CRM体系

一、CRM建设前提 - 业务

CRM代表一种企业对核心客户资源的管理理念和运营方法，通过信息技术帮助企业识别、发展、维护、服务客户，提升企业收入，提高客户满意度和忠诚度。

从软件建设角度看，CRM是一套体系和平台，包括各个应用系统的实施和打通，从前端应用到数据底层的一系列配合与联动，支持了企业围绕客户管理的方方面面的业务。

1.客户群体分级

以客单价和下单频次两个维度，可将企业的客户群体做一个分级。

企业的核心诉求之一，是找到更多的潜在客户群体 A ，转化为客户群体 B ，并努力使其转化为 E。

A：潜在客户，一般称为销售线索或商机。

A→B 的过程，是所有企业都非常重视的环节。如果对意向客户不做彻底的跟进，客户会轻易流失。为此，大部分企业都会安排线下销售团队，以及电话销售团队，完成 A 群体的资料搜集，以及跟进转化。

因为转化一般比例都很低，所以很多企业都会先通过外呼团队对所有线索进行一遍摸底，把真正有意向的客户转交给线下团队跟进。

销售管理 OCRM，就是管理、协助线下销售人员，实现客户群体从 A→B 的转化。

当客户变为 B 群体时，企业又希望客户尽快向 C、D、E群体转化。在这个环节，企业通过交叉销售、向上销售的策略，来持续刺激、维持客户。重点在于如何更加准确地理解客户，掌握客户诉求，以合适的形式和时点切入，引导其二次消费。

而营销型 CRM，就是挖掘、分析客户，实现客户从 B 到 C、D、E 的转化。

E：给企业贡献了 80% 收入的客户，可能只占客户总数的 20%，这些客户称作大客户或头部客户。

此类客户是重点客户资源。很多企业都有大客户销售部，以及差异化的客户服务体系，来长期管理维护这类客户。对于此类客户，一般由专人跟进。

2.线上渠道

如今线上渠道已是一个非常总要的销售渠道。为提升线上渠道的收益，产品经理和运营应运而生，运营负责吸引客户进入网站或着陆页，产品经理负责设计转化率最高的注册购买流程和交互体验，使这些高价值客户线索转化为成交客户。再通过各种策略和机制，形成客户的口碑传播，引入更多流量和线索。

产品经理可通过逐层逐步的数据分析，以及充分的AB测试，将每个用户流失降到最低。同时需要把故事讲好，写出客户真正关心的东西，让其尽快付费转化。

在线业务的发展，衍生出了一些新的需求。首先，在web环境下，可对用户行为轨迹做捕获和监控，这就对用户的行为、需求有了更精细化的建模与分析要求。通过对搜集到数据的分析和处理，输出典型用户画像、模型，以及经过测试的各种自动化营销策略；

将这些结果给到销售或客服团队，以协助决策，甚至给出工作计划建议。其次，对各种数据的综合分析，包括对竞品数据的扒取，形成竞争分析、市场分析、行业分析等方面的报告，给高层决策提供参考。最后，最重要的一点，社会化营销的发展，对 SCRM 的应用建设提出了直接与急迫的诉求，企业对多社交渠道的客户接触点管理，对社交形态下的客户分析，以及基于 SNS（社交网络服务） 的舆论分析监控，都是很火热的应用方向。

3.什么时候需要线下销售

很多行业或业务买卖的本质，决定了交易的撮合最好由真实的“人”出现来解决。

B端客户业务

基本上所有目标客户为企业或公司的业务，都会有销售人员跟进。企业采购与个人消费相比，更加理性，决策更加复杂。

企业客户很难产生冲动性消费，他们诉求明确，会综合对比市面上的解决方案，经过充分了解和沟通，挑选出一个最适合自己的产品或服务。如果不主动出击，客户就很容易流失。B端客户的转化对于销售人员的能力素质要求很高。

客单价很高或特殊业务

客单价高的产品或服务，客户的决策成本会比较高。客户需要充分了解并权衡取舍，通过沟通打消疑虑，才哟困产生转化。

面对面的沟通总是最有效的，企业需要对客户群体进行划分。对重要的，高价值的客户采取主动专人跟进；对普通客户，鼓励自助服务，以降低运营成本。

4.双边市场的 CRM 管理对象

双边市场业务，也可以叫做平台式业务。公司负责维护平台生态，撮合平台内的买卖双方完成交易，收取管理费或佣金。比较典型的平台模式企业有淘宝、美团、携程，另外类似于百度、今日头条这种以广告变现为主的业务也可以理解成平台式企业。

双边市场的特点是，两端的用户都要足够多，才能吸引到另一方。常见做法是，通过线上手段获取消费者端，通过线下销售团队来获取商家端。对于消费者端，需要做好客户分析和数据挖掘，提高交易撮合和成功率；对于商家端，要用OCRM和呼叫中心完成对销售团队的管理，以最高效率让商户入驻并持续进行平台“店铺”的经营管理。

5.CRM 的目标用户

CRM 目标用户群体主要为企业内部人员，核心用户为 销售、运营、客服三个团队，此外还会涉及风控、审核团队等。

• 销售团队：用OCRM系统进行销售管理和支持工作。
• 客服团队：用CallCenter系统进行呼入客诉受理以及呼出回访和外呼销售工作。
• 运营团队：用客户建模、画像以及营销平台完成营销和数据分析相关工作。
• 管理层与经营分析人员：通过ACRM系统跟踪关键指标，进行业务分析、行业分析、竟对分析等工作。
• 风控、审核团队：用相关业务支持系统完成风险控制和反作弊工作。
• 财务、行政、HR可能会用到销售人员、团队架构等一些基础数据。

6.CRM 产品线划分

CRM体系架构图

二、如何开发客户（A→B）

1.潜在客户管理

CRM销售管理的核心观点是销售自动化，这是信息技术和销售管理的最佳管理实践。

销售自动化的前提是对潜在客户的分类管理。可用销售漏斗来对客户进行划分

线索：是通过各种渠道获取到的潜在客户联系方式。需要进行清洗，把错误的、无效的联系方式过滤掉。
商机：有意向的潜在客户，是更高质量的潜在客户。需要有计划、持续地跟进。可根据企业的匹配度和意向度进行商机评分，优先跟进最合适的线索或商机。
成单：当客户签订合同进行首次消费后，大多数公司的销售工作就完成了。后续的客户维护可能会转移到电话销售团队或线上运营。考核销售的一般是成单业绩，后续工作没有对他们产生实际利益，所以往往不重视。

线索商机管理有一些共性难题。

① 企业难以识别唯一客户

对于个人客户，可通过手机号或身份证号进行唯一性识别，相对简单；对于企业客户，可以通过营业执照、组织机构代码、税号进行唯一性识别，相对困难。

无法识别客户唯一性造成的问题，是线索的重复导入，销售的无意义根据，对已合作客户的骚扰。为解决此类问题，可在系统层面做地址近似度判断、名称判断、IP判断等，尽量在销售过程中提前发现重复数据并做剔除，

