CRM数据分析方法有哪些
在数字化时代，数据就是一切。因此，通过数据来支撑企业决策，才能确保制定的决策在更大程度上保持准确。通常所说的业务分析，即数据分析的业务不是一个很深的理论或其他人无法理解的东西，不是具体的结果，而是我们的分析思维。
一、数据分析的七个思路
“数据分析，要分析出具体业务优化点”是很多公司对数据分析师的要求，也是让很多同学们头大的问题。怎么从一个个数据指标里，得出一个优化结论?
1、简单趋势
通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况，如产品类型，供应商区域(交通因子)。
2、多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。
3、转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。
4、用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。
5、细查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。
6、留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。
7、A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同，然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。
二、CRM数据分析方法有哪些
泛普软件CRM系统有强大的数据分析能力和数据可视化能力，可以轻松地将大量数据转换为富有实用价值的仪表板和销售数据报表，为管理者提供决策参考。
1、RFM分析
RFM分析通过三个指标：最近一次消费、消费频率和消费金额用作分析指标，可以通过这些指标对客户进行优先级排名，并定制针对优秀客户的营销措施。RFM分析可以作为企业CRM实施中的必选方法，了解客户差异，并以此为主轴进行企业流程重建，才能创新业绩与利润。
2、细分分析
客户的分类被称为“细分”，根据分析的目的来选择条件进行分类，细分分析能够充分揭示客户趋势，可以清晰地看到什么样的客户群体会产生购买行为，以此为根据来来制订营销策略，泛普软件CRM系统中的自定义报表和图表功能，可以轻松创建出客户细分表格。
3、同期群分析
同期群分析，也被称为同类群组分析。同类群组有助于分析客户在整个生命周期中的行为、线索转化时间、销售周期、购买趋势和模式等等，还可用于分析客户留存率，特定季度的潜在客户转化趋势以及特定月份完成交易所花费的时间(按销售代表，国家/地区，产品等)，针对销售策略给出指导。
4、象限分析
制订销售策略时，往往需要大量的数据进行支撑，通过象限分析法可以了解不同销售指标之间的相关性，从而制定出切合实际的销售策略。象限分析是较为常见的一种数据分析方法，其原理也非常简单，就是我们在中学时就学会的基本数学知识的运用。泛普软件CRM系统可以轻松创建象限分析模型，来对数据进行可视化展示，是数据深度分析中的必备工具。
CRM数据分析是企业销售管理中的必备能力之一，当业务能够更加直观呈现，决策也能依据数据来完成，企业将会获得更好的销售成果，实现稳步增长。
