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CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求

CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今,随着科学技术的飞速发展,社会已经进入了一个大数据与人工智能相结的时代。更多的在商运营上也开展了新型模式,以应新时代的需求。 在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下,在开展客户关系管理的过程中,纷纷上线了一款专的CRM软件,以深挖客户的需求,再以的产品或者服务去满足客户,从而赢得客户的订单。 定制化功能一、借助大数据技术进行用户CRM可以将的所有客户资料进行收集,包括姓名、年龄、性别、职、单位、头衔、商品需求、个性化偏好,等等,如此就形成了一个海量的客户数据库,那么借助于大数据技术 比如对于一家售卖办公用品的来说,通过CRM管理系统与自己的网站、商城对接,就可以利用大数据技术,来统计些客户购了办公耗材,些客户购了文具礼品,些客户购了电子设备,并且购的数量各是多少 ,购的时节是在平时,还是特定的节日等,那么如此,一个完整的用户就出来了。

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SaaS的原因:对战略维度的需求解决

如果再追问具体有些需求?不但SaaS厂商答不出来,甚至客户自己也说不清楚。 既然目标需求都不清楚,SaaS对的可能性也非常小。 所以,我想从咨询的角度,说明一个的SaaS需求的产生过程。 有了客户维度的概念,就会发现SaaS厂商与客户的需求冲突在;同时也会发现,基于一维客户的思维,很难做出用户的SaaS产品。 按照这个逻辑产生的目标客户定位过于宽泛;而且客户是一维的。所以这个规则不太用于ToB。 相比PMF,PPF(Product Persona Fit),即产品与客户相契,可能更ToB。 SaaS服务商的解决方案 相比软件,首先,SaaS产品的务颗粒度更小,关键务的局部化改进。其次,订阅模式可以极大降低成本。

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    B2B行,数据分析该怎么做?(基础篇)

    还不说后边的加盟、装修、招聘、引流、卖货、生意不好、垂死挣扎、破产、报名21天0基础前端培训月入五万班、待…… 杯奶茶,想,多轻松! 陈老师还是强烈建议,做B2B分析多花心思去了解务细节。因为很多务流程也会随着客户需求变更、定制,打比方只教学,不工作。 具体的细化需求,有三部分:1、客户直接上图,B2B的客户,更多从客户实力、需求规模、流程长度、谈判对象这些角度进行。 和B2C不同的是,B2B的客户采集难度更低,往往这些相关的信息都可以通过客户拜访、年报、行报道、相关介绍等渠道获得。特别是一线销售,对此非常清楚(愿不愿意告诉公司,是另一回事)。 在用户的使用方法上,也有不同。B2C卖的很多都是必需品,用户是一定有需求的。问题是:一品牌、一Sku、一价格有需求。因此,B2C用户本质,是筛选特定产品的高响应率用户。

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    手把手教你做用户体系规划

    这是国家向前发展的要义,存活的基础,自然也是用户部门存在的立根之本。建立用户体系本质上是要服务商活动,需要秉持“降本提效创收”的基本准则。一条主线一条主线,产品研发的基本流程主线。 整个务框架围绕着两方面展开,一方面是用户需求,用户在什么场景下使用服务,解决了什么问题,或是说给用户带来了些价值;另一方面是产品实现,要实现该产品服务需要些资源,需要些部门协同配。 这是在独立广告平台上的应用。 那对于来说,使用用户进行广告投放,可以精准触达目标用户,提升广告点击到激活转化率,降低广告投放成本。 从用户角度来看,用户对这种轰炸式营销十分反感,用户体验差;从的角度看,这是对成本的极大浪费,隐形成本开销巨大。如何将的内容在的时间,用的方式推送给的用户? 资源层考虑到些人来做,服务器资源成本,是否需要购第三方数据等。

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    互联网产品如何建立用户

    (直接),同一个用户(间接),同一家(间接)等等,可以形象地理解为用户的“拼图”过程。 2.1.3营销标签这务属性,往往带有明确的务目标建模而成的,比如LTV用户价值、活跃度、忠诚度、兴趣爱好、白领、高奢、有房一族、购偏好等。 另外一块是数据建模,选用的算法训练数据,比如到底是分类还是聚类,朴素贝叶斯,逻辑回归,SVM,神经网络一个? 这有一个经验可以分享,或个人的基本信息不用做成卡片,可以打印出来人手一份,在讨论和分组的时候作为参考即可。 最后形成的亲和图如下:亲和图Step 3:用户框架通过亲和图,可以确定了几种类型,以及中的个人用户类型。接下来可以将这些和个人的重要特征描述出来,形成用户的框架。

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    精准营销,如何构建一套完善的用户体系?