② 结构化数据不真实、不准确

销售团队在实际执行过程中很难按照公司要求，准确录入并管理潜在客户数据。因为固定的数据很难真实反映复杂的现实情况。每个潜在客户个例都有自己的特殊性。

所以我们在制定规则的时候，要避免理想主义，尽量保证可落地，贴合实际。

③ 如何让合适的销售开发适合他的商机

不同的销售擅长开发的客户对象可能却别很大，如年轻销售适合开发年长客户；斯文的销售适合开发高学历客户。

最粗暴的方法是随机分配，较为低效；其次是让销售主管分配：优质客户给资深销售，新人和一些比较差的商机做锻炼；再就是通过算法，根据潜在客户的属性、特点匹配与该客户画像相匹配的销售能力的人。

④ 让线索和商机良行流转

一般企业会有线索商机保护规则：一旦商机被某个销售认领，其他销售不能再跟进次商机。所以为避免某些销售不主动不积极，白白浪费商机。企业需要有一套机制实现商机的流动。

为解决此类问题，公海私海的概念被提出。

私海：已被分配到销售名下的商机。
公海：没人认领跟进的商机。

系统可以结合业务，实现商机流转。如10天没有拜访记录，商机自动从私海掉到公海，且保护期内原销售不可再认领。同时要避免销售互相作弊问题，如互相认领对方的商机，以延长时间。

新增的CRM系统模块如图：

2.销售过程管理

销售自动化的执行要点是对销售过程的数据化管理。

线下销售工作容易作弊。移动 CRM 除了用手机记录数据、看报表，最重要的功能就是对业务员拜访和考勤的监督管理。

定位信息不仅局限于过程管理，对业务员实际工作也有帮助，比较常见的两个场景：① 制定最优拜访路线，② 在当前位置，快速查看身边的公海和自己的线索资源。

新增的CRM系统模块如图：

3.审核与风控管理

新客户开发过程中，涉及到对新客户资质审核与反作弊风控处理。

风控团队一般是独立部门，如虚假注册，优惠券、积分套现，刷单，支付安全等都属于风控范畴。销售团队对新客户开发也存在作弊问题，如说服客户再次注册新账号进行消费等。注册过程有很多经典的风控策略，如，如C端客户手机号校验，设备号排查，登录异常检查；对B端用户资质认证核查、地址名称重复性检查等。

为控制经营风险，一定的效率的降低和损失是可以接受的。关键是要找到公司经营要求、市场环境和公司利益之间的平衡点。

4.销售激励与排行榜

如何让销售团队保持激情和战斗力，是每一个销售主管都要思考解决的课题。

销售团队要和竞争对手做PK，更要在团队内部做PK。如果要挑一个 OCRM 中最简单但是最有用的功能，那就是销售排行榜。

通过对系统中实时数据的捕获，在排行榜中揭示全国、全市、区域、小组、个人的销售排名，业绩，升降情况，维度可以包括月度的，周的，以及当日。用最绚丽的交互和UI，体现出榜单的视觉冲击力，以及心理冲击力，刺激销售团队之间，销售小组之间形成良性竞争。OCRM APP中UV和PV排名最高的页面，必有排行榜！

排行榜功能，需要底层数据支持，由此引入数据仓库和数据集市：

5.区域管理与组织树

跨区销售，指某个销售或销售团队开发不属于自己管理的区域。会导致严重的内部恶性竞争，损害公司利益。解决跨区销售的方法，是系统层面实现区域化管理，通过识别客户位置，只允许对应的销售团队处理跟进。

实现区域管理，就要实现销售团队的组织树管理，将不同的销售团队组织节点和划定的区域做关联。一般来讲，一套软件系统需要考虑界面权限设计，和数据权限设计。界面权限，可以通过用户角色组控制；数据权限，可以通过组织树来控制。

组织树是一种相对完整、复杂的组织管理解决方案，灵活的组织树可以进行多层级管理，支持业务管理架构的任意调整。组织树具有一定的复杂性，开发成本较高，然而一旦实现组织树，可以一劳永逸的解决业务架构频繁调整变化带来的二次开发问题。

组织树也是数据仓库中重要维度数据，实现了组织树，才能实现BI或报表中针对区域、团队的复杂多维分析。

6.报表与经营分析

不管是一线销售，还是运营管理人员，都需要实时掌握关键指标的动向，以了解经营情况的变化，并根据变化进行深度数据分析找出原因。

一线业务人员：需要通过报表来掌握自己的工作情况，和目标进行差异对比，并调整自己的工作节奏。如果条件具备，可以引入一些外部数据，给员工分析决策提供参考。比如，饿了么的OCRM，可以显示线索或商机商户在大众点评以及百度外卖的评分等信息，以便饿了么的BD（市场开拓专员）进行沟通前的分析。

主管：需要通过报表来掌握团队的工作情况，和目标进行差异对比，调整安排工作，监督下属的工作过程，识别出工作出问题的团队成员，进行沟通指导。

分公司或总部分析人员：需要通过报表掌握业绩情况，识别问题环节，调整销售策略和工作安排。分析人员对数据分析的诉求最高，既需要丰富的数据，又需要强大的操作功能（筛选、数据重组等），因此经常设计开发ACRM系统支持其工作。

高管：需要通过报表关心核心指标的毎日変化，以及公司整体的经营情况。ACRM系统难以满足高管的报表诉求，高管更多需要的是经过分析人员处理过的报告，报告中包含指标变化趋势，问题分析，解决方案建议等。

业务报表的核心价值是，掌握事实，发现问题，分析原因，产生对策。数据产品经理要和业务人员一起，设计有实际价值的报表，更多的关注完整的体系化指标建设，分析、观察问题的视角和思路才是报表与ACRM建设的核心，仪表盘和可视化只是外在的东西。

设计实施报表和ACRM系统，就需要更强大的数据仓库和更多的数据集市。此外有条件的公司喜欢自己开发报表引擎。更新的架构图如下。

7.任务中心与集权式管理

管理人员有向员工批量下发任务的诉求。涉及到一些高级的任务，比如将一批线索名单平均分配给团队成员进行拜访跟进；要求电话外呼人员在会员生日致电赠送礼品并告知客户；对于这些有过程和结果管理需求，或由系统自动触发做出的工作安排的需求，需要系统实现任务中心进行支持。

任务既包括用户自己在APP中设置的待办事项，也包上级推送给自己的必办事项。

很多市面上的CRM任务模块更多的实现了类似于个人GTD（Getting Things Done）的管理，属于鸡肋功能。高阶的任务管理，更多的体现了管理中心对一线人员的直接管控和干预，是中央集权管理的体现。例如，分公司经营中心可以设置一个营销活动，给电话外呼人员推送任务清单，要求必须在10天之内联系一遍清单内的客户，并完成至少10%的转化；又比如，系统策略每日识别有流失风险的客户，自动生成任务推送给电话外呼人员，或者对应的销售，要求其跟进。

