发布时间:2023-03-14 08:50:02源自:https://www.it-th.com作者 :it谈话网阅读(628)

@TigerHu
上篇文章(《在线教育大数据营销平台实战(四):CRM线索生命周期及用户画像构建》)作者阐述了线索的定义、生命周期和画像构建,本篇作者将围绕上篇文章线索生命周期的筛选培育环节,重点是线索培育、以及筛选阶段定量评估线索质量需要的动态评分模型进行阐述,给出相应的解决方案,与大家分享。
企业通过为用户持续的服务达到盈利的目的,企业都希望用户高频高客单消费,但前提是先把线索转化为付费用户,这就需要依托潜在用户培育策略。根据Forrester的报告显示,90%的销售线索最终都流失了,其中一个主要原因就是缺乏潜在用户培育过程,拥有线索培育机制的公司平均能降低60%的投入成本,经过培育的线索比未经培育的线索销售额高出47%。
企业从多种渠道获取的线索可能高达80%是过时或者无效的,销售人员需要花费大量的时间、人力去甄别线索质量,再加上大部分销售缺乏线索质量筛选的经验,造成盲打的情况,会增大无法及时跟进优质线索的机会成本。通过线索培育机制将大量早期潜在用户线索转化为可跟进状态,助力销售缩短成交时间,另外借助智能运营工具实现个性化推送,提升效率。
线索培育与用户运营密不可分,这是一个把小鱼养大的过程,需要用户运营人员在将线索转给销售团队跟进之前,把线索转化为满足销售跟进的高质量线索,这个过程需要运营团队和销售团队的紧密配合。
以在线教育为例,用户运营人员需要分别给出购买阶段和课程服务阶段的用户体验地图运营方案(这里我不在展开阐述,各家需要结合自己内部业务和用户运营体系建立方案),并保证地图各环节的运营策略有效执行。
培育机制的建立尤其各环节的打通需要CRM系统的支持来实现机制标准化、自动化,从而提升整体运营效率,下面给出CRM系统针对线索培育的设计思路。
线索预培育和激活跟进在系统功能不具备的情况下可以通过运营人员人工操作的方式先跑起来,具体流程如下图。运营人员在数据平台基于规则圈选预培育池中具备销售跟进特征的用户,导出圈选用户的uid列表,人工上传CRM系统并打上相应的特征标签表示这部分用户,通过CRM的数据流转机制分配给合适销售跟进。
分析完人工打标签的方法劣势后,笔者给出基于系统机制自动化解决的方案。我们是通过将神策系统与CRM系统通过webhook打通的方式构建的解决方案。
规则评分是对行为因子的分层量化,因此准确识别出与线索质量相关性高的行为因子至关重要。行为因子识别过程中,主要借助头脑风暴法和德尔菲两种方法。头脑风暴法要求参与者有较好的素质,尤其是主持人的能力要求更高,主持人必须遵守延迟评判的原则,对各种意见、方案的评判必须放到最后阶段。
这些因素是否满足会影响头脑风暴法实施的效果。为了保证行为因子识别结果的准确性,建议同时采用德尔菲法。
行为因子识别的过程需要反复进行不能低于3轮,每一轮的流程如下:专家组成员根据以往经验和专业知识给出影响线索质量的用户行为因子,产品经理对收集到的结果进行汇总归纳,并将汇总结果再次发送给专家成员,让专家基于汇总后结果重新评判行为因子并反馈给产品经理。下面举例一个衰减行为因子集的识别结果供大家参考:
基于机器学习算法的评分可以借鉴经典的评分卡模型,下面给出一个基于Logistic的评分卡模型的开发流程。
本章针对CRM线索培育筛选机制及动态评分模型给出了相应的解决方案,下篇文章会针对线索资源量相对较大、数据类型多样、销售团队人员多(上千人)面临的数据流转和销售跟进的问题进行分析,并结合笔者实践经验给出相应的数据分配和资源跟进机制解决方案,感兴趣的读者请持续关注!
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