    一、用户的工作原理用户访问服务平台(官网微信其他自建平台),并且该平台具有独立后台系统支撑,那么后台系统就能收集到该用户的浏览信息,分析出用户的瞬时和长期消费偏好、阅读偏好、并综他她的性别、年龄 、婚姻状况、职等人口统计学信息,建立用户。 他每次浏览刷新,你都可以实时分析他的即时消费偏好,推测出他的购意向是否强烈,处于购中的个阶段,对什么样的产品有兴趣,并结历史购信息,将匹配度最高的产品或服务推送到面前,进而做精准营销,以及做一对一的服务 二、用户的重要原则1、标签化这的标签化,是指根据用户浏览、消费等行为,推断出这个用户的个人属性、社交属性、消费能力、购需求、使用场景等信息。然后将信息进行归类,建立多元化、动态的客户标签。 三、用户的参考信息1、人口属性—用户是谁(性别、年龄、职等个人基本信息)2、消费需求——消费习惯和消费偏好3、购能力——收入及购力、购频次和渠道4、兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣5、社交属性

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    标签体系下的用户建设小指南

    务标签是在基础标签之上依据相关务的务经验并结统计方法生成的标签,比如:用户忠诚度、用户购力等标签就是根据用户的登录次数、在线时间、单位时间活跃次数、购次数、单次购金额、总购金额等指标计算出来的 不同的做用户有不同的战略目的,广告公司做用户是为精准广告服务,电商做用户是为用户购更多商品,内容平台做用户是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。 4、渠道优化当前的零售的销售渠道有多种,比如:自营门店、经销商代理、电商平台、电商APP等,每个渠道的用户群体的消费能力、兴趣偏好可能是不一样的,通过用户可以让的产品投放在的渠道投放,从而增加销售量 七、用户需要用到些数据一般来说,根据具体的务内容,会有不同的数据,不同的务目标,也会使用不同的数据。 用户于各个产品周期:从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。?

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    什么是用户?金融行大数据用户实践

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 结金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现大数据直接变现。

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    什么是用户?金融行大数据用户实践

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。? 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 这些数据都分布在不同的信息系统,金融都上线了数据仓库(DW),所有相关的强相关信息都可以从数据仓库面整理和集中,并且依据需求,利用跑批作,加工数据,生成用户的原始数据。

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    什么是用户?金融行大数据用户实践

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。? 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 这些数据都分布在不同的信息系统,金融都上线了数据仓库(DW),所有相关的强相关信息都可以从数据仓库面整理和集中,并且依据需求,利用跑批作,加工数据,生成用户的原始数据。

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    什么是用户?金融行大数据用户实践

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。? 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 这些数据都分布在不同的信息系统,金融都上线了数据仓库(DW) 所有相关的强相关信息都可以从数据仓库面整理和集中,并且依据需求,利用跑批作,加工数据,生成用户的原始数据。

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    什么是用户?金融行大数据用户实践

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。? 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 这些数据都分布在不同的信息系统,金融都上线了数据仓库(DW),所有相关的强相关信息都可以从数据仓库面整理和集中,并且依据需求,利用跑批作,加工数据,生成用户的原始数据。

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    如何构建金融行大数据用户

    举个例子,金融行和汽车行对于用户需求的信息完全不一样,信息纬度也不同,对结果要求也不同。每个行都有一套自己行的用户方法,但是其核心都是为客户服务,为务场景服务。 用户本质就是从务角度出发对用户进行分析,了解用户需求,寻找目标客户。另外一个方面就是,金融利用统计的信息,开发出目标客户的产品。 例如客户询问上海好玩?澳大利亚墨尔本的交通?房屋贷款家优惠多?那个理财产品好?这些社交信息都是代表客户多需求,如果可以及时了解到,将会有助于产品推广。 例如用用户在社交网站上提出罗马好玩的问题,就代表用户未来可能有出国旅游的需求;如果客户在对比两款汽车的优良,客户购汽车的可能性就较大。金融可以及时介入,为客户提供金融服务。 结金融务场景,用户可以帮助金融创造商价值,实现大数据直接变现。本文来源:钱塘号

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    大数据价值你只发掘了1%!