任务安排，既可以来自于上级领导，也可以来自于系统策略。在设计任务模块时，有几点必须注意。

1. 任务代表了一种集权式管理思想，使用不当会对业务人员产生伤害，限制其创新能力与个人发挥。
2. 任务不是万能的，设计不当容易造成总部直接插手分公司业务，干扰分公司经营。
3. 系统策略生成的任务，是否需要必须由人去跟进解决？业务员直接与客户沟通，第一增加人力成本，第二容易造成客户反感。

任务模块的设计目标，并不是把决策全部交给计算机来做，而是提供一套从点到面的批量工作安排机制。要避免产生集权式的设计，而应该把决策权使用权留给分公司和一线，让在前线打仗的人决定怎么干。这样才能更好发挥任务模块的价值。

8.业绩目标管理

销售管理，可以总结为如下几个步骤：设目标、定计划、管过程、看结果。

上级下达季度或月度目标，给与资源支持。一线管理人员，要根据目标设定实现计划，比如下个月一千万的目标，如何设计销售策略？如何制定活动？分拆到每个团队应该分别多少万？分拆到每一周应该多少万？节奏如何控制？需要挖掘多少存量客户做二次销售？需要开发多少新客户？需要完成多少次老客户回访，新客户拜访？所有的目标，都要拆解成具体可落地的策略和执行步骤，然后持续监控管理执行过程，随时做出调整，最终达成目标。

销售有了目标和计划，就会做到胸有成竹，心中有谱。目标应该具有挑战性，可达成性。如果目标设计的过分夸张，是不可能完成的任务，来回几次，就会让团队不再信任目标，不再全力冲刺，对公司的经营管理预测，整体战略节奏把控都将是个灾难。

销售目标管理是企业中最重要的工作内容之一，不论是销售团队或销售人员都需要将目标牢记于心，尽力达成。

设目标、定计划、管过程、看结果，这四个环节，OCRM可以完全发挥其过程管理和结果追踪能力；对于设目标和定计划，更多的需要管理者深刻的经营分析能力。

OCRM中通常包括目标管理模块，计算销售达成率，给业务人员提供清晰直接的参考。

9.其他板块

以上讲解了销售管理中最重要的功能板块，还有消息中心、销售演示工具、报价管理、票据管理、佣金计算管理等同样非常重要的功能。除此之外，很多商业化CRM软件套件中还有一些标准功能，属于鸡肋功能，企业自己开发CRM系统时，不建议投入大量人力实现这些鸡肋功能。例如，知识库，日报管理，办公协同，审批等等。这些功能，完全可以通过类似于QQ，微信，或者OA实现。

10.SCRM与接触点管理

最后，简单介绍下 线上客户的SCRM管理。目前，客户线上与企业接触的渠道非常多，微信，QQ，微博，H5页面，在线咨询，各种管理后台，很难将客户统一管理。国内大量SCRM，就是对线上客户接触做统一管理和汇总，通过集成工作台，让客服人员在一个平台处理各个入口的客户咨询，集中处理客户信息，称作客户接触点管理。客户接触点管理是市场营销中的概念，属于整合营销的一部分，在SCRM中，专指线上渠道客户的接触管理。

三、如何留住客户

1.留存的重要性

营销学之父菲利普科特勒研究发现，企业获得新客户的成本是挽留现有客户的5倍，顾客流失率降低5%，利润增长25%以上。

实现客户留存，可分为两个层次：① 获取客户认同，② 引导客户持续消费

• 获取客户认同的影响因素很多，包括企业产品或服务的品质，品牌营销，公众形象等。其中产品或服务品质最重要，尤其是首次服务体验。

• 引导客户持续消费，需要通过精细化运营的管理方式，保证客户粘性，增进客户消费。

精细化运营：指企业进行全面的客户数据分析，识别客户特征，通过体系化、专业化的分工，针对不同客户细分群体采用差异化的销售、营销、服务策略，提高运营效率和效益。

企业内部资源是有限的，如何将有限的资源，高效的分配，实现最佳收益，是精细化运营要解决的问题。

精细化运营是管理理念与执行方案，涵盖了客户开发、客户留存和客户服务的所有流程和环节。例如，如何优先开发最优质的销售线索，如何重点关注高价值客户提供差异化服务，如何区分并提升重点客户服务质量，如何针对不同客户群体实现精准营销，都属于精细化运营的范畴。

精细化运营的核心前提是客户细分，没有客户细分，精细化运营无从谈起。

2.客户分析的思路

客户分析的思路可以总结为：两种视角，四个维度，十套模型。

两种视角，是客户分析的概要性分析思路。

• 第一个视角，是从时间流逝的角度，来观察客户的行为、消费特点；
• 第二个视角，是从深度上挖掘客户在各个主题或场景下的差异与特点。

第二个视角中，包含最基础的四个分析维度，这四个分析维度可以涵盖线上线下业务，消费者所有的核心信息要素。通过四个维度的组合使用，可以形成十个最经典的主题或场景，设计出十套不同场景下的客户模型。

① 客户分析的第一个视角

从横向时间流逝视角来看，第一个常见的客户分析思路是生命周期分析。

获取期：处于线索或商机状态的客户。企业的关注重点是激活。激活既可以是产生首次消费，也可以是完成最重要的核心动作，例如进行注册、登陆、认证。

提升期：商机或线索转化为正式客户，提升期的关注重点，是尽可能提升客户留存率。可以是二次消费的提升，也可以是持续登陆访问的提升。提升期客户很容易流失，因此企业需要在提升期掌握客户留存的关键要素，加大资源持续优化。

成熟期：客户行为或消费稳定。该时期客户对企业的价值最高，企业需要持续刺激客户提升客单价和消费频次，并尽可能延长成熟期的持续时间。

衰退期：客户的消费或某些行为出现持续、明显的下降趋势。衰退期的客户有可能只是进入了短暂的睡眠状态，也可能是彻底流失的前兆。企业需要在第一时间捕获客户流失的征兆，通过合适的手段唤醒衰退期的睡眠客户。

离开期：客户在某个时间范围内不再消费，甚至不再访问APP或网站。离开期不是一个过程，更多的代表客户已彻底离开企业。离开期（或离开状态）的客户，同样需要进行挽回或重新激活的刺激。要尽量在衰退期唤醒客户，因为在离开期二次激活客户的困难会更大一些。

客户生命周期的划分依据和方法，根据不同的业务特点不尽相同，常见的落地方法，可以通过对下单频次或者登陆行为的数据指标变化，定义生命周期的阶段。具体指标的设计，要结合实际业务来制定。如果通过消费频次来划分成熟期，衰退期，离开期，可以结合RFM模型。后续章节讲解RFM模型时会再次讨论客户生命周期模型。

从横向时间流失的视角来看，第二个常见的客户分析思路是AARRR模型。

AARRR模型来源于Growth Hacking，是针对移动互联网领域提出的一种客户分析思路。AARRR代表Acquisition（获取用户）、Activation（提高活跃度）、Retention（提高留存）、Revenue（获取收入）、Refer（自传播）。可以发现，AARRR模型关注的是生命周期模型中的获取期、提升期两个阶段，同时针对移动互联网的特点，增加了对自传播的关注。

