CRM项目手册

编程

CRM项目实战(一):概念和业务篇

本篇文章意在帮助大家了解CRM的一些基本概念,介绍相关业务,后文也将会将基于笔者所在公司的业务详细阐述CRM各模块,最后会基于公司业务确定CRM的底层框架。

一、CRM是一种管理方式

CRM:客户关系管理。可以拆成三个词:客户(客户特征)+关系(识别客户)+管理(手段/措施)。

从商业角度看,企业希望通过数据描绘客户特征,进而识别与客户的关系,以期能够通过某些管理手段/措施增进并维持与客户的关系,不断提升客户带来的经济价值。

关于客户,需要考虑的问题举例:如何获取客户?客户特征有哪些?

关于关系,需要考虑的问题举例:如何利用客户特征识别客户?比如在潜在客户一步一步转变成高价值客户的过程中,需要识别怎样算是潜在客户?怎样算是高价值客户?比如设法增加客户对企业的依赖(让客户持续产生消费),需要识别哪些客户对企业的依赖还不够?等等。

关于管理,管理是一种手段,通过识别客户与企业的“关系”,采取相应措施。需要考虑的问题举例:使用何种营销手段吸引新客户?如何召回流失客户?

从上文的分析来看,CRM应该是一种管理方式,管理目的就是让无数潜在客户逐步转变成高价值客户,提升企业盈利能力。而企业在实现这种管理方式时,需要借用信息化手段,如建立CRM客户关系管理系统,依托数据科学化地做管理决策。

二、潜在客户到高价值客户的转变

在考虑“价值”这个词语时,需要有一个概念:企业追求的客户价值本质上是客户为企业带来了销售收入,所谓高价值客户无非是持续为企业带来高额销售收入的客户。

因此,我们可以把“价值”这个概念拆解:销售收入 =∑ 平均下单金额*下单次数(∑表示对所有客户的销售收入求和,平均下单金额=单个客户累计下单金额/下单次数。此处不直接用累计下单金额,将销售收入拆解成平均下单金额和下单次数两个指标是为后文细分客户)。

为清晰明了的展示潜在客户到高价值客户的转变,我们可以以平均下单金额和下单次数两个维度做一张图,如下:

在上图中,从左下角开始到右上角结束依次有:潜在客户》低价值客户》高价值客户,我们期望通过CRM系统,让客户从潜在客户开始,一步一步转变成高价值客户,并且维持高价值客户的消费状态,从而达到企业盈利的目的。

潜在客户指尚未与企业建立联系的目标客户(或者叫销售线索),这些目标客户可以通过销售拜访等方式购买公司的产品或服务。在企业发展过程中需要大量潜在客户信息做业务支撑、保证持续有客户转变成高价值客户,客户是企业业务发展的基础。

潜在客户的获取方式多种多样。

比如通过销售团队的陌生拜访(陌拜这个词最早应该是源于阿里中供铁军,销售无预约直接上门拜访客户),亦或是技术手段抓取(如竞对/地图类网站爬取客户信息),还有一些是客户主动提供的信息,比如产品同学在体验竞品时,经常会注册体验账号,一般过一段时间,竞品公司的销售就会打电话问你是否需要购买xxx产品。

潜在客户的初转化非常重要。

让潜在客户下第一单是非常关键且困难的(我们管这个叫做下首单,只有下过首单的客户才算真正签约成功)。初次说服客户尝试某种产品或服务,需要相当强的销售技巧,甚至和个人形象、谈吐、客户当时的心情都有关系。我在和公司销售线下跑业务的过程中了解到,有些客户持续拜访半个月都不愿意下单。销售们花了大量精力,效率却不高。所以在这中间需要系统去识别客户的状态,尽最大可能提高销售团队的效率。甚至调用其他部门资源,比如运营部门的营销费用支持(用优惠券吸引客户),如利用callcenter跟进高质量的潜在客户。

客户下完第一单之后,已经和公司建立了初步联系,并在一定程度上认可了公司的产品或服务。之后客户的复购,就非常考验产品/服务的性价比以及后端的各种售后服务能力了。在下完首单之后,有的客户会持续下单,有的客户会慢慢流失。这就要求系统能够识别出流失客户和潜在的高价值客户,通过不同的管理策略,尽量保证让即将流失的客户不流失,让潜在的高价值客户平稳转变成真正的高价值客户。

高价值客户是企业的宝贵财富,为企业带来了巨大贡献。28定律确确实实存在,即20%的客户带来80%的利润(我所在公司的销售数据也是如此分布)。对高价值客户一般需要有专门的政策倾斜,一对一跟进,比如制定客户赋能方案(后文中,我也将提到我们筛选出高质量客户后,对其店面进行改造升级,期望通过提升客户的销售能力,来增加公司的销售业绩)。

一般价值客户,一部分是新进的客户,客户刚接触公司的产品/服务时,一般会比较谨慎。根据我们的数据分析,笔者所在公司的客户在下完第九单之后,才开始和公司建立稳定的关系。另一部分基本上是流失的客户,这类客户一般是遇到过困难,公司没有及时解决或者短时期内无法解决,最终导致客户流失。根据经验,这类客户有一定可能被重新激活。

另外,上图中还有左上角和右下角没有填写内容,根据公司销售产品/服务的不同,会产生不同的消费特征。如右下角(平均下单金额低、下单次数高)这种情况,一般是因为公司所提供的产品/服务单价不高、客户之间差异较大(如笔者所在公司是做鲜食供应链的,为便利店提供鲜食等短保类(不能囤货)产品。大量夫妻老婆店,少量连锁便利店(如全时),客单价500不到)。

简单小结:

客户关系管理,拆解成客户(客户特征)+关系(识别客户)+管理(手段/措施)三个词。

CRM的大目标是辅助企业盈利,盈利的实现路径是将潜在客户一步一步转变成高价值客户,并保持高价值客户持续下单的状态。

CRM系统需要具备识别客户状态的能力,依托数据分析,实时监控客户状态,针对不同状态的客户采取不同管理措施。

三、笔者所在公司的业务和CRM底层框架

上文提到笔者所在公司是做鲜食供应链的,主要服务对象是便利店,我简单画了一张图,如下:

