CRM客戶(hù)管理系統(tǒng)的第一個(gè)屬性可以抽象為數(shù)據(jù)沉淀，把線(xiàn)索、客戶(hù)相關(guān)的信息記錄下來(lái)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以稱(chēng)之為靜態(tài)數(shù)據(jù)，比如客戶(hù)的訂單、會(huì)員的信息。

數(shù)據(jù)量到了一定程度的時(shí)候，可以從數(shù)據(jù)中挖掘很多寶藏，比如客戶(hù)的消費(fèi)行為、員工的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以稱(chēng)其為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，由分析得來(lái)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的價(jià)值，遠(yuǎn)大于靜態(tài)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)沉淀部分的理論支持查看AARRR模型即可，基本上b端c端的各種客戶(hù)都符合這個(gè)漏斗模型規(guī)律，這里不再敘述。按照這個(gè)模型設(shè)計(jì)出來(lái)的產(chǎn)品，基本包含線(xiàn)索管理客戶(hù)管理、訂單管理、商品管理、營(yíng)銷(xiāo)模塊，CRM客戶(hù)管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊就構(gòu)建完成。

收集到數(shù)據(jù)后，我們對(duì)數(shù)據(jù)要進(jìn)行處理分析，把信息變?yōu)閿?shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)變?yōu)閳?bào)告，實(shí)現(xiàn)真實(shí)價(jià)值。

數(shù)據(jù)分析這里說(shuō)一個(gè)基礎(chǔ)原則：標(biāo)簽越細(xì)越好。這里是強(qiáng)調(diào)我們數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，不僅要Label，還要Tag。

先說(shuō)一下這兩個(gè)詞的區(qū)別，label多指的事物本身屬性，如客戶(hù)性別：男，tag多指附加屬性，如客戶(hù)會(huì)員等級(jí)：一級(jí)。將本身屬性和我們業(yè)務(wù)賦予的附加屬性結(jié)合起來(lái)，才算一個(gè)完整數(shù)據(jù)。

分析數(shù)據(jù)部分要靈活構(gòu)建多種業(yè)務(wù)組合分析，借助模型，如漏斗模型、轉(zhuǎn)化率模型、流失模型等，這是運(yùn)營(yíng)部門(mén)最關(guān)心的數(shù)據(jù)。不要輕易開(kāi)始預(yù)測(cè)的模塊，一來(lái)數(shù)據(jù)量小，樣本不具有代表性，二來(lái)預(yù)測(cè)算法需要長(zhǎng)期驗(yàn)證，過(guò)早投入人力去做驗(yàn)證得不償失，而且預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

系統(tǒng)可靈活配置多套報(bào)告模版，做數(shù)據(jù)分析結(jié)論承載，這部分內(nèi)容更偏向功能產(chǎn)品，不展開(kāi)敘述。