大数据分析特点?
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2024-04-23
CRM(Customer Relationship Management)–客户关系管理系统,是指利用软件、硬件和网络技术,为企业建立一个客户信息收集、管理、分析和利用的信息系统。以客户数据的管理为核心,记录企业在市场营销和销售过程中和客户发生的各种交互行为,以及各类有关活动的状态,提供各类数据模型,为后期的分析和决策提供支持。
简而言之,CRM系统是主流高效的客户管理系统,在维护客户,挖掘新客户,规避客户流失及企业内部恶意竞争,降低营销成本上有非常重要的作用。
基于RBAC(Role-Based Access Control)的权限管理
RBAC模型
一个完善的管理系统底层逻辑,权限管理,往往是系统架构的第一步。权限管理中,通常4个元素是无法回避的,分别为:用户(User);角色(Role);权限(Permission);资源(Resources)
在数据库表结构设计中,我们通常使用一对多(OneToMany)或多对多(ManyToMany)管理用户(User);角色(Role);权限(Permission)。
在完成了以上基础逻辑确定以后,我们能够很轻易搭建起一套基本的权限体系:即创建用户(Create User);分配角色(Assign Role);赋予权限(Grant)。
CRM全称customer relationship management,具体的定义是:企业为提高核心竞争力,利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互,从而提升其管理方式,向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户,增加市场份额。
例如某客户模块,在列表的上方有一排图标,右边有2个图标,一个是导入图标,一个是导出图标,点击导入图标,进入导入页面。
首先要把原有的数据另存为CSV文件,所谓的CSV文件其实就是文本文件,每列数据用逗号","分隔。打开存有客户信息的Excel文件,点击Excel文件菜单的"另存为"子菜单,输入文件名,保存类型选择为CSV(逗号分隔(*.csv)),然后点击保存按钮,这样就可以把原有的Excel数据另存为 CSV文件。
数据准备好了,下一步就是把数据导入CRM系统中,返回刚才进入的导入页面,点击选择浏览按钮,选择,选择刚才另存为的CSV文件,点击打开按钮,然后点击下一步按钮,进入导入第二步。
这一步主要就是把原来Excel数据中列名和CRM系统中客户模块的数据字段匹配起来,第一列是CRM系统客户模块的数据字段,要和右边第二列中的Excel列名对应起来,这样CRM系统就会把Excel原有数据和CRM中的数据字段一一对应起来并保存成功。
在回答这个问题之前,首先要明确两个问题,第一,做CRM的目的是什么?第二,做数据分析的目的是什么?
其实CRM的最终目的只有一个,即管理好客户,只不过方式有很多:营销、服务、会员、互动等等,但前提需要了解我们的客户,才可对症下药。因此,做数据分析的目的就是为了了解我们客户,可能一开始时客户的轮廓比较模糊,日后结合多次测试验证、其他渠道、自主收集的信息后客户的画像就会日渐清晰。
了解客户的方向主要有两个 :第一是基础属性,如性别、年龄、职业、爱好等,即不会因为客户是否购买或购买多少而改变的属性;第二是行为属性,如RFM属性、购买商品等,即对客户进行行为痕迹分析出其消费特性。
因此,我们在获取客户基础属性的同时,还需要充当行为痕迹分析专家,对客户进行多方位分析。
这里以电商行业为例,客户大部分行为数据可从订单数据来看,由订单数据衍生出销售分析,再到商品分析、客户分析,再因目前电商行业的进步,由客户拓展到会员及对应的互动分析。
具体需要分析的数据如下:
1、销售分析:
流程能力分析:付款率、付款周期、发货周期、签收周期、收货行为、评价行为;客户来源分析:客户数变化、新老客占比变化;
销售额来源分析:销售额变化、新老客销售额占比变化;
贡献分析、活动分析:活动目标、活动效果等。
2、商品分析:类目及商品的销量、关联、回购、流量转化等
3、客户分析:
客户地区分析:省份、市级等来源、回购分析
客户特征分析:活跃度、忠诚度、消费力分析;
客户留存分析:新客留存、各活动来源分析等。
4、会员分析:
会员静态分析(会员占比分析)、会员动态分析(会员变迁分析)、会员贡献分析、会员权益分析
5、互动分析:
互动情况分析:互动人数、互动人次、获取积分数、消耗积分数等;
互动效果分析:互动转化、老带新效果等;
互动活动分析:各互动活动的互动情况。
其实数据分析的维度还有很多,只要能真实反映现状就是合格的,每个人都应该拥有一套属于自己认识消费者的方法论。
一种方式是通过API接口的方式,把之前系统和新系统进行对接,进行导入,这种方法的好处是数据不容易丢失,坏处是成本高。
另外一种是大部分crm都提供导入和导出的功能,把之前系统中数据导出来,按照新系统导入的格式和方式,经过人工整理,导入到新系统中,好处是成本低,坏处是数据极易丢失。
还有一种是让系统服务商提供更好的导入导出的方法。
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分:
1. 数据采集层:负责从各个数据源采集数据,并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层:负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析,并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层:负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层:负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来,供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制:负责对用户进行权限管理,确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统,一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时,为了保证系统的稳定性,还需要考虑高可用性和容灾备份。
刚好在做这个,简单交流一下:
我理解的CRM包括系统框架,接触层,业务层,数据层,挖掘层。
接触层:销售渠道(实体店,工厂,分销,B2C,天猫,JD,一号店等),辅助渠道(短信平台,邮件平台,呼叫中心,官网,体验区),社交渠道(微信,微博,QQ空间,论坛等)
业务层:会员政策(会员等级、权益),会员营销(组织架构,营销计划,预算,人群细分,营销评估等),会员服务(会员招募,激励,资料查询,变更,绑定,投诉,建议,评价,咨询等),会员关怀(体验,关怀),会员数据挖掘(会员标签定义,维度分析,计算,更新,数据收集,清洗,模型搭建,校验,评估,调整等)
数据层:主数据(基础信息,身份信息,地址,兴趣,行为,偏好),渠道信息(各个渠道ID,会员标号ID),交易数据(购买时间,次数,金额,商品明细,支付,物流,评价等),权益数据(等级,积分,行为,互动,卡券等),服务数据(咨询,建议,投诉,表扬,评价等),互动数据(短信/邮件/微信,渠道接触点,网页浏览和页面搜索记录,其他社交数据),营销数据(营销计划,活动参与,营销事件等)
挖掘层:基于以上进行的数据收集,清洗,标签定义,数据建模,数据校验,模型评估等
我本身是零售行业的,但考虑题主说的是天猫,说一些我个人理解,建议进行会员全流程全触点与行为事件管理,比如客户访问→客户注册→客户登录→客户浏览→客户收藏→客户咨询→加购物车→客户下单→订单支付→订单审核→物流发货→订单签收→收货确认→订单评价→退款/货处理→下次购买预测→会员营销→营销评估→会员忠诚培养→会员流失预警→会员全生命周期管理
暂时说这些先。
CRM(Customer Relationship Management)即客户关系管理。是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下,CRM可能是一个管理学术语,可能是一个软件系统,通常所指的CRM,指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。
它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。CRM项目的实施可以分为3步,即应用业务集成,业务数据分析和决策执行。
CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略,CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
数据架构,data architecture,大数据新词。
2020年7月23日,由大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词,报全国科学技术名词审定委员会批准,准予向社会发布试用。
数据架构包含了很多方面,其中以下四个方面最有意义:
数据的物理表现形式
数据的逻辑联系
数据的内部格式
数据的文件结构
数据架构在各自具有意义的特点上不断演化:
CRM系统提供一些基础的系统报表,包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。