说两点为什么要画这张带公司部门的图:其一,想强调(业务型)产品是服务于业务部门的,每个部门的构成以及日常工作内容,需要产品经理做到基本了解的程度。如果不了解业务,很难想象产品经理能做好产品设计(主要指系统的可拓展性);其二,商品销售的整个环节主要参与者是销售团队,但也需要各部门配合,缺一不可,有些部门需要借助CRM进行工作,比如商品团队需要查看销售团队采集的市场一手信息,辅助制定新品引进方案。

先说终端,我们看似是做便利店的生意,但实际上是做消费者的生意,让便利店持续订货的基础是我们的商品被消费者认可,并且能在便利店销售出去。针对这块儿,我也做了一定的行业研究(主要指便利店),这个系列文章末尾,我也会用单篇的形式,分享我对零售行业(便利店)几个核心商业逻辑的认知。

再简单描述下整条鲜食供应链(本质上我们是在做买卖商品的事情):

通俗来说,上游的作用就是进货。

我们的商品有两种来源:

其一,自己掌握配方研发新产品,如卤味鸭货(鸭脖、鸭翅等)、半成品热餐等,这中间涉及到原材料采购、产品工业化等一系列复杂流程(可以想象一个场景:厨师每天挥舞着锅铲研究菜品配方,味道定型之后,开始走工厂流水线,逐步摸索出产品工业化的流程);

其二,从第三方拿货(开始一般从一批,甚至二批商拿货,销售量上去之后才开始向上溯源,找供应商源头拿货),商品部同事通过采购系统进行日常采购作业。这种形式下,公司充当中间商的角色,左手买右手卖赚差价。两种货源的获取方式有着不同作业流程,分别对应两个团队,前者对应产品研发团队,后者对应商品团队。

中游属于物流团队,涉及到商品出/入库、日常仓库管理以及订单出库后的物流追踪工作,需要保证订单按时(次日达,2D09)、保质(短保商品,冷链物流)到达客户手中。

下游就是我们的客户,有两种类型:第一种是夫妻老婆店(可以理解为夫妻两开的小店,是非连锁的便利店),第二种是连锁便利店(可以参考711、便利蜂、罗森、全时等等,除了便利蜂外,我们都有合作)。我们销售团队的主要工作就是客户开拓(寻找潜在客户线索)和客户运营(将低价值客户转化成高价值客户)两种。销售团队是CRM的主要用户,最初设计CRM也是为了提高销售团队的人效。

其余类似产品、技术、运营、客服等都是后台支持部门,有些部门利用CRM中采集上来的数据辅助决策或日常工作指导,有些部门利用CRM中的数据模块做数据分析等等。

基于各部门的业务需求,我将CRM的底层框架设计成如下图所示:

如上图所示,目前我们的CRM还比较简单,但对于自建CRM的公司来说,以上展示的各模块至少能够满足团队1年的日常作业需求(嗯,这个结论基于我所在公司,我判断目前这个框架至少还能再搞一年,哈哈哈~)。

之后的文章,我将基于上图的CRM框架一一分享。每分享完一个模块后,我会将灰色模块变成黑色模块,直至所有模块都变成黑色,也欢迎大家持续关注我的文章。

CRM项目实战(二):获取客户篇

继上篇文章介绍了CRM的一些基本概念和相关业务后,本篇文章作者将会为大家详细介绍CRM模块之一——获取顾客。

获取客户是公司销售业务的起点,也是做商品/服务销售行业里的第一个门槛(销售渠道),如下图所示:

一、识别真实、有效的客户

我们可以简单去拆解获取客户的流程节点:拿到客户信息(位置或者联系方式等)→与客户初接触(不管是线上还是线下的方式)→与客户的再接触(可能是多次,也可能一两次接触下发现客户无意向,使流程在此处终结)→客户签约下单(到这个节点才算真正获取一个客户)→……(之后可能更多关注客户复购与销售增长等问题,即低价值客户到高价值客户的转变)。

从这条流程来看,我们可能需要反复接触客户,才有机会让其签约下单。那么,从潜在客户到低价值客户(下首单)的过程中需要解决哪两个问题呢?

其一,怎么拿到真实可靠的客户信息(销售线索)?其二,如何确定哪些客户值得反复接触?这两个问题都指向一个核心宗旨:提高人效,接触不真实可靠的客户信息和无意向客户,必然会浪费人力和时间。

对于第二个问题,我们可以抓取两个关键词:值得+反复。这两个词透露出的意味是销售投入精力的客户(反复接触的客户)是有可能签约下单的,也就是说有的客户不可能签约下单。不同客户之间出现了差异(签约下单意愿不同),客户差异实际上就是客户特征。

结合CRM的理论知识与个人理解,我画了一个CRM中销售线索初转化的漏斗模型,如下图所示:

再次结合上文提出的两个问题以及上图,其中第一个问题考虑的是如何获取真实可靠的“销售线索”。由于各公司业务不同,获取销售线索的途径可能不一样,我先抽象一句话:商品/服务销售对象就是公司的客户,可以基于客户的特征(比如聚集的地理位置、活跃的网络平台等),选取最恰当的方式去获取客户线索。

我所在公司商品销售的对象是便利店,基于便利店固定的地理位置以及活跃平台,我们通过技术手段从地图软件上抓取相关便利店信息,或者销售团队以“扫街”陌拜的方式将便利店信息录入系统,前者为辅,后者为主。

获取客户信息时,往往容易出现销售虚假作弊和重复的数据。后者往往能利用系统相关规则避免掉,比如采集能唯一识别客户的字段(组织机构代码、营业执照号、手机号),我们起初是通过营业执照号+手机号2个字段唯一识别客户,最后发现有很多客户不愿意提供营业执照甚至没有营业执照(特别是夫妻小店),后来改成只用手机号唯一识别客户(这给销售和客户串通骗取新客户优惠大礼包埋下了隐患,即用多个手机号为同一个客户注册账号骗取新客户优惠大礼包,这种恶意行为还会增加大量重复数据)。

为了控制虚假重复数据,我加入审核机制,先用系统规则过滤一遍,再用人工审核机制过滤无效客户信息,最后还处理了一批作弊的销售以“杀鸡儆猴”,慢慢将问题控制住。

第二个问题考虑的是“商机鉴别”中如何将“有差异”的客户识别出来,尽量保证销售“反复拜访”的是可能签约下单的客户。结合我所在公司的情况,我们的销售团队习惯按照客户意向和客户潜在价值两个维度综合判断,将客户分成A(好)、B(一般)、C(差)三类,这种分类方式是纯经验主义的主观判断(优缺点明显,优点是方便销售本人管理和识别客户,缺点是由于销售经验和主观判断的差异性,同一个客户在销售甲眼里可能是A类,而在销售乙眼里却是C类,导致无法从公司层面整齐划一的制定拜访策略,同时还不利于客户的流转等等)。

二、让更合适的人拜访客户

如果仅从销售专员这个层面考虑,上文所提到的线索管理已经满足单兵作战的基本需求,即尽量真实且有价值的销售线索。那么,是否还有超越销售专员层面提高人效的策略呢?

