[數據分析#67] CRM 數據分析師必懂的 5 個底層邏輯、4 大業界工具、4 大用戶數據分析技能

CRM 顧客關係管理是什麼？

• CRM (Customer Relationship Management) 顧客關係管理：是公司跟顧客之間，互動的策略跟流程
• CRM 的 4 大目標：透過分析顧客數據、變成 CRM 策略
  • 首先，我們會先瞭解顧客的需求、喜好、行為
  • 接著提供客製化或個性化的流程、產品、服務
  • 接著，再透過不斷收集數據、分析顧客數據
  • 調整正在執行的行銷活動、銷售策略或是客戶服務
• CRM 的迷思：CRM 不僅僅是一個工具或是軟體，他是一個綜合性的策略，可能會涉及組織內部的不同部門，或是需要跨部門的合作來實現這個公司目標

為什麼 CRM 常跟數據分析一起討論？

• CRM 常常與數據分析一起討論，是因為數據分析是實現 CRM 策略的重要工具跟技術之一。數據分析可以提供企業，包括顧客行為、偏好、價值，蒐集這些資訊是有效執行 CRM 策略的必要步驟。以下舉兩個最簡單的例子：
  • 通過數據分析，企業可以從大量的數據中發現顧客的模式，例如說：A 顧客的消費習慣、購買途徑、轉單的提醒偏好
  • 這些數據可以用於預測顧客行為、進行策略細分、制定個性化行銷策略，例如說，企業可以利用數據分析來辨識出具有高價值的顧客群，並針對他們提供不一樣的活動或優惠
• 除此之外，評估評估 CRM 策略的效果也非常仰賴數據分析
  • 例如說：通過監控關鍵指標、指標，我們可以知道每一個 CRM 的策略跟行動方案的成效，然後一直進行調整跟優化
• 總結來說：數據分析可以洞察顧客行為，而我們了解顧客之後，可以作為改善顧客體驗的依據，制定相應的 CRM 行動方案。所以，才會常常看到 CRM 跟數據分析一起討論！
• 最重要的是：CRM 的工作，常常都需要具備數據分析師的技能！

業界在做 CRM 的常見流程跟工具是什麼？

CRM 的常見流程是什麼？5 個核心底層邏輯、3 種軟體工具輔助運行

CRM 的流程，每間企業一定都會不太一樣，但通常會包括以下 5 個步驟：

1. 顧客數據收集跟整合：首先，我們需要收集跟整合顧客相關的數據，包括個人資訊、購買歷史、互動記錄等等。數據可能會來自不同的地方，例如說：公司網站 (Web)、公司 App、社群媒體、客服中心軟體的資料等等
2. 顧客分析與評估：我們需要找出衡量顧客的指標，來「歸納」不同客戶的偏好跟價值。我們常常在數據分析中講到的「分群」就是其中一項很重要的工作
3. 顧客互動、個性化行動方案：基於對顧客的觀察，我們已經知道他可能喜歡買什麼？習慣用什麼方式買？我們就可以進行個性化的互動跟溝通。比如說：個性化的行銷活動、個性化的產品推薦、個性化的推播提醒都算。通過這些方法，我們可能可以增加顧客忠誠度或是滿意度，或是也可以說，至少讓他們一直都留著 XD
4. 顧客服務和支援：CRM 可能也包含後面的客戶服務 (CS)。包括有沒有系統可以及時回應客戶的問題、提供技術支援。傳統的 CRM 系統很多就是在執行這部分：幫助企業追蹤客戶的客訴、後續的回應跟服務
5. 顧客反饋跟評估：CRM 策略也不是規劃好就不改，我們一定會定期蒐集關鍵指標的數據，來改進 CRM 流程。這些反饋可能會透過質化調查，也可能是量化的關鍵指標 (比如說實際的轉換、評分)。根據兩種反饋 (質化、量化)，我們可以調整策略跟流程！

在規劃 CRM 的策略跟流程的時候，我們通常會使用一些 SaaS 軟體 (可以簡單稱為工具或是技術)，來運行這些 CRM 流程。這些工具可能包括：CRM 軟體平台、自動化行銷工具、數據分析工具

