可以利用CRM存在的数据做如下方面的分析/决策：

企业相关人员：

市场营销人员通过crm的数据分析可以更清楚的定位目标群体，实现精准营销；

销售人员运用crm数据分析，可以提前预测客户需求，为客户提供个性化的产品和服务；

客服人员通过crm运用数据分析，可以更全面的了解客户想要解决的问题，提供更有针对性的服务，提高客户满意度。

crm的数据分析步骤如下：

进行数据分析，必须要有数据，收集各个渠道的数据，并录入crm系统，找到更真实的有效的数据源客户销售数据分析，无论是从外部的还是内部的数据。使用图表可视化相关信息

在进行数据分析的步骤中，首先需要有数据，在CRM系统中，会记录会员的个各类数据，比如基础信息，会员的消费数据等，通过收集到的数据分析会员的各类行为，帮助工作人员管理会员，主要表现在以下四个方面：

主要分为四个方面：

实现一对一营销客户盈利分析进行交叉销售将商业数据转化为信息

详细说明：

实现一对一营销：

也就是针对营销，通过了解每一个客户，并同其建立持久的关系，包括忠诚度分析，用户流失分析（挽留，激活），用户价值模型，用户细分（基于用户的基本属性，消费属性，行为属性对用户进行标签，服务于市场硬性，其他行业相关的用户分析）

客户盈利分析：

每个客户/客户群的消费能力，有很大区别，通过知道客户的消费能力，指定有效的营销策略，刺激消费，获取更有价值的客户。通过相关数据的获取（比如交易历史数据），以来预测客户消费能力的变化，发现客户消费能力的高低，or 发现消费能力较高的新客户（做出消费预测）

进行交叉销售：

分析出最优的合理的销售匹配，比如购买频率较高的商品组合；找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，推荐组合中还没有购买的商品；通过用户画像，大部分都会购买此类商品，因此向没有购买的此类用户推荐（用户商品推荐）。

将商业数据转化为信息

将商业数据转化为商业信息，提升决策者的判断力和决策力。

几个方面：

细分客户群

寻找最有价值的客户（提升客户价值）

分析价值客户的行为特征

获取新客户

保持客户 防止流失

具体的分析策略：会员的结构分析，会员的贡献，忠诚度，购买物品的行为体征等等达到上述目的。

细分客户群：

通过客户结构细分客户群：通过区域，年龄，各个积分段等各个维度，将会员划分为各个等级，找出最有价值的客户，实现针对性营销

寻找最有价值的客户

通过会员行为RFM（最近购买时间，次数和金额）进行用户的价值划分，消费频率，消费金额，利润贡献。

会员消费客层分析

以商品属性作为分析条件，按照属性分析不同类型的会员的消费情况，了解不同类型的顾客的消费特征。比如：了解服装类的主力消费群体是哪一个类别的会员群体，组成方式是什么样的（比如年龄段客户销售数据分析，性别等其他会员属性）

会员消费占比分析：

按照组织机构，商品品类等商品属性在指定条件内分析整体销售和会员销售情况，了解会员群体的消费偏好，

会员消费偏好分析：

对优质客户和非优质客户，分析不同类型的会员对不同商品的偏好程度。

通过数据分析，在客户分类，忠诚度，盈利能力，潜在用户提供准确的信息。提高企业决策者的决策能力，提供信息支持和技术保障。

获取新客户：

确实哪些是可能的潜在客户，哪些客户容易获得，哪些客户较难获得，利用有限的营销资源。

通过数据分析，数据挖掘预测潜在客户，

而在CRM

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！