CRM运营策略:销售预测与用户分类解析
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更新于2024-08-03
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本文主要探讨了CRM用户运营中的精准营销策略,通过用户生命周期、用户来源和价值贡献的结合,提供了一套月度销售预测与营销逻辑的实例。
CRM(Customer Relationship Management)系统对于产品经理来说,是管理和分析客户交互的重要工具,以优化业务关系并提高客户满意度。在用户运营过程中,理解并运用用户生命周期理论至关重要。用户生命周期是指用户从接触产品到最终流失的各个阶段,通常包括获取、激活、留存、变现和推荐等步骤。在这个模型中,未提及M值(消费金额)是因为用户生命周期主要关注用户的行为而非其经济价值。
作者提出了一个结合用户生命周期、用户来源和价值贡献的销售预测与活动测算逻辑。例如,假设一个美妆企业在2018年前8个月的月均销售额为3000万元,目标在9月份的双十一促销期间提升至6000万元。在这种情况下,CRM运营需要分析哪些用户群体对销售额的贡献,以及如何影响这些用户以实现销售目标。
为了进行销售预测,首先要了解历史消费模型,即分析过去每个月销售额的构成,分为年度新用户、当月新增用户、年度老用户返店和无法识别用户四类。这些数据可以通过CRM系统获取,并基于历史行为预测未来的消费模式。例如,新用户在9月份的返店预估率可基于前一年的数据,而客单价则取自过去几个月的平均值。
在预测9月份的新增用户时,可以依据1-8月的平均值,而不必依赖于去年同期的数据,因为今年的趋势可能更具有参考价值。同样,对于2017年的老用户在2018年9月的返店概率,可通过计算历史消费用户的返店比例来估算。
通过这样的方法,产品经理可以清晰地了解不同用户群体的贡献,并制定针对性的营销策略。例如,对新用户采取吸引和激活措施,对老用户实施复购激励,对无法识别的用户进行信息收集和触达方式优化,以提高整体销售业绩。
CRM产品经理在进行用户运营时,需要深入理解用户行为、价值和生命周期,结合数据分析构建预测模型,从而制定有效的精准营销策略。这不仅有助于提高销售额,还有助于增强客户忠诚度,推动企业的可持续发展。
2023-07-30 上传
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2023-06-10 上传
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2023-05-27 上传
2023-10-28 上传
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