- CRM数据分析的指标类型？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-24 04:45:36 / 浏览：0 次 /
一、CRM数据分析的指标类型？
CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。
二、客户分析的内容？
具体来说，客户关系管理（CRM）中的客户分析可以包含以下六个方面的内容
商业行为分析
商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户的综合利用状况。主要包括：
1）产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。
2）消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。
3）消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。
4）升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。
客户特征分析
1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。
2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。
客户忠诚分析
客户忠诚是基于对企业的信任度、来往频率、服务效果、满意程度以及继续接受同一企业服务可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。
客户注意力分析
1）客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。
2）客户咨询分析：根据客户咨询产品、服务和受理咨询的部门以及发生和解决咨询的时间来分析一定时期内的客户咨询活动，并跟踪这些建议的执行情况。
3）客户接触评价：根据企业部门、产品、时间区段来评价一定时期内各个部门主动接触客户的数量，并了解客户是否在每个星期都受到多个组织单位的多种信息。
4）客户满意度分析与评价：根据产品、区域来识别一定时期内感到满意的20%的客户和感到不满意的20%的客户，并描述这些客户的特征。
客户营销分析
为了对潜在的趋势和销售数据模型有比较清楚的理解，需要对整个营销过程有一个全面的观察。
客户收益率分析
对每一个客户的成本和收益进行分析，可以判断出哪些客户是为企业带来利润的。
在CRM中，企业的生产、营销、服务及市场都是围绕客户而进行的。客户分析将成为成功实施CRM的关键，帮助企业最大程度地提高客户满意度，同时也降低了企业的运作成本，提高了企业的运作效率。接下来，本章将从与CRM战略实施密切相关的客户识别、客户互动和客户知识三个大的方面对客户相关信息进行深入分析和探讨，最后，从客户关系管理能力的角度评价企业实施CRM的效果。
三、销售客户分析的流程和内容？
分析下面我们来分析一下上述几种类型的客户。
1、太极推手型：上述第一种情况的客户是典型的太极高手，他所说的是最常见的推脱话。一旦知道你是做什么的，清楚了你的来意后，马上就开始推脱了。也许他本身是有一定的身份地位，所以他采取的是比较温和的拒绝方式，顾及了SALES的感受，但这样不坚定的推辞也容易使SALES产生错觉。所以这样的情况下，自己一定要进行判断。面对太极推手型的客户会出现两种情况：（1）是他有可能只是把你当每天无数上门的SALES一样，能打发就可以了，并不很清楚了解你的产品和你能提供的服务。（2）他可能是真的没有需要。
2、没有需要型：世界上任何需求都是创造出来的。在没有现代交通工具的时候，人们旅行靠的不都是马车吗？难道有了马车就没有对汽车和飞机的需求？非也。关键是怎么样让客户认识到自己的需求。作为SALES的首要任务就是把这样的需求强化，并让客户强烈地意识到自己对这方面的需求，而不是拿自己没有需求的观点来说服自己，拒绝你的产品。
3、没有钱型（或者是钱不够型）：一般来讲人都有看有多少钱再决定花多少钱的习惯，所以碰到自称没钱的主，理论上讲还是有希望的。解决的办法主要是要摸清他的真实想法：是真的没钱？还是目前钱不凑手？还是对产品还有疑问？多站在顾客的角度想想，毕竟掏出真金白银买东西的是他。
4、没时间型：最常见的也是最NB的一种拒绝办法，常常令SALES产生无比的挫折感。辛辛苦苦，三番两次联系，可他一句话就把你打入冷宫。但是反过来一想，正因为你付出了这么多，就更不应该被困难吓倒。显然，敢于这样说话的客户是有一定决定权并自信可以对你毫无顾忌说NO的人，若一开始就被他的气势压倒，在随后的工作中你将始终会有难以摆脱的心理阴影。应对这样的客户，常见的客套话能省则省，单刀直入，直奔主题而去。如果能在开始的前三分钟引起他的兴趣，就还有希望。当然如果客户那里是车水马龙，人来人往，这样的情况是人家确实没有时间，再罗嗦会引起他的反感，明智的选择是留下资料和联系方式，另约时间。
5、一棍子打死一船型：这样的客户很难对付，人都是一朝被蛇咬，十年怕草绳，一旦产生了思维定式，改变很难。面对这样的客户，消极的回答（如：我们没有听过这样的情况啊？其他的客户没有反应啊？不会这样吧？等等）只会引起客户的反感，因为这样讲无异于在怀疑他的人格。正确的应对是：首先要清楚事情的原因，再针对客户最关心的、最怀疑的提出解决办法。学会做个认真的倾听者，做客户的知心大姐姐，这样才可能赢回客户的信任。
