一、crm屬于什么數據？
CRM全稱customer relationship management，具體的定義是：企業為提高核心競爭力，利用相應的信息技術以及互聯網技術來協調企業與顧客間在銷售、營銷和服務上的交互，從而提升其管理方式，向客戶提供創新式的個性化的客戶交互和服務的過程。
其最終目標是吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶，增加市場份額。
二、CRM數據丟失怎么導入？
例如某客戶模塊，在列表的上方有一排圖標，右邊有2個圖標，一個是導入圖標，一個是導出圖標，點擊導入圖標，進入導入頁面。
首先要把原有的數據另存為CSV文件，所謂的CSV文件其實就是文本文件，每列數據用逗號","分隔。打開存有客戶信息的Excel文件，點擊Excel文件菜單的"另存為"子菜單，輸入文件名，保存類型選擇為CSV(逗號分隔(*.csv))，然后點擊保存按鈕，這樣就可以把原有的Excel數據另存為 CSV文件。
數據準備好了，下一步就是把數據導入CRM系統中，返回剛才進入的導入頁面，點擊選擇瀏覽按鈕，選擇，選擇剛才另存為的CSV文件，點擊打開按鈕，然后點擊下一步按鈕，進入導入第二步。
這一步主要就是把原來Excel數據中列名和CRM系統中客戶模塊的數據字段匹配起來，第一列是CRM系統客戶模塊的數據字段，要和右邊第二列中的Excel列名對應起來，這樣CRM系統就會把Excel原有數據和CRM中的數據字段一一對應起來并保存成功。
三、crm需要分析什么數據？
在回答這個問題之前，首先要明確兩個問題，第一，做CRM的目的是什么？第二，做數據分析的目的是什么？
其實CRM的最終目的只有一個，即管理好客戶，只不過方式有很多：營銷、服務、會員、互動等等，但前提需要了解我們的客戶，才可對癥下藥。因此，做數據分析的目的就是為了了解我們客戶，可能一開始時客戶的輪廓比較模糊，日后結合多次測試驗證、其他渠道、自主收集的信息后客戶的畫像就會日漸清晰。
了解客戶的方向主要有兩個 ：第一是基礎屬性，如性別、年齡、職業、愛好等，即不會因為客戶是否購買或購買多少而改變的屬性；第二是行為屬性，如RFM屬性、購買商品等，即對客戶進行行為痕跡分析出其消費特性。
因此，我們在獲取客戶基礎屬性的同時，還需要充當行為痕跡分析專家，對客戶進行多方位分析。
這里以電商行業為例，客戶大部分行為數據可從訂單數據來看，由訂單數據衍生出銷售分析，再到商品分析、客戶分析，再因目前電商行業的進步，由客戶拓展到會員及對應的互動分析。
具體需要分析的數據如下：
1、銷售分析：
流程能力分析：付款率、付款周期、發貨周期、簽收周期、收貨行為、評價行為；客戶來源分析：客戶數變化、新老客占比變化；
銷售額來源分析：銷售額變化、新老客銷售額占比變化；
貢獻分析、活動分析：活動目標、活動效果等。
2、商品分析：類目及商品的銷量、關聯、回購、流量轉化等
3、客戶分析：
客戶地區分析：省份、市級等來源、回購分析
客戶特征分析：活躍度、忠誠度、消費力分析；
客戶留存分析：新客留存、各活動來源分析等。
4、會員分析：
會員靜態分析(會員占比分析)、會員動態分析(會員變遷分析)、會員貢獻分析、會員權益分析
5、互動分析：
互動情況分析：互動人數、互動人次、獲取積分數、消耗積分數等；
互動效果分析：互動轉化、老帶新效果等；
互動活動分析：各互動活動的互動情況。
其實數據分析的維度還有很多，只要能真實反映現狀就是合格的，每個人都應該擁有一套屬于自己認識消費者的方法論。
四、如何用CRM導入數據？
一種方式是通過API接口的方式，把之前系統和新系統進行對接，進行導入，這種方法的好處是數據不容易丟失，壞處是成本高。