上文提到销售之间的差异性以及客户流转两个点,恰恰是因为销售能力模型的差异,使得CRM中需要加入客户流转这种手段,让更合适的人去拜访恰当的客户,这就是公/私海的概念。

公/私海有两条基本逻辑:客户归属权限和掉落机制。

客户归属权限:在某个销售的私海中,客户仅销售本人可见,用来保护销售的客户资源,在公海中的客户所有销售可见,用来给销售补充线索。

掉落机制:上级主管可以将某个销售的私海客户重新指派给团队内其他人,或者销售私海的客户资源在某种条件下自动掉落到公海。

重新指派往往是做团队激励用(比如队内PK),比如上级主管为调动队内积极性,发起PK赛,PK双方以各自某个A类客户作为赌注。PK结束后,上级主管将销售甲(表现差)的某个A类客户指派给销售乙(表现好)。

还有另外一种情况(一般少见),某些销售呈现出间歇性疲软的工作状态,手里大量A/B类客户荒废着,上级主管从公司资源利用效率角度出发,有可能会动用重新指派的权力。

自动掉落属于系统判断逻辑,比如7天未拜访的客户自动掉落公海(我采用的方式),还有常见的销售离职后客户自动掉落公海等情况。

可能有读者会问,因为客户流转的问题,会不会有销售故意把A类客户标记成B类?我们先假设所有销售的能力模型基本相似(确保不会受个人能力影响),然后再说有没有这种销售?

答案是肯定的,不过很少(也有可能是我遇到的案例不多)。据我观察,销售只有可能抱团“欺负公司”,如果一个销售发现公司政策上有什么漏洞,所有销售瞬间都知道了。他们内部貌似是一块钢板,江湖气浓郁,一旦发现有人拿假A类客户出来PK,我估计过后就要夹起尾巴走人了。

从上文来看,识别客户更多是依赖销售团队的主观判断,包括让更合适的销售拜访恰当客户。在业务发展的野蛮生长期,我们没有过多依赖数据去做分析和匹配,套用我们销售曾经说过的话:我们门清、A类客户就是我们的命等等。在野蛮生长期,后台负责业务支持的小伙伴表示且先听你们的,然后暗自研究着如何区分价值客户?

既然说到业务发展阶段了,我觉得有必要提一下,基于我所在公司的业务发展情况,有以下4个阶段:

  • 阶段1:在业务初期,为了获取客户快速启动项目,我们集中全部销售团队做客户新签。

  • 阶段2:当客户存量上去之后,进入业务成长期,我们开始分拨大部分销售去做客情运营,去维护老客户关系,剩下一部分销售继续做客户新签。

  • 阶段3:在业务稳定期,我们集中全部销售团队做客情运营,做精细化运营和公司发展模式探索。

  • 阶段4:在业务成熟期,我们开始着手考虑分拨出一支销售团队,继续做客户新签/激活工作。这个时期,公司基础配套设施逐步完善(发展模式清晰),产能提升,发现需要更多的客户去支撑业务线发展。

可以发现全文至此主要是基于阶段1展开的,阐述了在业务野蛮生长期,从客户线索到反复拜访价值客户再到签约下首单的过程中,CRM辅助解决的一些问题,在系统层面的设计如下图所示:

总的来说,我们第1阶段CRM的目标是:在获取客户的过程中,首要是提高人效(如在客户管理模块中加入客户地图功能,支持销售随时随地查看“周边客户”),其次是采集一部分客户数据用来识别客户,保证在CRM的支持下,让业务先跑起来。

那么,下文更多的是针对第1阶段之后的业务需求。

三、权限与组织架构

上文在讲公/私海时(为保护销售私海客户资源),已经提到数据权限的问题。包括我正在考虑通过系统配置电子围栏(地图上划分区域),按围栏区域自动分配客户资源,也必须基于数据权限。

关于电子围栏我简单举一个例子,若:销售小组甲∈A区域,客户∈A区域,有:客户∈销售小组甲。各销售小组有稳定作战区域的概念后就有了“家”的感觉,一方面资源内耗减少,另一方面也代表我们开始进入客户深度运营的阶段。

CRM系统是一个庞大的系统,系统的用户类型多种多样,必然离不开权限管理。一般不同职级员工看到的页面权限不尽相同,目前我们有经理-主管-专员3级,前台就设计了3组操作视图。

另外,CRM中涉及到数据报表这块,各维度业务数据一般需要按照组织架构的树形结构逐级向上归集,这里涉及到数据权限的控制(即谁能看到哪些数据的问题)。关于这块,我之前的文章中已经多次提到,不再赘述,请看下方树状图(建议去翻看我过往的文章读一读):

这么看来,对页面的权限控制能让CRM操作前台看起来更简洁(多视图),对数据的权限控制能让数据输出更灵活(可以基于组织架构做调整),权限管理是CRM系统中基础却又重要的一部分。

在CRM底层框架中我们可以再次加黑两个模块,如下图所示:

四、过程数据和结果数据

在与销售团队长期接触的过程中,我逐渐发现对他们要敢于定目标、要过程、拿结果,定目标时要打鸡血喊口号,经常要有组内、组间各种PK激励,销售是一时刻都需要刺激的工种(尤其是线下销售团队)。当然,这个观点成立的前提是公司在节约销售人力成本上下足了功夫(比如KPI设置不当,工资上限明显,很容易让销售“不猛不持久”)。

对于线下销售团队来说,“要过程”实际上就是要拜访记录,一般销售业绩和拜访次数成正比,真实拜访次数越多,销售业绩越好。另外,拜访次数间接衡量一个销售的工作状态,比如一个销售一天拜访1次,另一个销售一天拜访10次,我们有理由去猜测前者可能工作偷懒了,但也仅此而已!

