用户信息互动中去。

从CRM数据的结构来看，我们可以分为个性化的和非个性化的。

从与用户的信息互动中所收集的数据，原则上应该是个性化的，即每条数据都属于某个用户，即使用户是匿名的，那也是“用户甲”“用户乙”。所以说，CRM中的用户信息应该是个性化的。但是，在使用这些个性化的数据时，我们就应该注意了：我们究竟是将他们看成是个性化的数据还是非个性化的数据？

比如说，我们在运用CRM的数据做一些研究，建立数学模型进行一些关系分析。这时我们的假设就十分重要：这些用户的需求是个性化的吗？如果我们假设这些数据都是个性化的，实际上我们就很难进行任何实质意义的统计分析，因为我们很难只通过一个用户的信息来建立统计模型并进行预测。

也就是说，当我们建立统计数学模型时，我们的一个基本假设是这些所用的数据都遵循同样的概率分布。换句大白话，也就是他们的样本属性是相同的，不是个性化的。没有这样一个统一样本属性的假设，我们就很难将这些数据放在一起统一建模来进行分析。

这是我们理解为什么所谓“个性化营销”行不通的关键所在：因为要建立能够“预测”个体用户未来需求的数学模型，你就得首先假设这些个体是属于同一个样本分布，也就是他们之间没有差异！所体现的差异只是随机抽样的个体样本差异。

如果我们要假设每个个体是完全不同的，我们就需要用同一个用户的数据来建模进行预测分析，而实际上企业数据库中很难有足够的数据可以在个体的基础上建模分析。

再说了，有了互联网的信息互动，我们可以直接问用户他们需要什么，根本不需要对个体用户进行精准的分析预测。反倒是，针对用户集体需求的统计分析更能体现CRM数据的价值。

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