一、crm属于什么数据？
CRM全称customer relationship management，具体的定义是：企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场份额。
二、CRM数据丢失怎么导入？
例如某客户模块，在列表的上方有一排图标，右边有2个图标，一个是导入图标，一个是导出图标，点击导入图标，进入导入页面。
首先要把原有的数据另存为CSV文件，所谓的CSV文件其实就是文本文件，每列数据用逗号","分隔。打开存有客户信息的Excel文件，点击Excel文件菜单的"另存为"子菜单，输入文件名，保存类型选择为CSV(逗号分隔(*.csv))，然后点击保存按钮，这样就可以把原有的Excel数据另存为 CSV文件。
数据准备好了，下一步就是把数据导入CRM系统中，返回刚才进入的导入页面，点击选择浏览按钮，选择，选择刚才另存为的CSV文件，点击打开按钮，然后点击下一步按钮，进入导入第二步。
这一步主要就是把原来Excel数据中列名和CRM系统中客户模块的数据字段匹配起来，第一列是CRM系统客户模块的数据字段，要和右边第二列中的Excel列名对应起来，这样CRM系统就会把Excel原有数据和CRM中的数据字段一一对应起来并保存成功。
三、crm需要分析什么数据？
在回答这个问题之前，首先要明确两个问题，第一，做CRM的目的是什么？第二，做数据分析的目的是什么？
其实CRM的最终目的只有一个，即管理好客户，只不过方式有很多：营销、服务、会员、互动等等，但前提需要了解我们的客户，才可对症下药。因此，做数据分析的目的就是为了了解我们客户，可能一开始时客户的轮廓比较模糊，日后结合多次测试验证、其他渠道、自主收集的信息后客户的画像就会日渐清晰。
了解客户的方向主要有两个 ：第一是基础属性，如性别、年龄、职业、爱好等，即不会因为客户是否购买或购买多少而改变的属性；第二是行为属性，如RFM属性、购买商品等，即对客户进行行为痕迹分析出其消费特性。
因此，我们在获取客户基础属性的同时，还需要充当行为痕迹分析专家，对客户进行多方位分析。
这里以电商行业为例，客户大部分行为数据可从订单数据来看，由订单数据衍生出销售分析，再到商品分析、客户分析，再因目前电商行业的进步，由客户拓展到会员及对应的互动分析。
具体需要分析的数据如下：
1、销售分析：
流程能力分析：付款率、付款周期、发货周期、签收周期、收货行为、评价行为；客户来源分析：客户数变化、新老客占比变化；
销售额来源分析：销售额变化、新老客销售额占比变化；
贡献分析、活动分析：活动目标、活动效果等。
2、商品分析：类目及商品的销量、关联、回购、流量转化等
3、客户分析：
客户地区分析：省份、市级等来源、回购分析
客户特征分析：活跃度、忠诚度、消费力分析；
客户留存分析：新客留存、各活动来源分析等。
4、会员分析：
会员静态分析(会员占比分析)、会员动态分析(会员变迁分析)、会员贡献分析、会员权益分析
5、互动分析：
互动情况分析：互动人数、互动人次、获取积分数、消耗积分数等；
互动效果分析：互动转化、老带新效果等；
互动活动分析：各互动活动的互动情况。
其实数据分析的维度还有很多，只要能真实反映现状就是合格的，每个人都应该拥有一套属于自己认识消费者的方法论。
四、如何用CRM导入数据？
一种方式是通过API接口的方式，把之前系统和新系统进行对接，进行导入，这种方法的好处是数据不容易丢失，坏处是成本高。
另外一种是大部分crm都提供导入和导出的功能，把之前系统中数据导出来，按照新系统导入的格式和方式，经过人工整理，导入到新系统中，好处是成本低，坏处是数据极易丢失。
还有一种是让系统服务商提供更好的导入导出的方法。