另外一種是大部分crm都提供導入和導出的功能，把之前系統中數據導出來，按照新系統導入的格式和方式，經過人工整理，導入到新系統中，好處是成本低，壞處是數據極易丟失。
還有一種是讓系統服務商提供更好的導入導出的方法。
五、做crm前要分析哪些數據？
剛好在做這個，簡單交流一下：
我理解的CRM包括系統框架，接觸層，業務層，數據層，挖掘層。
接觸層：銷售渠道（實體店，工廠，分銷，B2C，天貓，JD，一號店等），輔助渠道（短信平臺，郵件平臺，呼叫中心，官網，體驗區），社交渠道（微信，微博，QQ空間，論壇等）
業務層：會員政策（會員等級、權益），會員營銷（組織架構，營銷計劃，預算，人群細分，營銷評估等），會員服務（會員招募，激勵，資料查詢，變更，綁定，投訴，建議，評價，咨詢等），會員關懷（體驗，關懷），會員數據挖掘（會員標簽定義，維度分析，計算，更新，數據收集，清洗，模型搭建，校驗，評估，調整等）
數據層：主數據（基礎信息，身份信息，地址，興趣，行為，偏好），渠道信息（各個渠道ID，會員標號ID），交易數據（購買時間，次數，金額，商品明細，支付，物流，評價等），權益數據（等級，積分，行為，互動，卡券等），服務數據（咨詢，建議，投訴，表揚，評價等），互動數據（短信/郵件/微信，渠道接觸點，網頁瀏覽和頁面搜索記錄，其他社交數據），營銷數據（營銷計劃，活動參與，營銷事件等）
挖掘層：基于以上進行的數據收集，清洗，標簽定義，數據建模，數據校驗，模型評估等
我本身是零售行業的，但考慮題主說的是天貓，說一些我個人理解，建議進行會員全流程全觸點與行為事件管理，比如客戶訪問→客戶注冊→客戶登錄→客戶瀏覽→客戶收藏→客戶咨詢→加購物車→客戶下單→訂單支付→訂單審核→物流發貨→訂單簽收→收貨確認→訂單評價→退款/貨處理→下次購買預測→會員營銷→營銷評估→會員忠誠培養→會員流失預警→會員全生命周期管理
暫時說這些先。
六、CRM數據庫是什么？
CRM（Customer Relationship Management）即客戶關系管理。是指企業用CRM技術來管理與客戶之間的關系。在不同場合下，CRM可能是一個管理學術語，可能是一個軟件系統，通常所指的CRM，指用計算機自動化分析銷售、市場營銷、客戶服務以及應用支持等流程的軟件系統。
它的目標是縮減銷售周期和銷售成本、增加收入、尋找擴展業務所需的新的市場和渠道以及提高客戶的價值、滿意度、贏利性和忠實度。CRM項目的實施可以分為3步，即應用業務集成，業務數據分析和決策執行。
CRM是選擇和管理有價值客戶及其關系的一種商業策略，CRM要求以客戶為中心的企業文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務流程。
七、用友CRM數據庫分析：如何通過數據驅動業務增長？
用友CRM數據庫的核心價值
作為一名長期關注企業數字化轉型的編輯，我經常聽到這樣的疑問：用友CRM的數據庫到底能為企業帶來什么？其實，答案很簡單——數據驅動決策。用友CRM的數據庫不僅僅是一個存儲客戶信息的倉庫，它更像是一個智能中樞，能夠幫助企業從海量數據中提煉出有價值的洞察。
想象一下，當你能夠清晰地看到客戶的購買習慣、偏好以及行為軌跡時，制定營銷策略是不是變得更加精準？這就是用友CRM數據庫的魅力所在。它通過整合銷售、市場、服務等多維度的數據，為企業提供了一個360度的客戶視圖。
數據庫架構的獨到之處
用友CRM的數據庫架構設計非常注重靈活性和擴展性。它采用了分布式存儲技術，能夠輕松應對企業業務規模的擴大。無論是小型企業還是大型集團，都可以根據自身需求靈活調整數據庫的配置。
此外，用友CRM的數據庫還支持多租戶模式，這意味著不同部門或子公司可以在同一平臺上獨立管理自己的數據，同時又能實現數據的共享與協同。這種設計不僅提高了數據的安全性，還大大降低了企業的IT運維成本。
數據分析功能的實際應用
