这两天看了CRM获得了一些理解

最新推荐文章于 2025-06-05 10:37:58 发布
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#crm #工作

这几天通过对CRM的学习获得了一些对它的理解及体会，知道了它的功能以及运行模式。CRM主要的功能是针对客户的服务；TurboCRM主要包含了客户管理、订单管理、员工管理、分析决策、协同工作和业务智能化六个方面的功能；另外TurboCRM具有三种运行模式。我将这几天看到的做了摘录及我对它的理解放在了我们的公用邮箱里了。

                           温晓佩

在 SAP CRM WebClient UI 中混用 ABAP WebDynpro 的常见陷阱与应对策略
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
07-08 157
ABAP WebDynpro 与 CRM WebClient UI 的混用就像把两辆不同轨距的列车挂在一起：走得动，却一路磕磕碰碰。理解二者底层机制差异，辅以合理的框架适配与交互妥协，才能让最终用户享受到看似“无缝”却实则精心雕琢的体验。愿本文的踩坑笔记为你的项目节约宝贵的调试时间，也为技术选型提供前车之鉴。
漫谈CRM体系化建设3：如何留住客户
进阶之旅
10-16 803
《漫谈CRM体系化建设》系列共分五篇，前两篇讨论了企业客户管理的基本业务问题和新客户开发管理问题。本文是第三篇，讨论如何实现新客户向稳定优质客户的转变，重点介绍了客户细分、建模和精准营销。 本篇文章写作是掉头发最多的一次。客户细分、精准营销的话题太庞大，知识脉络太繁杂，如何将零散的知识点，汇集在一个框架下讲清楚，挑战很大。因此这篇文章持续写了有半个多月，文章结构几经调整，才最终定稿，耗...
Microsoft Dynamics CRM – 快速指南
Bug收割机
04-25 3362
但是，您将编写的 JavaScript 代码必须使用 Dynamic CRM 的 Xrm.Page 模型，而不是标准的 JavaScript DOM。内部部署 CRM 是 Microsoft Dynamics CRM 的一种更加定制化和强大的产品，其中 CRM 应用程序和数据库将部署在您的服务器上。使用解决方案，您可以打包此模块并将它们分发给其他客户，他们将能够安装此解决方案并使用您的模块提供的功能。因此，您可以使用这些各自的类别创建高级过滤器，并将它们保存为分配给我的普通联系人和分配给我的高级联系人。
CRM系列01 开篇：CRM是什么？我心中理想的CRM长什么样？
u010291330的博客
03-20 367
即字面意思客户关系管理（Customer Relationship Management），起源于企业为了提高核心竞争力，保持与客户的长期稳定关系，诞生了这个理念。由1999年Gartner Group Inc公司提出。Gartner Group Inc在早些提出的ERP概念中，强调对供应链进行整体管理。是基于CRM理念诞生的业务承载系统，可以叫做CRM解决方案，这个概念意味着CRM不仅仅是一个单一的系统，而是多个系统的结合。这第二个定义也是大多数CRM产品同学的实际工作内容。
CRM解说
aebe49167的博客
12-20 2184
CRM产生背景 1990年前后，许多美国企业为了满足日益竞争的市场需要，开始开发销售力量自动化系统(SFA)，随后又着力发展客户服务系统(CSS)。1996年后一些公司开始把SFA和CSS两个系统合并起来，再加上营销策划(Marketing)、现场服务(Field service)，在此基础上再集成CTI（计算机电话集成技术）形成集销售(Sales)和服务(Service)于一体的呼...
多图丨入门必看：万字长文带你轻松了解CRM
pmcaff2008的博客
11-07 675
PMCAFF（www.pmcaff.com）：互联网产品社区，是百度，腾讯，阿里等互联网人的学习交流平台。定期出品深度产品观察，互联产品研究首选外包大师（www.waibaodashi....