AARRR模型是客户生命周期模型的子集，不包括对客户流失的识别，仅仅是针对移动互联网黑客增长（Growth Hacking）概念的一种分析思路。

② 客户分析的第二个视角

从纵向客户分析深度的视角来看，通过基础属性、交互行为、业务数据、社交网络四个维度，可以得到客户最全面的线上线下信息。

1. 基础属性：静态数据，描述了客户的基本情况。大多数时候企业难以收集到完整的客户资料，有时候需要根据客户行为或交易猜测部分客户属性，例如假如客户经常买母婴用品和女性用品，就可以推测是有小孩的年轻母亲，完成客户基础属性的补全。

2. 交互行为：狭义上讲是客户在网络环境下的所有动作、轨迹等等，广义上讲还包括线下发生的行为，例如卖场内客户行进动线，在不同陈列区的停留时间，与销售人员的沟通内容。交互行为体现了客户的真实诉求，是分析潜在营销机会的最关键数据来源。线上环境的交互行为最容易收集，这也是线上渠道的最重要的特点和优势；

3. 业务数据：主要指交易数据，同时也包括客诉、服务（例如保险理赔，基金赎回）等OLTP系统产生的数据。

4. 社交网络：包括体系内和体系外的社会化运营数据，体系内包括分享、评价、点赞、兴趣话题等，体系外包括微信、微博、知乎等。通过社交网络的数据，可以分析客户的情绪反应，喜好憎恶，以及更加全面的社会关系信息。

通过以上四个维度的基础信息，可以组合出若干场景或主题下的客户分析思路，其中有10个经典的分析思路，值得大家关注，了解。

3.客户细分与建模

客户细分和客户建模是两个不同的概念.

客户细分：目标很明确，基于各种诉求将客户区分成不同的子群体，进行业务分析，或制定对应的业务策略。客户细分可能是临时性的一次性分析，也可能是需要长期固化的标准。

客户建模：对客户基于某些固定的、经典的主题，进行确定性的标准设计，多数情况下会固化到系统。客户建模通常会形成对客户的分群、分组，所以实际上很多时候客户建模也完成了一次客户细分。少数情况下客户建模不会产生客户细分效果，例如客户的积分模型，成长值模型，信誉值模型。

单纯的客户细分方法形式多样，用途非常广泛，例如基于流量来源的留存分析，基于关键行为分群的的下单特性分析，属于数据分析的范畴。本文只关注客户建模而不关注客户细分，因为本文介绍的常见客户模型，已经代表了经典的客户细分思路。

客户建模没有明确的定义，因为其形式、方法多样，没有数学建模严谨、严格。核心的要点是通过抽象和定量分析，产生具有某种业务诉求的需要固化的规则输出。需要注意的是，客户建模工作开展之前，一定要明确其价值和意义，要么作为企业经营决策分析的重要参考，要么对业务产生影响。在不同的发展阶段，对模型丰富程度的诉求不同，要在合适的阶段结合业务，建设合适的模型。

① 基础模型

基础模型：主要基于基础属性维度建设，用来呈现客户的基本情况。C端用户基础模型相对简单，丰富的字段属性即可满足要求。B端的客户相对复杂，要通过复杂的逻辑模型，呈现出B端企业的组织架构，人员架构等。

基础模型是对现实世界人或物的抽象描述，通常用ER模型来实现逻辑层的客户抽象定义。通过基础模型，可以做基于客户内外在属性的细分，例如客户类型，地区，性别，年龄，收入情况等。下图是一个简化的C端客户和B端客户的基础模型ER示意图。

② RFM模型

RFM是最经典的客户消费行为特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消费时间），Frequency（某一个时间范围内的消费频次），Monetary（某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额）。

根据公司实际数据情况，将这三个指标划分成几档，可以形成多种组合（假设每个指标分五档，则可产生5x5x5个组合），对这些组合进行聚类分析，提炼出行为模式类似的多个群体，实现对客户消费特征的群体细分。

RFM的应用方向包括业务分析，客户消费特征分析，以及营销策略输出。RFM可以协助实现客户生命周期分析。例如，如果大多数成熟客户每个月稳定下单频次F是15次，即稳定两天下一单，如果R值变成了4，即最后一次下单距今已超过4天，则认为客户进入睡眠期（衰退期），需要唤醒策略激活。如果R值变成了15，则认为客户进入流失状态（离开期），需要二次激活。

至于如何定义R和F，从而定义衰退和离开，需要结合实际业务以及数据分布来制定。RFM在所有商业领域通用，是每个售卖产品或服务的企业，必须实现的第一个客户细分模型。

③ 价值模型

企业的资源是有限的，对有限的资源进行合理的分配，让高价值客户得到优先的服务和特权，是每个企业都会做出的选择。

价值模型通常从消费额的角度来建设，输出方向主要是对不同贡献程度的客户提供差异化服务。价值模型通常和客户等级共同建设，通过会员等级定义差异化服务。

需要注意的是，有些互联网APP在某些阶段不以营收为目的，对客户价值或用户价值的丈量，会采用其他指标或方式，例如登录次数，交互行为等。

④ 忠诚度模型

忠诚度模型通常用交易频次来量化定义。以价值模型中提到的A、B客户为例，A客户虽然贡献度较小，但下单频次高，是一个高频忠诚客户。对于这类客户，企业可以通过礼包或部分特权的形式给予鼓励。

有些时候，企业会综合考虑客户的价值模型和忠诚度模型来设计会员等级，提供差异化增值服务。但对于企业来讲，本质上贡献度更高的客户更重要。例如，支付宝、携程等公司，在客户等级的规则描述中提到，会同时考虑消费、投资金额和交互行为。但我相信最终的计算公式，更多考核的是消费或投资金额。

⑤ 生命周期模型

前文已经对客户的生命周期做了介绍，定量界定客户生命周期的最重要目的，是对获取期和提升期的客户进行激活和留存，对衰退期和离开期的客户进行及时挽回。

同样，生命周期的定义方法要结合实际业务，如果是不以营收为目标的互联网公司，或变现的方式不是依赖于交易而是广告投放，此时对用户生命周期的定义可能会通过登录、交互行为来切入。

⑥ 偏好模型

偏好模型通过分析用户的交互行为和交易数据，来判断客户的需求偏好。偏好模型更多的时候通过客户画像和打标签来实现。

⑦ 信誉模型

信誉模型的设计必须配合实际的业务动作，例如对低信誉客户进行部分限制。如果没有配套的业务动作，创建信誉模型没有太大价值。信誉模型多数时候由风控团队负责。

⑧ 客户画像

客户画像也属于客户建模的范畴，传统意义上的客户画像是指企业对目标市场的目标客户的典型特征描述。如今的客户画像是指将目标客户群体划分成更细粒度的子群体，每个群体间重合度较小，每类子群体的消费需求和行为特征类似，计算机通过打标签的形式标识个体特征并实现子群体的聚类。