• CRM 軟體平台：CRM 軟體平台用來收集、管理、分析顧客數據，而且可以跟顧客互動跟溝通。這些平台通常有客戶資料庫、可以互動、有報告跟分析的功能
• 自動化行銷工具：自動化行銷工具可以幫助企業自動執行跟管理 CRM 相關的策略或是行銷活動，比如說：email 行銷、社交媒體推播、優惠券發送等等。這些工具可以根據顧客行為跟偏好來發送個性化訊息，而且大多可以追蹤活動的結果
• 數據分析工具：分析工具可以用來整合跟處理「用戶全通路的數據」 (可以把他想像是，資訊齊全的巨型資料庫)。這些工具可以統計分析、預測模型、數據視覺化

總結來說，CRM 的整個流程通常包括：顧客數據收集、分析、個性化互動、客戶服務還有反饋評估，然後，我們常常利用工具來自動化或是幫助我們執行最後的行動方案跟策略。可能會用到的包括 CRM 軟體、自動化行銷工具、或是數據分析工具！

初學者可以學的 CRM 工具有哪些？這 4 大工具至少要知道！

什麼是業界常說的 CRM 工具？像常聽到的 SalesForce

CRM 工具，專為 CRM 這個龐大的流程設計的軟體。這些工具目標是：幫助企業有效追蹤、管理跟用戶之間的互動，並提供個性化的銷售、行銷、服務！傳統的 CRM 工具通常包括以下功能：

1. 顧客資料管理：CRM 工具提供一個中央化的顧客資料庫，用來存儲跟管理顧客的基本資訊，比如說：聯繫信息、購買歷史和互動紀錄等
2. 銷售管道管理：CRM 工具讓企業可以追蹤銷售管道的進展，比如說：追蹤潛在客戶、制定銷售計劃、設定提醒、生成報表等等功能，幫助銷售團隊管理跟運行流程
3. 行銷自動化：CRM 工具通常提供行銷自動化功能，比如說：email 行銷、社交媒體推播、優惠券發送。這些功能可以幫助企業自動化行銷活動、執行個性化的行銷策略，然後追蹤行銷成果
4. 客戶支援和服務：CRM 工具提供客戶支援和服務 (CS)，比如說：可以記錄客戶的問題、要求，追蹤解決方案的進度，確保客戶得到及時支援

傳統的 CRM 工具，目標是方便管理企業跟顧客之間的互動。隨著 CRM 流程的更新、資料量變大、數據源頭變多、行動方案的方式變多，就出現了像是 CDP、DMP、MA 系統！

什麼是業界常說的 DMP 工具？

DMP (Data Management Platform) 是一種數據管理平台，專門用於收集、整合和管理大量的非顧客數據，比如說：瀏覽行為數據、廣告曝光數據、第三方數據等等。DMP 的主要用途是，了解潛在客戶、廣告投放的精準定位

DMP 工具的主要功能包括：

1. 數據收集和整合：DMP 可以從多個來源收集數據，包括網站 (Web)、應用程式 (App)、廣告平台等等
2. 數據分析和建模：DMP 具備數據分析和建模的功能
3. 精準定位和目標廣告：DMP可 以根據數據模型和分析結果，實現精準的廣告定位和目標廣告投放。廣告主可以使用 DMP 來辨識目標受眾，確定最佳的廣告投放策略，並在合適的時間和場景中展示廣告
4. 數據交易跟共享：DMP 可以作為數據交易平台，讓數據擁有者 (比如說：廣告商、數據供應商)，將數據共享給廣告主

DMP 的主要用途在：了解潛在客戶、廣告投放的精準定位

什麼是業界常說的 MA 工具？

MA (Marketing Automation) 工具就是把行銷活動自動化，幫助我們執行重複性的行銷策略

MA 工具的主要功能包括：

1. Email 行銷：MA 工具可以自動發送 email、設定 email 觸發的方式跟流程、提供 email 追蹤跟分析功能
2. 社群媒體管理：MA 工具可以幫助企業管理多個社群媒體平台，計劃、發佈內容，追蹤、分析成效
3. 流程自動化：MA工具可以自動化行銷流程，比如說：潛在客戶追蹤、銷售流程管理等等