五、做crm前要分析哪些数据？
刚好在做这个，简单交流一下：
我理解的CRM包括系统框架，接触层，业务层，数据层，挖掘层。
接触层：销售渠道（实体店，工厂，分销，B2C，天猫，JD，一号店等），辅助渠道（短信平台，邮件平台，呼叫中心，官网，体验区），社交渠道（微信，微博，QQ空间，论坛等）
业务层：会员政策（会员等级、权益），会员营销（组织架构，营销计划，预算，人群细分，营销评估等），会员服务（会员招募，激励，资料查询，变更，绑定，投诉，建议，评价，咨询等），会员关怀（体验，关怀），会员数据挖掘（会员标签定义，维度分析，计算，更新，数据收集，清洗，模型搭建，校验，评估，调整等）
数据层：主数据（基础信息，身份信息，地址，兴趣，行为，偏好），渠道信息（各个渠道ID，会员标号ID），交易数据（购买时间，次数，金额，商品明细，支付，物流，评价等），权益数据（等级，积分，行为，互动，卡券等），服务数据（咨询，建议，投诉，表扬，评价等），互动数据（短信/邮件/微信，渠道接触点，网页浏览和页面搜索记录，其他社交数据），营销数据（营销计划，活动参与，营销事件等）
挖掘层：基于以上进行的数据收集，清洗，标签定义，数据建模，数据校验，模型评估等
我本身是零售行业的，但考虑题主说的是天猫，说一些我个人理解，建议进行会员全流程全触点与行为事件管理，比如客户访问→客户注册→客户登录→客户浏览→客户收藏→客户咨询→加购物车→客户下单→订单支付→订单审核→物流发货→订单签收→收货确认→订单评价→退款/货处理→下次购买预测→会员营销→营销评估→会员忠诚培养→会员流失预警→会员全生命周期管理
暂时说这些先。
六、CRM数据库是什么？
CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理。是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统，通常所指的CRM，指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用支持等流程的软件系统。
它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。CRM项目的实施可以分为3步，即应用业务集成，业务数据分析和决策执行。
CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。
七、用友CRM数据库分析：如何通过数据驱动业务增长？
用友CRM数据库的核心价值
作为一名长期关注企业数字化转型的编辑，我经常听到这样的疑问：用友CRM的数据库到底能为企业带来什么？其实，答案很简单——数据驱动决策。用友CRM的数据库不仅仅是一个存储客户信息的仓库，它更像是一个智能中枢，能够帮助企业从海量数据中提炼出有价值的洞察。
想象一下，当你能够清晰地看到客户的购买习惯、偏好以及行为轨迹时，制定营销策略是不是变得更加精准？这就是用友CRM数据库的魅力所在。它通过整合销售、市场、服务等多维度的数据，为企业提供了一个360度的客户视图。
数据库架构的独到之处
用友CRM的数据库架构设计非常注重灵活性和扩展性。它采用了分布式存储技术，能够轻松应对企业业务规模的扩大。无论是小型企业还是大型集团，都可以根据自身需求灵活调整数据库的配置。
此外，用友CRM的数据库还支持多租户模式，这意味着不同部门或子公司可以在同一平台上独立管理自己的数据，同时又能实现数据的共享与协同。这种设计不仅提高了数据的安全性，还大大降低了企业的IT运维成本。
数据分析功能的实际应用
用友CRM的数据库不仅仅是存储数据，更重要的是它的分析能力。通过内置的BI工具，企业可以轻松生成各种报表和可视化图表，帮助管理层快速掌握业务动态。
