目标客户画像_完善“用户画像”，识别目标受众-CRM系统

在大数据时代的今天，信息量激增，对于企业来说，没有精力或者说找不到正确的方法去触达所有目标受众，更无法一一进行追踪验证。这时，对用户进行数据分析则显得尤为重要了。

CRM软件能够将目标受众的信息，按需进行不同维度的划分，给信息打标签，从而完善用户画像。这样，就帮助企业迅速识别目标受众，助力企业主进行科学决策，从而产出更多的价值。

对企业而言，珍贵的客户信息存在庞大、散乱、统计成本过高的难点，而CRM系统高效且精准的数据分析，能够很好的解决问题。

作为CRM核心功能之一，数据分析帮助企业实现高效的销售管理，更重要的是可以更快更深的了解客户，以建立长久的客户关系。那么，CRM客户关系管理系统所积累大量客户信息/数据，是如何提炼成用户画像的？又是如何实现价值转化的呢?

· 现有客户模型指导潜在客户

CRM系统可以挖掘成交客户的共同特征，以此来指导对潜在客户行为的识别。通过CRM系统，可自定义客户标签，比如行业、地区、所处的业务阶段等。当客户数据积累一定数量后，CRM就可以对成交客户进行阶段平均周期、采购偏好、来源等共同特性进行统计，形成用户画像，让企业了解到哪个行业或地区的商机会多一些，哪种产品最受客户喜爱......

这些共性特征可用来对潜在客户进行更好的挖掘和服务。例如，在CRM商机管理中直接对销售漏斗阶段进行了呈现，通过大量的数据计算出每个阶段的平均停留时间，由此时间点来安排对潜在客户的跟进对策，更快赢单。在营销推广中，CRM可以统计成交客户来源数据，通过和最终转化率相比对，选出最合适的推广渠道，进行精准营销。

· 客户特征指导个性化服务

通过CRM系统对成交客户的自身数据进行分析，例如购买频率、购买偏好等。挖掘客户购买行为规则，个性化为客户服务，提升客户的满意度和黏性，延长与客户的合作周期。对未成交客户，对客户列表信息、跟进记录等整体情况仔细研究，挖掘出客户顾虑点，更好的为客户服务。

用户画像的核心就是数据，如果通过人力进行数据分析，会增加企业的人工、时间成本。CRM系统可帮助企业实现科学化数据管理，深度认识企业的目标客户，不断完善客户模型，减少目标客户的流失率。