客户分析中的四个维度，包括基础属性、交互行为、业务数据、社交网络共同构成了客户画像。客户画像通过对客户打标签的形式，将所有的特征识别并进行抽象总结，将特征类似的客户聚类。

客户画像的应用方向非常广泛，运营人员的定向投放，计算机的推荐策略，千人百面，千人千面，都依赖于准确的客户画像。

客户画像的建设需要循序渐进，小步快跑，每一个改进和提升都是为了支持配合当前的业务诉求和运营诉求，不能一蹴而就，一步到位，否则会陷入数据和分析的汪洋大海。

业务人员或产品人员不能过度迷信客户画像，认为客户画像是万能的，总是有价值的。有些时候业务上的点，不需要尖端复杂的科技就可以很好地解决或解释。例如，某团购APP开展日百业务，PM通过各种细分，各种策略，将日百ICON在最佳位置展示给细分群体，苦苦研究探索不同细分群体的日百首次消费行为，百思不得其解，最终某运营小鸟分析得出，不论什么细分群体的客户，只要在APP本身消费超过N次，肯定也会在日百消费。

⑨ 积分模型、会员等级

积分是最常见的提升客户粘性的手段；会员等级要综合考虑客户贡献度和忠诚度。

以上十套模型，代表了最常见的客户分析场景，实际运用中不一定每一个模型都单独建设，有可能是混合建设，例如，生命周期、RFM、忠诚度共同组成一个分析模型，而不是分开设计。要结合具体的实际情况设计方案。

客户分析是CRM建设中最有意思的部分，也是最有挑战的部分。如何结合企业的商业模式，客户特征，运用各种理论模型，从不同的角度分析，认识客户，并形成有价值的应用输出，需要产品经理或业务分析人员具备综合的商业知识、业务知识、市场营销知识、数据分析知识储备。

客户分析建模的工作，一般由业务分析师，策略PM，数据PM负责，是一个有趣的，值得深入研究的领域。
我们将部分模型绘入CRM架构图，更新后如下。

4.基于客户细分的精准营销

主动式精准营销，是最有有效的客户留存手段。精准营销的流程可以总结为下图。

根据营销目的，甄选营销对象，设计营销内容，选定触达方式，落地执行，跟踪，监控，反馈，优化，再次执行，构成了营销的闭环。这个流程既可以是人工跟进执行，也可以是系统自动执行，也可以是系统策略加人工混合执行。

• 纯人工营销，手工选择细分群体做营销。例如运营人员设计不同的运营活动，通过CMS控制，针对不同目标细分群体展现；电话业务员给指定的名单推销新产品。

• 纯机器营销，基于场景的系统自动化营销。例如对于睡眠或流失客户自动发券，推送短信、消息；对细分客户自动推送可能感兴趣的新品或降价信息。

• 机器加人工营销，基于场景的系统自动化任务创建并推送给业务人员执行。例如针对流失客户，既发放优惠券，也安排任务给外呼人员或销售人员进行人工沟通挽回。

通常的做法，是策略PM和运营人员共同执行各种营销策略，经过多轮评估分析调优后，将有价值的营销策略固化在系统，形成自动策略，释放出人力，继续寻找新的策略方案。

实际生活中，自动营销的案例随处可见，例如，百度糯米会针对新用户发放各种优惠套券；滴滴会短信提示赠送快车券刺激长期没有消费的用户，携程会短信提醒曾经浏览的景区或酒店降价了，淘宝会Push消息提醒曾经关注的宝贝在做活动，P2P会发短信提醒投资券快要过期，网易保险会邮件提醒赠送了免费的意外险，海底捞会短信祝福客户生日，等等。

这些营销场景，复杂多样，时效性强，不可能由人工执行，必然是系统策略自动触发。至于什么样的场景适合做什么样的营销最有效，则是策略PM和运营人员共同研究探索得出的。营销要有针对性，要避免客户反感，否则客户可以轻易地退订短信，退订邮件，关闭消息通知。

推荐策略也属于精准营销的范畴，同样基于客户建模、客户画像、客户细分。

有些时候，我们会接到不同企业的推销电话，尝试销售一些新产品，或告诉你获得某些权益。电话销售是极容易造成客户反感的一种接触方式，但有的时候也更有效，因为客户更容易忽略一条短信或一条Push。

精准营销的难点在于营销对象的准确分析，对客户了解的越充分，越全面，才能设计出针对性很强的定向触达，实现转化。消费者并不是排斥所有广告，对于其感兴趣的，或者是有需求的广告，消费者会乐意接纳，但对于其不感兴趣的，无关的广告，则非常反感。

精准营销的要点在于营销的内容和方式。短信，邮件，APP消息，电销业务员都是企业和客户产生接触的点，是营销触达的方式；商品到货，新品上架，促销活动，优惠券，是营销要承载的信息，是营销的内容，也体现了营销的目标。友善的触达方式和吸引人的营销内容，是提升转化率的关键。

营销目的、营销对象、营销内容、触达时间、触达方式构成了营销策略，现代营销型CRM的核心目标，就是基于客户细分，通过计算机实现最有效的自动营销策略，通过主动式营销，提升客户下单频次、客单价、关注度，实现客户留存。

我们将营销相关的部分模块添加到应用架构图中，更新如下。

5.社交环境下的客户分析

实际上，SCRM理论最早提出的出发点，就是认为开放的社交网络信息，给CRM建设带来了新的机遇。经典的SCRM理论，认为社交网络上的关系链条，给企业带来了新的的销售线索机会；社交网络上的话题讨论，让企业可以更及时准确的捕获消费者或品牌相关的的情绪，舆论。实际上，国内很多SCRM仅仅是线上多渠道客户接触点管理，并没有实现基于社交网络的数据挖掘和分析。

针对社交网络的舆情分析和监控，有很多第三方服务商支持，企业无需自己开发实现。例如百度云，阿里云，新浪，AdMaster等企业均有类似服务。

四、如何服务客户

结合系统提升客户服务体验，保证客户不会轻易因为服务问题流失。

1.客户服务综述

客户服务包括售前、售中、售后三个环节的服务，售前、售中服务更多属于销售职责，本文主要讨论售后环节的客户服务。

售后环节的服务有如下要点：

a、问题与责任的界定是否合理
b、赔付与补偿的规则是否合理
c、客服的话术、技能和态度是否合格
d、问题处理、流转是否及时高效
e、问题处理的过程是否透明

a、b、c是业务部门需要解决的问题，d、e需要通过软件技术落地解决。

售后环节的客户服务，本质还是业务问题。对赔付规则的制定，对问题责任的界定，决定了客户对服务结果是否满意。客户服务也涉及到软件问题。合理的软件架构，高效的信息流转和处理机制，良好的客户接触体验和信息透明，决定了客户对服务过程是否满意。

