一、crm属于什么数据？
CRM全称customer relationship management，具体的定义是：企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场份额。
二、大数据和CRM
大数据和CRM: 优化营销策略的利器
大数据和CRM是当今数字化营销领域中的两大利器，它们为企业提供了深入了解客户、精准营销和持续改进的机会。将大数据与CRM系统相结合，能够为企业带来更多的商机和增长机会。
大数据的定义与作用
大数据是指巨大量且复杂的数据集合，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行处理。大数据能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，了解客户需求、行为模式和市场趋势。
在营销领域，通过分析大数据可以更好地了解客户画像、产品偏好和购买行为。基于大数据的营销策略能够更加精准地触达目标受众，提高营销效果。
CRM系统的概念与功能
客户关系管理（CRM）系统是一种帮助企业管理客户关系的软件系统，通过收集、储存和分析客户信息，实现对客户的个性化服务和沟通。
CRM系统可以帮助企业建立客户数据库、跟进销售机会、提升客户忠诚度并改善客户体验。通过CRM系统，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务。
大数据与CRM的结合优势
将大数据与CRM系统相结合，能够为企业带来诸多优势。首先，大数据的分析能够为CRM系统提供更加丰富的客户信息，帮助企业更好地了解客户需求。
其次，CRM系统能够帮助企业将大数据转化为实际的业务价值，通过个性化营销和客户互动提升销售业绩。大数据和CRM系统的结合可以有效提高营销效果和客户满意度。
实践案例分析
以某电商企业为例，该企业将大数据分析与CRM系统相结合，实现了精准营销和客户关怀。通过分析客户行为数据，该企业能够更好地洞察客户需求并推出定制化服务和产品。
借助CRM系统，该企业能够实时跟进客户信息、管理销售机会并提供个性化的客户服务。这种大数据与CRM系统的结合为企业带来了业务增长和客户满意度的提升。
结语
大数据和CRM系统是企业在数字化营销中不可或缺的重要工具，它们的结合能够为企业带来更多商机、提升营销效果并改善客户体验。希望企业能够充分利用大数据和CRM系统，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
三、CRM数据丢失怎么导入？
例如某客户模块，在列表的上方有一排图标，右边有2个图标，一个是导入图标，一个是导出图标，点击导入图标，进入导入页面。
首先要把原有的数据另存为CSV文件，所谓的CSV文件其实就是文本文件，每列数据用逗号","分隔。打开存有客户信息的Excel文件，点击Excel文件菜单的"另存为"子菜单，输入文件名，保存类型选择为CSV(逗号分隔(*.csv))，然后点击保存按钮，这样就可以把原有的Excel数据另存为 CSV文件。
数据准备好了，下一步就是把数据导入CRM系统中，返回刚才进入的导入页面，点击选择浏览按钮，选择，选择刚才另存为的CSV文件，点击打开按钮，然后点击下一步按钮，进入导入第二步。
这一步主要就是把原来Excel数据中列名和CRM系统中客户模块的数据字段匹配起来，第一列是CRM系统客户模块的数据字段，要和右边第二列中的Excel列名对应起来，这样CRM系统就会把Excel原有数据和CRM中的数据字段一一对应起来并保存成功。
四、crm需要分析什么数据？
在回答这个问题之前，首先要明确两个问题，第一，做CRM的目的是什么？第二，做数据分析的目的是什么？
其实CRM的最终目的只有一个，即管理好客户，只不过方式有很多：营销、服务、会员、互动等等，但前提需要了解我们的客户，才可对症下药。因此，做数据分析的目的就是为了了解我们客户，可能一开始时客户的轮廓比较模糊，日后结合多次测试验证、其他渠道、自主收集的信息后客户的画像就会日渐清晰。
