
大数据时代:企业如何挖掘客户价值
真正的互联网和大数据,对于中国,无论是企业,产业政策,经济成长,真正的相符点在哪儿?在中国,在环球,无论是大数据,还是互联网,一定是以用户为中心,对用户生命周期,售前,售后,这些信息都非常有用,从而使研发到销售更加的融合,全渠道,线上,线下,移动端,都是一起的,是互动的。
那么,企业管理者如何使用工具挖掘客户价值?
一、利用CRM将客户数据集中管理
企业必需建立我们自己的CRM系统,而简单建立一个数据库是没有什么意义的,重要的是我们要学会灵活利用。建立CRM以后,我们的客户管理就该当系统化和流程化,客户价值评估综合考虑客户五个方面的表现:客户今后的贡献度、客户将来的贡献度、客户忠诚度、客户信用度和客户成长潜力。利用今客CRM系统分析获得最有价值的客户,固然也可以或者利用设定一些大略的标准来分离我们的最有价值客户,比如设定累计消费额达到多少,就可以或者分离为我们最有价值的客户;消费频次必定时间内消费多少次,也可以或者划为我们最有价值的客户。
二、数据的汇总分析
网络数据的关键在于如何利用,如果不整合分析组成有用的信息,再多的数据对企业也毫无价值。嵌入商业智能的CRM可以或者或者对客户资料进行筛选分析,根据客户消费行为和身份信息,识别目标客户;从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品;从历史营业信息挖掘埋伏商机等等···多维度分析潜客户,判断其能否为企业带来可估的价值,是客户开拓的关键一步。
三、为客户创造更大价值
对客户信息结束分析也有利于后续的客户分类管理,客户必要呈现出日益多样化、差异化和个性化的特点,客户渴望自己的个性化必要可以或者或者获得满足,而不仅仅是满足基本必要。同时,对于与企业建立深层次合作关系的客户来说,客户还渴望自己可以或者或者比别的客户多获得一些增值做事。企业对客户必要的满足程度,对客户满足度和忠诚度有着巨大的影响。利用CRM对客户数据结束多层次分析,可以或者或者帮助企业更深入地理解客户的其实意图,最大化地开拓客户价值。
互联网和大数据一定是从数据运营商运营数据,数据仍然运营产品,只不过借助于数据帮助你更好的运营产品。运营数据是什么?是说如何来运营用户的数据,每一个企业将来都是,只要信息化往后,爆炸的信息就变成数字化。一旦数字化往后,这些信息就可以或者去挖掘和利用。今客CRM客户管理系统采用云架构开发,主要是为了帮助企业解决在日常工作中遇到的客户管理等难题而开发,通过本系统可以对企业事务中的不同功能进行操作,用户通过自定义字段类型可以达到适合不同企业的需求,通过强大的数据统计功能,真正实现挖掘客户价值的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30