    在如何选择的优秀人才方面,每个成熟的公司都有自己的方法和评价标准,这些标准就是在发展过程中,基于优秀人才的各种数据,形成的优秀人才的。人才大数据的课题之一。 所谓的人才,就是根据本优秀员工的行为、习惯、价值观和做事方式等数据形成的关于本公司的优秀人才的描述。人力资源部门可以使用该去招聘人才,按图索骥,找到的优秀人才。 人力资源部门也可以在人才培养上,根据来安排相关培训,从而培养出最的优秀人才。世界500强的公司在招聘员工的时候都有一定的模式和标准,并在面试中利用规范的流程和标准的测试题目来评价应聘者。 宝洁公司也有自己固有的人才,在招聘中按照这个招聘员工,而且宝洁一直秉持只从内部提拔员工,只从大学招聘管理培训生的原则,这样在公司内的职发展中,宝洁可以按照在白纸上作图的方式,培养自己的人才 每个都应该有自己的优秀人才,并随着市场竞争环境的变化,不断做出修订。而这个制定和修订的基础就是内部的优秀人才数据。

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    你以为自己真的了解用户?其实猫腻可多了

    的数据分析无论是个部门,最终都会落在的营收上。数据在保证数据源基础上,最主要是要“走出去”,去一线与客户直接交流,了解并思考务和需求,而不是一直待在“后方”。 而我现在做的以及建议的方式介乎两者之间,标签有基本属性等通用维度,如果有具体行的需求,比如汽车行的用户,我们会在库面把他的用户找一批出来进行,再以此找到目标群体。 另外有人会问到水军及僵尸粉,我们公司产品“粉丝镜”有水军识别模型,通过用户行为和账号信息等综来判断。 用户是数据分析的一个应用,这几年其实用户已经被炒得很火了,我并不认为它还会持续成为方向和趋势,对于来说用户分析一直有,不过现在是用大数据的技术手段来分析,起了个“用户”的名字。 用户的数据准不准,算法是不是正确,我觉得这些都不是问题,主要困难还是如何结务的应用。如培训机构的用户,用户显示目标用户是6到18岁,对球类运动感兴趣,家住中高档小区的人群。

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    大数据解密用户,为何老用户利润贡献是新用户的16倍?

    大家经常听到一个词,叫做“”,结具体对象就是:“用户”、“商品”、“产品”、“资产”……特别是大数据时代下,在实际中,利用大数据进行“”建设是经营的基础,建设竞争优势重要的工具之一 去评价一家数据化运营程度,或者说数据驱动程度,或者说是否是用“数据说话”。也许尝试问下面几个问题可以进行评估:  1、是否建设了“”?   在建设中,标签的构建是关键。本文重点来讲数据标签的建设。标签是各类数据指标结具体的应用务场景来构建,如果没有应用场景构建出来的标签往往就很难“落地“。   我们以价格偏好为例,也就是说用户的在购物时候偏好于个价格带的商品。对于价格带的偏好,构建步骤如下:  取用户历史购消费记录,统计用户历史购商品的价格,然后对价格进行区间划分。 看用户购的价格带主要集中在个区间中,如何进行价格区间划分?  方法一:按统计学的方法:  1、 按分位数进行。例如:25%,50%,75%  2、 按等箱原则。

