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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:

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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;

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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:0 y- h+ b0 I- u" B

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。

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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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