大数据客户管理

Ⅰ 大数据时代下的CRM系统如何进行客户关系管理

你不知道的CRM:如何有效地进行客户关系管理呢?

教您如何进有效的进行客户关系管理，首先，要认识到客户管理的重要性：

1、客户是连接企业和市场的桥梁，品牌要和消费者产生互动，就必须要通过这一通路，路长了会增加品牌的互动成本，成本却终会由消费者来买单，所以路长了黑夜不好走。许多企业转变思路，不断缩短通路，节约成本，不断开始向消费者靠近;

2、从传统思维和互联网思维来说，对待客户的方式也不太一样，传统思维重在单向传播、对客户来说是被动式的，而互联网思维是多向互动、双向传播交流。两者相比而言后者更符合当下互联网思维这种思维、更贴近客户。所以从这个点来说和客户的对称交流关系到公司政策、制度、营销推广等的执行，直接影响品牌在当地的影响力;

3、客户满意度影响客户忠诚度。每项工作的执行要坚持以客户为中心的思维，多换位思考，客户的满意度就在于客户预期和现实的差距，满意度制约忠诚度。

然后，要先理解这里面的三个名词：客户、关系、管理。

我们管理的“客户”是谁?我们与客户的“关系”要怎么处理?应该怎样“管理”客户关系?

1、客户分析

第一步：搜集整理客户资料。搜集整理客户资料是一切工作的基础，这就好比做营销策划之前先要市场调研，先调研再决策。客户资料主要包括三大内容：基础资料、客户特征、业务状况。基础资料是客户家庭背景、职业、性格偏好度、年收入、资金状况、受教育程度、人脉关系等;客户特征主要指客户为人处事及经营管理水平;业务状况指客户资金实力、现有的成本预算和控制、销售现状、成本收回情况等;

第二步：根据对客户的了解以及客户销量、客户潜力等评定因素我将客户分为ABC三类，给予不同程度的政策支持与运营支持，集中资源扶持客户由小做大，又大做强，保证客户持续发展，以确保公司的持续发展，最终实现公司战略目标。

2、如何维护好客户：做生意先做朋友

现如今做生意关系很重要，好关系意味着信任、安全、资源共享，好关系也能消除误会、降低客户的负面情绪。如何维护好客户关系呢?我认为主要从下面四个方面进行：

(1)交心：增进互信。没有客户的信任，就没有后续一切工作的开展，当然后续工作的顺利进行能提高客户的信任度，所以要懂得先和客户交心，寻找共同点或契合点，以达到情感的共振，降低客户的戒备心。

(2)把脉：发现问题、分析问题、解决问题。要做好客户拜访工作，计划安排好客户全年、每季度、每月的拜访工作，制定好最佳的拜访路线，明确拜访目标和目的。首先要聆听，听客户表达的主要问题，其次要寻找问题，发现客户没有意识到的问题，第三就是解决这些问题。快速、顺畅的解决方案能够进一步提高客户的信任度及满意度。当然解决问题的方法有很多种，这涉及到市场经理的个人能力、方式、经验等。

Ⅱ 如何利用大数据做到对客户的精准营销

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料

大数据营销
大数据营销三个案例分析

案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

Ⅲ 如何有效运用大数据平台，拓展客户维护和风险管控

当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，且能够进一步推动商业变革时，大数据就诞生了
利用大数据平台可以获得海量的、非结构化数据，并且利用内存分析、流处理等新兴技术，大幅度提升了对海量数据的处理能力
常见的风险主要包括5种：信用风险，信息科技风险，操作风险，声誉风险，法律风险
海量大数据特征：

一是数据类型方面，除了包括海量的结构化和半结构化的交易数据，还包括海量非结构化数据和交互数据;

二是技术方法方面，核心是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术及其集成;

三是分析应用方面，重点是采用大数据技术对特定的数据集合进行分析，及时获得有价值的信息。

利用大数据平台实施风险管控分为五大步骤：全面风险视图的建立，客户线上信息识别，信用评分模型建设以及与之匹配的业务策略设计，实时风控技术框架，智能决策与业务应用流程结合。

Ⅳ 如何利用大数据来分析管理客户

你说到了大数据，大数据的最低量级应该是PB级的，而一般单位很少能达到这么多数据的，充其量是大的数据库，如果一定要分析，那只能找国内大的云平台，同时现在对数据的操作也有相应的系统软件，而非传统的数据库操作。
祝你好运

Ⅳ 大数据时代，客户关系管理的数据越多真的就越好吗

数据不在于有多大量，而主要体现在数据的价值，这些数据有什么用？给客户带来了什么？才是客户关心的

Ⅵ 如何研究大数据和CRM的关系

因为大数据里面的数据怎么来的,就是平时crm管理一点互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要如何研究大数据和CRM的关系

Ⅶ 分析大数据对客户关系管理各个环节的影响用什么分析方法好

如今大数据技术结合CRM系统，既充分发挥了大数据的商业价值，又使得企业了解了客户的需求，开拓了业务，一改传统的经营模式，创新盈利方法，在经济整体下滑的今天，能够获得利润的持续增长。以百会CRM为例来分析下大数据与CRM软件相结合，创建了怎样的客户关系管理新模式。
多元化集成数据挖掘客户需求
在互联网+时代，与客户交流的方式有很多。通常，人们会采用电话咨询、邮件反馈、媒体报道和论坛吐槽等方式，但要想更好地了解客户的兴趣点，还需要关注客户的互联网行为，比如点击了哪些内容，浏览了哪些网站，访问网站时间的长短等等，这都有助于销售团队深入了解客户的兴趣点。网络上蕴含了海量的数据，客户的部分信息也会出现在互联网上。需要广泛收集各种信息，比如客户对品牌的反应，产品功能和市场预测等，百会CRM将其和数据结合起来，加深了解客户需求，以及客户对自己产品和竞争者产品的印象。
注重数据分析把握客户需求
琐碎的事情很容易消耗大量的时间精力投入，而销售人员需要与客户保持密切的联系，需要了解客户最近的活动， CRM软件可以帮助销售人员简单快速地收录这些信息，并生成有意义的报表供其参考客户现阶段产品与需求动态走向，避免错过重要内容，为下一阶段客户攻坚降低难度。在很多情况下，数据常常是对客户的需求趋势，以及接下来的购买计划的部分反馈，百会CRM通过综合数据分析，对于外部数据，如社交互动数据，购买历史与费用开销等数据评测客户需求要点，与现有产品与服务的内部数据信息结合起来以提升洞察力。也许客户自己还没有意识到需求趋势，而厂商却已经预测到了。

Ⅷ 财富管理公司如何通过大数据管理客户

随着金融科技的发展，很多财富管理机构实现管理高效低价的客户管理。金汇金融推出的金智云就是其中一个案例，通过切入财富管理业务的各个环节，提供应用工具帮助实现大 数 据应用。