在和一个销售主管的聊天过程中他告诉我:“拜访记录这种东西,你要多少我给你弄多少,有什么意义?”,这句话里透露出我们对销售拜访的两层追求:一个是拜访的真实性,另一个是拜访的有效性。如果仅从系统的层面来做,我们只能保证做到拜访的真实性,尽量维护拜访的有效性。

关于保证拜访的真实性:比如在填写拜访记录时获取当时坐标(用来对比客户坐标)、比如只能实时拍摄工作现场照(无法调用相册上传照片),甚至于开除恶意拜访作弊的销售等等(与销售斗智斗勇的案例,可以去看看我之前发的文章)。

关于维护拜访的有效性:什么是有效拜访呢?可以拆成拜访的广度和深度2个层次,拜访的广度指的是每一类型客户拜访的次数是多少?(比如基于RFM模型,我们就有6类客户),拜访的深度指的是经过销售拜访后,客户下单了。未来,我还在想可以基于拜访路径做分析。

基于拜访的真实性和有效性,对应CRM底层框架图更新为:

上图中被加黑的模块有人效分析、拜访管理以及数据仓库-业务数据集市(人效分析中已经开始利用订单相关业务数据)。

关于结果数据这块,我的设计理念是销售专员是管客户的,上级是管人的(数据向上归集,政策向下推进,透过管人实际上也在管客户)。拆解来看就是说销售专员需要时时刻刻掌握客户的销售数据,如需要了解为什么客户在下单周期内没有下单?基于客户售卖条件为什么能上的商品没上?公司新品是否已经推荐给具备售卖条件的客户?等等(销售专员通过客户销售数据的情况,反向做出拜访策略)。而对于上级主管需要随时掌握销售专员的工作状态及效果,如需要掌握团队成员拜访情况如何?(拜访了哪些客户,这些客户的特征是什么),拜访的客户是否有下单?等等,当上级主管掌握下属工作状态以及效果时,能及时发挥管理者的激励作用(正向鼓励和逆向刺激)。

结果数据实际上说的是从大盘、从整体去看客户数据。不管是一线直接冲锋陷阵的销售专员,还是上层管理者,随时都会关注“大盘”的数据,一线销售需要时刻关注自己盘子里的客户数据。

以上,实际上说的业绩报表模块,那么,CRM底层框架图可以更新如下:

从上图来看,需要多提两句:数据报表下的“业绩报表”包含了多维度、更抽象的数据块,一般是上层关注的视图,而操作前台下的“业绩报表”是辅助一线销售团队日常作业用的,数据块简单明了更符合日常作业需求。另外就是报表中涉及到大量数据指标的定义,所以需要用到专门的“运营数据集市”模块。

五、最火的排行榜

上文中其实已经有两处提到了激励、PK等词眼。我再把上文中一句话复制过来:对销售团队要敢于定目标、要过程、拿结果,定目标时要打鸡血喊口号,经常要有组内、组间各种PK激励,销售是一时刻都需要刺激的工种。

我记得第一次和销售线下跑业务时,对方和我说过一句话:“如果要做的话,我建议你做一个排行榜,这个挺有用的,我不会让自己落后于别人。”

排行榜对于销售来说真的有奇效,一方面是排行榜的外部激励作用,比如上级主管使用“逆向刺激”策略,时不时发个“xxx倒数第xx”的截图在工作组里,想想排名倒数的销售得多难受。另一方面是排行榜的自我激励作用,比如排名第一的享受着被人膜拜的快感,誓死要保住第一的位置。上游销售龙争虎斗,中游销售背水一战,下游销售卧薪尝胆,可以说排行榜带来了百花斗艳、百花齐放。

从我们页面访问次数排名来看,排行榜永远是访问前三的页面,连我自己都每天关注排行榜,时刻物色着明星销售,暗中筛选有能力的销售作为线下调研对象。

将排行榜模块加黑,如下图所示:

六、其他模块

CRM中还有一些辅助模块,比如日报管理、知识库、消息管理、合同管理等等。类似辅助性模块并非一定需要在CRM中实现,有当然会更好。我根据我们的业务需求,只设计了日报管理和知识库两个模块。

日报管理是销售一天工作的总结,可以算是精简版的销售过程数据。知识库是很重要的一个模块,我们将公司背景、愿景、业务模式、服务内容、商品介绍等等资料放在知识库,方便销售随时查看,毕竟只有结合公司业务才能更好地和客户谈判。基于知识库的资料,我们还会经常组织考试,以保证所有销售都了解公司、了解业务。

将日报管理和知识库两个模块加黑后,我再更新一下CRM底层框架图,如下所示:

最后,如果喜欢我的文章,请一定要关注我的微信公众号:倔牛的人生。

CRM项目实战(3):客户特征=>客户识别 +管理

CRM更多是为提升客户价值设计解决方案,前文提到的绝大部分内容侧重于提升销售团队人效,我相信绝大部分公司做CRM都是从这个点切入的。更进一步便开始考虑客户精细化运营,深入挖掘客户价值,实现从低价值客户到高价值客户的转变。

1. 客户特征的重要性

企业业务发展过程一般有这4个大节点:

  1. 项目启动初期:没有客户时,想尽一切办法找客户;

  2. 吸引来客户之后,想尽一切办法挖掘客户消费潜力;

  3. 盛极而衰时,想尽一切办法维稳(或是重新获取新客户、或是召回老客户、亦或是稳定高价值客户等等);

  4. 无力回天的衰退期,开辟新业务线(又是一番轮回,具备良好警觉性的公司,往往很早就开始探索新业务)。

不论是找客户、挖掘客户潜力,还是维稳,都离不开“了解客户 ”四个字,比如找什么样的客户?什么样的客户有潜力可挖?什么样的客户是高价值客户?等等。

在前文中,我也提到了我们的销售团队习惯按照客户意向和客户潜在价值两个维度综合判断,将客户分成A(好)、B(一般)、C(差)三类。显然,我们的销售更倾向于“去找A类客户”,这其实是“找客户”阶段的“了解客户”。

“了解客户”本质上就是获取和识别客户特征(即先有特征再考虑如何用)。

不同业务阶段,我们想要了解的客户特征是不一样的,对应有不同的管理手段/措施。

2. 客户特征从哪儿来

那么,客户特征从哪儿来呢?

