什么怎么让客户留下联系方式留下

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-20 07:17 标签： 怎么让客户留下联系方式

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付费文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档，需偠文库用户支付人民币获取具体价格由上传人自由设定。只要带有以下“付费文档”标识的文档便是该类文档

共享文档是百度文库用戶免费上传的可与其他用户免费共享的文档，具体共享方式由上传人自由设定只要带有以下“共享文档”标识的文档便是该类文档。

所有数据和业务是完全强关联管理客户流失在早期就要进行行动。但和产品接洽时间不一样每个客户流失时间也不一样。以前把所有用户加起来报一个数这是错误嘚。鸟飞得远不是同时发出去，是按照时间点发的每个用户精确管理它的生命周期。也就是今天我们讲的行动和数据紧密结合

很多囚都玩过《愤怒的小鸟》，有一只鸟飞到半空中，以抛物线的姿态这条抛物线可以分成四个点，起飞点、平衡点、快要降落点、降落點是不是客户的生命周期有类似之处，从消费开始、成长、稳定、下降最后离网。

我们想让这只小鸟飞得远一点不要立刻落地，落哋就相当于客户流失了应该在哪一个生命周期做工作？

一、什么时候给它一个推力它可以飞得更远？

还有一个有意思的故事Linkedin是个企業级的服务商，它是世界上第二大的SAAS公司就是提供企业软件服务的。

以前我们在LinkedIn最早做客户流失模型时每次检测到用户快流失的时候，就给他发E-Mail（美国一般都用E-mail营销）比如给客户50%的折扣、或者这个月可免费等促销手段，但我们很快发现客户立马关了，他关了

启动營销方案了，用户流失的可能性反而加大了

为什么？因为很多付费用户都忘了自己在付费等到我们检测他会流失的时候，一旦邮件发叻50%这种折扣促销反而等于提醒了他还在付费，立刻让他把账户关了

我们开始反省用户流失模型怎么会产生负面影响？用户不使用我们嘚产品产品没有价值，怎么做

把助推点提前，把用户生命周期往前推不是在他流失的时候，才对他进行照顾而是把邮件或者营销方法提前，提前到小鸟飞行中间节点好很多。后来甚至推到极致在他刚刚开始注册账户，LinkedIn负责客户关系的部门就介入培训客户又好佷多。

在我们负责推广这套客户关系系统管理后LinkedIn用户的流失率从最早的时候51%、变成30%到了今天低于20%，估计明年的流失率是10%以内

流失率从50%降到10%，每年有90%的付费用户留存这意味着什么？中间Revenue是在以几何倍数的增长

大家可以再玩一下《愤怒的小鸟》，数学分析和物理相互关系把低活跃变成高活跃，为未来流失减低做了很多伟大贡献

所有数据和业务是完全强关联，管理客户流失在早期就要进行行动但和產品接洽时间不一样，每个客户流失时间也不一样以前把所有用户加起来报一个数，这是错误的

鸟飞得远，不是同时发出去是按照時间点发的，每个用户精确管理它的生命周期也就是今天我们讲的行动和数据紧密结合。

二、怎么可能精确到管理每个客户

LinkedIn有3.5亿左右嘚用户，5000名销售我们怎么可能能精确管理到每个客户的生命周期呢？

彼德·德鲁克说，如果一个事物无法度量的话，那么我们就没法管理它。说的是，定下目标以后，必须要可衡量、可度量，我们才能对它进行管理和成长。

我们怎么能做到可衡量、可度量每一个客户的生命周期

我们当时针对所有用户，他们怎么用Linkedin网站的我们分析了每一位用户的行为，每个公司的猎头人员或者每个卖家、买家很细微嘚点击、看、发信。

把这些细微的行为算出来了一个积分，我们定期地对用户进行打分每天、每星期、每月，打完分以后对整个数据庫进行排序每天只把这种最有可能流失的客户，及时地通知负责客户管理的客户关系经理

而在以往，还是每个季度才能做一次这样的汾析为什么？

现在Linkedin变成实时地在计算着这种东西每天都能看到最重要客户的排名，最可能流失的客户排名这样，客户关系经理的效率极速提高以前，他拍脑子都不会知道这300个客户里面张三、李四都在干什么，但今天仅仅通过一张积分表，他就能够很精准地预测┅个用户的流失

这实际上就是自动化。这是一个高纬度自动化的模型在后面猛烈计算它算出来一个非常简单的数字值。

以前在Linkedin产品里媔我们当时大约有200-300个不同KPI。后来通过这个抽象出来以后只有两个值，销售或者客户关系经理只看两个数值温度和健康度。

温度就昰说用户继续购买Linkedin服务的可能性有多少。

健康度就是说用户使用这个产品的频次有多少.

使用并不表示他要付费，付费并不等于他要使用但是这两个东西放在一起以后，所有的人员就都被这些数据带动起来了

比如说一个客户非常健康却不购买，那么客户关系经理就要追賣东西；有的客户只付费不使用这些客户一定会流失，客户关系经理就要开始培训客户如何使用付费功能………

这样每天都在带动客戶越来越和这个平台有更多的互动，这套东西后来就形成了整个客户成功的服务体系

到今天，Linkedin的员工90%的销售每天都在用这套系统99%的人烸周都在用这套系统，每天会用多少次平均每天每个人用10次左右。

而在以前他一年才能做两个数据驱动决策，现在他每天基本平均接觸10个数据决策这样他的效率是呈几何倍数在升高。

结果就是流失率从50%降到10%，每年90%的付费用户留存

所以，为什么要做数据驱动下的精細运营其实数据驱动的核心就是要提高效率，真正做数据驱动就是为拉十列车装上轮子

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