如今，越來越多的傳統零售企業在嘗試傳統CRM與大數據的有機整合，將客戶數據轉化為重要的數據資產，從而實現轉型與突破。
傳統CRM轉型的動力與契機
任何事物的變化都會有動因這個重要內容，那么傳統CRM轉變的動因是什么?
01.用戶及市場的快速變化
擁有客戶則擁有天下，這句話在零售行業更是一句永恒的真理。根據客戶的消費數據進行分析、制定營銷策略與內容、管理會員積分與等級、刺激用戶復購，這些都是傳統CRM的基礎功能。隨著技術發展與市場環境改變，消費者變化更快了，交互方式和信息也更多了。企業需要學習和了解更復雜的用戶特征，掌握更多用戶渠道、更豐富的營銷模式和更海量的用戶數據，而這都將是傳統CRM面臨的挑戰。
02.企業技術應用環境的大升級
總結來說，移動互聯網時代，用戶變成市場主導者，他們有了更多選擇權，有了更強的話語權。企業關注的不應該只是用戶的錢包，而更要重視用戶特質及用戶對品牌的態度。因此用戶管理模式也將從業務功能的探討轉為商業模式、發展戰略、品牌資產衡量等維度的研究。
CRM轉變的趨勢
CRM轉變進程中必不可少的內容包括：大數據；云計算；移動互聯網；社交媒體；digital marketing等當下最前沿的技術應用。從CRM核心機制轉變趨勢上來看，將分為兩個階段：
第一階段：CRM向CIM的轉變，從關系維系到用戶認知（Insight）的轉變
環境的變化導致客戶的行為多樣化，客戶身份變得復雜，交互渠道和內容日益豐富；而技術的發展則帶來更復雜和海量的信息量，包括更多的渠道賬號、渠道數據和用戶設備等。因此第一階段的轉變就是將從重視客戶與品牌的關系轉為重視更多用戶信息的獲取與洞察，這也是目前部分品牌開始推動的過程。
第二階段：從CIM到CEM，從用戶認知到交互體驗（Experience）的轉變
例如：大部分品牌會記錄一個營銷活動有多少人參與，有些品牌甚至記錄哪些用戶喜歡哪類活動。其實我們還要記錄與分析用戶參與的渠道和時間，未來將有更多的用戶愿意為更具個性或有趣的體驗買單。不是所有用戶都喜歡微信互動，也不是所有人會在接到活動信息后第一時間就參與。根據掌握的用戶數據，形成更全面的用戶認知后，品牌便可以根據更細顆粒維度對用戶進行不同的交互場景設計，不僅在創意；形式；更包括不同的渠道或推廣時間和周期。宗旨就是讓用戶獲得最佳體驗，在這之后消費則是水到渠成的事情，當然也需要配合用戶消費能力和心理的變化。
CRM下一代的技術形態
在理論探討層面，CRM的核心機制將從消費關系的維系向用戶深度洞察及體驗提升轉變，未來CRM的技術形態是融合用戶交互與大數據的技術體系。在實踐中，CRM在實用體系需要技術的落地實現，數據體系管理將取代傳統CRM中的業務功能管理成為重要核心；同時CRM系統也不再是一個獨立的功能產品，我們可以稱之為UDES（User Data Eco-System）用戶數據生態系統。
數據流程的四個環節。
數據獲取
顧名思義就是將與用戶有關的數據進行更完整的獲取，但這個看似很容易理解的部分同樣在零售行業有著非常困難的實現。
另一種場景是百貨聯營式業態，結算系統被統一管理，當消費者進行結賬時，品牌依舊無法獲得準確的客戶消費數據，國內服務器租用 服務器托管，這一現象在化妝品及快消品行業尤其突出。
因此未來的POS將逐漸轉化為類似Counter Portal的產品，不僅具備基礎的結算功能，也具備更強大的用戶數據收集與管理功能；在部分聯營業態中，Counter Portal已經成為品牌進行前端用戶服務的重要產品。不要小看數據獲取，因為數據分析及價值挖掘的第一要素就是數據質量。線下銷售的數據收集只是一個小小縮影，每個渠道的獲取都會有各自的挑戰與解決方案。
當然，對于其他online數據，系統也需要具備很強的獲取能力，同時在類似社交媒體渠道，我建議系統對數據還要具備一定的處理分析能力，因為每個渠道都有各自特性，對于類似微信這樣的交互數據，我們可以利用觸點標簽的形式來處理用戶的不同類型的交互結果，從而達到數據結構化的目標。
數據整合
整合的本質是建立CSV（CustomerSingle View）的過程。CSV，中文稱作客戶獨立視圖，大家更加熟悉的是客戶360度視圖，用戶畫像等詞匯。如果說用戶畫像是很多品牌對用戶認知的最終交付物，那么CSV就是形成這個交付物的重要環節。CSV的價值非常重要且很好理解，就是將一個用戶在多個渠道的身份信息進行關聯并且通過納入統一用戶ID來進行識別管理。雖然簡單，實現起來還是比較復雜。由于前端是多渠道的數據入口，標準、類型和更新周期都不同，而業務團隊對用戶身份匹配的需求是實時的，因此需要創建一種快速識別用戶身份的體系和規則進行快速的賬號關系匹配與管理。目前手機號；郵箱；或第三方賬號都是比較有效的賬號關系匹配條件，但也不能簡單的用手機號整合全部渠道的數據。
數據分析
從品牌角度考慮，DT時代的數據分析還是要回到商業本身，通過多年的行業知識積累結合新技術應用整合多渠道數據，從多維視角分析數據。
將多個渠道數據進行關聯分析的基礎就是之前提到的CSV的建立，否則一切都是無法完成的。