基于我所在公司业务,我抽象出了三类客户特征来源:

  1. 购物行为数据:指的是在主商城上客户的购买行为数据,这块我们做得特别浅或者说基本上没做,前期也没有考虑过页面埋点的问题,所以很多客户行为数据采集不上来,目前只能从接口请求次数等层面去做简单分析(举个简单例子:某个时间段内付款请求接口调用了10次,但真正完成支付的订单0个,我们需要去分析背后的原因,比如是系统bug?还是前端交互不流畅?等等)。

  2. 销售数据:从销售数据中能反映客户对平台的贡献值,最常见的RFM模型就是基于销售数据进行分析,下文我将具体说一说RFM模型。

  3. 立地数据:我们的业务是基于便利店,对于零售实体店来说,立地数据实际上指的是店铺周边地理位置(选址:人流、商圈、客群、竞对等)、店铺内的基础情况(店铺面积、机器设备:比如我们发现有咖啡机、微波炉的便利店,一般资质还不错,未来有期望带来高额销售利润)。

确定了客户特征数据来源之后,下一步该如何做呢?

RFM模型:

对于②,定义计算规则即可。

关于RFM模型(还是基于我所在公司进行阐述):

  • R(Recency)代表客户最近一次下单时间距离分析当天的时间间隔。

  • F(Frequency)代表统计周期内,客户累计下单次数。

  • M(Monetary)代表统计周期内,客户累计下单金额。

关于RFM模型其实有几个假设:

  1. 最近交易的客户进行再次交易的可能性更高(与最近没进行交易的客户比);

  2. 单位时间内,交易次数多的客户比交易次数少的客户,更容易再次交易;

  3. 单位时间内,累计下单金额高的客户比累计下单金额低的客户,更容易再次交易。

大家可以发现,RFM模型其实是基于客户之间的销售数据差异做划分。另外,“可能性更高”和“更容易再次交易”,这里的“更高”和“更容易”是和谁比较呢?这个标准到底如何设定才能让计算更简单呢?

我们是基于平均值进行比较。举例M:我们取单位时间内,所有客户累计下单金额的平均值,那么,必然有客户高于平均值,有客户低于平均值,共2种情况,同理R、F也有2种情况,共8种(2^3)。

也就是说我们的RFM模型一共有8种细分客户(实际计算后,只有6种(头部活跃、头部预警、腰部成长、成长初期、腰部流失、尾部流失),前文也有提到,和我们客户自身某些属性以及销售的商品有关系)。

简单说一下我们RFM模型6类客户的特征:

  1. 头部活跃:最近下过单,下单频次也高,累计下单金额也高;

  2. 头部预警:最近未下单,历史下单频次高,累计下单金额也高;

  3. 腰部成长:相对于头部活跃客户来说,只是累计下单金额相对较低;

  4. 成长初期:最近下过单,下单频次低,累计下单金额低,此类客户一般是新进客户;

  5. 腰部流失:相对于头部预警客户来说,只是累计下单金额相对较低;

  6. 尾部流失:最近未下单,历史下单频次低,累计下单金额也低,此类部分客户可能已经彻底流失。

基于RFM模型,我们可以为不同类别客户制定不同方案,如前文提到的为流失客户发放“召回券”等。

立地数据:

对于③,其实有两步:采集哪些立地数据?如何采集?(谁采集?如何保证立地数据的准确、有效性?),我简单讲下采集哪些立地数据的问题,如下图:

上图隐藏了大部分细节,但是骨干以及思路已经很明显了。我还记得“采集立地数据”的项目立项后,自己也有过一段时间迷茫着。主要表现是自己能想到很多单一维度的立地数据字段,但明显能感觉到大思路上没有层次和逻辑感。

直到某个时刻的顿悟:我闭上眼睛想象一家便利店开在某个位置,从它的周边环境、外观、到内饰、货架、甚至商品,在脑子里形成了一个便利店雏形。于是,我决定先分店铺内和店铺外两个大类,如此一一化解填充,最后落实到单一维度(某个字段)。

最后,就有了大家看到的这张脑图(这是最初立项时的脑图,这里就不放后期更新的版本了)。目前,我们已经采集了其中部分重要字段用来做分析。

简单总结下本节:我们的客户特征来源于销售数据(基于此做RFM模型)以及立地数据,前者是通过模型计算得来,后者是通过销售团队采集得来。

基于这些客户特征,我们更新CRM的框架图如下所示:

上图中,我将客户数据集市、客户画像、RFM模型3个模块加黑。我们的客户画像是指根据客户的购物行为(暂时弱化的部分)、立地数据、销售数据等信息抽象出来的标签化客户模型。通俗说就是给客户打标签,利用这些高度概括的标签(客户特征)来描述客户,基于这些标签做数据分析。从某种意义上来说,RFM模型中抽象出来的6种客户类型,是客户画像中的标签之一。

立地数据的应用之一:

立地数据是便利店行业很重要的数据之一,特别是选址相关的数据。很多好的地段躺着都能挣钱,当然这些地段不仅仅只是租金不菲而已(比如写字楼内部的便利店)。

那么,立地数据有什么其他典型的应用么?比如接下来要说的销量预测。

第一篇讲了一些我所在公司的业务模式,当商品部同事决定上新品时,往往需要经过漫长的市场调研,其中有一个环节就是销量预测。初期,只有知道商品的期望销售额之后,才能决定分配多少资源去运作。

销量预测的一种途径是基于便利店所在商圈类型(写字楼、社区、交通枢纽、学区等)预测新品销量,比如包子这种强早餐属性的商品,在写字楼销量是最好的。于是,下一步我们找出这些写字楼店就可以了。

基础逻辑实际上就是:包子销量预测 = 类型店(写字楼、学区……)数量*同类型竞品店包子销量(这个数据是基于初期市场调研的结果)。

稍微延伸一下,这个环节还可以继续渗透,比如我们可以在新品上线后,通知到所有销售,让他们去拜访适合包子销售的类型店,将新商品推荐给客户,整个商品上新的过程就形成闭环了。

基于客户画像做销量预测,更新的CRM框架图如下所示:

3. 识别客户+管理

客户特征应用实际上就是识别客户+管理客户的过程。

之前提到管理是一种手段,基础逻辑就是:对客户特征进行分析后,发现需要对客户采取某种措施,促使其下单,否则这类客户会慢慢沉默直至流失。

关于客户特征分析,我简单举三个案例,结合具体案例的话,希望大家能体会得更深一点。

案例1:当我们的业务发展到一定阶段,GMV增幅开始变得平缓时,需要找到新的销售增长点。

那么,怎么去找呢?本质上思路应该是挖掘高价值客户,如果没有这么多高价值客户怎么办呢?于是,我们有了为便利店赋能的方案,即改造资质还不错的便利店(改造的目的是扩品,提升店铺内空间利用效率)。

所以,我们遇到的问题其实是:什么叫做资质还不错的便利店?如何寻找资质还不错的店?

