企业都知道,用户的消费越来越理性化、个性化,企业必须把注意力集中在客户的需求上,需要关注用户,只有对客户的了解和沟通,残能满足客户需求,才能使顾客达到满意,从而获取更多收益,采用CRM的机理也是源于此。CRM主要通过对用户的行为长期跟中并施加影响,强化顾客与企业的关系,是一种真正意义上的“顾客至上”的营销手段,其营销目的从传统的以一定成本取得新顾客转向留住老顾客,其营销模式从“市场占有率”转向“顾客占有率”,从发展一种短期的交易关系转向为开发顾客的终生价值。
现实中这仅是一个美好的愿望,过去一年中接触了十几家企业,通过对企业CRM数据的统计分析,可以清楚的判断,一个大型消费品企业过去三年中积累的用户数据有效率大概在70%;在有效的70%里面,只有一半有完整的信息;企业通过CRM与用户沟通的主要方式是邮件和短信,内容主要是活动告知和产品推荐;不到一半的企业尝试进行市场调研,调研方式为邮件和电话;企业利用CRM主动实施的客户服务几乎没有。
很显然CRM的价值并未充分挖掘,主要原因是CRM人机对话的操作模式。CRM的主要目标是为了能与消费者建立长期、良性的关系,建立关系就意味着双方有来有往的互动。而管理CRM面对的是繁杂、枯燥的数据,管理者的动作就是分类、跟踪、发布,却很难有效果反馈和人际间对话。这个短板恰恰是Social network的优势,二者的互补能激发CRM的重生。在对接CRM与Social network,实现二者的优势互补上,有几个操作注意点:
外包流程、留住客户
企业将CRM与Social network结合有多种方式,一种方式是将企业多年的经营,积累了大量的用户,将这些用户导入企业自有的社会化网络平台,能马上建立用户与企业间的关联。这看似较为繁琐,需要构建一个社会化网络平台,实际上这个方向恰恰是最为经济实用的。一个自主管理、沉淀用户的社会化网络平台能大大消减企业在客户关怀、订单跟踪、即时服务、资源调度和针对性公关的成本。
例如CRM与微博的结合,构建一个企业微博并不困难,难得的是如何将CRM数据导入社会化网络平台,用户通过什么账号实现与企业的沟通。如果是让用户重新注册一个孤立的企业微博,用户没有足够的持续参与动力,最佳的方式是在获准用户许可的情况下,结合无线通道绑定用户手机,将手机号作为用户参与的统一账号(企业社会化网络、服务等),企业传递最具价值的信息,交互活动可以由用户发起。一个难点是要提供类似跨通道服务的,现阶段在国内也只能由运营商来实施。
另一种方式是依托现有的规模较大的社会化网络平台,通过开放接口介入,从社会化网络平台中沉淀用户,并将用户的反馈信息综合汇总在自有的平台。这种方式用户的活跃性有保障。这种方式更有利于企业收集、沟通潜在用户。
还有一种方式是利用第三方提供的云服务,将CRM系统与社会化网络云服务实施对接,在云端实现与用户的交互。不管采用合作结合方式,能留住客户且自己把控都是关键。
大企业小型化,中小型企业社区化。
在社会化网络服务上大而全是行不通的,不仅用户需求难以把握,执行人也无法全能服务,特别是要对接数十甚至数百万的CRM数据更是如此。要将CRM与Social network结合需要将数据按需求分割,将大变小,拢散成聚。
企业采用CRM有着战略上的考虑希望能深入挖掘数据营销的价值,降低营销成本、建立用户忠诚度。但往往事与愿违,真正实施的时候面对海量的用户数据,根本无法实现个性化沟通,另一方面用户的特征和是动态变化的,他的需求远远不是一个通发的邮件或短信所能满足的,更多的情况是,这类型的通发信息对用户而言非但没有价值,反而是一种骚扰。
要解决这个问题就需要在CRM中按用户的特征和需求进行切割,购买意向用户形成社群交由售前管理跟踪;已购买用户集合进入客户社群;产生售后服务需求的用户进入服务群……各群组之间可以存在交集,在用户端操作上可以便捷跳转,同时各群组的负责人也能将用户需求通过主题转移到相应负责人。这种大社会化网络下的群组关系能更有效服务、跟踪用户。
侧重软性数据挖掘
一般CRM中汇总的有两种类型数据,一种是事实数据:客户特征、所购买产品、联系方式、提交需求、购买渠道等。一种是引申数据:交叉购买潜力、增值购买潜力、获利潜力、信用风险等。
第一种是刚性数据,这类型数据较好收集,也比较持久,但这类型的数据与最终购买没有必然联系,也不完全代表用户的需求。第二种软性数据能真正能体现用户即时需求,这类型数据变化非常迅速。社会化网络介入CRM就是要实现这类型可视性关系的管理,通过平行和垂直的交叉关系来进行更好的分析,从而确保企业服务与用户需求能及时对接。
传统的CRM是自上而下的层级式管理,社会化网络的介入期望能改变为自下而上的需求推动,同时也将企业与用户间压缩为两个层级,企业和用户,不管是企业所有者还是底层执行人员面对的都是同样的用户需求,所有行动都是在无差异的建立企业与用户间的关系(沈禄政/文)。
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