CRM教培机构系统开发方案
2022-10-31 09:44:59 0 举报AI智能生成
CRM教培机构系统开发方案
作者其他创作
大纲/内容
线索管理
商机管理
客户管理
公私海管理
线索清洗
潜在客户管理
跟进记录管理
邀约管理
销售过程管理
审核与风控
审核与风控管理
排行榜
销售业绩数据集市
数据仓库
销售激励与排行榜
权限管理
岗位管理
区域管理与组织树
多维分析
即席查询
自主查询
趋势分析
异常分析
人效分析
竞对分析
行业分析
ACRM
仪表盘
报表
OCRM
报表引擎
基础服务底层
业务数据集市
外部数据集市
数据底层
报表与经营分析
任务管理
任务管理中心
销售管理后台
规则引擎
任务中心与集权式管理
子主题
模块构成
企业采购与个人消费相比，更加理性，决策更加复杂。
B端客户业务
客单价很高的商品或服务，客户都会谨慎选择，如果不采取主动销售，则会轻易被其他采取主动销售的竞争对手拿下
如教育培训，客户希望有充分了解，试听，才会做出选择，此时如果不采取主动销售，客户很容易流失
客单价很高或客户需要做谨慎选择的业务
需要条件
系统模块
线下团队搭建
掌握事实，发现问题，分析原因，产生对策
核心价值
需要通过报表来掌握自己的工作情况，和目标进行差异对比，并调整自己的工作节奏
一线业务人员
需要通过报表来掌握团队的工作情况，和目标进行差异对比，调整安排工作，监督下属的工作过程，识别出工作出问题的团队成员，进行沟通指导
一线主管
需要通过报表掌握业绩情况，识别问题环节，调整销售策略和工作安排
分公司或总部分析人员
使用者
上级下达季度或月度目标，给与资源支持。一线管理人员，要根据目标设定实现计划
设目标
定计划
管过程
看结果
步骤
OCRM可以完全发挥其过程管理和结果追踪能力
使用模块
业绩目标管理
线索名单平均分配
任务类型
任务代表了一种集权式管理思想，使用不当会对业务人员产生伤害，限制其创新能力与个人发挥
任务不是万能的，设计不当容易造成总部直接插手分公司业务，干扰分公司经营
系统策略生成的任务，是否需要必须由人去跟进解决？业务员直接与客户沟通，第一增加人力成本，第二容易造成客户反感。
设计要点
新客激活
交叉/向上销售
客户关怀
增强关注
睡眠唤醒
流失挽回
营销目的
细分客户群体
营销对象
活动运营
增值服务
优惠卷
时间提醒
营销内容
Web/APP
Push/SMS/EDM
CallCtenter
sales
触达方式
纯人工营销，手工选择细分群体做营销
纯机器营销，基于场景的系统自动化营销
机器加人工营销，基于场景的系统自动化任务创建并推送给业务人员执行
营销方式
基于客户细分的精准营销
业务重点
业务刚开展的阶段，企业对业务管理的流程、制度、规范，甚至商业模式本身都不能完全确定，需要在摸索中逐步完善。
业务特点
提供初步、基本的管理运营体系支持，特别重视多层级组织结构的功能开发，以及销售过程管理的实现，前者可以应对该阶段必然会发生的频繁的组织结构、团队结构变化调整，后者可以保证在初期粗放的管理模式下尽可能掌控销售团队，避免管理失控。
建设重点
此阶段不能太在意系统架构的合理性，而要重点支持多变的业务
建设要点
阶段1：业务试错
核心业务形态、管理模式、经营方式基本确定，扩张阶段结束，增长速度放缓，业务发展稳定。
此阶段需要企业开始提升内功，进一步规范管理，提升人效，降低成本，控制风险
基本功能模块基本搭建完毕，架构体系初步成型，加强精细化运营管理以及风险控制方面的建设，针对业务流程，通过系统将管理过程标准化，规范化，数据化；
