CRM动态数据分析模型，涉及获客、跟单、老客户转化

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CRM数据沉淀到一定程度，转变静态数据为更具价值的动态数据，是企业销售分析与决策的重要参考。分析数据基于业务，如漏斗模型、转化率模型、客户流失模型等，都是销售跟单转化率提升的关键。

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1.客户转化率（含线索）分析：从获客线索到签约客户的全过程分析。包括：

①　来源分析：分析头条线索、官网获客、客户介绍、微店小程序下单等各渠道获客转化率，对比各渠道性价比，甄别优劣；

②　超兔的特点在于渐进转化率分析：每个阶段的推进转化，精细化阶段跟进评估，从渐进转化率分析销售行动短板，针对阶段做能力提升；

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③　线索成本合计、平均跟单周期等关键数据，自动计算。

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2.销售漏斗模型：

以机会阶段动态分布数据+漏斗图示，在销售分析中常见且比较基础。超兔CRM销售漏斗的特点在于：提供了纵向和横向的两个维度深入。纵向：以某销售人员的历史数据为参考做分析预测；横向：团队平均数据作为参考做比对。有了这两个维度的支持，销售漏斗用于发现问题和增长潜力的意义大幅提升。

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3.RFM与复购流失预警：

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开发一个新客户的成本是留住一个新客户成本的7-10倍，而留住5%的客户有可能为企业带来100%的利润。关于老客户的管理，企业可使用超兔CRM自动细分客户群体，筛选出可能流失与可能复购的客户，可及时跟进维护，及时止损。

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超兔提供RFM分析引擎，是通过综合计算客户的R、F、M三个值，即最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)，划分客户群体为：重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户、一般挽留客户等。其中R、F、M的三条基线则由用户自由定义。

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超兔CRM复购流失预警，则是通过自动计算客户最近三次消费间隔，最近购买的天数和消费间隔百分比值，最近购买天数与平均购买间隔比值，来区分出可能复购和存在流失风险的客户。这种方法快速有效，对于客户较多的复购模型效果非常明显。

小结：CRM软件帮助企业实现以客户为中心的管理，诚如超兔CRM的转化率分析模型、销售漏斗模型、RFM与复购流失预警模型，动态数据助攻企业深入研究获客、销售跟单和老客户挖掘，通过对客户的精细化管理实现盈利提升。

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