CRM的认知

本文介绍了CRM(客户关系管理)的概念,包括其核心组成部分:客户交互与行为分析。文章详细阐述了CRM系统的成本因素、实施前提及如何通过有效沟通与数据分析提高客户体验。

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一、什么是CRM
CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理
CRM 是一个围绕客户为中心的,通过IT手段,来增进客户沟通,提升客户关怀,从而影响客
户决策,并最终达到创利目的的企业经营策略。
其中的IT手段,通常指通过CRM系统来收集、分析和反馈客户行为数据,来更便利的实现同客户
的沟通和更有效的进行客户行为分析。

二、CRM 的组成
通常的CRM系统包含客户交互和行为分析两大部分。
1、客户交互
用于收集客户信息,记录客户行为日志,及对进行客户关怀和解答客户提问;
客户交互系统由电话呼叫中心(CTI)、短信(SMS)、邮件(EMAIL)、线上应用(WEB Site)、
及即时通讯(IM)等一切可能的方式整合在一起来实现同用户的交互,并收集用户行为。

2、行为分析
结合业务逻辑对客户行为日志进行分析,来为客户提供更具针对性的客户关怀;
通过对客户群体的行为日志进行统计,来评估往期的业务效果和指导未来的产品决策。

三、CRM 系统的成本
1、系统支持的交互平台、方式和规模
不同的交互平台(CTI、SMS、EMail、WEB Site、IM、…)及平台上的不同的实现方式(
人工客服、自助服务、主题活动、客户交流、客户关怀、…) 会有不同的效果的成本。
例如,一个极端的例子是一部电话通过全人工实现的电话客服和通过CTI实现的带有自助服务的
电话呼叫中心都被称作客服电话,用于进行客户服务和客户关怀。
2、系统支持的行为分析策略、数量和数据量级
分析策略需要根据不同的业务逻辑和客户行为数据进行定制,策略的个数和分析的行为数据量级
会对严重的影响到系统的结构和组织方式。
比如,从100条售后客户行为中找到来自北京的有跨地域维修记录的用户要比从1,000,000条客户
行为中分析更容易(大数据量的查找需要进行预处理才能达到可以接受的速度)。

四、CRM 系统的实施的前提
1、了解当前业务环境,分析业务领域并确认需求方向,规模
2、客观描述当前IT环境,以便系统可以尽可能的整合现有IT资源
3、确认需求和远景,确定必要的需求和可能的需求(圈地和画饼)

简单来说 CRM 就是通过同客户的交互对客户信息进行收集,并围绕对客户行为分析进行经营的策略。
CRM系统只是用于完成CRM的一个工具,前端的界面只是表象,卖点也许应该更直接的围绕这个工具
能直接或间接的为企业带来多少利润和加强了多少客户体验。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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