java项目——CRM客户管理系统（SpringBoot+MyBatis）
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qq_45704528的博客
06-01 5万+
目录CRM客户管理系统一.对CRM的项目的简单描述1.什么是CRM2.CRM开发环境和技术<1> 项目业务介绍<2>开发环境<3>开发技术二.项目准备及模块分析1.模块分析总览2.项目前期环境的搭建三.项目的正式开发1.用户管理模块<1>.表结构分析<2>.用户登录<3>全局统一的异常处理及非法请求的拦截(1)统一的异常处理(2)非法请求拦截<3>记住我功能2.营销管理模块（CRUD操作，见源码）<1>功能开发及
CRM是什么？我心中理想的CRM形态
pmcaff2008的博客
01-24 799
本文由作者 罗文正雄发布于社区基于我之前CRM系统的重构经验，讲下我理解的CRM系统，以及理想的CRM营销形态。CRM是什么？在大家刚接触这个领域的时候，肯定会有这样的问题：CRM到底是...
免费试用CRM的高效方式
qisouke888的博客
04-02 1万+
企业在选择CRM软件时，在搜索引擎中搜索后得到的信息大部分都是广告，在知乎上提问想得到答案，是不是都是产品运营在回答。这就需要企业收集CRM产品信息，做好功课，有目的的去甄别各个软件，才能不踩雷，找到真正适合自己的软件。
CRM手机端需改明细.pptx
06-18
7. **跟进类型**：目前仅支持采购跟进和销售跟进，这两种类型应根据拜访人的身份自动确认。之前的电话跟进功能暂时移除。 8. **今日计划问题**：后台添加的今日计划在跟进记录新增时无法调用，未选择跟进类型点击下...
AI知识库与CRM集成：提升企业服务效率的秘诀
最新发布
AI天才研究院
06-05 1465
在电商、金融、医疗等行业，客户服务已从“被动解决问题”转向“主动创造价值”。信息孤岛：CRM（客户关系管理系统）存着海量客户数据（如消费记录、历史咨询），却无法快速匹配到解决方案；响应滞后：服务人员需手动查询文档或依赖经验，复杂问题解决时间长达数小时。本文将聚焦“AI知识库与CRM集成”这一技术方案，覆盖原理讲解、技术实现、实战案例及行业应用，帮助企业理解如何通过技术手段突破服务效率瓶颈。
还没真正理解用户标签体系？看这篇就够了！
神策数据
05-27 5477
对用户标签的理解不够透彻？用户标签体系创建的方法论总是三头两绪？具体业务场景中，经常找不到数据分析的思路？本文根据神策数据业务咨询师钟秉哲以《构建用户标签体系，助力企业精细化运营》为主题...
找到了SOA比赛的最详细文档` 有初赛的具体交付文档等内容`已将DOC文件发到公用邮箱`
mysoa的专栏
06-02 5155
搭建SOA梦想，成就校园创新之星2006“IBM杯”中国高校SOA应用大赛                     大赛活动细则版本：Version 1.2     国际商业机器中国有限公司2006年04月05日 目录1. 大赛主题和宗旨 41.1 大赛的宗旨： 41.2 大赛的主题： 42. 大赛时间表 43. 参赛对象及其报名规则 54. 主办单位 54
公用邮箱已经成功申请` 大家把好的资料都放上去吧`
mysoa的专栏
05-26 2165
mysoa007@163.com密码和这个的一样```
提交作品的团队
mysoa的专栏
07-03 2052
No.     Team    School  Degree  Blog1       Black Stone     中山大学        硕士    www.blogjava.net/blackstone2       Solomon 北京北大方正软件技术学院        大专    http://www.ooo.org.cn3       北极光  四川大学        本科    w
最新消息，来自水木社区
mysoa的专栏
07-02 1478
 
