客户数据管理

智能客户运营系统

通过有赞客户管理与客户统计等数据工具，整合多渠道客户信息并精细化分层运营，在全生命周期持续跟进潜在客户与老客行为，提升复购率与客户终身价值，实现长期稳定增长。

客户统计分析潜客挖掘转化客户关系维护会员运营管理客户价值评估

适用商家

客户数据管理能力更适合已有一定客户量、需要做精细化运营和复购提升的商家，比如新零售门店、电商品牌、连锁餐饮、美业/SPA、母婴等。尤其是希望整合多渠道客户数据、做会员分层、跟踪客户旅程、提升复购率和客户终身价值的商家，使用这类能力收益最高。

支持将线下门店、线上商城、社交媒体等多渠道客户信息自动同步，形成统一的客户数据库和360度客户视图，帮助企业打破信息孤岛，实时掌握客户动态、交易历史与互动偏好，提升客户洞察和服务精准度。

基于客户关系流水、行为数据和RFM/CLV等分析，实现客户分层管理与全生命周期数字化追踪，从欢迎消息、订单关怀到售后跟进自动化执行，帮助商家识别高价值客户、制定差异化运营策略，提升留存和复购率。

通过访问分析、社交媒体分析、STP分析和用户画像构建等方式，系统化收集和识别潜在客户，并结合内容营销、社交媒体、广告等多触点建立联系，帮助企业源源不断获取高匹配度线索，扩展客户池。

依托有赞会员系统搭建积分、等级、专属优惠等多元化会员机制，并结合券包策略等方式锁客，配合社群运营与活动关怀，持续提升客户参与度和忠诚度，实现客户生命周期价值最大化。

通过客户统计、关系流水和多维报表，直观分析客户新增、流失、渠道效果及CLV等关键指标，为营销投放、产品优化和运营策略提供数据依据；同时通过分级管理与权限控制保障客户数据安全与合规，增强客户信任。

目标场景：客户来源杂、员工有增有减，想搞清楚到底有多少客户、哪些值得重点运营。

具体操作：

先看【客户统计】
- 管理员在后台进入【客户统计】，按周期看好友总数、新增、流失趋势，识别“哪段时间、哪个员工”的客户增长或流失明显。
再清洗客户数据
- 结合“员工停用后客户实时被删”的逻辑，定期导出客户列表，做一次“沉睡/无效客户”清理，保证客户池数据真实可靠。
打标签分层运营
- 在客户管理里补充核心信息（来源渠道、近90天是否购买、是否在社群），给“高频购买、最近30天有互动”的客户打上重点标签，为下一步精细运营和CLV计算做基础。

适用：门店和线上都有流量、但客户数据零散的商家。

目标场景：有客户但复购慢，如SPA、美业、餐饮，希望把90天的复购拉到7–10天。

具体操作：

画一张简易客户旅程图
- 结合自身业务，拆成“预约/进店前 → 到店服务中 → 离店后3/7/30天”几个阶段，在每个阶段明确需要记录的数据（如是否加企微、体验满意度、是否进群）。
做一张门店「服务卡」
- 参考“慢慢生活馆”的做法，把导购/前台要做的动作写清楚：
  - 到店前：给线上预约客户发路线+小程序链接，引导添加企微；
  - 到店中：完善客户档案（需求、偏好、体验项目）；
  - 离店时：引导领取“季度券包/二次到店券”，自动沉淀到客户管理。
设置复购提醒规则
- 用客户管理中记录的消费时间，设定7天、30天触达任务（短信/企微/社群），给“未二次到店”的客户推专属福利，监控复购周期变化。

适用：以预约到店服务为主、客单不低但复购偏长的门店。

目标场景：想提升整体利润和客户终身价值，不再“平均用力、乱发优惠”。

具体操作：

用现有数据算一版简易 CLV
- 结合客户管理里的订单数、客单价、近一年活跃期，按“CLV = 平均客单 × 年购买频次 × 客户保持年数”粗算不同客户层级的大致价值。
在客户管理中做三层人群
- 高价值客户：高消费+高频；
- 成长型客户：近期有多次浏览/咨询但购买少；
- 潜在客户：已加企微/进群但未下单。
针对性运营动作
- 高价值客户：配置专属客服通道、优先售后、会员等级权益；
- 成长型客户：定向推“组合套餐/券包”，提升客单和购买频次；
- 潜在客户：通过内容+轻优惠（体验券、试用装）激活首次下单，并在客户管理中持续跟踪其行为变化，动态调整策略。

适用：线上品牌、电商店铺及连锁门店，需要用数据指导投放和会员运营的商家。