谈谈CRM系统搭建
一、CRM系统使用者、使用场景、主要功能
主要使用者：运营人员、市场人员、产品人员。
主要目标：用户管理及运营。
使用场景：用户分群管理、用户生命周期管理、用户数据分析、用户营销、客情维护。
可支持的基础功能：用户筛选、用户分组管理、人工分群后主动触达营销（例如推送短信或push）、数据图表。
可支持的进阶功能：用户自动聚类、自动化营销（节省大部分人工操作）、个性化营销。
二、CRM系统包含的模块及功能
可能在不同公司，各个系统的范围边界不一样，例如有的考虑到报表查询计算性能等会单独存在报表系统，维护各类图表，不会把报表分散到对应业务系统，又例如有的公司活动配置可能也是独立的。
以下仅以个人管理过的系统供参考：
三、如何搭建并维护一个CRM系统
前提：有收集用户信息的渠道
巧妇难为无米之炊，对用户分类、营销的基础是能获取用户信息，以下稍微举几个用户信息的分类及收集方式的例子。
产品使用行为信息：可在用户端埋点实现，例如给收藏按钮埋点，统计点击量。
用户属性信息：可通过产品的注册登录及补全个人信息的功能来实现，例如用户的星座、性别、年龄、职业等。
用户的消费行为信息：根据产品领域不同，用户消费的对象也不同。例如某租车产品，用户的下单量、客单价、租期等 ，可以通过将订单信息关联。
……
搭建初期
定义用户基础类型、提炼关键数据标签、适当搭建基础功能。
定义用户基础类型：
这里稍微提一下用户类型，可以根据生命周期和其他特征来划分。
- 生命周期类型：CRM的一个主要使命就是用户生命周期的管理，相应的，根据生命周期一般可给用户划分为新用户、老用户；或者活跃用户、沉默用户等等；产品初期运营时间尚短，可能不合适定义何为活跃，但可以定义何为新老，例如有的产品根据注册时间小于几天的定义为新用户，而有的消费相关产品，则以是否下过单来划分新老用户。
- 其他特征：例如根据用户对平台贡献划分为高价值用户、一般用户、低价值用户；根据用户平台特征分为个人用户、企业用户等等。
以上类型并非彼此互斥，例如一个企业用户同时也是高价值的活跃用户，不过类型的定义会根据业务的发展有阶段性的调整。
提炼及验证基础用户标签：
产品发展初期，用户体量可能很小，样本量较少的话，分析出的结果参考意义也可能不大。此时其实产品或运营人员可以先通过人工拉取数据进行分析，提炼可能需要的关键数据标签、随着数据量的增加，标签的目标作用性和相互关联性逐渐被验证，可以逐渐投入使用。
搭建基础模块：
例如用户筛选和基础图表，此时由于标签和样本量都较少，这些基础功能起到的作用更多的是提升运营人员操作效率，节省了线下excel操作人工成本。
搭建中期
陆续补充需要分析的用户类型和标签、构建营销功能（人工）、补充各种图表功能。
随着用户基数达到一定量级，数据的分析结果已经可以充分指导营销及用户服务，CRM的关键功能之一用户营销可以逐步搭建。
简单的营销功能及流程可以是短信、邮件、app推送等主动触达：人工根据标签筛选目标用户→目标用户分组→对目标分组用户短信或邮件推送营销信息（活动资讯、优惠券等等）。
CRM除了需要支持以上的分组推送和优惠配置功能，由于此时产品行为可以形成闭环，需要可以支持营销结果监控名及分析功能。例如：某个推送执行完成后的7日转化趋势，以此考量营销活动效果。
但其实这个阶段由于大部分决策操作以来人工，一是效率较低，二是由于用户类型，其身上的标签和所处于的生命周期是不断在变化的，人工来把控推送节点的话，可能无法第一时间对某一类型用户做出反应。
搭建后期
自动化营销（由于个人所负责的CRM系统也尚未涉及这块，可能见解比较片面，欢迎指点补充）
第3点中的筛选用户、选择推送内容、执行推送，都是人工来执行。CRM此时更像是一个单纯的工具。其实当有了足够的用户体量及有效标签，以上工作理想化的情况是可借由系统自动完成。
例如：
（1）自动产品推荐
例如针对个人喜好的猜你喜欢，当用户身上某种标签达到规则设置的量，页面上会着重推荐该产品给用户。这种功能表现层在对客端，主要还是依靠内部算法，CRM可能需要支持某个常变参数的配置修改
（2）千人千面
例如活动页、banner的根据不同类型用户展示不同推广内容。由于用户标签的不断滚动变化的。可以在CRM中定制好若干个推广内容及对应的用户类型、标签优先级后，每个用户在处于不同类型时看到不同的内容。
（3）自动短信、邮件、push营销
实现类似方式类似于千人千面，只是触达渠道不同，且为主动触达。
（4）自动的将用户聚类
根据一定要求自动将样本中用户相似度较高归为一个群组。
最后，由于用户的管理运营在各个产品中都扮演者重要的角色，大部分公司也都会有维护客户关系的系统及工具，有的公司可能是自己搭建CRM系统，也有的会依赖第三方分析工具，但无论是哪种方式，都离不开用户的细分维护、针对性营销等功能。一个符合公司业务发展需要的CRM系统可以很大程度助力用户的运营。
本文作者 @晴暻 。
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