感谢我们小组的指导老师王劲!!!!
mysoa的专栏
06-29 1420
在我们小组学习中,王劲老师给予了充分的帮助.在学校网格如此的......,王老师给我们帐号........谢谢. 
2006.6.2 13:30 在学校人文学院306进行小组讨论,关对一家公司的CRM进行讨论,发现两点问题
mysoa的专栏
06-02 1404
在学校人文学院306进行小组讨论,关对一家公司的CRM进行讨论,发现两点问题1.CRM/ERP客户之间数据如何同步.2.客户级别的提升如何在两个系统中实现讨论完后,制定了6.2-6.4之间小组成员按照以前的分工,各自对ERP和CRM再进行一次全面的需求分析,6.4晚上21:30在人文楼进行再一次讨论. 郭拉     2006.6.2 15:50
比赛接近尾声，祝大家在北京相聚
mysoa的专栏
06-28 1296
  从报名到现在已经一个多月了，这次的比赛可以说是高手云集，来自全国各地大学的有志之士都鼓足干劲要一展身手，在如此激烈的竞争中，我觉得比赛的结果并不是最为重要的，关键在于我们通过比赛得到了什么。在认识和利用ＳＯＡ解决问题的道路上我们走过了许多的弯路。虽然道路是曲折的，但是前途是光明的，经过我们的努力，我们的作品也能让人耳目一新。挫折使我们明白了团队合作的重要性，它所带来的好处往往是１＋１＞２的，在
df2中每个销售姓名所有的振铃时长与通话时长之和除以3600，结果写入df中crm销售名字对应的振+通(时)/均天列，振+通(时)/均天列已存在
02-28
<think>好的，我现在需要解决用户的问题，即在数据框df中将每个销售姓名的振铃时长和通话时长之和除以3600，然后除以平均天数，并将结果写入现有的“振+通(时)/均天”列。首先，我需要理解用户的需求，然后逐步思考如何实现。 首先，用户提到使用df2中的数据。可能df2中有每个销售的通话记录，包括振铃时长和通话时长这两个字段。而df可能是一个包含销售姓名和其他汇总信息的主数据框，比如每个销售的接通量、平均天数等。用户需要将处理后的结果合并到df中的相应列。 接下来，我需要确定如何计算每个销售的振铃时长和通话时长之和。这应该是一个分组操作，按销售姓名分组后，对每个组的这两个字段求和，然后相加。之后将总和除以3600，转换为小时单位。然后，这个值需要再除以该销售对应的平均天数，得到每天的平均时长。 接下来需要考虑如何将这些计算结果合并到df中。因为“振+通(时)/均天”列已存在，所以可能需要更新这一列的值。这里需要注意的是，df和df2中的销售姓名可能存在不一致的情况，比如有的销售在df中存在但没有df2的记录，或者反过来。这时候合并的方式很重要，可能需要使用左合并，确保df中的所有销售都被保留，没有数据的部分可能需要填充为0或保持原值。 然后，计算总和并转换单位。首先，在df2中计算每个销售的振铃时长和通话时长的总和。这可以通过groupby销售姓名，然后对这两个字段求和，再将结果相加。之后，总和除以3600得到小时数。接下来，需要将这个小时数除以该销售的平均天数。这里需要确认平均天数的来源，是否已经在df中存在，比如df中有一个“均天”列，每个销售对应一个数值。 可能的步骤是： 1. 在df2中按销售姓名分组，计算每个销售的振铃时长和通话时长的总和。 2. 将这两个总和相加，得到总时长（秒）。 3. 将总时长转换为小时，即除以3600。 4. 将这个小时数除以df中对应销售姓名的“均天”值，得到结果。 5. 将结果更新到df的“振+通(时)/均天”列。 在实现过程中，需要注意合并时的索引是否正确，是否需要处理缺失值。例如，如果某个销售在df2中没有记录，则总时长为0，那么计算结果可能为0，或者在合并时保留原值。此外，如果某个销售的均天为0，需要避免除以零的错误，可能需要使用条件判断来处理这种情况。 可能的代码步骤： - 计算每个销售的总时长： total_time = df2.groupby('销售姓名')[['振铃时长', '通话时长']].sum().sum(axis=1) total_hours = total_time / 3600 - 将total_hours合并到df中： df = df.merge(total_hours.rename('总小时数'), on='销售姓名', how='left') - 计算振+通(时)/均天： df['振+通(时)/均天'] = df['总小时数'] / df['均天'] - 处理可能的缺失值或除以零的情况： df['振+通(时)/均天'] = df['振+通(时)/均天'].fillna(0) df.loc[df['均天'] == 0, '振+通(时)/均天'] = 0 # 如果均天为0则设为0 - 最后删除临时列“总小时数” 需要确保合并时使用左连接，以保证df中的所有销售都被保留。如果df中某些销售在df2中没有对应的记录，那么合并后的“总小时数”会是NaN，需要用fillna(0)填充为0，避免后续计算错误。同时，均天为0的情况也需要处理，否则会出现除以零的错误。这时候可以使用条件判断，或者使用np.where来处理。 另外，用户提到“振+通(时)/均天”列已存在，所以可能需要直接更新该列，而不是创建新列。因此，在合并之后，可以将计算结果直接赋值给该列，而不是创建一个新列。这样，代码可能需要调整，例如： df['振+通(时)/均天'] = df['总小时数'] / df['均天'] 但需要注意处理NaN和除以零的情况，可能需要使用fillna和替换inf的方法。 总结步骤： 1. 在df2中计算每个销售的总时长（振铃时长 + 通话时长），转换为小时。 2. 将总小时数合并到df中。 3. 计算每个销售的总小时数除以均天，更新到“振+通(时)/均天”列。 4. 处理合并时产生的缺失值和均天为零的情况。 现在需要将这些步骤转化为具体的Python代码，并确保代码的正确性和鲁棒性。</think>以下是分步实现的Python代码方案： ```python # 步骤1：计算每个销售的总时长（小时） total_seconds = df2.groupby('销售姓名')[['振铃时长', '通话时长']].sum().sum(axis=1) total_hours = total_seconds / 3600 # 步骤2：安全合并到主表 df = df.merge( total_hours.rename('临时小时数'), on='销售姓名', how='left' ).fillna({'临时小时数': 0}) # 处理未匹配到的销售 # 步骤3：带条件计算最终值 df['振+通(时)/均天'] = np.where( df['均天'] > 0, # 避免除零错误 df['临时小时数'] / df['均天'], 0 # 均天为零时设为0 ) # 步骤4：清理临时列 df.drop(columns=['临时小时数'], inplace=True) ``` **关键保障措施**： 1. `sum(axis=1)` 实现两列横向求和，确保振铃时长与通话时长的正确累加 2. `how='left'` 保持主表df原有数据完整性 3. `fillna` 处理df中有销售但df2无记录的情况 4. `np.where` 条件判断规避除零风险 5. 最终结果直接更新到已存在的目标列 **计算逻辑示例**： 假设销售A在df中的均天=5： - df2中振铃时长总和=7200秒 - 通话时长总和=18000秒 - 总时长 = (7200+18000)/3600 = 7小时 - 最终值 = 7 / 5 = 1.4 → 直接写入"振+通(时)/均天"列
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