举个例子，某零售企业通过用友CRM的数据库分析发现，某类产品的销量在特定时间段内显著上升。于是，他们及时调整了库存和促销策略，最终实现了销售额的显著增长。这种数据驱动的决策方式，正是现代企业所追求的。
数据安全与隐私保护
在数据安全方面，用友CRM的数据库同样表现出色。它采用了多层次的安全防护机制，包括数据加密、访问控制、日志审计等，确保企业数据的安全性。
特别是在隐私保护方面，用友CRM严格遵守相关法律法规，确保客户数据的合法使用。企业可以放心地将敏感信息存储在系统中，而无需担心数据泄露的风险。
未来趋势：AI与数据库的深度融合
随着人工智能技术的快速发展，用友CRM的数据库也在不断进化。未来，我们可以预见的是，AI将与数据库深度融合，为企业提供更加智能化的数据分析服务。
比如，通过机器学习算法，系统可以自动识别客户的潜在需求，并推荐个性化的产品或服务。这种智能化的数据分析方式，将进一步提升企业的运营效率和客户满意度。
总的来说，用友CRM的数据库不仅是企业数字化转型的重要工具，更是实现业务增长的关键引擎。通过深入挖掘数据价值，企业可以在激烈的市场竞争中脱颖而出。如果你还在犹豫是否要升级你的CRM系统，不妨从数据库的角度重新审视一下它的潜力。
八、数据如何驱动运营？
北海在做公司官方新媒体账号以及个人自媒体账号过程中，在每日的数据整理阶段，积累了一些心得，跟大家分享下。
这篇回答咱们暂且不谈高大上的理论，只从基础工作出发，下面为大家介绍6个数据分析在运营工作中应用的案例，来证明数据如何驱动运营？
数据思维是每个领域的运营都应该具备的职业习惯。数据分析是也许影响不了全盘运营。但数据可以展现营销和运营的效果，辅助运营过程，优化运营结果。
1.数据对比
通过数据对比来判断运营结果是数据分析的入门，这也是身为运营最基本的思维。数据对比又分为横向对比和纵向对比。
比如运营的店铺当日营业额1万元，从单一数据你无法判断店铺运营效果，但如果有了竞争对手的日营业数据，你就可以通过对比来分析原因，这就是横向对比。这样得出的结论更有价值，并依此结论来优化下一步的运营动作。
类似下图，同品类的同比数据分析法，应用的道理也是如此：根据数据反馈，找出原因。
2.数据细分
数据细分运用的是溯源思维。将采集的数据进行层层细分，直至找到数据波动的真实原因以及背后隐藏的逻辑关系。
比如你是新媒体运营。今天你发现某短视频平台账号流量暴涨。作为一名运营，你需要将数据进行细分，判断是账号流量波动的真实原因是整体作品暴涨还是单条短视频带动的流量上扬。如果是账号整体数据暴涨，这就证明账号运营方向正确，内容优质，账号已经度过了冷启动阶段；如果某一条视频带动，你需要看视频的发布时间，如果是近期发布，证明视频踩中热点，但如果视频是之前发布，就证明该条视频享有长尾流量，说明视频质量、创意、内容优质，可以进行复制。
3.相关数据
面对有限的蛋糕，为什么大佬总能吃到第一口，并且吃得很饱，而我们屈居人后拣剩下的？最主要的原因是大佬具备相关思维。开发A市场的同时，就根据市场属性延展到与A相关性较强的B市场进行考察。
当下是互联网时代，没有一块信息是单独存在的，我们更不能只根据眼前的信息而轻下结论。
假如你是一名直播运营，公司主营业务是美妆。下播后，采集直播数据，你不能仅仅分析主打产品的数据，还要去分析与主打品相关性较强的产品数据。比如今天直播主打产品是粉底，与粉底相关的产品是什么？是美妆蛋。假使美妆蛋的下单量也不错，那么下次直播就可以对上车顺序进行调整，利用主打产品的流量带动相关产品的下单量。
作为运营，在没给公司多花一分推广费的情况下，就带来两种产品GMV升级，请问如果你是老板，面对这样运营，谁不爱？