了解客户的方向主要有两个 ：第一是基础属性，如性别、年龄、职业、爱好等，即不会因为客户是否购买或购买多少而改变的属性；第二是行为属性，如RFM属性、购买商品等，即对客户进行行为痕迹分析出其消费特性。
因此，我们在获取客户基础属性的同时，还需要充当行为痕迹分析专家，对客户进行多方位分析。
这里以电商行业为例，客户大部分行为数据可从订单数据来看，由订单数据衍生出销售分析，再到商品分析、客户分析，再因目前电商行业的进步，由客户拓展到会员及对应的互动分析。
具体需要分析的数据如下：
1、销售分析：
流程能力分析：付款率、付款周期、发货周期、签收周期、收货行为、评价行为；客户来源分析：客户数变化、新老客占比变化；
销售额来源分析：销售额变化、新老客销售额占比变化；
贡献分析、活动分析：活动目标、活动效果等。
2、商品分析：类目及商品的销量、关联、回购、流量转化等
3、客户分析：
客户地区分析：省份、市级等来源、回购分析
客户特征分析：活跃度、忠诚度、消费力分析；
客户留存分析：新客留存、各活动来源分析等。
4、会员分析：
会员静态分析(会员占比分析)、会员动态分析(会员变迁分析)、会员贡献分析、会员权益分析
5、互动分析：
互动情况分析：互动人数、互动人次、获取积分数、消耗积分数等；
互动效果分析：互动转化、老带新效果等；
互动活动分析：各互动活动的互动情况。
其实数据分析的维度还有很多，只要能真实反映现状就是合格的，每个人都应该拥有一套属于自己认识消费者的方法论。
五、如何用CRM导入数据？
一种方式是通过API接口的方式，把之前系统和新系统进行对接，进行导入，这种方法的好处是数据不容易丢失，坏处是成本高。
另外一种是大部分crm都提供导入和导出的功能，把之前系统中数据导出来，按照新系统导入的格式和方式，经过人工整理，导入到新系统中，好处是成本低，坏处是数据极易丢失。
还有一种是让系统服务商提供更好的导入导出的方法。
六、做crm前要分析哪些数据？
刚好在做这个，简单交流一下：
我理解的CRM包括系统框架，接触层，业务层，数据层，挖掘层。
接触层：销售渠道（实体店，工厂，分销，B2C，天猫，JD，一号店等），辅助渠道（短信平台，邮件平台，呼叫中心，官网，体验区），社交渠道（微信，微博，QQ空间，论坛等）
业务层：会员政策（会员等级、权益），会员营销（组织架构，营销计划，预算，人群细分，营销评估等），会员服务（会员招募，激励，资料查询，变更，绑定，投诉，建议，评价，咨询等），会员关怀（体验，关怀），会员数据挖掘（会员标签定义，维度分析，计算，更新，数据收集，清洗，模型搭建，校验，评估，调整等）
数据层：主数据（基础信息，身份信息，地址，兴趣，行为，偏好），渠道信息（各个渠道ID，会员标号ID），交易数据（购买时间，次数，金额，商品明细，支付，物流，评价等），权益数据（等级，积分，行为，互动，卡券等），服务数据（咨询，建议，投诉，表扬，评价等），互动数据（短信/邮件/微信，渠道接触点，网页浏览和页面搜索记录，其他社交数据），营销数据（营销计划，活动参与，营销事件等）
挖掘层：基于以上进行的数据收集，清洗，标签定义，数据建模，数据校验，模型评估等
我本身是零售行业的，但考虑题主说的是天猫，说一些我个人理解，建议进行会员全流程全触点与行为事件管理，比如客户访问→客户注册→客户登录→客户浏览→客户收藏→客户咨询→加购物车→客户下单→订单支付→订单审核→物流发货→订单签收→收货确认→订单评价→退款/货处理→下次购买预测→会员营销→营销评估→会员忠诚培养→会员流失预警→会员全生命周期管理
暂时说这些先。
七、CRM数据库是什么？
CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理。是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，通常所指的CRM，指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。