针对售后工作企业还需要思考如下问题：

a、如何引导客户自助解决共性问题或常规问题
b、如何针对不同客户设计差异化的服务标准，合理分配运营资源
c、如何通过事件管理机制识别企业自身管理运营问题并改进解决

a、b是实现精细化客户服务要解决的问题，c是企业识别并解决自身问题最重要的操作方式。

我们一再强调，企业的内部资源是有限的，如何鼓励客户自助服务，如何识别客户的重要程度，实现差异化服务，从而最有效的分配、使用内部资源，是每一个企业都需要认真思考的问题。

对售后客服来讲，首先需要通过机器人客服，Q&A推荐，IVR（Interactive Voice Response）技术，鼓励、引导客户自助解决遇到的问题，避免人工介入，节约人力；其次要识别不同等级的客户，对不同级别客户制定并执行不同的服务策略，保证核心客户群体的稳定。

另外，售后客服是企业和客户沟通的最重要窗口，是了解并改进企业自身问题的最好渠道。售后问题表面上是客户反馈的商品或服务问题，背后代表的可能是企业的经营、管理、运营各方面的问题。例如商品近期大量退货，有可能是物流环节出了问题，也有可能是库管环节出了问题，也有可能是采购环节有问题。企业要重视所有的售后反馈，识别问题的严重程度，通过问题的流转处理以及升降级机制，锁定重要问题，不仅要解决售后客诉，更需要彻底解决背后的管理或运营问题。

讨论客户服务管理，就不能不提ITSM和ITIL。如何结合IT技术实现最佳客户服务，伴随着信息化几十年的发展，有了充分的总结和沉淀。客户服务管理是ITSM（IT Service Management）思想中的一个重要板块，ITIL（IT Infrastructure Library）标准是对ITSM思想的具体贯彻和执行。

ITSM与ITIL涵盖范围太庞大，对于ITIL执行人员有专业的资格考试认证，一般中小型公司没有能力实现全面的ITIL管理，也没有这个必要。对于成长型互联网公司，实现轻量级工单管理以及CallCenter、CRM集成，支持业务已经绰绰有余。

2.信息孤岛与主数据管理

我们首先介绍软件建设中常见信息孤岛现象，信息孤岛会直接造成客户体验问题。

企业的系统建设都是随着业务的发展逐步完成的，受限于当时的业务状况，开发资源，设计的IT架构在当时的时点有可能是合理的，但随着业务的发展，可能会变得越来越不合理。

我们来看看下边的例子，某公司最早经营连锁超市，客户资料存储在CRM系统中，客户可以通过微信公众号查询自己在CRM中存储的会员信息。公司后来又开展了线上电商业务，线上客户资料存储在线上电商系统中。公司同时还创建了电销中心，由于有两套客户数据底层，公司为了让电销业务员在CallCenter系统中能查询所有的客户资料，将两套数据底层同步到CallCenter的客户数据库中。此时的系统架构如下图。

可以看到，随着业务的发展，公司出现了三套客户数据库，一套保存在CRM中，提供微信和CRM系统调用，一套保存在在线商城中，提供在线商城调用，第三套是前两套数据库的冗余合并，提供CallCenter调用。

这样的系统架构以及数据流设计，是为了支持当时的业务能够快速开展，但随着时间的推移，弊端暴露无遗：

1. 线下客户使用在线商城需要重新注册
2. 线上客户在微信公众号查不到自己的信息
3. 客服查询的客户数据有延迟
4. 客服无法协助客户修改资料
5. 客户数据冗余，分析人员无法做跨渠道分析

客户数据就像一座孤岛一样存储在企业内部，给其他系统的使用带来障碍，对业务产生影响，这就是应用系统建设中常见的信息孤岛现象。信息孤岛是指因为各种原因，每个应用系统独立建设时，没有和外界系统做良好的打通，导致应用系统之间存在流程或数据的孤立性，最终给业务带来严重影响。解决数据信息孤岛的方法很简单，就是只保留一份客户信息库，这份客户信息库保存最核心的，与业务单元无关的客户属性和资料。至于积分、会员等扩展属性依然由各个应用系统维护管理。调整后的应用架构图如下：

将客户信息库独立，商城、CallCenter、CRM和微信公共号通过统一接口调用Customer Profile存储的核心客户档案，不论客户或业务员从哪个端口查看或修改信息，变化对其他端口都是透明、实时的。实际上这就是客户主数据管理MDM（Master Data Management）的设计理念。

通过主数据解决了数据信息孤岛，可以保证客户在公司的任何系统、任何接触点都能看到自己一致的资料与描述，保证业务员看到的都是最新的客户信息，保证企业内部人员不论在任何系统，任何场景对客户的认识、理解都是一致的。

基于客户主数据，还可以实现360客户视图项目。将客户信息高度集成整合，作为企业级服务，为各个业务部门和团队提供准确、全面的客户信息呈现。

对主数据设计思想更全面的介绍可以参考之前的文章《深度｜从一个故事说起，谈谈企业应用架构的演变史》。

我们对架构图更新后如下。

3.工单与事件管理

工单系统，是管理、维护、跟踪客户问题的平台。在大型企业，工单系统的服务对象包括企业内部员工、合作伙伴、客户，实现对事件的统一化、规范化管理和处理。工单系统加CallCenter系统，是完整的服务台（Service Desk / Help Desk）解决方案，可以实现企业对问题、事件的定岗定责的快速处理与响应。

工单系统能做什么？我们可以举几个例子来方便大家的理解。

例子1：

你购买了某公司冰箱，一段时间后发现出现故障，致电400热线。客服根据你的描述，检索知识库，寻找解决方案。如果无法解决，客服将工单转发给你所在区域的服务网点，服务网点再分配工单给对应的维修人员。维修人员初步判断问题，与你沟通，完成上门维修，你针对服务进行评价。由此可见，完善的工单系统与流转机制，让企业能够及时跟进处理你的遇到的问题。

例子2：

你购买了Oracle的ERP产品，软件出现严重生产故障。你在ERP的知识社区提交事件请求，很快，印度的技术支持工程师在社区回复你，尝试指引你解决问题。你采取方案后发现无效，并且明确表达事故级别严重，需要马上解决。印度的工程师将问题升级，触发流转到中国的Oracle服务团队，中国团队直接电话与您取得联系，确认问题表现，并根据您购买的Oracle服务级别，安排工程师进行现场支持，最终问题解决。由此可见，工单针对问题紧急程度，以及客户购买的对应服务，会进行升降级处理，通过机制和流程实现不同级别的响应。

在以上两个例子中，如果您遇到的问题是新的问题，事后对方企业会将问题和处理方案沉淀到知识库，给下一次问题复现提供参考。如果您遇到的问题，被定级为产品设计缺陷，有可能会引起企业内部的产品或生产制造部门的持续跟进处理。

可见，设计良好的工单系统，能够让企业采取合适的方式，让合适的人员，在合理的时间，有效的处理客户问题。
工单管理，可以设计的非常复杂，也可以设计得非常简单。

在ITIL标准中，对事件（Incident），问题（Problem）有不同的界定，例如，服务器宕机是一个事件，表象是多个客户电话咨询问题。对事件、问题的清晰界定，可以让企业实现更准确的精细化运营，但是管理成本比较高，会在一定程度降低工作效率。国内的工单系统，通常不区分事件和问题，统一采用工单的概念，可以方便企业理解和快速使用。