MA 工具的目的是：節省時間和資源、實現個性化的行銷策略，把一個腳本寫好之後，讓他自動跑！

什麼是業界常說的 CDP 工具？

CDP (Customer Data Platform) 是一種 CRM + Data + MA 的結合

CDP的目標是建立一個全面、統一的顧客資料庫，讓企業可以更好地了解顧客、進行個性化行銷。

CDP工具的主要功能包括：

1. 數據整合和清洗：CDP 可以將來自不同來源的數據（如網站、移動應用、社交媒體等）進行整合和清洗。CDP 整合了顧客的基本資訊、交易數據、行為紀錄等。讓企業可以獲得全面、深入的數據
2. 數據分析和洞察：CDP 工具通常具備數據分析和洞察功能，幫助我們做用戶分群等等的功能，還可以預測顧客行為模式、預測行為趨勢
3. 整合行銷：CDP 可以把數據落地變成行動方案，建立行銷自動化流程

CDP 的目的是建立一個統一、全面的顧客數據庫，提供更精準的顧客洞察個個性化的行銷體驗！所以我會說：CDP (Customer Data Platform) 是一種 CRM + Data + MA 的結合！

統整一下 CRM 必學技能：數據分析、行銷分析

CRM 數據分析：必學的 4 大技能點

1. 用戶分析
   1. 用戶分析：目標在了解顧客的行為、偏好、需求。透過交易數據、網站行為、社交媒體數據等等，來歸納顧客的購買模式、喜好、消費趨勢
   2. 用戶分析可以幫助企業更好「理解跟分類顧客」，這樣才有辦法提供個性化的產品跟服務，並且改進 CRM 策略
2. 用戶分群
   1. 用戶分群是將顧客分成不同群體的過程，每個組別的人，可能會有相似的特徵或是行為模式
   2. 這種分群可以根據不同因素進行，比如說：Demographic (年齡、性別)，或者是用行為來分，比如說：RFM 模型
   3. 透過用戶分群，我們可以更好的了解不同群體的數量、需求，然後針對不同群體來規劃不同的行銷活動、提供個性化的策略
   4. 總之，目標就是提高顧客忠誠度跟滿意度，還有透過分群來提高執行策略的效果！！
3. 用戶推薦
   1. 用戶推薦是利用數據分析，來向顧客提供個性化建議
   2. 通過 1+2，分析顧客的過去行為跟偏好、做好分群，我們可以預測他們可能感興趣的產品或是行銷活動
   3. 用戶推薦就是：他喜歡什麼就給他什麼
4. 用戶留存
   1. 數據分析可以幫助企業辨認可能流失的顧客，並啟動「挽留的方法」：透過分析顧客行為和消費模式的變化，企業可以發現流失信號，並及早採取行動。比如說：推出促銷價格、提供個性化折扣優惠、發送產品更新資訊等等。透過數據分析，我們可以預測即將要發生的事情，並針對性的保持與他們的聯繫，保留現有顧客、降低流失率是我們的目標。

這 4 個數據分析的 CRM 技能點都非常重要！在結合 CRM 和數據分析的過程中，我們可以透過：用戶分析、用戶分群、用戶推薦和用戶留存，來完成 CRM 路上需要的數據分析技能！

CRM 工作要會什麼？客戶管理的底層邏輯跟數據分析的應用是最核心的技能

CRM (顧客關係管理) 是公司內很常見的職位跟角色，他不僅僅是一個工具，更像是一套運行策略。CRM 幫助我們用數據跟智慧化的方式來管理我們跟客人之間的關係！

而現在發展的情況是，CRM 跟數據分析已經脫不了關係，而且是數據分析應用的一個重要場景！數據分析可以預測顧客需求、行為模式。而在 CRM 領域，有多種工具可以幫助我們執行整體策略，包括傳統的 CRM 工具、CDP、DMP、MA。

最後，如果要準備 CRM 數據分析師的面試的話，客戶管理的底層邏輯跟數據分析的應用是 CRM 領域中最核心的技能！

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