基于大数据挖掘的智能CRM平台_数据分析师
随着互联网和电子商务逐渐改变了传统企业的营销模式,越来越多的企业开始战略转型,投入更多的资源和人力在互联网领域,自建电子商务平台,利用多个线上销售渠道进行品牌推广,甚至一些具有前瞻性的企业投资金购买CRM软件建立自己的客户关系管理平台,最厉害的甚至寻求大数据挖掘来为战略方针提供执行决策。不过国内大部分传统管理软件的系统架构和理念已经无法满足互联网的高速发展和客户体验,企业在决策的时候如何能选到比较具有前瞻性的先进平台是每个企业家和CIO纠结的难题。
不妨参考海外市场,目前最主流的CRM莫过于世界500强经常用的Salesforce客户关系管理平台,同时配合2013年在纳斯达克上市的Marketo互联网营销工具平台使用,效果会出人意料。但是根据实际的研究和调查,同时使用Salesforce和Marketo的公司基本都是全球500强的海外企业为主,但是这2个基于SAAS的CRM和营销平台无法简化去适应国内企业粗犷的管理风格和使用习惯,而且Marketo至今还没有进入中国市场。很多CIO都觉得很难让整个公司进入高效的管理流程从而帮助自己企业快速成长,如何借助互联网更快速拓展市场营销,已经成为了CIO为管理层提供战略上决策信息的重要话题。如果战略成功,CIO将成为未来管理层不可或缺的重要决策者,相反如果没有提供有效的策略支撑,CIO和团队或许会沦落成维护企业IT运营的基础服务部门。
国内创新的CRM平台:轻工作是一个基于数据挖掘型的智能客户关系管理平台,客户也简称其为中国智能型CRM。与国内传统CRM不同的是,轻工作CRM不仅提供类似最知名的Salesforce CRM和美国Marketo(短期Marketo暂无进入中国的计划)的云端营销平台的整合平台服务,还为用户提供海量定制化的潜在客户数据库和创新的互联网营销工具。同时,提供基于商机线索管理、社会化营销、市场活动管理、CRM、销售管理、订单管理、进销存管理以及ROI报告和营销分析服务。也就是说当使用轻工作CRM的时候,还可以利用海量的B2B数据仓库为企业提供策略性的全方位营销,目前轻工作平台上拥有超过1000万的企业数据量,而且可以根据用户的实际业务需求,输入多个关键词进行产品数据挖掘,帮助用户精准定位企业数据,最后协助用户制定分阶段实施的高效营销策略。许多企业实际用下来,才发现其中有非常多的潜在客户从来没有出现在自己现有的目标名单里面。轻工作帮助国内传统企业改变了市场营销策略,通过快速发现用户群,高效高效接触用户,低成本赢得用户,流程化服务用户,提供给客户更好的产品和服务体验。
让我们简单看一下基于SAAS的客户关系管理系统轻工作是如何帮助企业快速提升市场营销和客户关系管理?
第一步:创建组织架构和员工
通过10分钟的自定义添加,很容易把一个100人规模的组织架构轻松设定出来。方便日后的管理与权限更新。
第二步:智能搜索导入客户并进行分类
通过多个关键字组合和行业地域的筛选,很容易让每个客户经理都清楚定位到自己的潜在客户,基于一个完整的客户池,开展各类营销计划。
第三步:创建营销任务和商机
利用先进的销售漏斗和CRM理念,让每个客户经理执行高效的商机跟进策略,并为公司的客户数据库提供了强大的日志分析和记录。
第四步:执行营销计划并跟踪每个销售的执行效率
不过需要提前提醒的是,轻工作并非是一个万能的行业管理软件,它是一个创新型的融合国外先进管理理念的云端营销定制化平台,比较适合B2B行业中需要通过市场化方式大量获取用户并多维度管理的企业,且企业的销售团队要有一定的人员数量,而且轻工作CRM更适合分布在各地的组织架构的营销模式。无需通过自建IT系统,依靠互联网就能随时随地的登陆系统处理业务和销售订单。针对B2C行业或者用户需要基于微信公众号开发、淘宝或类似京东和1号店等第三方电商的整合接入,轻工作CRM也是一个比较合适的核心后台系统,通过定制开发的微信公众平台接口和第三方电商数据导入,可以帮助用户通过一个系统完成所有订单和客户的管理。同时,微信背后积累的庞大客户群加上腾讯和阿里在移动支付端的白热化战斗,必然给传统商家或企业提供了更大的互联网营销空间。
最后提醒各位企业家或者CIO,互联网会不断变革传统企业,很多传统企业数十年的积累可能瞬间就会优势全无,积极灵活的应对新的营销趋势,借助互联网和云端营销工具平台来拓展自己业务,这才是企业长青的基石。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20