CRM系统完善用户画像

       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。

CRM系统完善用户画像

       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就可以对成交的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。

 

CRM系统完善用户画像