用友CRM的數據庫不僅僅是存儲數據，更重要的是它的分析能力。通過內置的BI工具，企業可以輕松生成各種報表和可視化圖表，幫助管理層快速掌握業務動態。
舉個例子，某零售企業通過用友CRM的數據庫分析發現，某類產品的銷量在特定時間段內顯著上升。于是，他們及時調整了庫存和促銷策略，最終實現了銷售額的顯著增長。這種數據驅動的決策方式，正是現代企業所追求的。
數據安全與隱私保護
在數據安全方面，用友CRM的數據庫同樣表現出色。它采用了多層次的安全防護機制，包括數據加密、訪問控制、日志審計等，確保企業數據的安全性。
特別是在隱私保護方面，用友CRM嚴格遵守相關法律法規，確保客戶數據的合法使用。企業可以放心地將敏感信息存儲在系統中，而無需擔心數據泄露的風險。
未來趨勢：AI與數據庫的深度融合
隨著人工智能技術的快速發展，用友CRM的數據庫也在不斷進化。未來，我們可以預見的是，AI將與數據庫深度融合，為企業提供更加智能化的數據分析服務。
比如，通過機器學習算法，系統可以自動識別客戶的潛在需求，并推薦個性化的產品或服務。這種智能化的數據分析方式，將進一步提升企業的運營效率和客戶滿意度。
總的來說，用友CRM的數據庫不僅是企業數字化轉型的重要工具，更是實現業務增長的關鍵引擎。通過深入挖掘數據價值，企業可以在激烈的市場競爭中脫穎而出。如果你還在猶豫是否要升級你的CRM系統，不妨從數據庫的角度重新審視一下它的潛力。
八、數據如何驅動運營？
北海在做公司官方新媒體賬號以及個人自媒體賬號過程中，在每日的數據整理階段，積累了一些心得，跟大家分享下。
這篇回答咱們暫且不談高大上的理論，只從基礎工作出發，下面為大家介紹6個數據分析在運營工作中應用的案例，來證明數據如何驅動運營？
數據思維是每個領域的運營都應該具備的職業習慣。數據分析是也許影響不了全盤運營。但數據可以展現營銷和運營的效果，輔助運營過程，優化運營結果。
1.數據對比
通過數據對比來判斷運營結果是數據分析的入門，這也是身為運營最基本的思維。數據對比又分為橫向對比和縱向對比。
比如運營的店鋪當日營業額1萬元，從單一數據你無法判斷店鋪運營效果，但如果有了競爭對手的日營業數據，你就可以通過對比來分析原因，這就是橫向對比。這樣得出的結論更有價值，并依此結論來優化下一步的運營動作。
類似下圖，同品類的同比數據分析法，應用的道理也是如此：根據數據反饋，找出原因。
2.數據細分
數據細分運用的是溯源思維。將采集的數據進行層層細分，直至找到數據波動的真實原因以及背后隱藏的邏輯關系。
比如你是新媒體運營。今天你發現某短視頻平臺賬號流量暴漲。作為一名運營，你需要將數據進行細分，判斷是賬號流量波動的真實原因是整體作品暴漲還是單條短視頻帶動的流量上揚。如果是賬號整體數據暴漲，這就證明賬號運營方向正確，內容優質，賬號已經度過了冷啟動階段；如果某一條視頻帶動，你需要看視頻的發布時間，如果是近期發布，證明視頻踩中熱點，但如果視頻是之前發布，就證明該條視頻享有長尾流量，說明視頻質量、創意、內容優質，可以進行復制。
3.相關數據
面對有限的蛋糕，為什么大佬總能吃到第一口，并且吃得很飽，而我們屈居人后揀剩下的？最主要的原因是大佬具備相關思維。開發A市場的同時，就根據市場屬性延展到與A相關性較強的B市場進行考察。
當下是互聯網時代，沒有一塊信息是單獨存在的，我們更不能只根據眼前的信息而輕下結論。
假如你是一名直播運營，公司主營業務是美妝。下播后，采集直播數據，你不能僅僅分析主打產品的數據，還要去分析與主打品相關性較強的產品數據。比如今天直播主打產品是粉底，與粉底相關的產品是什么？是美妝蛋。假使美妝蛋的下單量也不錯，那么下次直播就可以對上車順序進行調整，利用主打產品的流量帶動相關產品的下單量。
作為運營，在沒給公司多花一分推廣費的情況下，就帶來兩種產品GMV升級，請問如果你是老板，面對這樣運營，誰不愛？
