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客户分析功能产品设计案例

来源:首页 | 时间:2019-01-11

  一个非CRM系统销售中台的客户分析功能设计,目的是通过客户分析了解客群的资产和行为特征,帮助销售人员更好地销售金融产品,初代非完善版本。

  客户分析功能,通过对客户基本属性、行为信息、偏好信息标签化处理,形成用户画像(UserProfile),抽象出客户的信息全貌,成为整个平台的客户数据基础;然后,借助客户的行为信息(客户接触点)找到销售机会,并根据客户的偏好信息为客户推荐合适的产品;同时,基于RFM模型,提炼客户价值,做好客户分类营销管理。

  平台投顾是客户分析功能的使用者,所以,该功能的设计需充分考虑投顾日常的使用场景,目前,总结出三个典型的场景:

  我名下有上千名客户,我需要根据客户的价值把客户进行分类管理,因为不同价值的客户,采用的销售手段和方法也不同。例如VIP客户,需要重点关怀;流失客户,需要用召回措施。

  我应该在什么时机和客户接触最合适?为什么这个时机是客户最需要购买理财产品的?能否通过客户的行为进行判断?例如客户经常搜索理财产品。

  金融产品众多,我怎么样才能保证我找到的产品是客户最适合、最喜欢的?或者,我需要知道客户的行业偏好、产品偏好、持仓产品等信息。

  通过对投顾的使用场景分析发现,客户分类管理、挖掘客户偏好、找到客户接触点都是为了提高销售成功率服务的,所以,我们可以把“提高销售成功率”作为该功能的设计目标。

  客户分析在X平台,也就是销售中台实现,它提供了用户价值分类、行为分析、偏好分析在内的功能,目的是为投顾提高销售产品成功率服务,并支持投顾把产品方案推送到手机终端让客户下单,它依赖的核心是作为底层数据的用户画像。

  客户分析的数据基础依赖用户画像,所以第一步工作就需要构建基本的用户画像。用户画像的核心工作是为用户打标签,即用户信息标签化处理,例如把用户的年龄、性别、姓名、风险等标签化。

  静态数据:用户比较稳定的信息,例如姓名、性别、年龄、风险等级等基本信息,以及总资产、可用余额、收益率等资产信息;

  动态数据:用户动态变化的信息,包括用户偏好和用户行为,例如用户行业、产品的偏好可能会受到当前环境和产品本身的表现而不断变化;用户的的行为是不确定的,可能搜索了某只产品,可能打开了某个产品详情,可能点击了购买按钮,但是由于某种原因又取消了,这些行为都可以归为客户的接触点。

  用户的动态数据,需要从所有用户使用到的终端去取,包括手机证券、Web端、理财APP等,需要采集的数据如下图所示,待完善。

  根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:

  RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为(Recency)、交易的总体频率(Frequency)以及总体交易的金额(Monetary)3项指标来描述该客户的价值状况。

  根据RFM模型,可以把客户进一步细分为8种价值客户,并且建议采用不同的营销策略。如果采用RFM模型,就意味着,早前平台根据产品创收、产品保有划分重点客户,根据保证金余额、亏损金额、投资经验等纬度定义的潜力客户分类方法,需要进一步的优化。

  参考诸葛io以用户为中心的分析方法,用户的事件行为特征能最大化还原用户使用场景,一方面可以帮助我们完善前端页面,改进用户的行为路径,提高销售转化率;另一方面,可以帮助投顾找到用户接触点,达成销售机会,例如某个用户多次查看某个产品详情,在最后一步多次尝试下单失败,这一系列的行为,就代表该用户很有被销售的可能性。

  详见1.6RFM模型,如果按照该模型进行分类,则可以分为8大类。在客户分析页面顶部,可以按照该分类切换到不同的客户群,让客户经理可以了解不同客户价值分类的情况。

  基本信息,作为客户群的第一个模块,会展示客户群的基本情况,包括年龄、性别、是否机构户等基本信息;总资产、持仓收益等资产信息。基本信息模块,是为了让客户经理对客户的整体情况有一定的了解。

  客户群的偏好包括行业偏好、产品偏好、盘型偏好等内容,主要是帮助客户经理了解客户群体的爱好,针对性地推荐合适的产品。图形中的百分比代表客户群中对该偏好的人数占比。

  通过数据埋点,提炼客户在销售终端的关键行为,为客户经理找到销售的切入点,目前既定的行为有:搜索产品、进入产品列表、查看产品详情、购买产品。

  (2)用二维表列出行为的人数情况,点击人数,可以跳转到页面查看具体的人员名单,详见2.1.5客户行为名单。

  客户行为对客户经理找到销售机会有重要的帮助,所以对于关键性行为,我们会列出具体的有该行为的客户名单。名单的内容包括客户名称、客户类型(基于RFM模型)、最后一次访问时间,访问次数、访问时长、渠道。

  单客户分析集成在客户详情中,分割为“基本信息”、“客户分析”等tab,方便客户经理获取不同层次的信息内容。

  若采用RFM模型,则会在单客户分析页面给出该客户的RFM指标,科学解释该客户的分类依据,并可以根据该类型客户的特点,给出相应的营销建议。客户分析功能产品设计案例

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