揭秘CRM的四種型態(三)|奠定MarTech基石的「分析型CRM」


本文是CRM四部曲的第三部,著重描述「分析型CRM」的核心理念。在組織做出任何決策之前,需要足夠地了解客戶,而分析型CRM的存在,可以說是為MarTech的行銷自動化功能奠定了基石。

此系列文是以Francis Buttle的理論架構做介紹。


利用分析型CRM達成客戶洞察

策略型CRM時我們談到,CRM是「以客戶為中心」來思考企業能為他們提供的價值主張。而為了要達到這點,我們必須先對客戶各個維度的資料進行有效的分析,以得到足夠的客戶洞察。
這些來自內部與外部的客戶資料,經過驗證、清洗後,被蒐集入庫進行分析,最後再以圖像化的方式展示 (Dashboard)。

內部資料
作為企業內部的客戶資料(通常是現有的老客戶),可以為決策層提供有用的資訊。

  • 財務資料 (如: 客戶信用)
  • 銷售資料 (如: 交易歷史)
  • 行銷資料 (如: 忠誠計劃)
  • 客服資料 (如: 客訴案件)

外部資料
利用與外部合作的商業智能工具 (Data Mining),可以取得更多關於客戶的洞察,DMP就是一個很好的例子。

如何應用?

當我們利用分析型CRM得出特定的結果後,便能決定未來的策略。市面上的許多操作型CRM,早已將分析型CRM併入用來解決銷售問題。
最常用的幾個分析可以讓我們有更清楚的「客戶洞察 Insight」,如:

  • 客戶分群 (我應該專注在哪些客戶身上?)
  • 客戶行為特徵 (不同的客戶,有什麼行為特徵?)
  • 購買預測 (我應該如何針對不同的客戶,提供相應的價值主張?)

這些Insight都能作為決策的基石,讓企業能更成功貼近市場。

分析客戶的方法

儘管在分析客戶時,各個產業應用的概念大同小異,但因為各個業態所看重的地方仍有不同,並非都適用同一套分析方法。因此,針對不同的業態會有不同的分析方法,以下介紹兩種最常見的方法!

B2B分析法
詳見:大受B2B歡迎的目標客行銷術|Account-Based Marketing

B2C分析法
詳見:用RFM模型做顧客分組|電商人必備的客戶行為分析法



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