1 铁路物流客户关系管理系统现状分析在深化货运组织改革，推动铁路由传统运输企业向现代化物流企业转型的形势下，信息化的重要作用日益凸显，已成为促进业务质量和客户服务质量提升的重要手段。铁路物流客户关系管理系统是铁路物流中心信息化建设的重要组成部分。
客户关系管理 (CRM) 的产生，是市场竞争对客户资源重视、行业管理运营模式更新的结果。推行客户关系管理，有助于企业深入挖掘客户资源，及时响应市场需求，优化业务流程，提高企业核心竞争力。铁路作为一个面向社会提供服务的综合服务性行业，在由传统运输企业向现代化物流企业转型的形式下，迫切需要将客户关系管理的理念纳入到铁路运输经营的实践活动中来。
2004 年起，铁道部开始实施大客户战略，组织实施了货运大客户管理信息系统，实现了 180 多家铁路大客户企业货运业务的网上受理。2009 年，铁道部在全路实施了集中受理、优化装车系统，对铁道部大客户以外的局重点客户提供网上订单提报、请车提报等业务的接入服务。2011年，全路成立客户服务中心，推广客服语音平台，实现货运业务电话咨询和客户建议、投诉受理功能。2012 年以来，全路陆续推行了货运电子商务系统、集装箱综合管理系统、零散货物快运系统和 95306 门户网站，为客户提供大宗货物、集装箱运输、零散货物快运等多种需求受理渠道，覆盖客户范围更广，客户服务质量进一步提高，铁路客户关系管理体系初见雏形。
目前，铁路物流客户关系管理系统的应用水平与实现全面客户关系管理的要求还存在较大差距。
1.1 信息资源共享程度不高，信息孤岛现象严重
来自货运营销、客户服务、运输生产的信息分散在相关各个系统中，这些零散的信息使铁路部门无法对客户进行全面的了解。尚未建立企业级的客户关系管理平台，没有实现客户、运输生产、社会服务信息资源的整合和数据充分共享。
1.2 系统设计多以生产为中心，缺乏对市场的细分和客户关怀管理
营销渠道单一、客户服务方式落后，尚未建立起铁路物流客户多渠道、全方位的客户服务体系，服务内容往往立足于某个运输环节，没有贯穿铁路物流运输全流程。
1.3 缺乏对客户信息的综合分析和数据挖掘
铁路经过多年信息化建设，已经积累了丰富的客户信息和运输生产信息。由于缺乏专业的数据分析手段，这些宝贵的信息并没有得到很好的利用，难以为运输生产活动提供决策支持。
2 建立铁路物流客户关系管理系统的目标
铁路物流客户关系管理系统要结合铁路物流运输的特点和当前货运组织改革的方向，立足于将企业的管理模式从以生产为中心向以客户为中心进行转变。通过采用企业门户、呼叫中心、移动互联等多种交互方式，建设统一的客户服务管理平台，对外拓展信息交互渠道，对内提供统一集中入口，提升铁路客户服务水平;通过规范基础数据、整合业务数据，实现既有信息系统的互联互通，增强信息服务能力，构建铁路物流运输全流程客户服务信息链;通过分析市场信息、客户信息，对客户进行细分，挖掘赢利客户和潜在客户，实现铁路物流客户定制化、个性化服务，更好为铁路物流运输企业提供决策支持。
3 系统功能架构
铁路物流客户关系管理系统主要由客户服务管理平台、铁路物流运输生产平台、客户服务决策分析平台和基础数据服务平台构成。
3.1 客户服务管理平台
通过门户网站、呼叫中心、移动互联等多种交互方式，对外提供客户服务，对内进行客户信息采集，提升企业和客户的交互能力和协作水平。
3.1.1 门户网站。依托 95306 门户网站，将物流园区内部和外部相对独立的信息系统组成一个统一的整体，对外为客户提供统一渠道访问新闻资讯、物流服务、增值服务信息，自助货运业务办理;对内为铁路企业获取客户、订单，为客户关系管理奠定了基础。
3.1.2 呼叫中心。客服中心主要利用语音、网页等方式接入，以人工、自动语音、在线客服等方式为客户提供建议投诉、业务咨询、货运营销、业务办理和增值服务等功能。3.1.3 移动互联。通过短信平台、移动应用、微信、微博等移动社交媒体，为客户提供多渠道的客户服务手段。
3.2 铁路物流运输生产服务平台
通过采用完善既有铁路货运生产应用，新建紧缺应用和应用集成整合的方式，建设铁路物流运输生产服务平台，实现铁路物流运输、调度、跟踪、商务一体化管理。各应用系统进行集成整合，开放数据接口，为客户提供物流运输生产各环节、全流程信息服务支撑。
3.3 客户服务决策分析平台