这个时候客户特征就起作用了,我们基于客户销售数据和立地数据特征,很快从几万家存量店铺中,筛选出目标便利店,然后以任务形式派发给负责这些便利店的销售,改造便利店的项目流程随即进入与客户洽谈合作的阶段。如果没有客户特征数据,短时间内,我们很难在几万家便利店中挑选出合适的店铺来。

案例1,想说的是任务管理模块(任务管理还有很多其他的应用场景),我更新CRM框架图如下:

案例2:销售地推团队,在做客户新签的时候有奇效,因为他们执行力很强,一旦涉及到后期客户深度运营,往往倍感吃力。

所以,当我们将销售全部转为客户运营后,曾一度怀疑这个阶段的销售团队是否有存在的必要?他们的拜访是否有效果?(此时此刻,这个问题我依旧没有结论。我曾经利用相关性分析,确保有95%以上的把握证明销售数据增长与销售拜访有关系,但现实情况和数据分析的结果真的一致么?)

为了验证这个问题,我们将一部分流失客户激活的工作交给了callcenter,严格意义上来说,我们的callcenter有两个作用,一个是处理售后服务,另一个就是做线上的销售。

线上销售的工作内容,比如客户调研、新签客户回访、流失客户召回等等,最后发现callcenter也能带来2%左右的GMV增长。尽管如此,我们的销售团队还是存在着,如果深入一线陪访能发现,线下销售团队和客户的关系不是客服团队能够替代的。

客服是特别依赖客户特征信息的团队,因为他们坐在办公室,没有机会与客户当面接触,所以只能通过干巴巴的数据特征决定要去回访哪些客户。

案例2,想说的是callcenter模块,我更新CRM框架图如下:

案例3:便利店行业,特别是北京的夫妻老婆店,这类客户对价格特别敏感,并且北京市场上存在着大量二批商、批发市场,这些地方商品采购价格低,相对于运营模式重的我们来说,有很大优势。我们如果要挣20个点才能做到盈亏平衡,也许这些二批商挣5个点就盈利了。

举个实际的例子:有一个客户每天要卖1500个包子,我们只要一个包子贵1毛,客户立马流失(一个月贵多少?30天1500个1毛=4500块),转投二批商。

运营模式重的因,带来了商品高毛利运作的果。想将运营成本转嫁给毫厘必争的便利店老板,明显是很难成功的。那么,该怎么办呢?于是,精准营销的概念就被提出来了。

精准营销说的是放弃落后的广撒网模式,将优惠补贴给最恰当的客户。用人话说就是,A客户不需要优惠也会自然下单,B客户因为价格因素不愿意下单,我们可以用定向补贴的形式给B客户优惠,弥补与市场价格的差异,促使B客户重新在我们这下单。

怎么理解精准营销(定向补贴)的作用呢?

假设同样是2万的营销费用预算,广撒网的模式下,可能会把其中5千补贴给自然下单的客户,精准营销的目标就是将2万用在最恰当的潜在高价值客户身上(最恰当:潜在高价值、价格原因离开平台)。

当然,作用还不仅仅如此,比如提高客户粘性,我们发现通过定向补贴,客户往往还会购买除补贴商品之外的商品,这也是我之前提到的一站式购物体验(二批商一般运营品类狭窄,仅仅只是某些单品价格有优势,无法满足客户多品且价优的需求)。

案例3,想说的是营销管理模块(该模块场景也有很多,就不一一赘述),我更新CRM框架图如下:

最后,大家发现还有异常监控模块没有被加黑,所谓异常是和正常相对的概念。零售行业的销售规律一般是以“周”为单位,所以我们数据监控一般是做周维度的同比监控,比如:本周一同比上周一的销售数据,一旦发现同比数据差异较大,我们需要及时找到原因。举个简单的例子:临近寒暑假期间,我们会发现销售数据突然下降,最后调查原因是学校放假,便利店暂时歇业。

多说一点,基于我们的便利店业务,周一至周四加周天数据相对较高,但周五开始下降,周六最低。原因很简单,我们的高价值客户一般是写字楼店,写字楼店一般在周六、周日消费能力下降。

有读者会问了,那为什么销售数据周五开始下降,周六最低?

原因就在配送时效上,我们的配送时效是次日达,今天买,明天送(目前是今晚八点前下单,第二天上午9点前送达,配送能力是我们的一大核心竞争力)。周五、周六分别采购周六、周日的订单,所以才造成了周五、六销售数据下降。

异常监控模块,实际上就是在做这些销售数据上的异常监控,让我们把控一线市场的动态,及时发现问题(比如商品售罄、商品质量下滑、客户被切走等导致的订单量下滑)。

关于异常监控模块,我更新CRM框架图如下:

以上是关于CRM的全部内容,到这里也算是暂时结束了,我还一直在做CRM这方面的工作,估计过几个月自己又会有新的认知(就和我之前做的权限系统一样,写完文章几个月,又有了新的认知)。

CRM项目实战(4):零售行业的几个核心商业逻辑

行业规律都有互通性。本文虽然讲的是便利店行业,但是个人认为:凡是线下实体店都有着类似的规律,线下零售业如此、线下服务业亦如此。

那么,线下实体店背后有哪些核心的商业逻辑呢?

  1. 选址:店开在哪儿最挣钱;

  2. 店铺运营:店铺营业过程中的拉新、回头客、店铺装修、服务话术、服务流程、优惠活动等;

  3. 后端服务能力(供应链):供应商、仓储物流、标准化商品研发等。研究后端服务能力的公司,一般是有着规模扩张、模式复制实力的,是奔着连锁去的。

下文,我开始重点说第一点,第二、三点只是和大家交流观点:

一、选址

基于便利店行业的选址,我认为有三个核心点:

  1. 人流量:人流量是开店的基础;

  2. 客群:客群是选择经营商品的基础(基于便利店);

  3. 竞争对手:竞争对手影响客流量和经营商品。

1. 人流量

关于第一点,我先放一张图(这张图是我最初研究便利店潜力时做的):

举个例子:路边,一个便利店,来来往往的人。

稍微解释一下:人流量指的是在店外边来来往往经过的人;客流量是进店的人(“客”:“客人”的意思,进店的才叫“客人”);下单量指的是花钱买东西的“客人”数量。

人流量≥客流量≥下单量,是一个严格的漏斗形状,人数层层递减。(是不是和页面留存的分析理论一致了?规律都是相通的!)

