京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CRM系统是如何完成商业数据分析的
在风口上,猪都会飞”的互联网时代,企业还没借助OA、ERP、CRM 系统等等这样的工具帮助企业提高效果,那真有点OUT,大数据的时代,再不会运用CRM系统商业数据分析功能做大数据分析,那也快OUT了。
其实我们平时所说的商业分析,数据分析的商业感觉到底是神马,它并不是什么很高深的理论或者别人捉摸不透的玩意。不是具体的结果,而是我们的分析的思维方式。
我们应该都听过「数据分析师不是数羊」的故事,如果你通过各种工具和技术计算了羊群里有1000只羊,然后告诉放羊的牧民时,这只是告诉了一个他知道的数字。
如果你告诉他,我们现在羊群有1000只羊,900只是母羊,100只是公羊。然后根据羊的特征不同,有300只是“非常能吃的”、100只是“非常能长的”、400只是“正常生羊崽的”。那么牧民会高兴,高兴的是你告诉了他一些一眼看不出来的信息,而又会有些遗憾,遗憾的是“然并卵!”
如果你告诉他,我们现在有1000只羊,900只母羊、100只公羊,严重的羊群性别比例失调,当务之急是引进更多的公羊。根据市场预估的情况,5月份买羊比4月份买羊便宜,所以4月份可以多卖掉母羊,5月份引进公羊。牧民听到这个建议,大喜!(这就是大数据分析的核心价值和意所在)
我们做数据分析,一定要从一个只是统计数据,到分析数据,再到解决实际问题,最终创造价值!
统计数据=>>分析数据=>>解决问题=>>创造价值
商业数据分析,从概念来说要一分为二:1.商业。2.数据分析
你要问我商业是什么?不好意思,我真没办法具体回答!
有人说是赚钱,有人说是业务,有人说是企业之间的合作,有人说是人心,也有人说是为社会创造价值!
更愿意定义成,我们平时所做得业务分析是什么。是明白实际的业务是怎么回事,从而解决业务中得痛点问题,这个痛点问题不是你自己发现的,而是业务告诉你的。而这个解决痛点问题的方法,不是别人告诉你的,而是你发现的。
我们还是来看CRM系统是如何完成数据分析的。
一、数据统计
CRM系统是如何完成数据统计的呢?这很简单,当我们在使用CRM系统的时候,这个无形就是在积累数据,CRM系统就在统计的数据。比如:客户管理:360度无死角录入客户信息;订单管理:记录公司所有的订单信息;项目管理:公司所有项目流程信息;产品管理:完整的产品信息及销售情况;业绩管理:财务人员录入的所有销售业绩;这些数据不断的积累,CRM系统已在无形中完成了数据积累统计的过程。
二、数据分析
当企业在运营过程中,总会或多或少碰到些问题,那么如何找到问题的根源呢?找到问题根源,才是根本解决问题的办法。那么数据分析就发挥着重要的作用了。比如某个月业绩下滑严重(可以从数据分析的业绩曲线明显看出),接下来怎么办?当然不能胡乱猜测,这时就要做数据分析了,用数据说话。首先分析每个销售员的业绩情况,同比上月,是否有巨大下滑?有,个例,那么是销售员本身的问题比较大;如果普通存在,可能市场原因,或者产品本身存在问题;那么接下来还可以从单个产品的销售曲线同比上个月的曲线进行分析,这也可以很直观的看出,是否是产品出现问题;这些都没有问题,还可以再从推广数据进行分析,总之可以从数据分析中,找到问题的根本原因。
三、解决问题
在数据分析步骤中已找到了问题的根本原因,那么接下来就好办了,根据存在的问题,去解决它。销售员自身的问题,那么就从销售人员开始,分析他业绩下滑的原因,并解决;如果是产品问题,那就分析产品,分析阻碍用户购买的原因,如产品缺陷?那就改进产品;如果是推广的问题,如投入少了?渠道出问题了?那就加大投入,拓展渠道、优化渠道合作等等。
四、创造价值
这个也就顺理成章了,完成了以上几大步骤,那创造价值也就顺理成章了。而且这么多的数据,我们在分析用户的结果中,一定可以看到用户的喜爱习惯等,这样我们就可以更深入的了解用户,为用户提供更好更适合的产品及服务,还可以从用户的喜好中创新新的产品或服务,为企业提高竞争力,为企业、为用户创造价值。
不以解决问题为目的的分析都是耍流氓,在我们做商业数据分析时,我们重复一遍,这个步骤:数据统计==>>数据分析==>>解决问题==>>创造价值。对商业数据分析这个问题,你有更好的意见或建议,欢迎补充。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17