如何运用CRM的数据分析,完善企业用户画像模型

2022-07-12 13:42:17   第一文档网     [ 字体: ] [ 阅读: ] [ 文档下载 ]
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对一家企业最重要的是什么,没错,是客户,那么你对目标客户的了解有多深?

进入大数据时代,人群信息越来越多,企业没有精力去触达到每个用户去一一追踪验证,就需要企业对用户进行大数据分析,将目标人群的信息根据需要划分成不同维度,让信息标签化,提炼出个体或整体的用户画像模型,为企业决策指明方向,助力企业迅速找到目标用户,从而转化成更多的价值。

互联网时代,客户的信息散乱、庞大,运用人工的统计成本太大,这就需要利用更高效更精准的平台来进行统计分析,CRM重要的作用之一就是大数据分析,建立企业CRM不仅可以实现高效的销售管理,更重要的是可以帮助企业更快更深的了解客户。

CRM,是一个可以将客户所有信息整合的系统,运用一段时间后,系统内就会积累大量的用户信息数据,那么如何将这些数据提炼成用户画像模型从而转化成价值呢?

1、用成交客户模型指导潜在客户

对于成交客户,可用CRM挖掘出他们的共性特征,由此来指导对潜在客户的行为。 在初始使用CRM时,客户可自定义用户的标签,比如地域、所处阶段、来源等等。成交客户积累一定数量后,CRM会对成交的客户进行阶段平均周期、行业、来源、产品等共性方面统计,形成用户画像模型,让企业了解到哪个行业或地域机会最多,哪种产品最受客户喜......




这些共性特征,可用来对潜在客户进行更好的挖掘和服务。例如,CRM机会分析应用中,直接对销售漏斗阶段进行了呈现,通过大量数据计算出每个阶段的平均停留时间,由此时间点来安排对潜在客户的跟进对策,更快赢单。

在营销推广应用中,CRM可以统计成交客户来源数据,通过和最终转化率相比对,提炼出合适的推广渠道,进行精准营销,让利益更大化。

2、个性特征指导个性化服务

对成交客户,要研究每个客户的自身数据,如对购买频率、产品购买喜好等进行分析,挖掘出客户购买行为规则,个性化为客户服务,提升客户的满意度和黏性,延长与客户的合作周期。

对未成交客户,对客户列表信息、跟进记录等整体情况仔细研究,挖掘出客户顾虑点,更好的为客户服务。

用户画像的核心就是数据,如果通过人力进行数据分析,会增加企业的人工、时间成本。CRM可帮助企业实现科学化数据管理,深度认识企业的目标客户,不断完善客户模型,减少目标客户的流失率。

企业数据化的实现,CRM是非常关键的一步。


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