如果一个地方没有人流量,是不可能有后续的下单量的。先提前说一句,核心商业逻辑里的店铺运营,也可以在这张图里初见端倪,可以先思考下:如何提高进店率?如何提高下单转化率?

2. 客群

客群实际上是决定你卖什么的核心要素。

从我跑市场的经验来看,连锁品牌便利店(如:711、全时等)在写字楼和社区、学校的售卖品类有些微差异:靠近社区、学校的店经常会有生活日用品(洗衣粉、洗面奶等);而写字楼店很少见。

零售行业很注重坪效(包括餐饮服务行业),货架利用效率直接影响日营业额。引入第二张图,如下:

3. 竞争对手

竞争对手影响客流量和经营商品。

先说一个故事,在与众多北京小便利店老板的接触过中,发现他们最容易挂在嘴边的两句话是:现在生意越来越不好做了(对整个大环境的感知);现在日营业额又下降了(对周边环境的感知)。后者正是受竞争对手影响,典型如疯狂开店的便利蜂,夺走了很多小便利店的生意。

先看一张图,竞争对手对客流量的影响(很直观):

在连锁便利店的冲击下,左图的便利店是很难有明天的!

然后,再说说对经营商品的影响,这里核心的逻辑是差异化商品、商品毛利、坪效。

有几个问题需要考虑:

(1)竞争对手有的你没有,你是否需要上相同的商品?(涉及商品毛利、坪效)

ps:在决定这个问题之前,首要条件就是商品毛利问题:别人有低价渠道进货,能保证毛利,但你不一定能保证(对于公司来说也是,前文提到我司运营模式较重,所以导致很多大流通商品没法销售:低毛利、价格透明、高运作成本);其次要考虑的是拿货架上哪个商品去替换,便利店每个货架都很宝贵,上新品意味着下架老商品。所以,坪效问题就变成了新品比老商品更有竞争力么?

(2)竞争对手有的你没有,你是否要上同类型的商品?(差异化商品)

ps:差异化商品,主要指大流通商品的替代品,好处是价格不透明(毛利可控)、满足追求新奇的消费者。从我接触下来看,经营意识较强的便利店老板对网红商品特别感兴趣,大多数时候苦于没有进货渠道而搓手着急,也经常有老板找到我们,希望我们能去搞一些网红商品渠道。

竞争对手有的你也有、以及竞争对手没有的你有等2种情况就不展开说了。

到这里,选址相关的大逻辑我讲完了,重新回顾几个关键点:人流、客群、竞争对手。

二、店铺运营

从本节开始,只是和大家交流观点。

先说我看到的一个现象:

无人便利店是一种新潮的东西,似乎在迎合当下年轻人,越来越不愿意与人交流的他们,更习惯高效、买完就走的购物体验。个人认为“迎合年轻人”不是“无人”的本质,任何形态的出现根本点都与成本有关,人力成本是零售行业的重头之一,“减人”是零售行业未来的趋势(包括从供应链端入手节约成本也是趋势之一)。

与之相对的情况,很多便利店老板对我说,拥有自动结算设备的便利蜂,看起来冷冰冰的,顾客经常会问xxx东西在哪儿?顾客需要有温度的服务,像海底捞一样。餐饮和便利店有没有可比性?是老板们不了解现在的年轻人,还是现在的年轻人不是我们想象中的样子?

上述案例是从便利店的店内服务角度展开的,大家可以思考下最后三问。

接下来讲下图,只讲硬核、逻辑:

其一,是触达(店铺运营的基础是以流量为依托)。

实体店,除非特殊地段(如商业中心、车站等,流动人口居多,人流量不稳定),基本上有稳定的人流量,一家店就覆盖方圆300m的范围。在这种限制之下,实体店似乎本能渴望将触角延伸到300m以外。我们常见的外卖平台(如饿了么、美团外卖等)满足了这种需求,平台上的“商超”大入口,为便利店、超市等提供了更多销售机会。

这背后的本质是什么呢?流量瓶颈!不管是从线上到线下还是反过来,都是因为在某种模式下遇到了流量瓶颈,遇到瓶颈之后,就是找增量。线上瓶颈了,回到线下来;线下瓶颈了,去线上。

其二,是消费行为背后的本质。

基于线下场景,有几个问题:

  • 我为什么要进“这家店”?(假设有两家并排,别抬杠说因为距离近)

  • 进店之后,有我要买的么?

  • 有我要买的,价格我能接受么?

  • 如果能回答这三个问题,实际上就有“进店率”和“下单转化率”了。

这里三个问题说的是什么呢?

  1. 如何在诸多竞争情况下,吸引顾客进店?

  2. 如何洞悉周边顾客消费习惯,在货架上陈列顾客想要的商品?

  3. 如何用最高的性价比让顾客享受到购物的快感?

一次又一次,顾客能体会到这种满足感,他就养成了消费习惯,来你店里的消费习惯。

其三,其他一些服务细节。

用我在生活中观察到一些情况,抽象总结一下:经过统一训练的服务员具备标准化、流程化的服务意识,不管是从面部表情、语气、还是话术。比如:刚进店的“顾客您好”、出店的“顾客慢走,欢迎再来”等等看起来微不足道的几句话,却让不少人体验到了上帝的感觉。

另外一个例子是我和销售聊天后记录的,他告诉我之前做APP推广的时候,他喜欢去酒吧给那里最底层的服务人员推荐,这群服务人员从来没有体会过被人服务的感觉,突然看到有个人对他们态度特别好、很殷勤,立马就下载APP,而且乐意给自己兄弟姐妹推广。

这个例子想说明的是低姿态的服务态度,有时候能让很多人“爽”(我找不到其他更合适的词了)。

三、后端服务能力

后端服务能力是任何想做连锁的、规模化的企业都需要考虑的问题。

我在刚进公司的时候和同事说,我们要把便利店当成“空盒子”,只管往里面塞东西(商品)就行(你会发现,在北京这个市场上,当你只需要管后端供应链,前端的店面租金、人力成本都不需要管的时候,多么幸福)。

