CRM是管理企业和客户在销售、营销、服务等层面上的交互,实现销售自动化、营销自动化、服务自动化,最终进化为智能化。销售自动化的前提是对客户的分类管理,那么客户来自于哪呢?

8个角度分析:CRM功能

CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理。在百度百科中的解释为:客户关系管理是指企业为提高核心竞争力,利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互,从而提升其管理方式,向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户,增加市场。

聊CRM就不能不提到他的开山鼻祖Siebel CRM,它是以其创始人Thomas Siebel命名的。1984年Thomas Siebel以系统工程师的身份进入Oracle,此后转身成为了Oracle最出色的销售人员,并作为营销部副总裁来进入总部工作。

他开始考虑将信息技术应用于建立和维持客户关系。此后Siebel帮助Oracle建立了Oasis的系统,用于加强公司自身销售管理能力。随着不断的积累,Thomas Siebel最终离开了Oracle,成立了以自己名字命名的Siebel公司。

1995年6月,Siebel发布了自己开发的销售自动化软件。产品一鸣惊人,第一年的销售量800万美元,第二年就攀升到3920万美元。1996年,Siebel公司上市,每股17美元,上市当天股价就翻了一翻。1997年,Siebel 花费4.6亿美元以获得专门制作客户服务软件的Scopus 技术, 当年公司的销售额由原先的1.2亿美元迅猛的增长到2.7亿美元1998年又攀升到了3.9亿美元。2005年的时候,Oracel以85亿美元的价格收购了Siebel,Thomas Siebel本人也同时回归Oracel。

在Siebel迅猛发展的同时,另一家日后的巨头则刚刚起步。Mark Bennioff在1999年3月创立的Salesforce,可提供SaaS化的客户关系管理平台。

格局的分水岭大概是在2011到2012年出现的,这一年Siebel在国际上丢了三个大客户,IBM、微软、惠普。IBM替换成了SugarCRM,微软换成了自己的Dynamics CRM,惠普则使用了Salesforce。在国内Siebel也丢失了一个大客户——北京移动,好像是国内第一家替换掉Siebel CRM的公司。至此Siebel开始走上了下坡路,Salesforce则成长为今1600亿美金市值的巨头。

下图是网上找到的有人在2017年1月做的一张CRM厂商图谱,展示了各家个爱恨情仇。

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CRM是管理企业和客户在销售、营销、服务等层面上的交互,实现销售自动化(Sales Force Automation)、营销自动化(Marketing Automation)、服务自动化(Service Automation),最终进化为智能化。销售自动化的前提是对客户的分类管理,那么客户来自于哪呢?

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8个角度分析:CRM功能

8个角度分析:CRM功能

下图是组合应用的一个示例:

8个角度分析:CRM功能

2. 商机

有效的线索经过跟进后,如果潜在客户对产品/服务有意向,那么就会转为商机。一般商机会划分成几个阶段,随着销售和客户之间的沟通进展,通过阶段递进的形式构成漏斗进行管理。

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需要思考的是一个CRM系统中是不是线索和商机都要包括?我觉得这就要分情况来看了。如果是设计标准的CRM产品,那么这两个模块还是都要存在,并且是有一定的递进关系的。

而如果是贴近业务的定制化CRM则需要仔细分析一下,比如一些2c的业务(教育、培训),消费者的决策链条没有那么长,销售也没有那么明显的阶段区分,那么是不是只有线索模块就够了,或者说把线索和商机的功能结合一下整合成一个功能模块。

这里会涉及到每个阶段销售的拜访记录、客户意向产品/服务、意向金额、失败原因、竞争公司、竞争产品等信息,成单的商机会生成合同。还会有人员流动等各种原因造成的商机转派;申请后台业务或技术同事参与拜访等功能。

其他周边功能:

任务管理,销售记录自己每天的任务包括电话、拜访、会展等。可以关联线索商机,也可以独立存在,最好要求每个任务有结果说明。这样销售不但可以计划自己的工作任务,同时也保证每个事项都有结论记录,俗话说的好好记性不如烂笔头。部门领导也可以方便快捷的了解到每个销售同事的工作状况。

排行榜,原因不用多说是青铜还是王者榜上见。可以设立全国、区域、团队等多范围的排行。

目标管理,管理销售年度、季度等维度的销售目标,以及目前达成率。仅限上级于本人查看。如果有明确的奖励规则,甚至可以将奖励或提成的也展示出来,形成直观刺激。

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你品,你细品,品出点啥?

2. 标签

维基百科中对标签的定义是这样的——标签是无等级的关键字或分配某项物品的信息(如互网络书签,数字图像,或电脑档案)。这样的数据有助于说明一个项目,并允许它再次发现浏览或搜寻。

根据系统,标签本身被非正式创作者或其他观察者选择。 在许多用户标记许多项目的网站上,标记的汇集成为分众分类法。经常说起的用户画像,基本上也是将用户各种维度的信息进行标签化,及用一个个的信息点去描绘用户。

那么那些信息可以作为标签呢?

