深圳某工业润滑剂销售公司用 Excel 管理客户,存在 3 大问题:
一是客户数据分散(跟进记录 / 成交明细混乱),销售离职易流失客户;
二是缺乏客户分层工具,无法精准推送优惠,复购率仅 20%;
三是无销售数据分析,无法判断哪些客户值得重点跟进,业绩增长缓慢。
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深圳某工业润滑剂销售公司用 Excel 管理客户,存在 3 大问题:
一是客户数据分散(跟进记录 / 成交明细混乱),销售离职易流失客户;
二是缺乏客户分层工具,无法精准推送优惠,复购率仅 20%;
三是无销售数据分析,无法判断哪些客户值得重点跟进,业绩增长缓慢。
一、基础功能:
1.销售端:支持客户信息扫码录入(含标签分类)、跟进记录实时同步、待办任务提醒(如回款到期预警),关联企业微信可一键添加客户好友。
2.管理端:客户分层看板(按成交金额 / 跟进状态分类)、销售业绩统计、签单回款明细查询,支持导出 Excel 报表。
3.运营端:内置优惠券发放、消费返现规则设置功能,客户消费后自动返还余额至账户,刺激复购。
二、数据平台核心功能:
① 客户数据模块:自动整合客户基础信息(行业 / 规模)、行为数据(咨询次数 / 下单记录)、成交数据(金额 / 频次),通过数据画像模型生成客户标签(如 “高潜力 - 季度复购”“沉睡 - 6 个月未下单”);
② 运营分析模块:搭建数据看板,展示客户复购率 / 客单价 / 销售转化率,支持按销售 / 产品维度分析;
③ 私域运营模块:根据客户标签自动推送个性化优惠(如沉睡客户发满减券),同步统计活动转化数据,优化运营策略。
1. 项目任务:全栈开发,开发客户数据运营平台,设计数据画像模型与运营分析模块,实现 Excel 数据批量导入清洗,对接企业微信接口。
2. 技术栈架构亮点:采用 “前后端分离 + 数据中台” 架构,React 开发管理后台数据看板,Node.js 构建数据 API,MongoDB 存储多维度客户数。
3. 项目难点与攻克:难点是客户标签精准度,通过历史 1 年成交数据(800 + 客户)迭代标签规则,标签匹配准确率达 90%;同时支持数据实时同步,确保销售查看的客户数据与小程序端一致。
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