德邦物流的客户关系管理现状和解决方案_论文

（图六）客户价值识别体系和保持方案图

4.2客户满意度评价指标体系设计

近10年来，，客户服务在全世界受到了普遍的重视，“与客户接近”已成为去的商业成功的法宝。然而对于物流企业来说，物流的计划、实施和控制可以在某一方面取得成绩，但是没有客源，那一切都是空谈，所以最基本的还是取得客户，从而可以在使企业从竞争对手中脱颖而出。好的客户服务与客户满意度处在同一水平上吗，没有满意度就没有好的客服而言。顾客满意度指数是以市场上消费过的和正在消费的商品和服务为对象的，对于德邦物流一类的物流第三方企业来说，顾客满意度主要体现在企业品牌形象的满意度，基础设施的满意度，还有就是服务水平的满意度而言，细化来说：物流企业的客户满意度可以在满意度因素测评模型（如图）的基础上大致分为三级指标体系，其中二级指标体系是比较笼统性的概念体系，如，顾客满意度指标，基础设施满意度，物流服务满意度，价格满意度，顾客忠诚满意度，顾客抱怨等，在在这些基础上延伸出了细化三级指标：

顾客满意度主要包括了：顾客对德邦物流的总体满意度，期望与感知满意度的对比和对于同行业物流服务对比后的满意度。

物流服务满意度主要包括：货物运输，仓储途中的完好率，货物到达的准时率，还有就是公司信息、订单信息等线上或线下查询的便捷性和完整性，还有就是类似于德邦物流的代

收货款，保价运输，安全包装等等增值服务满意度。

基础设施满意度主要包括：企业网点覆盖率，物流设备的先进性，齐全性等

价格因素主要包括：对公司的物流服务定价的满意度，期望满意度，以及和同行相比的价格满意度。

客户忠诚主要就包括了：重复使用该物流的次数包括对网上营业厅的关注以及对线下营业点的关注，还有就是能承受的本企业服务不及同行业服务地下的程度和能不能主动像身边的推荐使用本企业物流（德邦物流）。

顾客抱怨主要包括了：顾客对服务态度，服务品质的抱怨与投诉等等。

顾客满意度指标是企业制定问卷调查（摘录附件）的基础，也是物流企业自测的标准，根据调查的结果比照指标体系查漏补缺，不断提升企业的服务品质。

品牌形象 顾客信任度 感知价值 顾客满意度 基础设施 期望<感知 顾客抱怨 顾客期望 服务水平 期望>感知 （图七) 德邦物流顾客满意度因素测评模型

顾客忠诚

一级指标 德邦物理客户满意度指标体系 二级指标 顾客满意度 三级指标 总体满意度 感知与期望满意度比较 与同行对比满意度 物流服务满意度 物品完好率（损坏率） 准时到达率 客服满意度（线下，线上） 信息查询便捷性与完整性 增值服务满意度 基础设施满意度 网点覆盖率 物流设备齐全性 物流设备先进性 物流设备稳定性 价格满意度 总体满意度 期望满意度 与同行相比满意度 顾客忠诚 能承受的不及同行业服务低下程度 重复使用次数（线上网站，线下营业点） 向别人推荐（口碑营销） 顾客抱怨 顾客抱怨 顾客投诉情况 顾客留言

（图八） 顾客满意度指标体系

4.3 CRM系统方案设计

CRM系统是帮助企业最终实现以客户为中心的管理模式的重要手段 ，同时CRM系统也是一种管理机制和一套管理软件，这套系统以信息技术和网络技术为基础，结合呼叫中心、移动设备等渠道，联通企业各部门和客户，为企业收集，管理，并且分析数据。因此这个系统的设计主要是有接触活动层，基本功能层和数据处理层三个模块。针对于德邦物流来说，德邦物流在网络技术运用比较好，而且德邦物流的网点遍布很多，其他的就是一般的第三方物流企业差不多，因此在针对德邦物流的特点实施有别于其他，但是又不脱离物流CRM系统基本模型的系统（其系统结构如下图九所示）。

接触活动层是客户与企业基础的层面，是获取信息的渠道，主要web门户信息，电子邮件和呼叫中心三个渠道，主要用于实现客户信息的获取，传递，共享和应用，同时是企业与外界沟通的重要工具。

基本功能层是主要包括了市场分析和客户服务两个部分，因为物流行业不同于企业的商品销售行业，不需要进行太多的营销与销售操作，因此这两个模块可以整合为符合物流操作流程的市场分析模块，包括了订单信息管理，账户管理，物理设备调动管理，物流报价会管理，市场分析，同行业竞争管理，以及有关客户忠诚计划的物流优惠活动和积分商城管理等等；其次就是用于客户管理和信息获取的客户服务模块，这个模块主要是通过计算机电话集成技术和支持的呼叫中心、商业智能技术以及客户信息管理技术实现客户信息的采集，主要包括了在线客户管理，自助管理，客户反馈信息管理，在线客服和智能助手等等。

数据处理层是数据仓库将客户行为数据和其他的相关的客户数据进行集成，为市场分析提供数据，通过对在前面连个层面获得的数据进行整合，可以通过整合后的数据制定准确 有效的市场策略，这个层面包括了两个大的模块，数据过滤和数据分析，将客户反馈信息，市场信息，销售信息等等通过数据过滤得出有效的数据，再通过数据挖掘得市场分析，客户需求分析等等。