【客情关系】另类分析crm，让客情关系从此不再是路人

    另类分析crm，让客情关系从此不再是路人

抢占到客户的时间，还不一定能抢到客户。

有人问：crm除了经常需要用到的rfm分析模型之外，还可以从哪些细节入手？

在开始之前先准备好我们所需要的数据-订单报表，自己商家后台下载。下载完要分享记得给顾客关键信息脱敏。

我们拿某知名品牌100片装的牛乳钙保健食品作为案例来讲：

保健食品一般会有建议每天多少用量，此牛乳钙按每天4片为例，100片用量是25天（这里我们假设顾客买了2盒100片装，用量也就是50天）。我们自行添加一列把这个数据填到表格中，一般我们做crm管理有个回访老顾客环节，再加一列“回访时间”。

懂excel表格的同学，这个应该知道怎么操作。公式如下：s2+t2-7。

公式解读：s2（顾客付款时间）+t2（用量）-7（我们要给顾客购买时间，还需要考虑顾客第一次购买用时多久寄到他手中。

试想一下：19日12点多付款，一般当天发货，路上2天时间还是需要的，为了顾客家中不断用量能续上，需要把回访购买寄到他手中的时间也考虑进去）。这个还可以用到新品上新老客破零、周期回访、跟踪服务进度等等。

另一点：一张表格有几十万顾客信息，一个一个找到同期去回访是不是很累？公式：=$u$2-today()公式解读：u2为需要回访的日期，taday()为电脑当天系统日期，()英文状态下输入。回访日期-电脑当天系统日期，小于等于32天时，然后做个回访时间单元格系统自动填充颜色帮我们标记，到时候我们做颜色筛选即可找到当天需要回访的顾客信息。

有人说做日期筛选就好了，颜色是不是更让人印象深更直观？

当然也可以再添加一列做“提醒”。 提醒公式：=if(u2-s2我们还可以把客户的信息来建档归纳或者通过rfm模型来分析哪些顾客流失比较厉害（生意参谋上的流失画像，是基于人群属性、客单和地域等数据计算出来，我们把订单下载下来分析的客户是具体落实到某一个人身上，和生意参谋上面的有所不同）。

采取不同的相应营销策略来激活或者像卖保险的小姑娘小伙子一样了解客户具体情况。这个公式也非常适合售后客服回访使用。

power map可以让我们更直观的判别哪些地区销售比较集中，销售额占比较高。有利于为开拓线下门店找到支撑，为打通线上线下的新零售铺路。

现在老客比新客权重高，这一块我们需要投入重兵去维系，还有很多遐想可以随意发挥，比如：线上推广、地推等等。

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