后端的几个核心点:获取供应商渠道、商品研发能力(自研商品)、仓库管理能力、物流配送能力。简单来看其实就是三点一线:供应商(or自有工厂)仓库——>发货仓库——>零售店(客户),产品流通靠物流。

我想说一下纯采购模式(左手买右手卖的中间商模式),对供应链是弱管控状态,很难形成规模化,如产品质量不达标、缺货、断货等问题层出不穷。当然,最核心的问题是成本不可控,或者成本难以压缩,容易被供应商牵着鼻子走。

从后端“三点一线”模式来看,几个核心成本点:采购成本、仓库管理成本(包括仓库租金和货损等)、物流成本。

采购成本是做后端供应链的公司做梦也想压缩的,有一句话说:采购节省一块钱,就是实打实的为公司增加一块钱收入,但是销售多卖一块钱,可能最多给公司带来一毛钱的收入。

所以,当采购成本成为公司痛点的时候,公司往往会考虑建立自己的工厂,研发自己的产品,或者采取收购等方式强管控核心产品的研发。好处不仅仅是为节省成本,还能增加销售收入(自有品牌往往定价权在自己手中,毛利由自己定)。

这一节其实是围绕供应链的几个核心成本点展开,讲了企业对供应链管理的痛点和可能发展趋势(即从弱管控到强管控的趋势)。

稍微延伸一点,讲一点前置仓的故事(这也是后端服务能力中的一点)。

前置仓这种概念是怎么出来的呢?

为了提高配送效率、节约配送成本,将仓库建到离门店更近的地方。不管是京东在各地区的分仓还是每日优鲜的微仓,都是为了达到这两个目的。本质都是让货离人更近,有点像之前的比较火的无人货架,放到办公室里,无限缩短商品与人的距离。

提高配送效率是体验问题(升级体验,其实如果各公司都不升级消费体验,消费者也不会产生新的消费偏好,没有体验过好的,自然不知道好的长什么样。)节约配送成本是真正在为企业节省成本,前者看起来没有后者重要。

那么,问题来了,前置仓不要成本么?

答案自然是否定的。

那么,建立前置仓的基础是什么呢?

是订单密度足够高!核心其实就是前置仓因高订单密度带来的收益大于运营成本。

建立前置仓有可能是我司未来考虑的一个方向,我司主要运营短保等鲜食产品,一直很少触及大流通商品(上文也提到,因为大流通商品价格透明、毛利低等原因,在重运营模式下,天然会选择高毛利的差异化商品)。

但如果能做前置仓,也许能极大扩充品类。不过很遗憾,当前北京的便利店市场还不足以支撑起前置仓业务(因为北京便利店相对较分散,订单密度还不够,不像上海零售业特别发达)。

以上,是个人认为后端服务能力中的几个要点。

再回到开篇第一句话:行业规律都有互通性,本文虽然讲的是便利店行业,但是个人认为凡是线下实体店都有着类似的规律,线下零售业如此、线下服务业亦如此。

产品之路就是寻求在某个点通透之后,最终全盘通透的过程。

附录

为了提高企业的效率和节省成本,大部分企业都引进了CRM系统来管理和维护客户,但是在应用时候还是有很多人对CRM系统中的线索、商机、联系人和客户傻傻分不清楚。

 

1、什么是线索?

在领动CRM中,线索指的是有关公司、个人或商机的原始详细信息。这些信息来自多种渠道,可能来自商业会展、研讨会、广告、购买的外部资源及其他市场活动。

 

2、什么是线索管理?

线索管理是一个非常重要的业务流程,它将工具与技巧结合起来,以便高效地生成线索、有效管理、跟踪新的销售机会。获取线索,并在其整个生命周期跟踪管理线索,是一个杂乱又容易出错的过程。

 

3、什么是商机?

商机是表现出比较明显的意向,或正在进行一个完整交易的客户(企业或联系人)。他们会跟你要求报价、询问产品细节、要求给予优惠的价格。与这些有潜在成交可能的企业沟通,需要专门的沟通媒介和方法。

 

4、什么是商机管理?

商机管理即发现、沟通、分析客户购买产品/服务意愿的过程,直至交易达成。包括对某个商机跟踪整个销售周期,直至关闭交易(成功或失败)。通常把销售周期从开始到结束分为不同的阶段,分析每个阶段的成交可能性,提高盈利水平。 竞争激烈时,监控竞争对手的情况也可能是商机管理中的一个环节。此外,也可查看某商机的关联联系人、活动、产品等信息,以分析关闭交易成功或失败的原因,这有助于改进未来交易。

 

5、什么是联系人?

联系人指的是为了建立关系或产生商机而进行沟通的对象。在B2C环境下,联系人指的是直接的业务点-——客户;而在B2B环境下,联系人则指的是客户公司内的推荐人联系点——商机。

 

6、什么是联系人管理?

联系人管理指组织好联系人信息,即与客户的沟通、会议、电话、电子邮件,以及通过网站的交互。联系人管理能存储所有这些重要信息,使您在需要时能快速方便地检索到它们。联系人管理系统不仅在获取客户过程中对您有帮助,在从各供应商那里采购产品时也有帮助。从这一意义上说,联系人不仅与客户相关,也与供应商相关。

 

7、什么是客户?

客户指的是有很多员工的公司、组织、企业或类似机构。他们的员工都可作为各级联系人。在B2C环境下,终端消费者是个体,谈客户就没多大意义,因为他/她本人是唯一联系人。 但在B2B环境中,终端消费者是一个企业,包含很多个体或者说联系人。大型企业也许还会有其它分支机构及其各自的员工,这些分支机构可以作为父客户下的子客户。

 

8、什么是客户管理?

客户管理就是管理与企业(具有很多联系人和分支机构)沟通和交易的过程。这样可以满足分别同一个企业里不同分支机构的具体需求。根据其所在的分支和职能将联系人分类后,沟通时就能直接找到合适的负责人,从而节约很多时间。B2B环境下销售成功与否很大程度上要看客户管理做得怎么样。

 

最后,总结一下:线索、商机、联系人和客户这四者之间的顺序是循序渐进的一个转换过程,是有联系也有区别的。

以上是 CRM项目手册 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/512402.html

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