3月23日，在南讯软件2016产品发布会上，南讯软件副总裁王詠亦针对大数据时代的客户管理模式做了一番精彩演讲。
“情感体验加重、消费渠道多变及客户需求多样都使得消费者对品牌的忠诚度越来越低。”王詠指出，客户的变化，要求传统的客户管理方式作出变革，加之在工业4.0和互联网营销前置的大背景下，推动供给侧改革、数据驱动转型成为许多互联网企业的必经之路。
王詠还强调，南讯软件推出的“ECRP”即是以客户为中心的企业级线上线下一体化品牌客户资源管理解决方案，可为企业提供在新商业形态下稳健的资源调配和整合能力，获取客户指挥权，帮助企业在消费者主权时代下走得更稳更好。
王詠演讲总体分为两大部分，以下为演讲全文：
趋势部分
一、智慧化客户
新希望集团董事长陈春花教授曾经说过：客户是唯一能够解雇我所有人的人
无论在工业时代还是在互联网时代，客户就是上帝，这句话永远是对的
1、客户在如何变？
客户变化趋势：越来越注重情感体验
对传统企业的挑战：情感体验无法再传统的财务报表中体现，如何判断客户的消费行为特征？买的东西好不好，可以从重复购买率，分享次数，评价等多方面抓取，单从财务层面无法分析客户的情感体验是否极致
客户变化趋势：消费渠道多变
对传统企业的挑战：消费者随着网络技术的不断发展，人的消费习惯在不断迁移中，线下到线上、PC到无线，正在影响着每一个消费者的消费路径。而在这些过程的迁移中，传统企业面临的挑战就是，客户在不断的在不同的渠道中迁移，这就是传统零售在占领了原本的零售流量入口之后，一旦消费者习惯发生改变，传统企业的整体营收和利润就会受到巨大的影响。
客户变化趋势：客户的需求变化越来越快，品牌忠诚度越来越低
对传统企业的挑战：品牌意识越来越模糊，优衣库和无印良品给零售业的启发是除了奢侈品，消费者对其他品牌的品牌意识越来越模糊，对品牌越来越理性。（这里加入品牌的理性与感性的分析）
2、变化中也有机会
客户越来越多变，但是同时，随着技术的发展，客户的消费行为越来越清晰和能够被追溯，互联网和各种智能终端将收集起来的数据打通能够让我们更清晰的描述客户的特征和行为。（为企业做数据分析埋点，未来不能收集和拥有客户数据的企业将在环境的变化下处于全面被动）
二、从交易管理时代到用户管理时代的过渡
客户的变化，要求传统的客户管理方式作出变革，从交易管理到用户管理的转变，从做交易到做链接，关系的建立法则，交易管理和用户管理在企业运营上有着本质的区别
结论：企业要长久生存，需要的是在消费者主权时代中，能够较好的处理好消费者与企业的关系，也就是企业面临管理自己客户资源的需求，这个需求不是为了解决短期的营销或销售的产出，而是为了企业的品牌长期对消费者心智的占据，加强企业与消费者之间的联系。这正是ECRP需要完成的事情。
三、用户管理与智能制造
1、制造业的发展历程
过去30年中国的制造业经历了三个时代，第一、OEM，第二、B2B，第三、B2B2C。未来30年的模式也在进行新的转变。第一个基于3D打印的个性化定制。第二、基于智能制造的B2B。第三、前端O2O，中端C2B，或者C2M，后端智能制造。在过去的230年里，这个世界一共发生了四次科技和工业革命。1784年当时瓦特改造蒸汽机，1.0是机械化，再到1870年工业2.0，在美国的辛辛那提，电力机，电动车投入在使用的时候是电气化，再到1969年工业3.0在美国硅谷，第一台可编程的计算机。然后再到2013年德国提出“工业4.0”。不同 的时代对于用户的管理有着不同的要求，随着制造越来越精细化，要求客户管理也越来越精细化。
2、制造业困境与供给侧改革
产能过剩是我们在2015年听到的最多的词，产能过剩的原因是什么？
传统的模式是企业企划——场——客户，这种模式反馈速度慢，一旦中间有所差错，企业转型难，传统企业产能过剩的大部分原因来自于市场信息与供给信息的极度不对称，交易管理的模式下企业是跟着市场走，很被动，用户管理的模式下企业要能够预测市场，提前反应。
所以，习主席提到了供给侧改革，什么是供给侧改革，面对日益过剩的产能，我们传统的的企业不再是推式生产，而是应该由拉式生产根据，客户的需求生产，在供给侧做改革，凯恩斯经济学主张的是通过各种货币和财政政策对需求做调控，而供给侧改革的提出则明确释放出了，以产能调控为手段的，经济改革模式。这对当下的企业来说，有什么样的意义，我们必须做市场数据的分析，合理规划产能，
3、互联网时代的营销前置迎合供给侧改革
传统的营销模式已经不再适应互联网时代，营销环节需要前置才能够完成供给侧改革
转型部分
四、数据驱动时代
过去30年，中国经济是由要素驱动（资源驱动）， 资源驱动是来自于人口红利
未来30年，中国经济提到的是创新驱动，创新驱动来源于技术红利，随着技术翻天覆地的发展，互联网时代下的营销和客户管理模式将产生极大的变化，
无论是工业4.0还是以用户为中心的管理模式，其核心都是数据驱动。
“工业4.0”其实核心是智能制造，智能制造的核心是数据驱动。工业大数据也以新兴的技术发展为背景，通过工业的传感器，无限的视频识别、条形码、工业的自动控制系统，包括很多辅助的一些设计的、计算的这些技术来去扩充工业的技术量。工业大数据在企业的生产线上高速运行，其实是机器产生的一种会结构化的数据，大数据应用将贯穿在真个的设计、制造、营销服务的全过程，成为服务决策非常重要的工具，更成为重要的生产的要素。
五、传统企业的数据驱动转型
1、数据驱动营销先行
所有的企业的资源是平等重要的，包括财务、生产、人事等等，但是在消费者主权时代下，平行资源的管理模式并不是非常适用于企业的发展，因为消费者已经成为了企业所有资源中，最为重要的资源，这就是为什么现在，客户管理做的好的企业在现在商业环境下，战绩卓越的原因。而ECRP就是以客户为中心的企业管理模式的基础的IT解决方案，其能够帮助企业完成以客户为中心的经营转型。
2、数据驱动时代的客户管理如何开展
客户数据搜集：建立全景客户数据库，从各个渠道抓取数据
客户行为分析（需求属性）：客户画像构建，客户特征分析，渠道分析等
客户声音管理（情感属性）：美誉管理、负面评价回馈等
智能 CRM：智能营销、优化体验、忠诚度管理等
