如何做好用户关系管理型产品（CRM）？

CRM产品目前广泛应用于电商领域，在推出一款CRM产品之前，我们首先需要理解用户，从而把用户停止细分。那么，我们要如何左钊用户关系管理型产品？

CRM（customer relationship management）最初是一个管理学概念，表示企业管理与客户之间关系的一种技术方法。而如今，CRM通常表示企业停止客户关系管理的系统工具，通过运用CRM系统，企业可以很好地对客户停止细分，从而针对每类客户采取不同的运营战略，以此提升客户体验的同时，也能持续维护与客户之间的关系，不时开掘客户的价值，最终到达增加企业自身营收的目的。

客户一般被定义为用金钱或有价值物品换取财富、效劳或产品的人和组织，但在互联网领域，客户的概念有所泛化，只要是互联网产品的使用者，都可以叫做客户，或者用户（以下统一称之为用户）。

CRM产品目前广泛应用于电商领域，比如：阿里的品牌数据银行其实就是一个CRM产品，一款完好的CRM产品需要有用户分类、营销触达、销售与效劳流程等多个模块，但在推出一款CRM产品之前，我们首先需要理解用户，从而把用户停止细分。

一、用户分类方法

1. 品牌金字塔



品牌金字塔是品牌诊断咨询公司常用的方法论，该方法依照用户购置某品牌商品的情况将用户分为了六层，即品牌认知、购置考虑、首次购置、反复购置、忠实用户、推荐代购，从第一层到第六层用户价值不时提升。

品牌认知：用户对于某品牌有一定水平的理解，当提到某个品类的时候，用户能想起这一品牌。购置考虑：在对品牌有一定认知的根底上，用户产生了购置意向，想要尝试购置该品牌的商品。首次购置：用户首次购置该品牌的商品。反复购置：用户再次购置该品牌的商品。忠实用户：用户屡次购置该品牌商品，并且不再购置同类型其他品牌的商品。一般用户购置三次以上，便会成为品牌的忠实用户。推荐代购：用户已经成为小圈子里的KOL，自己作为忠实用户的根底上，还主动协助品牌停止推广或者协助亲友代购。

品牌金字塔有三个方面的作用：

第一，通过品牌金字塔，品牌商可以理解品牌当前所处的阶段，假设品牌认知层级的用户都很少，那么还需要持续做Branding，通过广告加深用户对品牌的认知。

假设品牌认知层级的用户量级大，越往上用户的转化率越低，那么说明用户对该品牌的认知还处于初级阶段，将来需要通过营销活动拉动用户。

第二，品牌商可以通过品牌金字塔各层级用户的变化来监控品牌当前的安康度情况，比如：本季度从购置考虑到首次购置的用户转化率明显下降，那么品牌商可以针对购置考虑的用户停止营销干预，有的放矢，从而改善品牌的情况。

第三，电商相比传统渠道的优势在于，电商平台有全量的用户数据，那么品牌商可以通过品牌金字塔将用户停止分类，然后针对性采取不同的运营措施。比如：针对有购置考虑的用户，通过定向优惠的形式停止拉新，针对首次购置的用户提供复购优惠，针对反复购置的用户停止定期复购提醒，对于忠实用户提供VIP权益，对于推荐代购用户提供推荐鼓励政策。

2. SICAS模型



中国互联网监测研究权威机构DCCI在2011年的时候发布了2.0+挪动互联的全数字时代用户行为/消费触点模型SICAS，SICAS模型的详细含义如下：

S（Sense）：品牌与用户互相感知；I（Interset&Interactive）：产生兴趣并形成互动；C（Connect&Communication）：建立联络并交互沟通；A（Action）：产生购置行为；S（Share）：体验与分享。

所谓老和尚念经千篇一律，通过对比不难发现：SICAS模型和品牌金字塔有极大的类似之处，不过SICAS模型更加强调品牌与用户之间的连接，即如何在品牌与用户之间建立动态感知网络，其中所提及的触点。一方面用于加强用户的认知印象，另一方面可以用于及时响应用户的需求，这是挪动互联网时代所赋予的特性。

不论是品牌金字塔，还是SICAS，其实都无非是一种按用户与品牌间关系，或者说是用户所处的阶段，将用户停止细分的方法。

阿里品牌数据银行目前对用户的分类和以上两种方法类似，该产品中把用户分为了认知、兴趣、购置、忠实，品牌商可以查看某一起止时间段内，各层级用户的人数以及向其他层级转化或流失的比例。

3. 用户行为途径



品牌金字塔关注于长期的用户关系，一般都基于用户屡次的行为，SICAS模型关注于行为触点，但却仍然较广泛，在电商平台，我们还可以通过分析用户某一次从阅读到下单的全途径来理解用户。

依照行为途径对用户停止细分的方法显然更为直接，一方面，理解用户的行为途径可以熟悉用户的行为形式，从而在各个节点为用户提供更好的效劳，另一方面，当然也有利于在适当的节点停止用户干预。

我们可以依照电商环境下，用户的一般行为特点绘制如下途径图：

先从前两层，即用户行为和需求状态说起，用户假设有明确的购物意向，那么一般会先去学习一个品类的相关知识，理解这个品类下的品牌、属性以及价格等，假设用户没有明确购物意向，那么可能只是随意逛逛，不过在逛的过程中，用户会被动接受很多信息，理解到品类相关的内容。

