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如何设计一款完善的CRM系统-APP开发 软件开发 APP开发公司 软件开发公司

行业资讯 - 2019 - 04 - 19 软件开发 CRM系统 模块设计

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首先我定义是完善的,不是完美的。这世界上没有完美的产品设计!这次的CMR管理系统设计,还是延续针对P2P行业来考虑的,其他行业也只能仅供参考。

现在设计这套系统是一个独立开发的系统,那么就要将用户模块及其他数据模块也要设计进来,然后至于数据如何获取,就不用说了。往往CRM系统大部分时候认为只是客服部门使用的,其实不然。如果考虑更好的服务于企业,那么就要尽量将其他部门的一些职能需求或者参与客户服务的环节部分都要设计进来。

这个CRM系统是要打通客户与客服之间的联系,要更好的帮助客服去服务客户,且更好的便于管理者做好客服的工作管理。由于更多的过程是基于互联网,在互联网上就需要解决时间与空间的问题。因此今天还是以一个畅想的理念来设计这个CRM系统,将客户服务好。

话糙理不糙

何为服务?

俗话就是把客户当对象,了解客户,对他好,然后期望他对你好!

服务精髓?

在对的时间遇上对的你,然后给你我最好的和你最想要的!

日常三连问

①谁使用?

(客服>运营>推广>其他部门)

②对谁用?

(核心客户>普通客户>潜在客户>注册用户)

③解决什么?

(服务内容→服务质量→服务效率→服务完善)

日常三追问

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如上,不是我想去挖坑,是每个公司都有不一样的环境因素和主观客观的条件,这12个坑,谁用谁填!

基础模块设计

先进行基础模块设计,考虑是独立系统,很多平台有的功能我当它没有,整理出如下模块,看下面模块表:


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一级模块整理出来后,那么就根据一级模块进行细化整理,把二级、三级、四级的功能模块进行梳理,具体如下:


1. 客户列表模块


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本模块特别说明:

  1. 客户的分级是很好理解的,遵循二八原则,区分用户的潜在质量,能够更有效的分配客服的服务资源。

  2. 客户的分类主要是依据客户的生命周期来进行分类设计的,这样可以更好的让运营清楚该对应什么样的客户进行什么样的运营策略调整及实施,也能够让客服清晰的明确应该把工作重心放在什么样的客户身上。具体的设计思路就不细说了,上一篇内容《P2P平台数据运营体系》也有讲到。

  3. 客户分类主要表示用户当前的生命周期状态,不同平台在设计客户服务体系时都会做一个大致归类和取值。

在此将分类的状态进行相应注解,具体如下图:


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2. 客户档案模块


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本模块特别说明:

  1. 本模块主要是对用户的用户画像、行为数据及其他标签进行统计,主要核心就是为了更加了解用户;

  2. 部分数据是本身就可以计算得出的,部分数据是需要想办法从其他运营手段上获得的,部分数据需要客服从日常交流中逐渐获取;

  3. 之所以要统计星座、血型、主要是为了对于用户的性格画像进行基本分析,让客服在对客户进行服务的时候,能够针对客户可能存在的性格特征,表现更好的服务状态,也能避免在服务过程中让用户发生易动怒、方案等不良情绪;

  4. 财务周期的五个周期,主要是客户自身及家庭财务规划而分类的,如果学过理财规划师应该很好理解,已婚人群、理财人群也应该很好理解。

在此将分类的状态进行相应注解,具体如下图:


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3. 服务管理模块


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本模块特别说明:

  1. 特殊事件指重大天灾人祸或其他严重事态与客户有关系或需要表明平台态度的事件任务,账户异常是指用户的数据或行为出现异常;

  2. 失联客户是指客户在有待收有余额的情况下,已经很久未操作过账户,这时候则需要联系客户或客户的紧急联系人。

 



4. 工作管理模块


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本模块特别说明:

  1. 任务及通知有内部部门的,也有外部部门的,因此权限要根据实际情况设置清楚;

  2. 任务及通知在具体实施的时候,可以考虑添加管理者能查看已读或未读状态,避免工作扯皮。

 



5. 概况统计模块


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本模块特别说明:

  1. 流失预警是对于客户出现流失可能的预警,具体取值算法要根据实际运营服务体系来设计;

  2. 通知到达率主要是针对客户的信息触达来统计的,个别有想法的也可以将内部信息通知到达进行统计。




6. 系统管理模块及接口管理模块


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本模块特别说明:

  1. 安全管理一定要分列角色和客户的记录,在具体实施的时候,需要着重考虑角色的异常记录规则,由于CRM的数据量会很大很机密,也是企业的财富,所以一定要在数据的人为安全隐患方面下足功夫;

  2. 标签管理主要针对人工添加的标签进行分类归类,近义词句的规范,便于提取统计。(或许以后AI能代替这部分工作量)

CRM系统的基本功能框架及部分设计要点就在于此了,其中包括很多数据字段的取值规则、计算规则都没办法一一细说,再往下细写就是完整需求了。

这套系统是基于客户服务体系及运营体系来搭建设计的,其中包含了很大的数据量,大部分的平台没有那么多的数据量,第一是平台用户量小,第二是平台的运营服务体系不一样,第三可能就是技术实现难度问题。因此小型平台不建议这样去开发,中型平台可以考虑,大型平台仅供参考了(或许做得更完善)。


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