它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。CRM项目的实施可以分为3步，即应用业务集成，业务数据分析和决策执行。
CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
八、CRM数据分析的指标类型？
CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。
九、大数据 crm
大数据在当今的商业世界中扮演着至关重要的角色。随着技术的不断发展和数据的爆炸式增长，企业需要一种可靠且高效的方式来管理和分析这些海量数据。客户关系管理（CRM）系统通过利用大数据技术，为企业提供了一个全面的解决方案，用于了解、联系和满足客户的需求。在本篇博客中，我们将探讨大数据和CRM系统如何共同为企业带来可观的商业价值。 首先，让我们来说一说大数据。大数据是指传统数据处理工具无法处理的规模庞大、快速生成的数据集合。传统方法和工具无法准确地、实时地分析和处理大数据。然而，大数据技术的出现填补了这一空白。通过使用分布式计算、云计算和机器学习等技术，大数据可以被有效地捕获、存储、处理和分析。大数据技术为企业提供了从数据中获得深入洞察的能力，从而对业务决策做出明智的选择。 那么，大数据和CRM系统之间有什么关系呢？简而言之，CRM系统利用大数据技术来加强客户关系管理。通过收集和分析客户相关数据，CRM系统能够提供关于客户行为和偏好的洞察，帮助企业更好地了解客户，并根据其个性化需求提供产品和服务。通过将大数据和CRM系统结合起来，企业可以实现更好的客户服务和更高的客户满意度。 在CRM系统中，大数据发挥着重要作用的一个方面是客户分析。企业可以通过分析大数据来了解客户的购买习惯、喜好和需求，从而将客户分为不同的细分市场。这种细分有助于企业针对不同的客户群体制定定制化的营销策略。通过利用大数据，企业可以更好地洞察客户需求，提供个性化的服务，进而增加客户忠诚度和销售额。 另一个大数据在CRM系统中的重要应用是预测分析。通过分析客户历史数据、行为模式和市场趋势，企业可以利用大数据预测客户需求和未来趋势。预测分析可以帮助企业调整其产品组合、优化供应链和改进业务流程，以满足未来需求。通过利用预测分析，企业可以更好地应对市场变化，提前制定营销策略，并更加敏锐地抓住商机。 当然，大数据还可以用于提高客户服务的质量和效率。通过分析大数据，CRM系统可以警示企业有关客户满意度的变化、投诉和反馈。这使得企业能够更加及时地回应客户的需求和问题，并采取行动以解决潜在的问题。大数据还可以帮助企业进行客户行为预测，以更好地满足客户的期望和需求。 尽管大数据在CRM系统中的应用带来了许多商业价值，但它也面临一些挑战。首先是数据质量的问题。大数据技术所涉及的数据规模广泛，数据质量的不准确性或不完整性可能会影响到客户分析和预测分析的准确性。其次，随着大数据的增长，数据安全和隐私保护也成为一个重要的问题。企业需要采取适当的措施来保护客户数据的安全性和隐私性，以防止数据泄露和滥用。 因此，企业在实施大数据和CRM系统时需要注意一些关键点。首先，企业应该确保数据的准确性和完整性，从而减少误导性的分析结果。其次，企业需要采取适当的安全措施来保护客户数据的安全和隐私。此外，企业应该根据实际需求和目标选择合适的大数据技术和CRM系统，并配备专业的团队来支持和管理这些系统。 总的来说，大数据和CRM系统的结合为企业带来了许多商业价值。通过利用大数据技术，CRM系统可以提供深入的客户洞察、预测分析和改进客户服务的能力。然而，企业应该认识到大数据在CRM系统中的应用所面临的挑战，并采取相应的措施来应对。只有合理和有效地利用大数据和CRM系统，企业才能更好地满足客户需求，提高客户满意度，并在竞争激烈的市场中保持竞争优势。十、销帮帮crm和氚云crm哪个好？
销帮帮CRM和氚云crm是属于云端租用的CRM系统，信息安全性没有本地安装的高，智云通CRM本地安装版功能比较强大，有强大的自定义功能，可以自由搭建，比较适合对个性化要求比较高的企业，建议大家都可以先试用一下，在考虑购买哪家的系统。