工单系统和CallCenter系统，在不同企业对应的核心业务流程非常相似，市面上有大量成熟的解决方案，不论是轻量级或重量级系统，都可以经过个性化配置支持业务。工单和CallCenter都属于高内聚系统，和外部系统的耦合性低，通过API即可实现与其他系统的轻量级可拔插式对接，因此不建议企业自行开发，通过购买现成软件完全可以支持业务。

一般工单系统作为CallCenter的子系统或子模块管理。对于CallCenter中的质检模块、回访模块等我们不再介绍或标注，只更新工单管理模块。更新后的应用架构图如下。

从软件层面来讲，工单系统和CallCenter系统，在CRM体系建设中，相对而言是最简单的部分，因为涉及到的业务比较成熟稳定，业务模式基本趋同。主要的难点在于呼叫中心的团队管理，以及服务流程和服务标准的制定和落地执行。

作为外呼营销的CallCenter系统，和CRM在任务管理、精准营销上有很多需要打通联动的地方，设计的难点在于营销策略的制定和任务机制的设计，外呼功能都是标准化功能。

五、CRM体系化解决方案

1.标准CRM应用架构

通过对业务的逐步介绍，我们应该对架构图中每个版块存在的价值和意义都有全面的认识和理解。

结合客户开发、维护、服务的业务分工与职责定位，以及软件架构设计的经典模式，整体CRM架构中包括以下几大块内容。

数据底层

数据底层主要包括集团级别的数据仓库系统，数据集市，主数据。数据仓库对公司所有业务数据进行统一汇总处理，提供标准统计口径与计算维度，在数据仓库上层，针对不同业务部门诉求，定制对应的数据集市，数据集市相对灵活可变。数据底层还包括主数据管理，常见的主数据有商品主数据，客户主数据等。CRM关心的是客户主数据。

基础服务底层

在企业发展到一定阶段后，通常需要把具有共性的模块和功能单独剥离出来，进行服务化建设，以便给所有上层系统提供基础服务支持。这些基础服务，既包括业务型服务，例如EDM、SMS、Push、Pay，也包括纯技术底层，例如规则引擎，工作流引擎。基于这些基础服务，可以让上层系统更关心业务逻辑，而不关心底层的实现机制，从而提升开发效率和IT服务能力。此外，统一客户视图，实现形式为接口服务，或web服务，支持全集团所有业务系统调用，在架构图中作为基础底层服务，绘制在基础服务底层右侧。

业务支持板块

OCRM、销售管理后台、业务支持、CallCenter都是直接支持业务运转的系统或平台，主要聚焦客户开发和客户服务环节的业务动作。其中以OCRM和CallCenter最为重要，是支持销售人员和客服人员的核心系统。

客户建模与策略板块

客户建模和策略，是基于数据底层的上层应用，本身不具备业务属性，属于数据价值输出的范畴。其中，客户建模依赖于数据仓库或数据集市，推荐与策略依赖于客户建模和数据仓库或数据集市。在架构图中，我们在右侧从下往上分别绘制了数据底层，客户建模，推荐与策略，以体现其逻辑关联关系。

运营管理板块

运营管理板块包含了CMS、营销等内容。在纯线上开展业务的公司，没有销售团队，不需要OCRM系统，经常将CRM定义为管理后台中的一个子模块，承担客户分析和营销职责。在本文中，我们假定运营管理板块既支持线上业务前端，也要支持业务运营策略，通过营销策略实现客户留存。其中既包括手工营销模块，也包括自动化营销模块，也就是常说的Marketing CRM。

业务分析板块

我们将分析型ACRM绘制在最顶层，以便体现出它和业务操作、数据建模本身无关的特性。ACRM实际上也是公司的BI系统。不论是ACRM系统，或者BI系统，都需要结合数据仓库和数据集市来建设。数据底层定义指标口径和纬度，BI提供不同主题或分析视角的数据呈现。有些观点认为ACRM包括了客户分析和营销部分，但是本文认为ACRM仅同于BI。其实怎么定义和划分都无所谓，关键是要清晰理解认识不同产品线的职责和定位。但我更推崇ACRM的定义就是BI，这样便于理解和管理。

2.CRM建设的几个阶段

在实施CRM项目前，首先要做出最基本的判断，业务当前的发展阶段，是否需要CRM系统？如果业务体量很小，业务人员很少，业务流程非常简单，建设系统对业务帮助或价值不大，完全没有必要做系统。

常见的商业，在业务发展上，可以划分为业务试错、精细运营、智慧管理三个阶段，每个阶段都有自己的侧重点，对CRM建设有着不同的要求。CRM的体系化建设，不可能一步到位，要结合业务发展的情况，逐步演变完善。
另外需要注意的是，三个阶段的划分标准，只是一个参考，实际执行中，系统建设的优先级和实施顺序，需要根据实际业务情况做出调整。

阶段1：业务试错

• 业务特点：业务刚开展的阶段，企业对业务管理的流程、制度、规范，甚至商业模式本身都不能完全确定，需要在摸索中逐步完善。针对互联网企业的特点，融资后需要大规模部署开展业务，版图扩张快，业务变化快，管理粗放混乱，都是常见的现象。

• CRM的建设重点：提供初步、基本的管理运营体系支持，特别重视多层级组织结构的功能开发，以及销售过程管理的实现，前者可以应对该阶段必然会发生的频繁的组织结构、团队结构变化调整，后者可以保证在初期粗放的管理模式下尽可能掌控销售团队，避免管理失控。

• CRM的建设要点：此阶段不能太在意系统架构的合理性，而要重点支持多变的业务。如果过分强调架构合理性，导致工期变慢，很可能功能还没上线，业务已经关停。另外还要合理评估需求，可以线下处理的工作，尽量线下处理，不要一上来就改系统，原因很简单，极有可能功能上线之际，业务已经停止。从CRM角度来讲，系统永远不是限制业务发展的阻力，牛逼的团队用Excel也能做好业务。CRM可以帮助业务发展的更好，但不能决定业务是否成功。

此阶段CRM重点关注的功能如下图，基本上实现了业务系统化管理的最基本功能模块要求，重点支持业务快速试错与扩张。

阶段2：精细运营

• 业务特点：核心业务形态、管理模式、经营方式基本确定，扩张阶段结束，增长速度放缓，业务发展稳定。此阶段需要企业开始提升内功，进一步规范管理，提升人效，降低成本，控制风险。

• CRM的建设重点：基本功能模块基本搭建完毕，架构体系初步成型，加强精细化运营管理以及风险控制方面的建设，针对业务流程，通过系统将管理过程标准化，规范化，数据化；针对营销工作，通过进一步的客户细分与营销策略设计，实现具备业务价值的自动营销策略与任务推送策略，协助销售团队识别机会、问题、风险，对各个生命周期阶段的客户提供差异化的刺激、唤醒策略，对不同贡献度的客户实现差异化的服务、跟进策略。