4.數據假設
所謂數據假設就是利用“假設性思維”進行數據采集，從而拓展思路，最快得出結論。
假使你是電商運營，發現最近店鋪主打品搜索量斷崖式下跌，領導讓你馬上做一個數據分析報告，下班前就要上交。
新手運營只會催每項數據進行一一對比，費時費力，針對性差；而資深運營，會根據目前店鋪情況，對幾個關鍵數據提出假設，然后根據假設進行數據采集，來驗證論點，從而縮短匯報時間。
比如你將原因初步設定為市場大盤下跌、搜索點擊率下跌、市場競品款式數據這三點。然后根據這三點原因去采集數據，發現競品公司上了新款，并且新款數據很好，所以流量才被搶了去。從而判斷出店鋪搜索量下滑的真正原因，想出應對政策后再去匯報，這樣會大大增加工作匯報的通過率。
數據分析的應用范圍其實很廣，這是一門學問很深的功課，它不僅包括數據分析的方法論還包括數據分析工具的使用。無論是運營從業者還是普通的職場白領，亦或是已經有所小成的創業者，都應該嘗試建立數據分析思維。
我們大可不必起步階段就花高價去上專業課，這款知學堂推出的數據分析訓練營試聽課就挺不錯，不會做表格、見到數字就暈頭轉向的小伙伴可以一試，只需0.1元，來薅官方的羊毛吧~
5.數據匹配
做過賬號的人，都非常關注的一個點就是粉絲畫像。粉絲畫像關乎于后期變現。當粉絲畫像與購買力人群相匹配的時候，你的賬號才具有商業價值。
有些自媒體博主，為了快速漲粉經常做一些互關互贊的操作。但殊不知這樣會影響賬號標簽，導致作品推送不到正確的觀看人群，從而影響完播率，導致賬號流量下滑，影響漲粉。其次，無論是直播帶貨還是視頻櫥窗帶貨，虛假粉絲對轉化率起不到任何幫助。
所以，運營在分析數據時，需要通過數據匹配來判斷賬號、作品以及營銷質量。
我們舉個例子：
綠色為粉絲畫像，藍色為下單用戶的年齡畫像，根據數據分析的柱形圖可以得知，賬號粉絲構成的主力軍是30-39歲年齡段，而下單用戶主力軍客戶的年齡畫像也是30-39歲年齡段。這就說明，大部分下單用戶，是我們的粉絲，也可以說明，我們賬號的定位與變現人群是非常匹配的，可以實現長期變現。但假如，我們粉絲畫像主力軍是30-39年齡段，但下單用戶卻是30歲以下的，就說明這個產品不適合作為這個賬號的主打品，或者形成購買力的用戶根本就不是我們的固定粉絲，也許是系統推送的極速流而進入的直播間，看商品比較合適才買的。這部分用戶，我們也只能賺他們一次錢。
6.數據模型
將數據看作一個模型，設置X、Y、Z軸。
三軸可以代表不同的數據維度，比如時間、地區、人群...每個維度下的信息（比如時間維度的年月日，地區維度中的省份，人群維度的性別年齡）就是為了滿足“信息”可以在不同角度上的聚合與反饋。
當我們設定好了數據維度，就可以通過不同維度的組合，形成不同的數據模型，得出更深更廣的結論。
比如在分析店鋪的年度銷售額時，可通過銷售額分析得出哪個款式賣的好，哪個時間段賣的好、哪種人群購買力強以及哪個款式在哪個城市銷售額更高等等一些列的數據信息，然后根據不同維度的信息組合構建數據模型，再通過模型來制定下一階段的銷售策略。
可以斬釘截鐵的說，做運營就必須擁有數據思維。習慣以數據為導向，監測和統計用戶對所發布內容實施的行為數據，通過分析，得出優化迭代的運營策略。
不要只把數據分析當做運營工作中的一環。運營動作是表象，其本質是通過邏輯分析找到問題關鍵，對癥下藥。而數據分析恰巧鍛煉的就是邏輯思考的能力。所以，在工作中要先養成看數據的習慣，再去學會如何看懂數據，透過數據，尋找本質。這才是資深運營與運營小白的根本差別，也是薪資差別的原因所在。
九、CRM數據分析的指標類型？
CRM系統提供一些基礎的系統報表，包括線索數據分析、客戶數據分析、商機分析、合同統計分析、業績分析、產品分析、采購數據分析、員工辦公統計、員工電話/日志分析等。
