京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CRM系统是如何完成商业数据分析的
在风口上,猪都会飞”的互联网时代,企业还没借助OA、ERP、CRM 系统等等这样的工具帮助企业提高效果,那真有点OUT,大数据的时代,再不会运用CRM系统商业数据分析功能做大数据分析,那也快OUT了。
其实我们平时所说的商业分析,数据分析的商业感觉到底是神马,它并不是什么很高深的理论或者别人捉摸不透的玩意。不是具体的结果,而是我们的分析的思维方式。
我们应该都听过「数据分析师不是数羊」的故事,如果你通过各种工具和技术计算了羊群里有1000只羊,然后告诉放羊的牧民时,这只是告诉了一个他知道的数字。
如果你告诉他,我们现在羊群有1000只羊,900只是母羊,100只是公羊。然后根据羊的特征不同,有300只是“非常能吃的”、100只是“非常能长的”、400只是“正常生羊崽的”。那么牧民会高兴,高兴的是你告诉了他一些一眼看不出来的信息,而又会有些遗憾,遗憾的是“然并卵!”
如果你告诉他,我们现在有1000只羊,900只母羊、100只公羊,严重的羊群性别比例失调,当务之急是引进更多的公羊。根据市场预估的情况,5月份买羊比4月份买羊便宜,所以4月份可以多卖掉母羊,5月份引进公羊。牧民听到这个建议,大喜!(这就是大数据分析的核心价值和意所在)
我们做数据分析,一定要从一个只是统计数据,到分析数据,再到解决实际问题,最终创造价值!
统计数据=>>分析数据=>>解决问题=>>创造价值
商业数据分析,从概念来说要一分为二:1.商业。2.数据分析
你要问我商业是什么?不好意思,我真没办法具体回答!
有人说是赚钱,有人说是业务,有人说是企业之间的合作,有人说是人心,也有人说是为社会创造价值!
更愿意定义成,我们平时所做得业务分析是什么。是明白实际的业务是怎么回事,从而解决业务中得痛点问题,这个痛点问题不是你自己发现的,而是业务告诉你的。而这个解决痛点问题的方法,不是别人告诉你的,而是你发现的。
我们还是来看CRM系统是如何完成数据分析的。
一、数据统计
CRM系统是如何完成数据统计的呢?这很简单,当我们在使用CRM系统的时候,这个无形就是在积累数据,CRM系统就在统计的数据。比如:客户管理:360度无死角录入客户信息;订单管理:记录公司所有的订单信息;项目管理:公司所有项目流程信息;产品管理:完整的产品信息及销售情况;业绩管理:财务人员录入的所有销售业绩;这些数据不断的积累,CRM系统已在无形中完成了数据积累统计的过程。
二、数据分析
当企业在运营过程中,总会或多或少碰到些问题,那么如何找到问题的根源呢?找到问题根源,才是根本解决问题的办法。那么数据分析就发挥着重要的作用了。比如某个月业绩下滑严重(可以从数据分析的业绩曲线明显看出),接下来怎么办?当然不能胡乱猜测,这时就要做数据分析了,用数据说话。首先分析每个销售员的业绩情况,同比上月,是否有巨大下滑?有,个例,那么是销售员本身的问题比较大;如果普通存在,可能市场原因,或者产品本身存在问题;那么接下来还可以从单个产品的销售曲线同比上个月的曲线进行分析,这也可以很直观的看出,是否是产品出现问题;这些都没有问题,还可以再从推广数据进行分析,总之可以从数据分析中,找到问题的根本原因。
三、解决问题
在数据分析步骤中已找到了问题的根本原因,那么接下来就好办了,根据存在的问题,去解决它。销售员自身的问题,那么就从销售人员开始,分析他业绩下滑的原因,并解决;如果是产品问题,那就分析产品,分析阻碍用户购买的原因,如产品缺陷?那就改进产品;如果是推广的问题,如投入少了?渠道出问题了?那就加大投入,拓展渠道、优化渠道合作等等。
四、创造价值
这个也就顺理成章了,完成了以上几大步骤,那创造价值也就顺理成章了。而且这么多的数据,我们在分析用户的结果中,一定可以看到用户的喜爱习惯等,这样我们就可以更深入的了解用户,为用户提供更好更适合的产品及服务,还可以从用户的喜好中创新新的产品或服务,为企业提高竞争力,为企业、为用户创造价值。
不以解决问题为目的的分析都是耍流氓,在我们做商业数据分析时,我们重复一遍,这个步骤:数据统计==>>数据分析==>>解决问题==>>创造价值。对商业数据分析这个问题,你有更好的意见或建议,欢迎补充。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07