性别、年龄算不算,如果是描述一个人当然算。但在系统中,这些虽然也是很重要的信息,但我认为更应该归为属性而不是标签。标签应该具备分类、次数、权重、关联性等。

(1)分类

标签体系的建立不是一蹴而就的,而是随着对业务的梳理和发展慢慢发展起来的。

标签的分类也是根据业务进行划分的,不同行业不同产品都会不相同。一般可以从两个大的角度进行考虑:人和产品/服务。比如从人的角度可以考虑互动频率、互动内容偏好、活动偏好、消费特征、性格等等。产品/服务可以从其不同品牌、型号、功能等去进行分类。

(2)次数

这个很好理解,在其他情况相同的条件下,同一个标签被打上的次数多肯定要比少的浓度要高。

(3)权重

要计算好标签的权重是比较复杂的,请阅读《用户画像之标签权重算法》这篇文章中的内容,很是认同其中的设计逻辑。如果暂时不想设计的这么复杂,衰变个人觉得还是很有必要的。相同的标签一个客户是近期被打上的,而另一个客户是三年前被打上的,那么在一场营销活动中的反应很大可能是不一样的。

(4)关联性

尿不湿和啤酒的故事大家应该都听说过。那么在标签体系中看似风马牛不相及的两个标签是不是也会存在这种关系呢。想想就觉得好复杂啊,再次偷懒请大家移步《『啤酒与尿不湿』之关联规则》,还是交给算法工程师来解决这个问题。当有足够多的数据进行支持的时候,那么在营销层面就有了更多的玩法。

3. 分组

当客户积累到一定数量时,为客户进行合理的分组十分重要,它能够帮助企业提高管理效率,而无需再在茫茫客户群之中费力的找寻。

这里有两种方式:

    一个客户只能属于一个分组;一个客户可以属于多个分组。

第一种方式客户分组清晰非此即彼,但不能多个维度综合分析。所以更倾向于第二种方案,可以从多维度设置不同分组,也为交叉分析做好准备。

4. 客群

具有某一类或几类公共特征的客户群体。是不是觉得和分组很类似,会觉得功能重复。确实有那么一点儿,初始我也觉得很困惑。但其实两者之间还是有区别的(要不我也不会写出来了)。

分组更像是一种常规稳定的客户类别,就像我们在QQ好友中分的初中同学、高中同学、大学同学。客群则更像是团购中的拼团,往往是为一次活动、营销、销售等等按一定条件圈定出来的群体(当然也可以长期存在)。

这个条件可以选择的范围更广、甚至各种条件组合。

比如从事件角度:浏览了商品页面、购买了某款产品、打开了H5页面、扫描了二维码、提交了问卷等。从标签角度:具有某标签、不具有某标签、标签多少分值之上、某标签被打了几次。从属性角度:性别、地区、年龄段等。8个角度分析:CRM功能

(4)裂变营销

近些年很火爆的一种营销方式,像专属二维码海报、专属口令、链接等。

总结起来大致是以下几步:

    选题;准备诱饵;种子用户;步骤执行;新用户留存;活动总结。

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(4)知识库

为实现服务客户的标准化、准确化,将话术、解决方案、产品介绍等知识化是很有必要的。既可以当做员工平日里的学习途径,当服务客户时又可以当成工具手册进行使用。像电信行业,因各种套餐、活动、优惠、规则繁多且变化很快,甚至是将知识库单独作为了一个系统,当我们拨打客户电话时,可以迅速查询出需要了解的各种信息。

七、统计分析及预测

从业务角度统计分析是不可或缺的且十分重要的功能。不同行业、客户、部门关注点都不尽相同,这需要根据实际业务进行分析。在做定制化开发的时候,这里也往往是需要重点讨论的一个地方。

从功能角度,一般会为客户准备一些相对通用的统计报表。复杂的话会提供自定义报表的功能,功能更强大的像国际上很出名的Tableau产品等。传统的统计分析往往都是人定义目标,然后从数据中去进行分析。

随着技术的发展,更多的应该引入数据科学由算法对数据进行分析,往往能发现一些意向不到的点。而且可以对将来进行有效预测。现在很多的国际上的大牌零售企业已经在进行这方面的工作了,比如提前预测双11各个渠道的销量的。

八、其他

作为标准化的CRM产品基本上会包含上边绝大部分的业务功能,但如果是自建系统则需要根据实际业务对功能进行取舍,同时添加特定业务相关的功能,系统是为人服务的不要被单单一个名字限定住。像CRM也好,ERP也好都是将相关联的业务和功能组合到一起形成的。

以上算是对之前工作的一个总结,啰啰嗦嗦写了不少。

下面要说一个更更更重要的事情,有没有和CRM产品相关工作的坑砸过来啊,有的话请发邮件 392051121@qq.com,在此提前拜谢。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议




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