使用微信CRM系统,该如何有效应用用户数据?行业纵横

使用微信CRM系统,该如何有效应用用户数据?

作者:Yaoyao
阅读时长:6分钟2019年12月27日根据最新发布的数据,微信月活跃用户的数量已超过11亿,另一组数字中,中国人将1/3的在线时间用于微信上。从平台使用时间上和人数上来看,微信都是中国社交平台的首位。这也意味着微信是几乎所有企业能触达其消费者的关键渠道,进行微信营销是建立全渠道体验的关键桥梁。越来越多的品牌积极利用微信渠道进行营销,但您可能对微信CRM的概念仍不甚了解。以史为镜,可以知兴替。同样地,了解了一个人的过去,才能预测其将来的行为。为了提供个性化客户体验,品牌需要深入了解其客户的个人偏好、购买历史、互动行为等,那么该如何有效为微信CRM收集和分析用户数据呢? 首先,微信CRM数据有哪些?微信数据与其他社交数据类似,包括了人口属性、行为、心理特征、兴趣爱好等数据,其核心是建立立体的用户画像(Persona)来提高参与度与转化率。品牌可以从以下四个方面来收集的用户数据: 人口统计学方面:从地理、收入、教育程度和其他标准描述属性来定义一个人群的基本结构。 心理学方面:注重于价值、观点、兴趣、渴望、态度和生活方式。 交易方面:通过历史的客户关系,包括自己和第三方购买历史和售后服务记录,来揭示洞察。 行为方面:通过网站、移动设备和其他媒体、内容和渠道的观众互动,获取能揭示观众在整个生命周期内如何互动的数据。微信中,品牌可以收集的数据分为常规数据及自定义数据,涵盖了以上提到的四大方面的用户数据。图1:微信小程序及微信公众号中可获取的用户数据这么多数据维度,要从何着手?您可以通过回答以下四个问题来制定收集和分析用户数据的策略: 第一问:应该收集哪些数据?在数据领域有句话:Garbage in, garbage out(垃圾进,垃圾出)。不论您做的数据分析如何细致、使用的工具如何先进,您首先需要确保收集的数据对您的业务目标是有价值的。因此,明确业务目标及所需相应数据是收集数据的必备工作。比如,为了了解您的顾客群体,可以收集性别、语言、地域、活跃度数据;了解顾客对您品牌的喜好,可收集受欢迎的内容、频率、分享、收藏等数据;了解电商小程序中的顾客转化漏斗,则需要定义转化路径并收集每个路径的顾客转化和流失情况。 第二问:如何获取数据?首先是获取数据的途径,您可以在微信运营过程中收集以上所示的常规分析数据;小程序中的自定义分析数据则需要通过定义事件来获取。您也可以通过专门的营销活动或设置专门的入口来收集与业务目标相关的用户信息如手机号、生日、甚至最想去的旅行地等。需要注意的是,前期的用户行为数据埋点对于营销策略的迭代非常重要。从中您可以了解您的品牌内容、活动、渠道、用户界面等有效性,以及不断动态获取用户心理学方面的洞察。 第三问:如何应用数据?收集用户数据的核心目的是整合线上线下的用户画像、喜好、行为等数据为客户提供全渠道个性化体验,推动其在用户旅程中的进程。而将微信数据与品牌的CRM数据整合,掌握更全面的用户信息是实现这一目标的基础。所有企业使用用户数据的策略都可以围绕微信用户旅程来规划。您可以根据用户所处的不同阶段,来有针对性地引导互动行为。与其他渠道的用户旅程类似的,主要分为以下四个阶段: 认知 兴趣 购买 忠诚图2:「2019高客单价行业微信数据报告第一部分·互动」白皮书——微信用户旅程截图但根据行业、企业、场景的性质,您使用用户数据的方式应该是不同的。比如在用户转化的场景中,B2B企业会想要通过线下展会或线上直播等方式获取销售线索的联系方式及现阶段的需求,结合互动行为,进行优先级排序后,来安排后期销售人员的跟进;而B2C企业则会通过历史数据来预测顾客的喜好、购买方式及频次,划分细分客群,以期在最合适的时间为其推荐产品来促成转化。 第四问:如何分析数据? 图3:「2019高客单价行业微信数据报告第一部分·互动」白皮书——微信用户互动价值矩阵截图正如在第一问中提到的,分析数据与收集数据相同,您需要明确与业务目标相关的数据,以更有效地分析业务表现。分析数据的目的与想要达到的业务目标密切相关,比如目标是为了激活沉默用户的话,那么主要KPI应该是根据活跃度划分的用户群组数量的变化,其次是各种促活营销活动的有效性指标(推文打开率等),来拆分成各类小目标。您可以参考以下与用户数据相关的营销活动KPI: 各渠道获得的微信粉丝数量 获客成本 MQL及SQL数量(B2B企业适用) 成单率 客户留存 结语:与日俱增的微信用户数据需要企业制定一个完善的微信CRM策略来有效应用,本文仅为您提供了初步的思考框架,更深入的使用及分析用户数据可查看更多文章: 营销活动结束后,微信数据分析可以追踪哪些结果? 销售线索评分管理入门——如何使用数据来计算基本线索分数 什么是行为营销?行为营销如何洞察用户并提高销量?(内附案例)

根据最新发布的数据,微信月活跃用户的数量已超过11亿,另一组数字中,中国人将1/3的在线时间用于微信上。从平台使用时间上和人数上来看,微信都是中国社交平台的首位。这也意味着微信是几乎所有企业能触达其消费者的关键渠道,进行微信营销是建立全渠道体验的关键桥梁。越来越多的品牌积极利用微信渠道进行营销,但您可能对微信CRM的概念仍不甚了解。

以史为镜,可以知兴替。同样地,了解了一个人的过去,才能预测其将来的行为。为了提供个性化客户体验,品牌需要深入了解其客户的个人偏好、购买历史、互动行为等,那么该如何有效为微信CRM收集和分析用户数据呢?