• CRM的建设要点：架构设计合理化，对部分功能模块进行服务化改造升级。加强客户建模、客户分析的资源投入，通过对客户的精细分析，实现精细化的运营管理。

此阶段CRM重点关注的功能如下图，可以看到更多是在客户分析建模，以及策略方面投入加大。

阶段3：智慧管理

• 业务特点：业务成熟稳定，成为公司的现金牛业务。业务增长乏力，增长遇到瓶颈，需要寻找新的增长点。管理模式、经营模式、运营模式成熟，科学化管理代替了人治，即便高层人员放手不管，业务也能自发良性运转。此时业务需要更加有效地控制成本，提升人效，寻找并尝试其他增长机会，通过系统辅助甚至进行决策和工作安排。

• CRM的建设重点：系统架构已经完善，成型。加强行业分析、竞对分析，给公司业务探索提供决策支持；加强异常分析，对公司稳定的经营中出现的异常进行感知捕获；加强任务管理中心建设，将系统变成业务指挥的自动化控制中心，通过系统来发现问题，识别问题，触发方案，推送方案，指挥业务人员执行方案；让CRM系统变成管理人员地自动化管理指挥中心，从而进一步提升经营效率。

• CRM的建设要点：将系统建设成自动化的管理指挥决策大脑，是一个不小的挑战，要拿捏好给计算机赋权的“度”，要设计好人干预和控制的“度”，什么情况下，什么事情，可以由计算机决策安排，或需要由人来检查确认。还要考虑总部和分公司管辖关系问题，是总部强，指挥分公司，还是总部弱，分公司自主决策，这都决定了系统作为指挥中枢，是总部级别的中枢，还是分公司级别的中枢。

此阶段CRM重点关注的功能如下图。重点加强任务管理中心的建设，以及对行业、竞对的数据搜集与分析。

3.产品线的分工与协作

CRM是一套庞大的体系，从系统层面包含了数据仓库，主数据，基础服务，业务系统，数据挖掘与策略等板块。在大多数公司，这些板块通常属于不同团队负责管理，如下图。

• 绿色：业务运营产品部。CRM团队常作为业务运营产品团队管理，职责范围包括OCRM，管理后台，CallCenter，工单等。

• 橘色：基础架构部。大型企业会把基础服务底层或上层公共服务单独设立一个团队统一管理。

• 蓝色：数据部。底层数据仓库和部分数据集市，由专门的数据团队管理。多数时候数据团队还要负责公司的BI系统。

• 粉色：C端产品部。大多数时候，CMS、卡券都属于C端团队的业务端管理范畴，直接配合C端团队以及C端对应的线上运营团队.

• 黄色：风控团队。风控团队一般和业务运营团队分开管理，作为集团层面的风控团队统一管理建设，管控各条业务线的经营管理风险，这样做的原因是因为不论集团有多少条业务线，客户都是针对集团整体的服务对象，围绕客户的风险管理必须具备单条业务线之上的管理权限。

• 灰色：比较模糊的地带，隶属关系每个公司的情况不一样，我们分别进行阐述。

ACRM：此处我们理解成公司的BI。一般公司会安排数据仓库和BI同属一个团队管理，CRM可以有自己的数据集市和针对销售业务线的小型报表系统。但有些线下业务模式很重的公司，可能会将CRM团队的报表系统和高管使用的BI系统分开建设，并列于同等重要的地位。

营销板块：包括优惠券管理，营销管理，自动营销。线上模式为主的公司，营销板块常属于CRM范畴，由狭义的CRM团队负责。如果线上线下营销和销售同等重要，则营销板块可能属于大CRM团队直接管理，给C端线上业务提供支持。

客户数据与主数据：客户数据与主数据最早设计时可能由交易系统团队管理，或交易系统附属的CRM板块管理，随着业务和架构的发展，可能会移交给数据团队管理。

积分与会员：线上业务重的公司，会员和积分经常由C端团队建设管理。线下业务重的公司，可能由大CRM团队管理。

客户建模、策略：这部分职责很难界定。线上业务需要建模和策略，线下业务也需要建模和策略。比较常见的安排是两边团队都有建模和策略团队，共享数据底层和部分模型与策略。虽然在一定程度上会造成一些重复性建设，但却可以让两边业务各自快速推进。需要明确的是，一些针对企业公用的客户模型，必须由确定的团队负责，不允许出现多头建设的现象。

可以看出，从企业的视角来看，CRM是一套体系化的方案与系统部署，具体落地时，其中很多版块会隶属于不同的团队负责。要根据业务和系统边界，做好团队分工与部署，避免团队之间的资源冲突或管理冲突，也要给每个团队提供足够的发挥空间，让优秀的团队脱颖而出。

4.业务部门合作问题

在纯虚拟经济的互联网公司，产品团队代表了业务部门，对业绩负责。产品团队拥有决策权，同时也要承担业绩压力。系统如何做，怎么做，都由产品部门决定。现如今的互联网公司，已经深度参与到了实体经济的业务，线下团队和业务部门越来越越重要，更多的时候，由业务部门承担业绩和压力，拥有决策权。

例如，IM产品，工具类产品，或小平台类产品，公司的CEO或业务条线总经理常常出身于产品经理，运营和销售向PM汇报，这是因为公司盈利的核心在于软件产品本身建设的好坏。但是如今很多互联网公司已不是虚拟经济形态，和实体经济深度结合，业务模式变得越来越重，很多时候商业上的成败不是基于C端产品的好坏，而在于业务后端是否强大。业务团队拥有很强的话语权，很多时候可以指挥产品技术团队的工作，尤其是深度参与影响后端系统建设，这都是很正常的现象。

产品团队，主要指后端系统的产品团队，如何与业务团队配合工作，是每一个产品经理都需要深入思考的问题。

总体来讲，大家的利益和诉求一致，都是为了公司的经营发展。但很多时候，两方的实现思路和解决方案却经常出现分歧。业务部门对业务更熟悉，但不懂系统设计，喜欢既提出需求，又给出实现方案。产品部门，思维严谨，更擅长系统设计，总是很反感业务部门出尔反尔，考虑问题不够全面深入，干预自己的方案设计。

产品部门如何与业务部门形成良好的合作关系？首先，产品经理要非常懂业务，要经常深入一线，如果不懂业务，和业务部门平等对话的前提就不存在。其次，要懂系统解决方案，知道系统该怎么配合业务。对于业务部门提出的需求也罢，方案也罢，要给出实事求是的合理分析，对于不合理的诉求，一方面做出明确拒绝，另一方面要给出替代性的解决方案，说服业务部门认可接受。最后，要学会处理人际关系，要像一个优秀销售一样经营自己，既有业务能力，又善于与人打交道，才能和业务部门和谐相处，拒绝不合理的方案，探讨合理的方案，最终会得到业务部门的尊重与认可。

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