6、反复考虑型：也是SALES经常碰到的客户类型。明明资料都已经给他看了，明明产品已经反复给他演示了，好象一切都朝着马上要成交的方向发展，但最后还是换回这样一句话，前面的努力似乎全部付之东流。交易到了这样的关口，明明知道客户已经有了很明显的购买意图，但如果SALES仅仅出于礼貌说那就这样吧，您再考虑考虑，最后考虑结果一般是几天后再去时得到的答复是不好意思，我们已经选择了别的家产品了，或者是眼睁睁看着客户在隔壁的柜台买了竞争对手品牌的产品扬长而去。那样子真能把人活活气死。真的一点没有都办法吗？不，办法是马上回忆一下过去的演示过程或者先前的交流经历，事出肯定是有因，按理讲在前面的过程SALES实际已经和客户完成了一个互动的过程，客户对你的产品肯定是有一定的了解了，他之所以没有下决心来最终决定，肯定你还有某一点没有打动他，所以这时候必须当机立断，采取行动：（1）可以直接询问他到底还有什么疑问？（2）马上针对客户的问题拿出解决办法。
7、永远嫌贵型：一份资料统计过，国外只有4%的客户在选择产品时候仅仅考虑价格，而有96%的客户是把品质摆在首要位置的。国内的消费习惯随着这些年来生活水平的提高，人们对产品质量也越来越重视了。所以从这个角度来看，抱怨产品贵肯定只是表面现象。自古就有一分钱一分货之说，之所以客户这么讲，肯定是客户认为你的产品不值这么多钱，这个评估仅仅是他心理的评估。显然，如果客户不能充分认识到你的产品能给他带来的价值，他当然有理由认为你的产品根本不值这个价钱，永远嫌贵那就是很自然的事情了。对这样的客户，和他就价格反复讨论是最不明智的，要知道，他一旦认了死理无论你出什么价，他都会觉得贵。就价格论价格只会形成死结，而且他可以利用你急于成交的心理不断压价，SALES将会处于很不利的地位。正确的应对是给客户更多的他自己也认同的利益。
四、培训需求分析是培训成功的关键其内容包括组织分析，个人分析？
是的，培训需求分析对于培训成功起着至关重要的作用。 首先，组织分析可以帮助开展合适的培训，它包括企业的组织结构、任务、人员以及工作流程等外部要素分析，可以帮助确认企业的课程内容、讲师等方面，从而实现培训的精准和实用。 其次，个人分析是考察学员的职务、年龄、学历、工作经历、职场需求等个人因素，从而针对不同需求量身定制培训方案，增强培训的实际效果。所以说，培训需求分析确有助于培训更加贴合企业和学员的实际情况，从而使培训达到预期的学习效果，并提高员工的工作效率。
五、地理大数据分析的关键技术？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
六、数据处理和分析是大数据的关键技术之一？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1、抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2、清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；
根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；
根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：
1、可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
2、数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
3、预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4、语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。
5、数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
五、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
大数据分析处理关键技术有哪些？中琛魔方大数据表示在不久的将来，智慧的时代将完全进入我们的生活，对未来有兴趣进入尖端产业的朋友们，可以收集到智慧的时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的尖端信息和基础知识，让我们共同努力，引领人工智能的未来！
七、crm系统最的基本核心是？
CRM系统的核心是客户，主要任务是尽可能精确的、完整的、及时的收集客户数据包含客户本身的基本数据和对客户与企业交互的数据。
八、客户调研的关键内容及注意事项？
1、客户的市场需求，发展规划。
2、客户调研的目的是开拓市场，以此作为公司主业定位、调整的依据。因此，客户调研的关键内容是1）客户的市场需求，通过双方合同往来，技术沟通，发掘潜在需求。2）客户发展规划。客户的主业定位及市场布局，与本公司在产业链上的匹配性。
3、客户调研注意事项：形成档案，动态管理。
九、信誉是促销的关键案例分析？
信誉是企业的知名度和信用。也是便向的广告效应。市场竞争的优势。比如茅台酒和青岛啤酒都是凭信誉在广大群众中销售广范。促销的优势。名牌效应。
十、媒体数据分析的主要内容？
主要内容包括数据分析，数据数字化，数字内容等等
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