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CRM如何应对数据狂欢带来的压力

作者:佚名  来源:网络

电商快速发展的一个特点是创造了大量的存量数据,为商家的整体数据化运营提供了支撑,而电商面临的挑战则是电商的销售波动性。大多数品牌的电商运营主要依靠促销活动,而在促销活动过程中,会形成一次次的数据大爆炸,特别是在双十一这样短期内产生大量订单的时候,更需要对数据检索、分析和分组数据处理做到快速响应和实时更新。

2015年“双11”,1分12秒成交量破10亿;截止7分钟,累计形成1975万笔订单;12分28秒成交额破100亿;无线交易额约占总交易额的80%。在“双十一”这样分秒必争的大促中,商家需要实时对检索和分组数据进行更新,并在CRM等支撑系统中做出营销、催付等指令。过去商家切身感受到双十一当天传统CRM系统检索和分组功能运行缓慢甚至崩溃,而传统CRM系统的检索和分组数据处理缓慢常会出现资料不完整、数据无法统一化分析等问题,直接影响商家的营销效果,最后营销动作也只能冷冰冰地推产品而无法真正触达人心。

电商CRM业务主要聚焦在会员管理、个性化体验服务与数字化营销上,而这三方面都会涉及到数据检索、分析和客户分层功能。常规电商CRM的数据流程主要由数据收订、客户标签建立、客户标签应用3个步骤组成。在过去几年,各个平台以及服务商通过大量的投入,比如聚石塔的订单推送系统,将数据收订的效率大大提高,解决了原始数据的实时性诉求。而客户标签的建立和客户标签的应用效率,成为了实时场景的主要瓶颈。核心原因在于当前商家数据体量越来越大,某些大型品牌,一个天猫旗舰店的客户总量就可以达到2000万,其背后的交易和行为数据更是以数亿计,这对传统CRM采用的结构化存储、进行标签的实时建立和标签的逻辑组合检索等功能颇具挑战。


2016年双十一将至,南讯软件耗时1年,经过多轮内测、压力测试、商家试运行后于日前正式发布全新一代“闪电”数据处理引擎。“闪电”引擎是业内首创的实时分布式搜索和分析引擎,应用了创新的大数据检索技术,大幅提升CRM系统的检索和分组数据处理能力。

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