在當(dang)今大數(shu)據時代，信(xin)息量激(ji)增。對(dui)于企業來(lai)說，沒有精力和正確的(de)方(fang)式去接觸所有的(de)目標(biao)受(shou)眾(zhong)，也不可能(neng)一(yi)一(yi)追(zhui)蹤驗證(zheng)。這(zhe)時，對(dui)用戶的(de)數(shu)據分(fen)析就顯(xian)得尤為重(zhong)要。CRM軟件可以根據需要將目標(biao)受(shou)眾(zhong)的(de)信(xin)息劃(hua)分(fen)為不同的(de)維度，并對(dui)信(xin)息進行標(biao)注，從(cong)而提(ti)升用戶畫像。這(zhe)樣可以幫(bang)助(zhu)企業快速識別目標(biao)受(shou)眾(zhong)，幫(bang)助(zhu)企業主做出(chu)科(ke)學決(jue)策，從(cong)而產生更多價值。

對于企業來(lai)說，寶貴(gui)的(de)(de)客(ke)戶(hu)信(xin)息龐大、分(fen)散、統計成(cheng)本(ben)太高，而CRM系(xi)統高效準確的(de)(de)數(shu)據分(fen)析(xi)可以(yi)很好的(de)(de)解決問題(ti)。數(shu)據分(fen)析(xi)作(zuo)為CRM的(de)(de)核心功能之一，幫(bang)助企業實(shi)現(xian)高效的(de)(de)銷(xiao)售管理(li)，更(geng)(geng)重要的(de)(de)是(shi)更(geng)(geng)快、更(geng)(geng)深入地了解客(ke)戶(hu)，建立長(chang)期(qi)的(de)(de)客(ke)戶(hu)關系(xi)。那么，CRM客(ke)戶(hu)關系(xi)管理(li)系(xi)統中積累的(de)(de)大量(liang)客(ke)戶(hu)信(xin)息/數(shu)據如何提煉成(cheng)用戶(hu)畫像呢(ni)？如何實(shi)現(xian)價值(zhi)轉換？

· 現有客(ke)戶(hu)模型引導潛在客(ke)戶(hu)

CRM系統(tong)可(ke)以挖掘交(jiao)易客戶(hu)(hu)的共同特征，指導(dao)潛在客戶(hu)(hu)行(xing)為的識(shi)別。通(tong)過CRM系統(tong)可(ke)以定(ding)制客戶(hu)(hu)標簽，如行(xing)業、地區(qu)、業務階段等。積累一定(ding)數量的客戶(hu)(hu)數據后，CRM可(ke)以統(tong)計交(jiao)易戶(hu)(hu)的平均周期(qi)、采購偏好(hao)、來源等，并形(xing)成用戶(hu)(hu)畫像，讓企業了解哪個行(xing)業或地區(qu)有更多商(shang)機，哪類產品最(zui)受客戶(hu)(hu)喜愛(ai)……

這些共(gong)同特征可以(yi)(yi)用(yong)來更(geng)好地(di)挖掘(jue)和服務(wu)潛在客戶(hu)。比如銷(xiao)售(shou)漏斗階段(duan)直(zhi)接呈現在CRM商機管理中，通過大量數據計算出每個(ge)階段(duan)的平均停留(liu)時間(jian)，在這個(ge)時間(jian)點可以(yi)(yi)安排潛在客戶(hu)的后續對策更(geng)快贏得訂單。在營銷(xiao)推廣中，CRM可以(yi)(yi)統(tong)計交(jiao)易客戶(hu)的源數據，通過對比最終(zhong)轉化率，選擇最合適的推廣渠(qu)道進行精準營銷(xiao)。

· 客戶特征引(yin)導(dao)個性化服務

通(tong)過CRM系統，分(fen)析客(ke)戶(hu)自身的數據，如購(gou)買頻率、購(gou)買偏好等。挖掘(jue)客(ke)戶(hu)購(gou)買行為規律，為客(ke)戶(hu)提(ti)供個性化服務，提(ti)高客(ke)戶(hu)滿意度(du)和粘性，延(yan)長(chang)與客(ke)戶(hu)的合作周期。對于未解決的客(ke)戶(hu)，認真研究客(ke)戶(hu)名單信息、跟蹤(zong)記錄等整體(ti)情(qing)況，挖掘(jue)客(ke)戶(hu)顧慮，更好地(di)服務客(ke)戶(hu)。

用戶(hu)(hu)畫像(xiang)的核心是數據(ju)。如果(guo)由人力進(jin)行數據(ju)分析，會增加企(qi)業(ye)的人力和時間成本。CRM系統可以幫助企(qi)業(ye)實現科(ke)學的數據(ju)管(guan)理(li)，深入了解企(qi)業(ye)的??目標(biao)客(ke)戶(hu)(hu)，不斷完(wan)善客(ke)戶(hu)(hu)模型，降低目標(biao)客(ke)戶(hu)(hu)流失率。