在零售业务下CRM系统要解决哪些问题呢?(上)

CRM是根据不同的客户类型使用多种技术手段记录客户基础信息和行为信息来识别出高价值客户提升客户忠诚度,最终帮助企业以客户生命周期为主线优化业务流程的系统。

在零售业务下CRM系统要解决哪些问题呢?(上)

CRM系统是什么?在零售业务下CRM系统要解决哪些问题呢?这一节会和大家详细探讨。

CRM即客户关系管理系统,从字面上进行拆解来进行初步的了解和细分;在开始前先放一张框架大图,便于大家理解。

在零售业务下CRM系统要解决哪些问题呢?(上)

一、客户

企业经营过程都是同客户打交道的过程,根据行业的不同客户类型也不同,终端消费者可以是客户,渠道商也可以是客户。客户类型的不同也决定了系统设计方向的不同。

1. 大客户

对于做高客单价,交易过程复杂的业务,销售人员对客户有个长期接触的过程,在这个过程中各个关键点的信息需要被记录,销售过程需要被企业掌控;这种类型的CRM系统注重对销售流程、客户资料的管理。

本质上来说是把销售过程数字化,帮助销售人员更好的跟进客户,帮助企业更好的掌控销售过程并留住客户资产。

这种类型的CRM系统比较注重流程管理、流程监控(例如SFA),另外多数情况也会涉及财务能力。

典型的产品如salesforce、销帮帮、销售易、分享逍客

2. 零售客户

相较于大客户,零售客户数量更多,但销售过程会简单很多。

更多时候需要的是对群体特征的提炼,形成对客群的运营;因为数量众多,自然不可能由销售直接对接,所有过程的管理都需要由系统自动收集;这个时候系统收集数据,整合数据的能力就显得特别重要。这些数据处理的好坏决定了客户运营人员对客户的了解程度,而对客户的了解又决定了运营人员将会采取怎样的运营策略。

这种类型的CRM系统更注重客户(用户)数据的自动收集、处理计算(常用客户模型计算)、自动触达。

典型的产品如淘宝客户运营平台、convertlab、数云、南讯。

当然这两者间也没有明确的界限,很多系统也兼容两者的特性,尤其在网络拓客渠道客户信息往往是“海量”的,但也需要销售人员逐一跟进(例如电话销售)。

典型的产品如腾讯企点、六度人和。

二、关系

对客户关系的数字化管理是CRM系统存在的核心目的。通常客户关系的程度决定了企业业务开展的好坏,业务的本质归根到底都是人与人之间的互动。

针对不同关系的客户采取不同的策略,最终目的都是期望将客成交或者维持忠诚度促进长期成交完成获利;这个逻辑中需要先搞清楚两个问题,一个是用什么标准来识别客户关系阶段,另一个是如何评价客户带来的价值。

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1. 关系模型

客户关系贯穿与客户打交道的整个过程,所以我们又可以将客户关系理解为客户在与我们打交道的整个过程的生命周期。

常见的模型有AIDMA、AISAS和AARRR三种模型。

AIDMA是最为经典的客户决策过程。Attention(注意)、Interest(兴趣)、Desire(欲望)、Memory(记忆)、Action(行动)。AISAS是在AIDMA基础上根据互联网大环境下做出的调整。Attention(注意)、Interest(兴趣)、Search(搜索)、Action(行动)、Share(分享),在这个模型下分享能够促进搜索的转化。AARRR是平台型产品客户关系的变种,在互联网产品中广泛流行;用户获取(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、获得收益(Revenue)、推荐传播(Referral)。

虽然有这么多模型,但总的来说都是客户信任感逐步增加的过程。

有了模型怎么样识别客户处在哪个关系阶段呢?

具体可以通过标志性事件或者综合性的数据指标给出;例如,引起用户注意可对应为浏览了商品详情页或者进入门店,用户获取可对应用户注册事件;再例如产生兴趣可对应为浏览详情页n次,用户留存可定义为7天内5天有登录行为。

2. 用户价值

为了推进客户关系,自然需要耗费成本,需要识别出最有价值的客户才能提高ROI(投入产出比),花少的成本收获最大的价值。通常用做客户价值判断的模型有LTV和RFM模型。

LTV(Lifetime Value)也叫CLV(Customer Lifetime Value):客户终身价值,客户所有生命周期中对企业利润产生的贡献,例如A顾客和B顾客购买频次相同,但B顾客仅在促销时候购买,那么A顾客的LTV就大于B顾客。

RFM(Recency Frequency Monetary analysis):RFM模型可以看作是通过顾客购买时间、频率和金额来更准确的估算客户LTV的方法。

对于客户价值,目前更多是通过客户已产生的数据去评估,这样只能帮助企业识别那些已成为高LTV的客户,对这些客户有针对性的运营促进留存,却没法识别尚未产生价值却可能在将来产生高价值的客户。

目前平台型的产品都期望通过大数据的方式来在产生价值前帮助识别高价值客户,举个最简单的例子,刚买了房且为首套房的客户对装修公司来说就是特别高价值的客户,在没开始装修前这个客户的价值就是可以预判的。

当然也可以不用那么复杂,通过各种手段收集用户基础信息,不用大数据在已有评估模型下就会很容易判断出客户价值,这也是为什么各个平台都乐于通过各种利益手段引导用户完善信息的根本原因。

三、系统的作用

在零售业务下CRM系统要解决哪些问题呢?(上)

如前面所说,客户管理的最大价值是关系的管理。对系统来说最重要的价值体现在以下四个方面:

1. 记录客户数据,留存客户资产

有研究显示老顾客的消费金额一般是一次性顾客的3-4倍,而获取一个新顾客的成本是维护老客成本的3-6倍。

不管是面向大客户还是面向零售型客户客户数据资产越来越重要,正如之前所说,所有的交易最终都是和人打交道,了解客户才能了解需求,从而产生价值形成交易。

2. 记录并识别客户当前所在的关系阶段,提高客户忠诚度(推进客户生命周期)

识别生命周期是推进忠诚度的基础,它决定了对该客户采取什么样的运营手段;过程记录数据又是识别生命周期的基础,系统完整的记录整个过程就能将客户所在阶段直观的呈现给用户。

3. 识别标记高价值客户,方便运营人员有针对性的策略

针对每个客户要投入多少成本去提高忠诚度,是需要依据客户价值来衡量,如果这块没做好往往成本投入下去却吸引的都是“羊毛党”。

一顿操作猛如虎,一看只赚两毛五,这种情况是每个企业都不希望看到的。

4. 通过客户数据、过程数据总结规律指导销售过程或运营过程

数字化是智能化的基础,如果已经做到前面三点已经可以是一个基本成功的CRM,如果要做到系统价值最大化一定是要在数据的基础上沉淀出属于企业的客户运营模型(指标)提升高价值客户的各个生命阶段转化率。

这期介绍了CRM系统基本业务逻辑和核心目标,一句话总结:CRM是根据不同的客户类型使用多种技术手段记录客户基础信息和行为信息来识别出高价值客户提升客户忠诚度,最终帮助企业以客户生命周期为主线优化业务流程的系统。

下期,会和大家一起分享互联网场景下零售业务的会员管理和传统的零售会员管理出现了哪些变化?为什么各大巨头不惜在零售行业投入巨资?

作者:脐橙君;公众号:nowqicheng

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题图来自?Unsplash,基于 CC0 协议

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