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CRM數據統計與分析的典型應用是怎樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
通過CRM客戶關系管理系統，企業能搜集、分析以及跟蹤客戶信息，從而獲取精準客戶。CRM系統進行數據分析的典型應用，可以歸結以下幾種：
· 客戶獲取
客戶獲取的傳統方式一般是通過大量的媒體廣告等方式吸引新客戶，這種方式涉及面過廣不能做到有的放矢，增加不少成本。通過CRM的數據統計與分析功能，可以從以往的市場活動中收集到的有用數據，建立起數據模型。企業因此能夠了解真正的潛在客戶的特征分類，從而在以后的市場活動中做到有的放矢而不是傳統的憑經驗的猜想。
· 客戶細分
客戶細分可以從比較高的層次上來觀察數據，客戶細分可以用不同的方法對待處于不同的客戶群。數據挖掘中的分類、聚類等技術可以讓用戶對數據庫中的數據按年齡、職業、地區、喜好等企業感興趣的屬性進行客戶細分。客戶細分是企業確定產品和服務的基礎，也是建立客戶一對一營銷的基礎。
· 客戶贏利能力分析
就企業的客戶而言，企業的絕大部分利潤是來自于小部分的客戶，而對于企業來說很難確定哪些客戶是高利潤回報，哪些客戶是低利潤回報甚至是負利潤回報的。數據挖掘技術能幫助企業區分利潤回報不同的客戶。從而可以將資源更多的分配在高利潤回報的客戶身上以產生更大的利潤，同時減少低或負利潤回報客戶的投入。為此，在數據挖掘之前，企業應該建立一套計算利潤回報的優化目標方法。可以是簡單的計算，如某客戶身上產生的收入減去所有相應的支出，也可以是較復雜的公式。然后利用數據挖掘工具從交易記錄中挖掘相應的知識。
· 客戶的保持
隨著市場競爭越來越激烈，企業獲得一個新客戶的開支遠高于老客戶的維持成本。所以如何保持原來老的客戶，不讓他們流失就成為CRM系統的一個重要課題。在實際應用中，可以利用建立好的數據模型進行客戶預測，判斷將來可能流失的客戶。這樣，企業就能研究這些客戶的需求，并采取相應的措施防止其流失，從而達到保持客戶的目的。
關于CRM數據統計與分析的典型應用是怎樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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