CRM Dashboard是一種專為企業設計的數據視覺化工具。它能整合來自多個渠道的數據，例如交易記錄、行銷活動與客戶互動資訊，為你提供即時且全面的業務洞察。透過這些整合數據，你可以快速掌握市場趨勢，理解客戶需求，並作出更精準的決策。此外，CRM Dashboard還提供多元溝通工具，幫助你提升客戶滿意度與忠誠度，進而增強企業競爭力。
一、CRM Dashboard是什麼？
1、CRM Dashboard的定義
CRM Dashboard是基於客戶關係管理系統（CRM）構建的可視化數據監控平台，通過整合銷售、客戶、市場等多維度數據，以圖表、指標卡、動態圖形等形式，為企業決策提供實時、直觀的“一站式”洞察。透過這個工具，你可以即時查看關鍵指標，例如銷售數據、客戶互動記錄和行銷活動成效。這不僅能節省時間，還能讓你更有效地管理資源，提升決策的準確性。
2、CRM Dashboard的功能
精準行銷
CRM Dashboard能幫助你分析客戶行為，找出最有價值的客戶群體。你可以根據這些數據，制定更有針對性的行銷策略，提升行銷活動的成功率。例如，透過分析購買記錄，你可以向特定客戶推薦相關產品，增加銷售機會。
數據應用
這個工具讓你能夠監測團隊績效，並快速識別問題。例如，當銷售漏斗中出現疏漏時，儀表板會提供改善建議，幫助你優化流程。數據驅動的決策不僅能提升業務表現，還能增加透明度，讓團隊更清楚地理解決策背後的邏輯。
使用者分析
透過CRM Dashboard，你可以深入了解客戶的需求與偏好。這些數據能幫助你更好地服務客戶，提升他們的滿意度與忠誠度。例如，分析客戶的互動記錄，可以讓你預測他們的需求，並提供更個性化的服務。
資料分析
CRM Dashboard還能幫助你進行全面的資料分析，成為業務層面的資料倉儲，從而發現市場趨勢與潛在機會。這些洞察能幫助你在競爭中保持優勢，並制定更有效的業務策略。
3、CRM Dashboard的架構
CRM Dashboard的架構通常包括數據收集、數據處理和數據展示等部分。
- 數據層：收集、存儲客戶數據（基礎信息、交易、溝通記錄等），通過ETL整合多源數據。
- 業務邏輯層：定義CRM流程（銷售自動化、客戶分群、服務分配），處理數據轉換與規則引擎。
- 展示層：可視化界面（圖表/表格/指標卡），支持多設備交互與實時刷新。
- 功能模塊：分銷售、客戶、市場、服務四大板塊，聚焦關鍵指標（如銷售目標達成率、客戶流失率）。
二、CRM Dashboard中常用到的模型
1、RFM模型
RFM模型是一種常用於客戶分析的模型，透過分析使用者的最近購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）和購買金額（Monetary）這三個關鍵指標，將使用者劃分為不同的群體，以便更好地理解和針對性地處理不同價值和行為特徵的使用者。
具體來說，RFM模型的三個指標分別表示：
- Recency（最近購買時間）： 衡量用戶最近一次交易距今的時間。一般來說，最近購買的用戶更有可能繼續購買，因此Recency較小的用戶通常被認為是更有價值的用戶。
- Frequency（購買頻率）： 衡量使用者在一定時間內購買的次數。購買頻率高的用戶可能更忠誠，對企業而言也更有價值。
- Monetary（購買金額）： 衡量使用者在一定時間內的總購買金額。購買金額較高的用戶往往也是高價值用戶，對企業來說更有重要性。
在RFM模型分析中，一般將每個指標的取值分成幾個級別，然後將這些級別的組合形成一個使用者分組。例如，Recency可以分為"高"、"中"、"低"三個級別，Frequency可以分為"低"、"中"、"高"三個級別，Monetary可以分為"小"、"中"、"大"三個級別。這樣，就形成了一系列的組合，每個組合代表一類用戶，如"高-高-高"表示最近購買時間短、購買頻率高、購買金額大的用戶群。
透過針對不同RFM組合的使用者採取差異化的策略，企業可以更有效地提升客戶價值和滿意度。
2、聚類分析
使用者聚類分析是一種應用聚類分析方法的過程，旨在將使用者分成具有相似特徵和行為模式的群體，以便更好地理解和服務不同的使用者群體。透過使用者聚類分析，企業可以更精確地定位不同族群的需求、習慣和偏好，進而發展個人化的行銷策略、改善產品設計，提高使用者滿意度和忠誠度。
