数据如何支持分析型CRM

  企业运用CRM系统，日常的营销业务都可以进行流程化，自动化的管理，随着时间的推移这种积累了大量的客户数据，若能在这些海量的数据中与信息交互中进行分类和处理，就能找出其中的规律和模式获取客户的知识帮助企业更好的决策使得企业获得较高的利润。

  而分析型CRM能够利用数据挖掘技术，分析大量的数据在服务客户过程中挖掘其中的价值从而造成更高的利润，在这大数据下时代，数据整理和分析是必不可少的，只有这种采用数据挖掘技术的CRM系统才是现在企业高效率，高决策的客户关系管理系统。

  CRM软件中应用数据挖掘技术可以对客户进行明确的分别，从而使企业能对不同的客户进行不同的服务从而实现企业最大资源利用，数据挖掘技术能对客户进行统计分析，从而采取一定的方法提高客户的满意度，忠诚度防止客户的流逝。

  分析型CRM管理系统中，在大数据上利用统计分析，建模等进行细分客户划分好各自的级别从而进行针对性的促销活动，提供个性化的服务使企业用最小的投入来获得最大的利润。

  客户分类可以按价值进行一部分的分类，然后进行客户价值的聚类进行标记，进行建模，描绘出高端客户的具体表现以便于以后进行市场活动中及时发现类似的客户，或将低端客户向高端客户转化。

  客户行为分析模块主要是客户满意度，忠诚度，响应度，交叉销售等分析，随着行业的竞争愈来愈烈加上一个新客户的代价越来越高客户的流程程度越来越高，维持老用户是势在必行的。

  CRM客户管理系统能回答这样的问题，那些客户有转向竞争对手的倾向，大多都是那些客户流失，建立起客户流失的模型帮助企业理解客户想法使企业有充分的时间进行挽留和准备。