针对营销工作，通过进一步的客户细分与营销策略设计，实现具备业务价值的自动营销策略与任务推送策略，协助销售团队识别机会、问题、风险，对各个生命周期阶段的客户提供差异化的刺激、唤醒策略，对不同贡献度的客户实现差异化的服务、跟进策略。
架构设计合理化，对部分功能模块进行服务化改造升级
阶段2：精细运营
业务成熟稳定，成为公司的现金牛业务
业务增长乏力，增长遇到瓶颈，需要寻找新的增长点
加强行业分析、竞对分析，给公司业务探索提供决策支持
加强异常分析，对公司稳定的经营中出现的异常进行感知捕获
加强任务管理中心建设，将系统变成业务指挥的自动化控制中心，通过系统来发现问题，识别问题，触发方案，推送方案，指挥业务人员执行方案
将系统建设成自动化的管理指挥决策大脑
阶段3：智慧管理
CRM建设阶段
CRM是企业经营管理和信息技术相结合的产物，通过软件系统的建设，让企业能够将一系列以客户为中心的经营管理理念落地执行。
从软件系统建设的角度来讲，是一整套体系和平台，包括各个应用系统的实施和打通，整个体系包括从前端应用到数据底层的一系列配合与联动，支持了企业围绕客户管理的方方面面的业务。
what
更加快速有效的获得用户最大的经济价值
指通过信息技术对客户开发的标准化过程管理。
销售自动化
核心观点
就是管理、协助线下销售人员，实现对客户群体从A到B的转化。
该方向协助企业将客户线索转化为消费客户，关注转化率的提升以及销售过程管理。
通过客户打分、建模、画像、自动化营销、人工营销等一系列手段配合，帮助企业更加精准地认识、识别客户，完成营销策略。
营销CRM
客服系统
该方向协助企业提供完善的客户服务，让企业作为一个整体，给客户提供一致的、准确的、有效的客户服务方案
通过客户接触点管理、多渠道管理、工单、知识库等一系列产品方案的组合，让客服人员能够快速、准确地提供服务。
Service Automation
对线上客户接触做统一管理和汇总，通过集成工作台，让客服人员在一个平台处理各个入口的客户咨询，集中处理客户信息，称作客户接触点管理
SCRM
分类
基本概念
客服
销售
运营
管理层
核心用户
风控
审核
外围用户
目标用户
线索是最不确定的潜在客户，有可能完全不是企业的目标客户，也可能仅仅是一些错误的信息片段
线索
商机是更高质量的线索，是真正的潜在客户。
对线索进行一遍过滤，将错误的、无意向的、不相关的线索排除掉，留下有意向，有可能有意向的潜在客户，就是商机。
商机
已经发生购买行为的称之为客户
客户
介绍
线索-最不确定潜在客户
商机-初步沟通
商机-确定意向
商机-商务洽谈
客户-成单
关键节点
无法识别客户唯一性，造成的问题，是线索的重复导入，销售的无意义跟进，对已合作客户的骚扰。
企业难以确识别唯一客户
销售团队在实际执行时很难按照公司的要求，准确录入并管理潜在客户的数据
结构化数据不真实、不准确问题
不同的销售，擅长开发的客户对象可能区别很大
如何让合适的销售开发适合他的商机，从而提高转化率
为了避免某些销售拿着商机不主动不积极，白白浪费商机资源，企业需要有一套机制实现商机的流动。
如何让线索和商机能够良性的流转起来
难点
线上
线下
来源
线索/商机/客户
商品或服务品质最为重要
第一个层次是取得客户认同
通过精细化运营的管理方式，尤其是基于客户细分的精细化营销，保证客户粘性，增进客户消费。
客户细分
核心前提
精细化运营是指企业进行全面的客户数据分析，识别客户特征，通过体系化、专业化的分工，针对不同客户细分群体采用差异化的销售、营销、服务策略，提高运营效率和效益。
精细化运营
第二个层次是引导客户持续消费
留住客户
生命周期分析
概念
处于线索或商机状态的客户
激活既可以是产生首次消费，也可以是完成最重要的核心动作，例如进行注册、登陆、认证
激活
关注重点
