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人人都能掌握的CRM数据分析

返回列表 来源:SaaS之家 发布日期: 2019-05-21

    “我们很重视CRM!” 几乎所有的品牌方都达成了这样的共识。但是一看团队规模,近七成的品牌仅有一个CRM专员。


    这个CRM专员既要做好营销活动的策划与管理,又要不断完善会员制度,同时还得分析会员数据。既懂业务,又有一定数理统计基础的CRM专员对大品牌而言也是可遇不可求。


    好一点的情况是公司能有一套像样的CRM软件系统,但有的CRM系统要么缺少数据分析的功能,要么不够契合品牌的实际业务。


    事实上企业正在使用的CRM软件并没有那么称心如意,依旧有大量的CRM从业者仍然过着手动拉取数据用EXCEL做分析的日子……


    正因如此,我们立足于时尚零售行业的实际业务,为大家寻找到了一些每个人都能掌握的CRM数据分析方法。

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    KPI指标分析


    会员基础信息数据、行为数据、交易订单数据……面对大量的会员数据,我们该从何下手?与其胡子眉毛一把抓,不如静下心来先梳理一遍自己的业务,明确目标。


    是为了提升复购率?还是为了减少营销成本?只有在目标明确的前提下,我们才能更进一步。


    比如我的目标是减少客户流失,接下来就可以通过分析流失率,来了解客户的总体流失情况。通过购买频率和消费金额来细分会员。通过活动响应率和平均购物折扣,来制订客户挽回的策略等等。


    流失率、消费近度、活动响应率……在这个过程中,我们用到了大量的KPI指标。KPI是一个很实用的风向标。


    那么像这样的KPI指标又有哪些?该如何计算?我们罗列了常用的KPI分析公式,希望能帮到大家。


    拉取对应的数据,套用相应的公式,简单的EXCEL操作就能满足计算要求。KPI指标属于定量的数据,因此很容易计算,但诸如客户忠诚度、客户价值这种定性的维度又该如何计算?


    RFM模型分析


    相似度模型、表查询模型、朴素贝叶斯模型……适用于CRM数据分析的数学模型有很多,但综合考虑分析的难易度和数据获取的便利性,要说在客户关系管理领域中应用最广泛的,当属RFM模型。


    RFM是一种通过对距离最近一次消费的时长、消费频率、消费金额三个维度的分析来描述客户价值状况的分析模型。


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