在用户停止品类学习的过程中，需求可能会逐步突显，这也就是为什么女生们说好什么都不买，但一逛就忍不住剁手。在理解到品类的知识后，用户会逐步明确自己的需求，确定选品规范。

确定需求后，用户开端挑选商品，看到喜欢的宝贝先收藏或加购，看了一圈看累了，于是缩小选择范围，决定从收藏或加购的商品中选一件下单。

当然，用户可能不止在一个平台阅读，那么当决定买某类商品之后，用户还会去其他平台搜一搜。对比商品或对比渠道的先后顺序不一定，但这个过程其实都是用户在评估自己的需求，一方面可能是因囊中羞涩，另一方面，可能是清单中没有完全符合自己需求的商品，用户开端考虑自己该舍弃哪部分需求，或是考虑哪个商品相对而言更能满足自己的需求。

最后，用户做出决定，但在下单的一霎时，突然又犹豫了，迟迟不肯支付。或者是在大促期间，用户会先占个坑，然后再纠结要不要购置。

终于，用户还是支付了订单，并在收到货后给出了评价。

以上，我们回忆了用户购物的完好途径，当然，用户所处的层级不同，行为也会有很大差别，比如：忠实用户可能会直接进品牌旗舰店或是进入已购商品详情页下单购置。通过行为途径分析，我们不能识别用户的层级，但可以识别出用户必经的关键节点。

从提升用户体验的角度，我们可以为品类学习的用户提供内容文章的导购，协助用户快速理解品类知识，对于挑选商品的用户，我们可以停止个性化推荐，对于对比商品或渠道的用户，我们提供最低价格提示或最佳优惠组合的建议，对于未支付用户我们通过短信触达提醒，以免用户忘记支付形成下单失败。

从用户干预的角度，未开端选品时可以通过站外广告引流或是抖音种草，在品类学习阶段通过内容营销停止需求引导，在挑选商品和对比商品时停止需求拉动，比如：推荐更高价格的商品或是推荐关联商品，当用户停止渠道选择时，通过定向促销吸引用户在本渠道下单，假设下单未支付同样可以用定向促销或是花呗利率优惠停止订单挽回。

二、CRM产品框架



在理解用户的根底上，我们可以开端搭建CRM产品的整体框架了。

从品牌商的痛点来看，一是不晓得用户的构成，二不晓得用户是谁，三不晓得怎么影响用户，四不晓得所做的事情效果如何。

那么一款完好的CRM产品就需要形成系统上的闭环，其中大致应包含以下模块：

用户分类模块：这里我套用品牌金字塔和SICAS对用户停止了分类，根据实际业务的需求，我们还可以对用户停止进一步细分，比如：把购置考虑的用户再分为转入（无购置本品牌的意向但买了本品牌）、实现（有购置本品牌的意向并买了本品牌）、转出（有购置本品牌的意向但买了其他品牌）。

对用户停止细分后，我们便可以建立起数据监控指标来评估用户资产的情况，在CRM产品中可以以数据看板的形式停止更新展示。

用户分析模块：当用户资产情况呈现问题时，就需要进一步分析某类用户的特征，这个时候用户分析模块就派上用场了。用户分析可以从用户画像、品类行为以及产品偏好（通过点击跳转行为识别用户最关注的产品特点）等维度展开。

用户分析模块属于滞后的分析了，但通过对已有用户的分析，可以理解某类用户的特征，那么下次可以针对类似用户停止提早干预。

落地应用模块：落地方案取决于已有执行产品的成熟度，自建一套执行系统可能难度较大。用户分析模块和落地应用模块需要直接关联，这样品牌商在对用户停止分析之后，能直接依照用户标签挑选用户。

比如：在数据银行中，可以支持根据用户行为或用户属性停止“交”、“并”、“差”的操作，从而挑选用户停止干预触达。

效果评估模块：在每一次营销活动完毕之后，都有必要停止复盘分析，因而数据回流至关重要，这样，我们就可以对某类用户停止全链路的追踪，以此检验活动效果，并可以识别活动中的问题，从而停止躲避或优化。

以上只梳理出了CRM产品的根本功能模块，但其实每个模块都需要深耕，并且需要停止执行产品之间的打通和方法论的统一，这样才干保证产品使用的一致性。

假设根底执行产品还不够成熟，那么CRM产品只能用于处置一到两个环节的问题，在产品中可以以决策指导的形式提供效劳。

三、结语



CRM产品从实质上来讲属于数据产品，数据产品的核心在于方法论和产品逻辑。

第一部分讲的用户分类方法就属于方法论，即依照什么规范停止用户分类。同样，在做用户分析时也需要解答为什么要这样分析，这些分析能否落地。这一层，我们研究的是CRM产品的用户（即品牌商）的用户。

第二部分的产品框架属于产品逻辑，及将各个部分的方法论串到一起，讲述一个完好的故事。这一层，我们研究的是CRM产品的直接用户（即品牌商），通过他们的工作流程或核心痛点来串联各个单元模块。

本文由 @ Mr.墨叽 原创发布于人人都是产品经理。未经容许，制止借鉴

题图来自 Grantcardonetv

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