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產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
從元數(shù)據(jù)到行為數(shù)據(jù):如何通過(guò)CRM和RFM構(gòu)建客戶畫(huà)像

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本文將結(jié)合CRM管理系統(tǒng)和RFM理論,深入探討如何通過(guò)元數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和態(tài)度數(shù)據(jù)這三個(gè)維度來(lái)構(gòu)建精準(zhǔn)的終端消費(fèi)者客戶畫(huà)像,并為企業(yè)提供更具操作性的建議。
用戶分層運(yùn)營(yíng)怎么做?

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如何通過(guò)細(xì)化客戶標(biāo)簽和分類(lèi)管理來(lái)精確匹配客戶需求,從而提高銷(xiāo)售效率和客戶滿意度呢?本文詳細(xì)講述了作者在處理小罐茶項(xiàng)目時(shí)所采用的策略和方法,為讀者提供了一套實(shí)用的解決方案,特別適合正在尋求提高客單價(jià)和客戶忠誠(chéng)度的商家參考。
如何從幾千萬(wàn)上百萬(wàn)的用戶中篩選出高價(jià)值用戶?

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在做產(chǎn)品的用戶管理時(shí),肯定不能將所有的用戶一并考慮。如何對(duì)這些用戶群進(jìn)行區(qū)分,RFM模型是一個(gè)好辦法。這篇文章,作者從一個(gè)案例出發(fā),給大家分享了如何用excel進(jìn)行RFM模型分層的操作,供各位參考。
數(shù)據(jù)分析
【實(shí)戰(zhàn)案例】手把手教你如何利用RFM模型和數(shù)據(jù)分析拆解業(yè)務(wù)問(wèn)題

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編輯導(dǎo)語(yǔ):現(xiàn)在企業(yè)的獲客成本越來(lái)越高,用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)于每個(gè)企業(yè)都是至關(guān)重要的指標(biāo),如何通過(guò)RFM模型可以幫助我們更了解用戶,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的策略設(shè)計(jì)?作者利用RFM...