通过对客户信息和运输生产中各种生产信息进行综合数据分析，提炼有价值的信息，对铁路运输市场营销和客户服务进行辅助决策支持。
3.3.1 客户特征分析。通过对客户基本信息、物流需求信息和运输收入等信息对客户进行特征分析，按不同主题对客户进行细分，有利于铁路物流运输精准营销，提供更有针对性的客户服务和物流产品。例如，按照客户主要发送品类、客户所在地理位置、运量、运输收入情况等对客户进行分类，具体分析不同类别的客户特征。
3.3.2 满意度分析。通过客户意见分析、咨询分析、满意度评价等方式了解目前铁路客户服务、物流运输各环节存在的问题。如根据客户咨询的问题了解客户更关注哪方面的服务信息，根据客户意见的类型、产品、日期等了解一定时期内客户的意见，分析问题原因等。
3.3.3 忠诚度分析。基于客户对铁路物流运输企业的运量、信任度、来往频率、服务效果等信息对客户忠诚度进行分析，对忠诚度高的重点客户进行数据挖掘。
3.3.4 市场营销分析。汇总铁路物流运输企业经营项目、价格体系、客户营销等信息，通过对公路、水运等其他运输方式进行运价、市场占有率、营销信息进行对比，为铁路物流运输一口价、丰富铁路物流运输产品，精准营销提供决策支持。
3.4 基础数据服务平台
建立统一的数据基础标准格式，形成结构化的事务处理或报文数据格式，为信息交换、资源共享提供基础性条件。通过统一通信协议和数据格式，提供标准化服务接口，构建铁路物流基础数据服务平台，为铁路物流运输各业务系统、客户服务信息提供信息服务;为政府、企业、其他合作单位提供数据交换奠定基础。
4 系统主要研究内容和关键技术
4.1 系统应用集成
4.1.1 功能集成。在门户网站中，通常需要通过点击不同的菜单进入到不同的子系统中，可以基于轻量目录访问协议 (LDAP) 实现构建统一认证平台实现单点登录 (SSO)完成门户网站和不同应用系统之间的无缝对接。
4.1.2 数据集成。对客户信息、市场信息、行业信息、铁路物流运输生产信息和其他相关信息进行信息采集。依托统一的数据基础标准，对这些信息进行批量过滤、抽取、清洗、转换，形成统一、规范的基础数据信息。基础数据信息应当具有建立和划分面向业务的主题数据库的功能，实现统一数据安全控制、统一备份与恢复和历史数据回溯。
4.1.3 服务集成。通过统一通信协议和报文格式，提供标准化服务协议和数据服务接口，对内为铁路内部各应用系统提供基础数据资源，利于系统之间的数据整合。对外为政府机构、客户企业、其他合作单位提供数据服务，利于数据交换。面向服务的体系结构 (SOA) 是一种组件模型，可以将应用程序的不同功能单元通过服务间定义的标准接口连接起来，独立于操作系统、编程语言、硬件环境，为实现服务集成提供了依据。
4.2 物联网
建设现代化的铁路物流运输生产服务平台必须依托市场上成熟、先进的物联网技术。物联网技术是在互联网技术基础上延伸和扩展的一种网络技术，用于进行物品环节各物品之间的信息交换和通讯。目前主流的物联网技术主要包括条形码技术、射频识别 (RFID) 技术、全球卫星定位系统 (GPS) 技术、地理信息系统 (GIS) 技术等。
4.3 移动互联
移动互联网是一种通过智能移动终端，采用无线通信方式获取业务和服务的新兴技术，包含终端、软件和应用 3个层面。随着宽带无线接入技术和移动终端技术的飞速发展，移动互联技术已经应用到诸如移动门户、上门营销、服务推送、移动支付等大量应用场景中。在铁路物流客户客户关系管理系统中充分应用移动互联技术是提高客户体验、扩展客户服务渠道的必然。
4.4 大数据分析
在客户关系管理中，不仅仅需要铁路部门掌握的历史生产数据，还要整合市场信息、行业信息等其他领域涉及的客户相关信息。通过不同途径积累的海量客户数据中隐藏着的用户习惯、市场变化、运输趋势等有价值的信息，这些信息是进行客户关系管理和精准营销的关键。如何用大数据分析挖掘客户潜在需求，制定有针对性的营销方案和个性化客户服务项目，是大数据分析技术在铁路物流客户关系管理的重要方向。
5 结束语
铁路物流客户关系管理系统是铁路物流中心信息化建设的重要组成部分，通过整合铁路物流信息资源，扩展营销渠道和服务手段，对于提高铁路物流客户服务水平、促使铁路物流企业从以生产为中心向以客户为中心转型，提高企业核心竞争力等方面都具有非常重要的意义。