使用者聚類分析的步驟通常包括以下幾個方面：
- 資料收集： 收集與使用者相關的各種數據，包括但不限於使用者基本資訊、行為數據、交易記錄、使用模式等。
- 特徵選擇： 從收集到的資料中選擇合適的特徵，這些特徵應當能夠反映使用者群體之間的差異和相似性。
- 相似度量： 選擇適當的相似度量法，用於計算使用者之間的相似性。常見的測量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離、餘弦相似度等。
- 聚類演算法： 選擇適當的聚類演算法，例如K均值聚類、層次聚類、DBSCAN等，根據相似性度量將使用者劃分為不同的群體。
- 聚類結果分析： 對生成的使用者群體進行分析，了解每個群體的特徵，發現潛在的使用者行為模式和需求差異。
3、用戶畫像
使用者畫像是透過收集、整理和分析使用者的相關訊息，形成對使用者的綜合、立體化描述的模型。這個描述通常包括使用者的基本資訊、興趣嗜好、行為習慣、購買歷史、社交活動等多個維度的數據，用於更全面、準確地理解和描繪目標使用者群體。
使用者畫像的建構主要依賴資料收集、整合和分析。企業需要收集用戶在網站、應用程式、社群媒體等平台上的各種行為數據，這些數據可能包括：
- 基本資訊： 包含使用者的年齡、性別、地理位置等基本身分特徵。
- 興趣愛好： 使用者在網路上的瀏覽、搜尋、按讚等行為可以反映其興趣和喜好。
- 行為習慣： 使用者在平台上的操作習慣、使用頻率、停留時間等。
- 購買歷史： 用戶的購買記錄、購物車行為等。
- 社交關係： 用戶在社群媒體上的社群網絡，包括追蹤的人、粉絲、社群互動等。
透過綜合分析這些訊息，企業可以得到更全面、準確的使用者畫像，進而發展出更精準的市場策略、優化產品或服務設計，提高用戶滿意度。值得注意的是，建立使用者畫像需要合法、合規地收集和處理使用者訊息，確保使用者隱私得到充分尊重。
4、用戶生命週期
使用者生命週期（Customer Lifetime Value）是一種透過追蹤和分析使用者在產品或服務上的整個互動過程，從使用者的首次接觸到最終離開，以全面了解使用者在不同階段的行為、需求和價值的方法。這種分析旨在幫助企業更好地了解用戶的使用習慣、用戶價值演變以及在整個生命週期內的互動方式，以製定更有效的策略和決策。
使用者生命週期通常可以劃分為以下關鍵階段：
- 取得階段（Acquisition）： 使用者首次接觸產品或服務，可能透過廣告、社群媒體、搜尋引擎等途徑。
- 啟動階段（Activation）： 使用者在產品或服務上進行首次互動，可能是註冊、使用關鍵功能或完成首次交易。
- 留存階段（Retention）： 使用者持續使用產品或服務，並在一定時間內保持活躍狀態，這對企業來說尤其重要。
- 營收成長階段（Revenue Growth）： 使用者開始進行頻繁的交易，購買額度逐漸增加，對企業的營收貢獻上升。
- 推廣階段（Referral）： 使用者在社群網路或其他途徑分享產品或服務，推薦給其他潛在使用者。
- 流失階段（Churn）： 使用者停止使用產品或服務，可能是因為失去興趣、找到了替代品或其他原因。
透過使用者生命週期分析，企業可以深入了解每個階段的使用者行為和特徵，制定有針對性的策略以提高使用者體驗、降低流失率、促進使用者轉換和提高使用者忠誠度。這種分析方法有助於優化產品和服務，提高整體業務效益。
三、如何選擇與實施CRM Dashboard
以FineBI為代表的智能分析工具正成為企業優化決策的利器。FineBI憑藉強大的數據處理、可視化呈現及無縫集成能力，為使用者分析提供了全流程支援。接下來，我將利用FineBI中的一個實際案例來為大家講解在實務工作中，如何構建一個CRM Dashboard：
1、了解背景和需求
某國某公司連鎖超市在各地有80家線下零售門市，在2020年底，公司更新了近5年的發展策略及目標。例如在銷售、庫存、商品、人才、會員等等各方面都有政策和目標。其中，在會員維度的目標，是到2021年12月為止，80家門市整體會員數達到220萬人。如何才能達到這個目標，是公司需要探究的問題，也是我們這次進行數據分析的目的。