获取期
当商机或线索转化为正式客户后，进入了提升期
尽可能提升客户留存率
提升期
客户行为或消费稳定后，进入了成熟期
持续刺激客户提升客单价和消费频次，并尽可能延长成熟期的持续时间
成熟期
当客户的消费或某些行为出现持续、明显的下降趋势，进入了衰退期
企业需要在第一时间捕获客户流失的征兆，通过合适的手段唤醒衰退期的睡眠客户
衰退期
当客户在某个时间范围内不再消费，甚至不再访问APP或网站，客户进入了离开期
要尽量在衰退期唤醒客户，因为在离开期二次激活客户的困难会更大一些
离开期
阶段描述
获取用户
提高活跃度
提高留存
获取收入
自传播
AARRR模型
生命周期
第一个视角
静态数据，描述了客户的基本情况
基础属性
狭义上讲是客户在网络环境下的所有动作、轨迹等等，广义上讲还包括线下发生的行为
交互行为
主要指交易数据，同时也包括客诉、服务等系统产生的数据。
业务数据
包括体系内和体系外的社会化运营数据，体系内包括分享、评价、点赞、兴趣话题等，体系外包括微信、微博、知乎等。
社交网络
第二个视角
分析视角
客户细分目标很明确，基于各种诉求将客户区分成不同的子群体，进行业务分析，或制定对应的业务策略。客户细分可能是临时性的一次性分析，也可能是需要长期固化的标准。
基于流量来源的留存分析
基于关键行为分群的的下单特性分析
细分方法
核心的要点是通过抽象和定量分析，产生具有某种业务诉求的需要固化的规则输出
主要基于基础属性维度建设，用来呈现客户的基本情况
基础模型
Recency（最近一次消费时间）
Frequency（某一个时间范围内的消费频次）
Monetary（某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额）
业务分析
客户消费特征分析
营销策略输出
应用方向
识别优质客户。可以指定个性化的沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支持。
能够衡量客户价值和客户利润创收能力
主要作用
111
高价值客户
011
重点保持客户
101
重点发展客户
001
重点挽留客户
110
一般价值客户
010
一般保持客户
100
一般发展客户
000
潜在客户
客户类型
RFM模型
从消费额的角度来建设，输出方向主要是对不同贡献程度的客户提供差异化服务。价值模型通常和客户等级共同建设，通过会员等级定义差异化服务。
互联网APP在某些阶段不以营收为目的，对客户价值或用户价值的丈量，会采用其他指标或方式，例如登陆次数，交互行为等。
价值模型
通常用交易频次来量化定义。
以价值模型中提到的A、B客户为例，A客户虽然贡献度较小，但下单频次高，是一个高频忠诚客户。对于这类客户，企业可以通过礼包或部分特权的形式给予鼓励。
忠诚度模型
定量界定客户生命周期的最重要目的，是对获取期和提升期的客户进行激活和留存，对衰退期和离开期的客户进行及时挽回。
生命周期模型
偏好模型通过分析用户的交互行为和交易数据，来判断客户的需求偏好
偏好模型更多的时候通过客户画像和打标签来实现
偏好模型
信誉模型的设计必须配合实际的业务动作，例如对低信誉客户进行部分限制
如果没有配套的业务动作，创建信誉模型没有太大价值
信誉模型多数时候由风控团队负责
信誉模型
是指将目标客户群体划分成更细粒度的子群体，每个群体间重合度较小，每类子群体的消费需求和行为特征类似，计算机通过打标签的形式标识个体特征并实现子群体的聚类
四个维度
客户画像
积分模型、会员等级
客户建模
客户细分与建模
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