 

首先,微信CRM数据有哪些?

微信数据与其他社交数据类似,包括了人口属性、行为、心理特征、兴趣爱好等数据,其核心是建立立体的用户画像(Persona)来提高参与度与转化率。品牌可以从以下四个方面来收集的用户数据:

  1. 人口统计学方面:从地理、收入、教育程度和其他标准描述属性来定义一个人群的基本结构。
  2. 心理学方面:注重于价值、观点、兴趣、渴望、态度和生活方式。
  3. 交易方面:通过历史的客户关系,包括自己和第三方购买历史和售后服务记录,来揭示洞察。
  4. 行为方面:通过网站、移动设备和其他媒体、内容和渠道的观众互动,获取能揭示观众在整个生命周期内如何互动的数据。

微信中,品牌可以收集的数据分为常规数据及自定义数据,涵盖了以上提到的四大方面的用户数据。

微信小程序及微信公众号中可获取的用户数据

图1:微信小程序及微信公众号中可获取的用户数据

这么多数据维度,要从何着手?您可以通过回答以下四个问题来制定收集和分析用户数据的策略:

 

第一问:应该收集哪些数据?

在数据领域有句话:Garbage in, garbage out(垃圾进,垃圾出)。不论您做的数据分析如何细致、使用的工具如何先进,您首先需要确保收集的数据对您的业务目标是有价值的。因此,明确业务目标及所需相应数据是收集数据的必备工作。

比如,为了了解您的顾客群体,可以收集性别、语言、地域、活跃度数据;了解顾客对您品牌的喜好,可收集受欢迎的内容、频率、分享、收藏等数据;了解电商小程序中的顾客转化漏斗,则需要定义转化路径并收集每个路径的顾客转化和流失情况。

 

第二问:如何获取数据?

首先是获取数据的途径,您可以在微信运营过程中收集以上所示的常规分析数据;小程序中的自定义分析数据则需要通过定义事件来获取。您也可以通过专门的营销活动或设置专门的入口来收集与业务目标相关的用户信息如手机号、生日、甚至最想去的旅行地等。

需要注意的是,前期的用户行为数据埋点对于营销策略的迭代非常重要。从中您可以了解您的品牌内容、活动、渠道、用户界面等有效性,以及不断动态获取用户心理学方面的洞察。

 

第三问:如何应用数据?

收集用户数据的核心目的是整合线上线下的用户画像、喜好、行为等数据为客户提供全渠道个性化体验,推动其在用户旅程中的进程。而将微信数据与品牌的CRM数据整合,掌握更全面的用户信息是实现这一目标的基础。

所有企业使用用户数据的策略都可以围绕微信用户旅程来规划。您可以根据用户所处的不同阶段,来有针对性地引导互动行为。与其他渠道的用户旅程类似的,主要分为以下四个阶段:

  • 认知
  • 兴趣
  • 购买
  • 忠诚

「2019高客单价行业微信数据报告第一部分•互动」白皮书——微信用户旅程截图

图2:「2019高客单价行业微信数据报告第一部分·互动」白皮书——微信用户旅程截图

但根据行业、企业、场景的性质,您使用用户数据的方式应该是不同的。比如在用户转化的场景中,B2B企业会想要通过线下展会或线上直播等方式获取销售线索的联系方式及现阶段的需求,结合互动行为,进行优先级排序后,来安排后期销售人员的跟进;而B2C企业则会通过历史数据来预测顾客的喜好、购买方式及频次,划分细分客群,以期在最合适的时间为其推荐产品来促成转化。

 

第四问:如何分析数据?

 「2019高客单价行业微信数据报告第一部分•互动」白皮书——微信用户互动价值矩阵截图

图3:「2019高客单价行业微信数据报告第一部分·互动」白皮书——微信用户互动价值矩阵截图

正如在第一问中提到的,分析数据与收集数据相同,您需要明确与业务目标相关的数据,以更有效地分析业务表现。分析数据的目的与想要达到的业务目标密切相关,比如目标是为了激活沉默用户的话,那么主要KPI应该是根据活跃度划分的用户群组数量的变化,其次是各种促活营销活动的有效性指标(推文打开率等),来拆分成各类小目标。

您可以参考以下与用户数据相关的营销活动KPI

  • 各渠道获得的微信粉丝数量
  • 获客成本
  • MQL及SQL数量(B2B企业适用)
  • 成单率
  • 客户留存

 

结语:

与日俱增的微信用户数据需要企业制定一个完善的微信CRM策略来有效应用,本文仅为您提供了初步的思考框架,更深入的使用及分析用户数据可查看更多文章:

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