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CRM系统在企业的应用历史不短，可以说是一套软件系统支持的管理客户的思路。CRM系统内也会有企业客户信息的留存，但主要是一些基本的消费资料和消费情况的更新， 通过电话、短信、email等方式发送一些信息，以及售后的跟进记录等。 因此，CRM系统里的客户信息是不完整的，关键是，它体现的是一种企业中心的“管理”思维，没有强烈的与客户交互的愿望。如果客户没有投诉等主动的动作，CRM内的用户数据也许会一直沉睡。 具体来说，面对移动互联网环境下的去中心化，传统CRM的哪些问题凸显出来了呢? 首先是CRM无法完成企业与用户产生连接和交互的使命。品牌形象的定位、沟通的实现，需要不断地与消费者产生连接，强化心智中的品牌联想，而CRM一般只在产生了交易或者遭遇投诉时才与用户产生某种程度连接，这种连接是滞后的，没有调动用户，沟通明显不足。因此CRM的收集到的数据也是单薄的，不能了解到用户交易以外更多偏好信息。 其次，CRM无法对用户产生服务带来直接价值。品牌价值、产品价值通过用户价值实现，“后营销”的重要性在竞争性市场不言而喻，而CRM偏向于把客户信息管理工作流程化，基本没办法实现对用户的客服、公关、销售等价值。 最后，由于无法与用户实现动态、频繁的交互，CRM里数据的量级、新鲜度、丰富度非常不够。数据常常停留在用户几个月甚至一年前的情况，遑论精准的消费者洞察。 总之，CRM中的“用户”并非一个个鲜活的个体，而是一条条陈旧的基本资料，交易、投诉信息，这样的数据缺乏生命力且难以产生价值。 Social平台伴随着手机等移动端的兴起，为企业与用户的连接实现提供了确凿的可能性，品牌从来没有离用户如此近过。SCRM伴随着这样的背景出现，通过social平台找到并连接上用户，以技术手段实现用户数据收集和挖掘，以SCRM系统产品来完成整个支撑工作。 SCRM不单单是Social平台与CRM系统的打通，是从企业为核心的思维到“以用户为中心”思维的转变，基于SCRM的每一项活动，都是围绕着刺激用户产生新数据。SCRM在数据与营销上优势，可以简单归纳为以下几点： l 拥有海量用户，并能实现连接。 几乎social平台的所有优势，都可以为SCRM所有。Social平台上有多少用户，理论上讲，就是SCRM的所有潜在用户。通过内容、活动连接上的用户，都可以成为SCRM中的用户，对比CRM中必须实现过交易才得到的用户，可想而知是不同的量级。 在社交平台上执行有创意、互动性强的内容、活动，可以搭载跨平台、低门槛的H5等形式，吸引到用户注意力，通过关注微信服务号、微博、支付宝服务窗等方式实现连接。 l 品牌与用户，用户与用户之间可以形成网状沟通。 基于微信、微博、QQ、支付宝等具备实时沟通与分享功能APP，所实现沟通毫 无疑问是流动的、网状的，用户与用户之间也可以做到相互知晓，随时沟通，其中爆发的巨大传播力是难以估量的。比如当年小米成功将品牌从无到有，从小到大打造起来，就与当时抓住一小撮发烧友，利用论坛中的KOL进行传播不无关系。 l SCRM可以为用户提供多重价值。 通过Html5技术，SCRM可以在比如微信服务号上为用户搭载各种服务体系， 对用户提供多重价值。 可以不断提供内容给用户，实现阅读价值，比如通常我们看到的微信公众号上推送的文章;可以建设社区，提供平台让用户与用户之间沟通，满足社交价值;可以搭载商城，为用户提供便捷优惠的购物体验，满足购买价值;可以搭载门店服务，为用户线下购物提供帮助和优惠，满足便利价值等等。 这些服务通过social平台的提供，用户用起来体验“爽”，便大大提升他们的访问频率和停留时间，而SCRM获得的数据自然是多维度和动态的。 l 海量、动态、多维度的数据提供更有效营销支持。 又是客服，又是内容，又是社区，又是商城的，SCRM做了这么多为用户提供价 值，最终还是要通过用户价值实现获取用户数据，为企业实现品牌营销价值。 SCRM获取用户数据的方法，是通过上面提到的各种运营方式，在所有模块里面都植入统计代码，能够全方位地、精确地统计到每个访问SCRM的用户，为与我们互动的用户打上不同标签，比如一个总在半夜浏览内容的用户，我们可以为他打上“夜猫子”标签，或者可以根据频率判断出TA是否有睡眠问题，最终一个用户与我们不同的交互可以帮助我们识别出TA的多个维度的特点和TA的偏好。而基于社交媒体的分享机制，又能让营销传播有裂变的可能性，获得更多用户更丰富数据。 可以获得的数据包含个人属性、访问记录、内容和关系链，并通过数据建模，利用以上4种基础数据源，精确地描绘出用户画像，SCRM产品后台提供可视化的用户画像展示。 总的来说，SCRM是一种基于“以用户为中心”的数据价值实现体系。通过social平台，以内容和活动吸引用户注意力，关注social账号实现与SCRM的连接，SCRM提供内容、客服、商城等多种用户价值服务不断与用户产生互动，在这过程中，利用数据技术收集与分析用户数据，得到用户个人资料、个性信息、偏好等多维度标签，DMP支撑数据沉淀。用户的多维度画像及持续运营产生的数据迭代，这种精准、动态的用户数据，能够为品牌企业在品牌资产建设、直接商业变现等提供有效支持。 |
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