摘要：客户知识管理是将客户知识作为企业的核心资产，从而创造和维持企业的核心竞争力，对客户知识的管理主要是研究客户知识的获取、共享及创新等，而客户知识的获取则是客户知识管理的开端。文章从客户知识获取的角度探讨了企业应该获取哪些客户知识并如何获取这些客户知识。
　　关键词：客户知识；客户知识管理；客户知识获取；知识管理；交互客户知识
　　
　　随着知识经济的来临，管理思想已经进入到知识化的阶段，知识已经成为各类组织的核心资源和管理的主要内容，有关知识管理(Knowledge Management，KM)理论与方法的研究正在成为当前企业管理的主题。其中，客户知识管理(Customer Knowledge Management，CKM)是知识管理与客户关系管理(Customer Relationshipment Management，CRM)相结合的一个新的思想。客户关系管理的重点是关注企业如何建立、维持和管理与高价值客户之间的关系，并利用这种关系创造更高的客户满意和客户忠诚。客户知识管理是客户关系管理的合理延伸和发展，他将企业中的各种资源与客户知识结合在一起，使企业价值链的各个环节实现信息和知识的共享，进一步优化企业价值链，以创建和提高企业服务客户的能力以及可持续的竞争优势。目前，来自不同领域的不同学者从多个角度CKM进行了研究和探索，对客户知识管理的定义，目标，内容，模型和管理方法等进行了详尽的研究。本文则是在分析客户知识概念的基础上，探讨如何在客户知识管理中获得客户知识。
　　
　　一、客户知识管理
　　
　　首次完整地提出客户知识管理概念的韦兰(Wayland，R．E)与科尔(Cole，P．E)认为：“客户知识管理是指客户知识的来源与运用，以及怎样运用信息技术建立更有价值的客户关系。它是在获取、发展以及保持有利可图的客户组合的过程中，有关信息和经验的杠杆作用。”Michael Gib—bert等人认为：“客户知识管理是关于获取、共享、扩展客户知识的活动，对企业和客户均有益处。”而国内较早介绍客户知识管理的罗树忠先生则认为：“客户知识管理就是有效地获取、发展和维系有利于客户组合的知识与经验，为尽可能地求得最大的价值，客户、知识、管理必须处在一个封闭的循环体系中，企业运用这个循环体系中的客户知识。从客户关系中获得最大收益的行动。”也有学者认为：“客户知识管理是这样一个过程：企业收集、整理和分析有关顾客的信息，将其转化为企业的知识，从而使企业价值链的各个环节实现信息和知识的共享，并将客户知识延伸到企业的决策制定中。”这些表述从不同的角度概括了客户知识管王单的特点，但其同之处是把“客户知识的获取、共享和利用”视作客户知识管理的核心，而“管理客户知识”成为客户知识管理的本质。要管理客户知识，首先要做的就是获取客户知识，本文就从客户知识获取的角度来探讨企业应该获取哪些客户知识及如何获取客户知识。
　　
　　二、客户知识
　　
　　Gebert及Blosch等人经过多年的研究，对客户知识做出了经典的定义：“客户知识就是客户与企业在易及交流过程中，需要、产生或拥有的一种经验、价值、情境信息和专家洞察力的动态组合，它所构成的框架能够提供评价和吸收新的经验与信息”。
　　客户知识管理利用客户知识来整合企业的销售、营销、以及客户服务等各项活动，从而使企业的整体运作流程紧密围绕客户这个中心。在客户知识管理中，客户知识包括以下三种主要的类型：
　　1．关于客户的知识(Knowledge About Customer)。这类知识描述的是客户的基本情，包括客户的人文统计信息、客户的历史购买信息等。这类知识主要来自与交易的结构性数据，POS系统的客户数据，客户信息，客户数据库通常是这类知识的来源，多属于显性知识。这类知识是企业进行客户分析的重要基础，它能帮助企业准确地分析和定位客户资源，了解客户。
　　2．客户需要的知识(Knowledge For Customer)。这类知识指的是企业为满足客户的知识需要而准备的知识。包括企业的产品、服务及市场情况等。这类知识是由企业递给客户的，并且在与客户的交互过程中调整和转换，帮助客户更好地理解企业的产品和服务，也使企业的产品与客户的需求更有效地匹配。如何使这类知识既能被普遍客户所接受，又能有针对性为每个客户提供相应的特定知识是管理这类知识的重点。通过这类知识，了解客户需求，并据此为客户制定相应的个性化服务或一对一地制订营销策略。
　　3．来自于客户的知识(Knowledge From Customer)。这类知识是指客户对于企业及其竞争对手的产品和服务的反馈信息。企业通过与客户交流获取这类知识，可以改进服务、革新产品、及时响应客户需求的变化，调整相应的营销策略。
　　
　　三、客户知识获取
　　
　　1．关于客户的知识的获取。这类知识是在CRM中研究最多和应用最广泛的一类知识。这类客户知识主要来自于交易中的结构化数据，通过POS系统的客户数据、客户交易记录，客户数据库，这些数据在日常的交易中都已经有存储，它们成为获取客户知识的数据源。而要成为对企业决策有帮助的关于客户的知识，还必须现代的信息技术，首先通过运用ETL(数据抽取、转换和加载)工具，它具备从多个客户数据源提取数据、清洗数据、数据集成的能力，具备对大量客户数据高效存储与维护的能力，通过对客户数据的管理。使得从不同渠道得来的数据有统一的格式，并且去除冗余的、错误的数据，存储在数据仓库(DataWarehouse，DW)中，最后通过数据分析处理和数据挖掘技术对其进行知识的挖掘和发现，最终形成可用于决策的关于客户的知识。这类知识获取的过程如图1所示。
　　
　　(1)抽取：从企业各种类型的数据库中选择与获得与客户相关的数据。
　　(2)清洗：包括消除噪声、判断缺值数据，消除重复证录、完成数据类型转换等。判断并过滤掉不完整和重复的客户数据。
　　(3)转换：转换主要是降低数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征和变量个数。经过这个步骤抽取出与客户知识相关的特征和变量。
　　(4)分类：采用客户的综合评价值对客户进行分类，根据一定的分类标准和客户的综合评价值对客户进行分类，根据Tiwana的观点，客户可以分为最有价值客户、最具增长潜力客户和负值客户。根据分类的结果采用聚类和分类等对已经分类的客户的数据加以分割。
　　(5)分析，通过一定的技术方法，如统计学、OLAP(在线分析处理)、DM(数据挖掘)技术等对分类后的数据进行分析和挖掘。