通过CRM做深度分析,基本围绕两块——营销动作和销售动作,对应市场获客漏斗中的拉新与转化环节。
- 对营销的分析

- 对销售的分析

用B2B型的CRM举个例子。
这类CRM从本质上来说,是围绕销售行动、做客户全生命周期的数据统计与分析,如图所示:

铺开来说,就是:
1、对前中后阶段进行必要的数据采集
(1)售前——围绕市场获客、销售线索、客户跟进,收集所有数据、信息,为客户打标签:

(2)售中——则围绕商机、方案报价、合同/回款、开票,进行数据采集:

(3)售后——主要就是对产品反馈及服务评价进行跟进,采集相应数据:

至此,数据采集环节结束。
2、基于以上数据,再制作全局以及局部的数据分析看板
(1)目标达成分析
这是CRM分析的核心,直观分析目标进展及其所有影响因素的挖掘,常见包含:线索/商机趋势分析、来源占比分析、主要指标达成率、销售转化率等等,以此直观获知——目标完成进度、什么时间/什么阶段/什么动作对获客带来最大帮助/造成最大负面影响等:


(2)业绩/机会差距分析
对目标背后的执行动作的数据分析,包含营销ROI分析、跟进曲线、方式占比、计划达成率、评价系数曲线、来源占比等等,以此找出——哪些地方执行欠佳、哪些机会客户还需要挖掘等等:

3、更深层次的CRM分析,则需要套用分析模型
比如:
1、RFM模型
RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和客户创利能力。
RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
R——最后交易距离当前天数(Recency)
F——累计交易次数(Frequency)
M——累计交易金额(Monetary)
在这三个制约条件下,我们把M值大,也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”,其余则为“一般客户"和”流失客户“,基于此,我们产生了8种不同的客户类型:
- 重要价值客户:复购率高、购买频次高、花费金额大的客户,是价值最大的用户。
- 重要保持客户:买的多、买的贵但是不常买的客户,我们要重点保持;
- 重要发展客户:经常买、花费大但是购买频次不多的客户,我们要发展其多购买;
- 重要挽留客户:愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户,我们要重点挽留;
- 一般价值客户:复购率高、购买频次高,但是花费金额小的客户,属于一般价值;
- 一般保持客户:买的多但是不常买、花钱不多,属于一般保持客户;
- 一般发展客户:经常买,但是买不多、花钱也不多,属于一般发展客户;
- 一般挽留客户:不愿花钱、不常买、购买频次不高,最没有价值的客户;

2、波士顿模型
波士顿模型最初是一个时间管理模型,按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限,以此便于对时间进行有效的管理。
运用在客户分析中,也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限,对我们的客户进行分组。我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限,将产品或者服务分为下面四种类型:
- 明星类:增长率高、占有率高,代表着十分成功的产品,是主打的明星产品;
- 金牛类:增长率低、占有率高,已经占据了市场但是没有发展空间的产品,属于现金牛产品;
- 问题类:增长率高、占有率低,说明用户需求高,但是本身产品有问题,需要改进优化;
- 瘦狗类:增长率低、占有率低,市场不认可的失败产品,需要尽快去除;
我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵,将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉,保证明星产品和现金牛产品的份额,从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。
3、CLV用户生命模型
我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值,如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户,就可以实现更好的运营。所以企业必须识别出这些客户,CLV是对客户未来利润的有效预测,它还有另外一个名字,叫做LTV (life time value)。
这里需要特别说明的是,CLV考虑了完整的客户生命周期,包含客户获取和客户流失,也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值,还预测了未来价值。
CLV的计算公式有非常多,有的会非常复杂,主要在流失率这个环节和影响因素就相当多,也有会加上投入成本,价值变化率和利率变化等等。
比较实用简单的是这种:

注意此公式对群体有效,对个体精准度较低,因为个体流失率影响因素太多,而群体流失率却是可以统计的。
那对于CLV的应用,可以从以下两个模型来看,将企业的最优客户与不值得投入的客户区分出来:

总的来说,无论是CRM也好,还是其他分析场景,数据分析的都是具有一定套路的,围绕各类关系模型做分析,分析思路更明确也更为有效。
CRM分析的灵魂在于我们要学会借助数据分析模型去做深度分析,才能够探究线索转化的秘密。

文中图表及指标框架来自:
1、简道云CRM系统模板(点击可安装)
CRM深度分析:营销与销售数据驱动策略

本文详细探讨了如何通过CRM系统进行营销与销售数据分析,包括RFM模型、波士顿模型和CLV用户生命模型,以优化获客、转化和客户价值管理。
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