CRM客户管理系统是如何进行客户管理的?

CRM客户关系管理系统助力企业拓宽获客渠道,延长客户生命周期,深挖客户价值。通过细分客户个性化需求,提高服务质量,培养客户忠诚度,避免客户流失,实现客户价值最大化。

​​客户是企业非常宝贵的资源,而客户关系管理能力则是一种企业能力,企业能否为客户创造价值,能否了解客户的需求,能否及时响应做好售后服务等等都是影响客户关系的关键因素。那么如何才能高效的进行客户管理呢?CRM客户关系管理系统是个不错的选择。

拓宽获客渠道

CRM客户关系管理系统能各种渠道获取新的客户,或者赢得流失客户的回归,或者识别出新的个性化需求的客户细分群体等,来增加企业所拥有的客户整体数量。举个例子,使用CRM系统能够将营销活动中获得的线索迅速转化成商机。同时还能记录客户信息,包括客户姓名、联系人、偏好和要求等,根据这些信息进行客户群体细分,以满足其个性化的需求,加速潜在客户向成交客户转化,扩大企业的利润。

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延长客户生命周期

CRM客户关系管理系统能够通过细分客户的个性化需求来更好的服务于客户,以此培养客户的忠诚度,有利于留住“高价值”客户。并且,CRM系统还可以对已经流失的客户进行分析挖掘,通过分析记录在系统内的相关数据,找出其流失的原因,最大程度上避免客户流失,影响企业收益。

深挖客户价值

CRM客户关系管理系统能够帮助企业提高客户关系质量。为客户提供良好的服务,客户满意度与忠诚度得到提升,就能促使客户多次重复购买产品,或者交叉购买企业里其他产品等方式,来使客户购买的数量增加,从而加深、稳固企业与客户之间的关系,提升客户关系的质量。CRM系统能够深挖客户价值,精准区分出客户类型,针对不同的客户,企业可以更好地分配资源和精力,使客户的价值最大化,以此来增加企业的收入。​​​​

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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