4.数据假设
所谓数据假设就是利用“假设性思维”进行数据采集，从而拓展思路，最快得出结论。
假使你是电商运营，发现最近店铺主打品搜索量断崖式下跌，领导让你马上做一个数据分析报告，下班前就要上交。
新手运营只会催每项数据进行一一对比，费时费力，针对性差；而资深运营，会根据目前店铺情况，对几个关键数据提出假设，然后根据假设进行数据采集，来验证论点，从而缩短汇报时间。
比如你将原因初步设定为市场大盘下跌、搜索点击率下跌、市场竞品款式数据这三点。然后根据这三点原因去采集数据，发现竞品公司上了新款，并且新款数据很好，所以流量才被抢了去。从而判断出店铺搜索量下滑的真正原因，想出应对政策后再去汇报，这样会大大增加工作汇报的通过率。
数据分析的应用范围其实很广，这是一门学问很深的功课，它不仅包括数据分析的方法论还包括数据分析工具的使用。无论是运营从业者还是普通的职场白领，亦或是已经有所小成的创业者，都应该尝试建立数据分析思维。
我们大可不必起步阶段就花高价去上专业课，这款知学堂推出的数据分析训练营试听课就挺不错，不会做表格、见到数字就晕头转向的小伙伴可以一试，只需0.1元，来薅官方的羊毛吧~
5.数据匹配
做过账号的人，都非常关注的一个点就是粉丝画像。粉丝画像关乎于后期变现。当粉丝画像与购买力人群相匹配的时候，你的账号才具有商业价值。
有些自媒体博主，为了快速涨粉经常做一些互关互赞的操作。但殊不知这样会影响账号标签，导致作品推送不到正确的观看人群，从而影响完播率，导致账号流量下滑，影响涨粉。其次，无论是直播带货还是视频橱窗带货，虚假粉丝对转化率起不到任何帮助。
所以，运营在分析数据时，需要通过数据匹配来判断账号、作品以及营销质量。
我们举个例子：
绿色为粉丝画像，蓝色为下单用户的年龄画像，根据数据分析的柱形图可以得知，账号粉丝构成的主力军是30-39岁年龄段，而下单用户主力军客户的年龄画像也是30-39岁年龄段。这就说明，大部分下单用户，是我们的粉丝，也可以说明，我们账号的定位与变现人群是非常匹配的，可以实现长期变现。但假如，我们粉丝画像主力军是30-39年龄段，但下单用户却是30岁以下的，就说明这个产品不适合作为这个账号的主打品，或者形成购买力的用户根本就不是我们的固定粉丝，也许是系统推送的极速流而进入的直播间，看商品比较合适才买的。这部分用户，我们也只能赚他们一次钱。
6.数据模型
将数据看作一个模型，设置X、Y、Z轴。
三轴可以代表不同的数据维度，比如时间、地区、人群...每个维度下的信息（比如时间维度的年月日，地区维度中的省份，人群维度的性别年龄）就是为了满足“信息”可以在不同角度上的聚合与反馈。
当我们设定好了数据维度，就可以通过不同维度的组合，形成不同的数据模型，得出更深更广的结论。
比如在分析店铺的年度销售额时，可通过销售额分析得出哪个款式卖的好，哪个时间段卖的好、哪种人群购买力强以及哪个款式在哪个城市销售额更高等等一些列的数据信息，然后根据不同维度的信息组合构建数据模型，再通过模型来制定下一阶段的销售策略。
可以斩钉截铁的说，做运营就必须拥有数据思维。习惯以数据为导向，监测和统计用户对所发布内容实施的行为数据，通过分析，得出优化迭代的运营策略。
不要只把数据分析当做运营工作中的一环。运营动作是表象，其本质是通过逻辑分析找到问题关键，对症下药。而数据分析恰巧锻炼的就是逻辑思考的能力。所以，在工作中要先养成看数据的习惯，再去学会如何看懂数据，透过数据，寻找本质。这才是资深运营与运营小白的根本差别，也是薪资差别的原因所在。
九、CRM数据分析的指标类型？
CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。
