B2B CRM 之 kitairu.cn CRM产品构建

背景

2007年市场上CRM产品同质化严重。主要的产品功能由时间管理、信息管理、任务分配三大基础模块构成。而这样的基础建设并没有提升企业用户效率的问题，只是改善了客户信息管理方式及优化企业内部对客户信息化分配等问题。但！企业想知道的是客户在哪里？客户怎么想。

Kitairu.cn 俄中贸易文化网，一个纯粹的俄罗斯采购商创建的网站。最初为了解决这位采购商来华找货的问题，后来又保存了很多中俄之间贸易来往的信息，以及两国之间的文化习俗。整个网站看起来就是一个大容器，一半的五金商品在线成列、一半的两地文化资讯穿插在货品之间。

所以，搜索非常重要，CRM也同样重要！

为什么要做

CRM的本质是：运用信息连接公司与客户之间劳动与效率的交互和提示

kitairu.cn  CRM

为更好的服务网站供应商（企业）用户，我们在此基础上升级了一个版本做到数据可视化，协同运营。在满足基础服务的同时增加三大核心功能：邮电中心、营销工具、商业智能。

邮电中心不仅解决了与客户直接沟通成本的问题还复用在网站与企业用户的帮助连接上。

营销工具主要目的是帮助企业用户在站外产生更多的关键词信息，依靠强大的SEO方式获取站外用户并同步共享于Kitairu。

商业智能实现了早期的大数据挖掘与商业分析，并以数据可视化的方式反馈给企业用户。使企业用户了解行业形势和竞争优劣势。（离线T+1）

主要逻辑

1.数据收集与处理后形成可视化数据反馈给企业用户

2.企业用户使用营销工具帮助获取站外流量

人机交互流程

技术实现

SEO和大数据挖掘分析是核心技术。为更好完善商业智能模块，采用机器筛查归类+人工具体分析的方案。

运营支持

1.数据衡量与预测：通过历史数据验证、优化决策，用户体验，总结规律

2.与研发团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为

2.1.入口、出口分析：途径数据外部来源、站内埋点

2.2.用户质量分析：留存用户、流失用户、新增用户数、细分用户

2.3.行为指标分析：

2.3.1.自定义事件分析，功能使用情况：通过功能点的使用情况和比重确定优先级，进行产品减法

2.3.2.漏斗模型，打造合理访问路径：关键路径上面各个页面的浏览量；页面转化&用户进入后一步步的转化情况

3.分析结果和反馈

亮点简述

kitairu.cn CRM 产品线

图中红色的模块是当时的创新产品

之前有提起过，在2007年市场上的CRM大多都是在解决信息化管理方式上，而我们区别于同质化产品的策略是在此基础上优化升级了一版，实现数据可视化，使运营人员知道客户在哪里，客户在找什么干什么。虽然时过境迁，即便在今天看来也并未过时。

B2B网站的CRM的构建上，其网站最重要的价值是撮合交易，提高双边交易效率。ACRM是基于历史数据的，用来做分析决策，数据挖掘，分析型CRM。而OCRM是操作型CRM，构建在ECIF（企业客户管理系统）之上，用来收集与客户互动的信息，比如沟通过程中的电话记录、邮件来往、样品邮寄记录、商机信息等。

双边交易的频率由两端用户信息构成。即有足够多的供应商发布更多的商品信息和足够多的采购商来kitairu做商品信息查找。只有更多的信息才有利于转化为询盘，从而建立客户信息管理，邮件来往，寄样品，下单订货等等。双边信息的采集和投放成为了销售的重要线索之一。从营销侧来说，必须把商品的广告更广泛的投递出去回收更多的采购商询盘。而网站本身也需要从垂直B2B中脱颖而出，同样需要不断增加IP、PV。营销工具主要处理网站商品的连接投放和回收监控。让企业用户编辑管理商品连接批量外部投放内容以及内容直达的网络媒体，减轻投放成本，免去代理登录免去企业对站外媒介的管理成本。在隔天的回收机制上可以看到之前投放的大致情况，比如在投放媒体上的留言回复数量都统一在kitairu企业中心中体现。有目的的反馈不会使用户对之前的投放结果全然不知，杜绝重复无效的商品广告信息在一个媒体的泛滥而影响企业形象。将企业发展客户之道和网站发展用户之道结合在一起。

OCRM系统中的线索管理与销售与决策模块中同样包含线索管理和线索清洗。OCRM中的线索管理是企业的运营使用者/卖家（外贸发盘人员）人工辅助工具。销售与决策模块中的线索管理和线索清洗，是基于客户/买家（采购商）在网站的浏览行为与企业沟通的精密性等测算客户的购买意愿。客户对企业每次在线行为（邮件、电话、标记、其他管理等）都在不断影响这个客户的购买意向值。自动化和半自动化的协同，商机线索管理中数据的准确性和真实性得到了校验。在做数据录入的时候会因为每个企业每个运营（外贸）人员的习惯差异和理解程度的不同而产生客户信息的不准确性。所以此时需要制定规则，需要将潜在客户区分出线索和商机，业务管理对不同商机状态的统计汇总分析。

客户在网站上进行商品查找和页面浏览这一系列行为数据抽丝剥茧形成了一套客户模型。需要线上建模和策略，共享底层数据和部分模型的策略。虽然会有一定程度上的重建性，却使用双板业务各自快速推进。与客户细分不同，客户建模是基于客户某些固定的信息进行标准化设计。像信用模型、价值模型、不会产生客户细分。常见的客户分类形式有两种：基于客户基础信息的分析，人工分类的标注。而客户建模主要核心是通过抽样和定量分析，产生业务需求固化的规则输出。

为了防止出现数据孤岛，设置客户信息库独立，各大应用调用都通过统一接口调用。