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    Salesforce的CRM模型到中国依然可行吗?(下)
    上图为Salesforce的发展路径,来源于六度人和(EC)研究整理
      1、从CRM到SCRM(社交化客户关系管理)
      在Salesforce打造自己的PaaS平台的同时,还开始尝试将产品挪到了社交平台上。这是在其将CRM模型搬到Web端之后的又一颠覆性决策。当Salesforce开始进军Social领域,并取得了极大的成功。
      过去的广告是中心流量,PC等于浏览器,浏览器等于百度,只需要在百度投放广告就可以等着转化了。但今天被动等待广告转化,再获取商机的时代已经式微。我们能清晰地感受到广告开始从PC时代逐步往移动社交平台迁移。
      因此企业投放营销广告,可以主动推送到社交广告平台(朋友圈、头条等)后,需要设计一个H5页面收集数据,并和CRM系统紧密连接,最终将信息汇集到企业中。与此同时,企业通常是在多个媒体上投放广告,需要监控哪个媒体更有效,ROI值更高。这个过程,也需要通过CRM系统获取数据信息后进行分析后统计效果。以上这两大能力,就形成了一个Maketingcloud的雏形。
      为什么Salesforce做Maketingcloud的优势就如此巨大?其原因在于,用户使用了Salesforce后,其资料就存在CRM系统中。这时,Salesforce就有了用户的基础画像,在社交媒体投放广告时,定向投放效果自然更好。同时还能直接将销售线索引入了CRM系统中,再由销售人员实现转化。综合上文所描述的,以Salesforce的Maketingcloud为代表的SCRM就开始出现在越来越多用户的视野中。
      谈到SCRM,我认为通常是以下3个形态的能力:
      1、帮助企业将广告投放到社交媒体中,再帮其把销售线索收回到SCRM系统中,接下来销售人员去做线索转化。
      2、主动将社交媒体中的用户投诉信息抓取到系统中,再由企业员工处理投诉信息。
      3、追踪员工转发文章等企业信息所带来的商机,并对这些商机进行统一管理。
      当Salesforce走到这个阶段,很快就抓住这个机会。从2012年开始,Salesforce称自己为SCRM。实际上,过去的客户关系是线下的,或者电话联系的,而今天却几乎都融入到了社交网络中。所以从本质上来说,CRM的发展方向一定是SCRM。
      2、Salesforce的第四次契机—AI
      如果说Salesforce在抓住了SCRM的契机迎来了全新的发展,那么在这之后,它所抓住的第四波发展机会就最终奠定了其在全球CRM市场的绝对领先地位。过去,CRM中的数据都是靠销售人员手工录入的,而这个时候的Salesforce则是直接将社交网络中的数据同步到系统中。
      大量来源于社交网络的销售线索、大量客户投诉信息都可以直接汇集到CRM工具内,客户资料是海量且相对全面的。在这个时候,Salesforce就发现自己可以通过大数据做AI了。
      提到AI大数据,我们分析归纳后,认为有3个阶段:
      1、数据洗刷。企业数据来源极多,且散乱。在这个阶段SaaS公司可以帮助客户将这些数据整理成有序的表格。
      2、数据可视化。在完成数据洗刷之后,我们往往要输出两类图表:一类为企业管理而生,一类为销售而生。例如为销售而生的图表,至少需要销售人员对他所服务客户的属性一目了然,清楚地知道客户对什么感兴趣、以前有没有投诉过自己、什么时候通过电话、和自己的关系紧密度如何等。
      3、AI赋能。AI的崛起让企业可以通过云端的客户标签更好地反向推动销售人员工作。比如及时发现某个客户可能快流失了,需要尽快付诸行动留下客户。又比如数据显示某个客户投诉了你,可猜测出他投诉的是哪几个问题,系统会弹出一个知识库,帮助你去回答和解决各种各样的问题。
      不但如此,AI的出现让CRM出现了本质的改变。过去都是人为系统服务,需要人不停地向CRM中输入数据,从而让管理者看到数据图表。而今天的SCRM,是直接从社交网络中抓取各类数据生成图表,反向驱动销售工作,并不需要销售人员录入数据,是与社交网络中的客户交流后,系统自动输出的图表。
      这时,Salesforce进入了第四个发展阶段,以大数据为基础,让AI为企业赋能。这也是为什么Salesforce成为了一家伟大的公司。其牢牢把握住了每一个爆发节点,并结合市场特征不断尝试新的变革,一个让CRM从工具走向平台,再走向社交网络,最后又走向AI巨头正是这样一步步演化而来的。
      所以,我们去看Salesforce的发展历程时,不能简单地认为它就是PaaS、做大客户。其实Salesforce发展到今天,最关键的引擎有两个:1、在初期标准化工具圈大量客户;2、抓住了社交网络的发展机会,积累海量数据,打开了AI之门。
      我作为一个产品经理,喜欢透过事实理解其本质,希望以上的分享让大家有一点点收获,谢谢
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