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    达观数据科技助力电商在大数据的海洋破浪前行

    达观智能推荐服务—— “千人千面”的用户运用大数据进行精准营销的关键是用户建模,即生成用户,“千人千面”是电商追求的目标。 随着数据不断的积累,用户从素描到工笔,从而实现把用户的行为进行一个有效的分类,基于这个基础,就可以进行一些有针对性的计算和有针对性的促销,在的时间、的位置、将的内容推荐给的用户。 在精细用户理分类上的个性化推荐能够做到一次命中靶心,实现电商将大数据变现为源源不断的现金流。达观智能推荐服务——让大数据带动生产力? ,系统会根据一些严密的算法快速分析出的各种结果信息和图表;u001f第二步,达观数据能够直接为客户生成基于用户的个性化推荐系统第三步通过我们简洁易读的图可视化的界面,根据自身需求观察、解读和分析机器学习出来的结果 达观让电商可以看到整个数据分析的过程形成了一个实时的正向的循环。达观数据的愿景是利用大数据挖掘技术帮助电商平台的服务和营销转化,让电商不要望大数据海洋而兴叹,而是在大数据的海洋破浪前行。

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    达观数据:如何利用社会化聆听挖掘有价值的商情报(上篇)

    这类意见领袖能够在的营销事件中发挥极强的传播力,能在大范围内影响其他消费者的购意向购行为“用户剖析”。 如果你采用了社会化聆听,觉察出对方的潜在需求,比如ta是一个奶爸,想一款搭载婴儿、减震效果良好的汽车,那么你就可以利用这样的机会,“雪中送炭”般的将这个潜在客户介绍给你们的销售顾问,为ta推荐符需求的减震车型 7)用户剖析用户是海量真实用户的典型代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 因此,在开展社会化聆听工作之前,我们先要明确务目标,然后据此设定可执行的策略。在这,我们要问自己几个问题:我们想要“聆听”产品服务品牌的些方面(务分类体系怎么制定等)? 通过监测指定论坛或者微博上的用户UGC信息,综他们的用户数据(兴趣标签、粉丝数、关注数等)以及互动数据(点评赞阅等)来确定优质的KOC。

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    点3.2 | 点营销新能力上线啦

    本次点营销3.2版本 共计更新优化了五个重要功能点 快来看看新功能在怎么用! 线索管理 :1.线索库 | 2.人群包 | 3.线索评分应用 | 4.管理 | 5.价值评分规则 ? ? 线索管理 1.线索库 新增线索库,结腾讯的数据能力帮助了解线索整体分布,包含:性别、年龄、学历、地域、常用设备特征,从而更好地调优营销活动。 操作:前往账户中心-线索管理-线索分析-线索库页面设置 ? ? ? 2.人群包 新增小程序行为,支持根据自有小程序内的行为来筛选人群包触达人群,支持筛选浏览、分享、滑至底部、自定义埋点行为。 4.管理 新增短信营销账户明细,支持在管理中查看-短信条数余额和消费订单详情:时间、操作人、消费数量(条)、备注。 操作:前往账户中心-账户明细-短信营销页面查看 ? 5.价值评分规则 评分规则中新增线索标签和小程序行为,管理者可根据客户、线索标签、网页H5行为、小程序行为、访问来源对已有线索进行价值评分,针对不同场景更准确制定评分指标,使评分结果更贴近自身务。

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    种云服务器小型使用?

    云服务器的操作简单、低成本的特点成为了小型选择服务器的首选。它支持随时随地过任何移动设备获得访问权限。云计算为小型提供了以前不敢相信的技术,并让他们可以与大型有竞争的机会。 优势二:不需要额外的系统硬件  日常对于文件存储、数据备份和软件程序在服务器计算机上会占用大量空间。 优势三:一切都在一个地方  可以将独立应用程序需求整到一个多应用程序云计算服务中。例如,微软云平台。我们知道微软传统的办公应用程序套件过去只能在桌面版本上使用,可能要花费数百美元。 云计算应用程序会定期更新,不需要额外再花费时间和金钱进行操作,并且可以随时访问应用程序的最新功能和特性。     云服务器的优势在于通过命令行安装系统和搭建环境更加容易且快速,而且由于不需要购硬件和软件,所以成本会更低,非常小型

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      企业画像是腾讯云推出的面向智慧城市、金融监管、企业情报、企业评估等场景的企业大数据综合服务平台。通过构建亿级企业知识图谱,深度挖掘企业、高管、法定代表人、产品、产业链间的复杂网络关系,提供城市、区域宏观经济分析、招商引资推荐服务,引导地方产业发展……

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