2、分析思路
本報告將從新增用戶、忠實用戶、流失用戶三個維度進行全方位的用戶分析，旨在找出拉新拓客的有效方法、提高用戶黏性的策略以及減少流失用戶的應對措施。
具體的思路如下圖所示：
3、分析案例詳解
①會員用戶整體狀況總覽
以上數據分析結果:
- 目前為止，目標會員數未達成，平均差額約1100人。
- 僅煙台市完成目標，青島市的平均會員數最低。
- 從現有平均會員數月推移來看，從2020年10月出現了急速下降趨勢，從2021年3月開始慢慢回升，但仍然沒有回到去年同一時點的水平。猜測是受到新冠疫情的影響。
- 依會員區分(新增、忠實、流失)，透過推移變化來看，2020年10月-2021年02月期間受疫情影響，新增會員明顯減少，流失會員明顯增加。 2021年3月開始，新增會員增加，流失會員減少，忠實會員也在2021年03月降到最低點之後，開始回升。整體趨勢是向好的。
②新增會員用戶分析
10家店中，其中有3家作為實驗門市在2021年1月導入了自助入會機。透過左邊兩個圖表對實驗店和非實驗店進行比較分析，得到以下結果:
- 雖然實驗店的平均新增會員數一直高於非實驗店，但導入自助入會機之後，實驗店會員的新增幅度比導入前顯著加大。
- 實驗店比非實驗店新增會員增幅擴大的主要原因是在其他入會方式的人數持平的基礎上，自助入會機帶來的會員增加。
- 在全球疫情的大環境下，無接觸的自助入會是一種很好的擴大會員的方式，可以向全店推廣。
③會員用戶分析
以上數據分析結果:
- 從各級會員組成來看，白金會員和黃金會員總共佔會員數的33.5%，銷售額佔了81.1%。
- 白金會員和黃金會員喜好部門TOP5是:南北乾貨、蔬菜、日配、麵包和乳酸菌飲品。
- 從購買頻度和客單價的月推移來看，2020年11月因疫情狀況惡化，顧客來店次數減少，但客單價升高。說明顧客由於疫情原因，少次多量集中購買的需求正在上升。
- 各等級會員中，白金會員和黃金會員使用儲值卡結算的比例較高，顯示儲值卡結算方式較受優質顧客的喜愛。
- 女性比例遠高於男性，且年齡在40-60歲居多，可以加強對40-60歲女性顧客的精準行銷。
④流失會員用戶分析
上面數據分析結果:
- 流失會員過去常購買的品類TOP5是:膨化食品，夾心餡料麵包，巧克力，綠葉菜類，杯麵。
- 透過對流失會員常購買的TOP5品類的SKU數的推移來看，杯麵、巧克力和膨化食品的品類確實存在SKU減少的情況。
- 隨著社會經濟的發展，人們越來越注重健康飲食，顧客對於以上3品類的需求或許本來就是降低了，當然這個假設也需要結合社會消費數據以及及友商數據進行進一步驗證，在此並不能斷定SKU品類的減少是會員流失的原因。
⑤用戶滿意度分析
為分析會員流失的原因，選取了3間門市進行了有獎問卷調查。上面數據分析結果:
- 3間店舖在店鋪環境及商品價格，員工服務方面顧客的反映是較滿意的。
- 在商品種類的平均分數在3.3分，分數是最低的，重點需要在商品種類上強化。
- 從問卷的改善意見來看，結帳排隊等待時間長，盒飯不好吃，特價商品限量是名列前3位。
這3個需要改善的意見有可能是造成顧客流失的部分原因針對以上3點我們建議的可能的改善方案:
- 結帳等待時間長:加入自助結算機結帳、尖峰時間開放更多的收銀台彈性調節機制、導入自助結算購物車。
- 盒飯不好吃:向盒飯加工部門回饋顧客的建議，進行菜餚的改良，增加試吃看顧客的反映情況。
- 特價商品限量:跟特價商品活動廠商協商，不限量或爭取盡量多的數量。
註明：以上3方面的建議，是提供的可考慮的改善方案，具體方案的可行性，需要根據ROI等進行進一步驗證。
CRM Dashboard能幫助你快速掌握業務的核心指標，提升決策效率。透過業績目標分析儀表板，你可以即時調整策略以達成目標。客戶消費分析儀表板則能幫助你了解如何鞏固客戶關係，進一步提升業務表現。綜合運用儀表板讓你能從多層面深入分析營運狀況，制定更精確的策略。選擇並正確實施CRM Dashboard，能讓企業充分發揮數據的價值，實現業務增長。
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