分析型CRM和运营型CRM都有哪些代表产品

分析型CRM和运营型CRM都有哪些代表产品

运营型CRM

运营型CRM是CRM系统的“躯体”，它是整个CRM系统的基础，它可为分析和客户的服务支持提供依据。运营型CRM主要包括销售、市场和服务三个过程的流程化、规范化、自动化和一体化。

在销售方面，为企业管理销售业务的全过程提供丰富强大的功能，包括销售信息管理、销售过程定制、销售过程监控、销售预测、销售信息分析等。主要包括：

客户与联系人管理；销售机会管理；待办事宜与工作流；产品的报价和配置；渠道销售管理；

合同制定和管理；网上订购；销售的预测和统计报表；竞争对手的跟踪；合作伙伴的信息。

对于销售、销售主管，更关心的是现在销售的行为如何？能否按时完成任务；销售的成本有多大？是否控制在预算之内；季度或年销售任务是否可以完成？那些项目是完成任务的重点？采取什么样的策略，可以尽快那下这个项目？在销售系统中，一定要体现这些内容。所以，在CRM系统中，一般包括漏斗报告、成本分析和销售预测。

在市场营销方面，为企业由始至终掌握市场营销活动的运做提供便利。提供从市场营销活动信息管理、计划预算、项目追踪、成本明细、回应管理、效果评估等功能，帮助企业管理者清楚了解所有市场营销活动的成效与投资回报。主要包括：市场预算和收入跟踪管理；市场活动管理；活动反响跟踪；促销内容管理；市场宣传资料；工作流自动化；任务管理；市场衡量指标；时间表管理；电话促销管理；邮件促销管理；Web促销管理；

对于市场经理，关心市场定位是否准确性？产品品牌是否有所提高？成本是否控制在预算内？是否市场活动有效？为销售带来了多大的机会等。

简单举一个例子，来说明销售、市场和服务一体化：当举行一次市场活动，收到大量的名片，市场部将名片输入到客户信息中，CRM系统就会将这些感兴趣人的信息自动按行业、地域等分派给相应的销售代表或销售经理，销售人员就会对感兴趣的人进行跟踪。销售人员对急待需求的人员或单位会安排讲座，讲座的内容安排、听众的组成、达到的最低目标和最高目标等输入到CRM系统中并自动传给相应的售前经理，在售前经理的计算机上，会弹出一个待办事宜的窗口，由他安排讲座的活动，安排好的活动会自动传给相关的人员。在讲座安排的日期前指定的时间，计算机会自动提示相关人员参加活动。直到活动结实，达到了讲座的预期目标，这一个活动结实，并将该活动自动记录到销售过程中，以便以后统计该项目活动的有效性和项目成本核算。如果此次活动不成功，销售人员将要填写存在的问题等。这是CRM的一个销售流程管理，也体现了市场和销售以及售前共享一个数据库，使得他们一体化。在服务方面，当销售成功后，服务部们就客户看到相关客户服务的信息，当客户打来电话投诉时，如果客户的电话号码和客户信息中的号码一致，在坐席小姐/先生的计算机显示屏上将马上弹出客户的基本信息，坐席人员马上会问到：“您是XX先生家吗？您X年X月X日购买了我们公司的XX产品，现在需要我为您提供什么服务？”，本来客户非常生气，想大发脾气，但是，厂商对客户如此了解，客户的气也消了一半。为什么会这样，是因为在CRM 系统中，销售、市场和服务的数据是共享的，这样也不会造成当客户投诉多次时，不同的坐席小姐给出不同的回答，因为每个坐席小姐的答复会自动或受动的记录在客户的服务信息中。

所以我们讲，运营型CRM是整个CRM的基础，他收集了大量的客户信息、市场活动信息和客户服务的信息，并且使得销售、市场、服务一体化、规范化和流程化，但是，对于大量

的客户信息，将如何处理，如何从数据中得到信息，从信息中得到知识，对我们的决策和政策制定加以指导将是十分重要的。那么，自然导出了分析型的CRM。

分析型CRM

分析型CRM是CRM系统的“心脏”和“大脑”。它为我们的决策提供指导。但是如果没有运营型的CRM和协作型的CRM提供大量的数据，分析将完全是一句空话。

分析型CRM主要是分析运营型CRM和原有业务系统中获得的各种数据，进而为企业的经营、决策提供可靠的量化依据。分析型一般需要用到一些数据管理和数据分析工具，如数据仓库、OLAP和数据挖掘等。

把合适的产品和服务，通过合适的渠道，在适当的时候，提供给适当的客户，这是CRM 的核心。把大容量的销售、服务、市场以及业务数据进行整合，使用数据仓库、数据挖掘、OLAP和决策支持技术，将完整的和可靠的数据转化为有用的、可靠的信息，再将信息转化为知识，进一步为整个企业提供战略上和战术上的商业决策，为客户服务和新产品的研发提供更准确的依据，提高企业的竞争能力，使得公司能够把有限的资源集中服务你所选择的有效益的客户全体，同这些客户保持长期和有效益的关系。分析型的CRM使这一切成为可能，它是一种处理大容量的客户数据的方法，为了获得可靠的信息支持策略和作战商业决策。

为了给客户提供更好的服务，以赢得客户的忠诚，首先必须了解客户的效益率。通过客户的各种背景数据和其过去交易行为数据，建立合适的顾客终身价值模型，按照客户的终身价值对客户进行分类，预测其未来的趋势，了解每类客户能为公司带来多少效益。从而对不同类型的客户提供他们最需要的服务和产品，公司才能优化利用其有限的资源，集中服务于所挑选的客户群体。

“以客户为中心”策略的一个关键步骤是收集足够的客户背景信息和行为信息对客户进行细分，销售、服务和市场可将客户的各种信息按照分析的要求有机地整合起来，它们为数据分析提供准确的数据源，将客户的背景数据、生活方式方面的信息，与客户行为信息相结合，通过建立合适的模型，对不同群体的客户采用针对性和有效的互动交流，市场将分析的结果信息反馈给销售系统，销售系统可通过Call Center对特定的客户进行特殊的服务或者提供交错销售，以满足客户的需求。

客户关系管理数据仓库（CRMDW）不是为了存储数据，而是为市场的定位和销售策略的制定更好地组织企业内的所有可能收集到的数据。建立数据仓库不是目的，只是进行分析的中间环节，保证数据的一致性、准确性、综合性、易用性，为各种分析方案提供统一的数据源。因而以客户为中心的数据仓库是根据客户管理的需求，对企业所有可能和客户相关的数据进行重组，使得企业对自己的客户具有统一的认识。

有了分析的结果，一方面是将分析的结果交给领导作决策；另一方面是要将分析的结果，通过合适的渠道：电话、Email、传真、书信等方式，自动地将结果分发给相关的客户：如我们已经分析到一类客户可能会流失，那么，应该给这些客户以关怀。CRM系统自动地将这些客户的联络方式送到Call Center，通过Call Center和客户进行互动，关怀。这就需要协作型的CRM。