to和fm是什么意思 rfm 在电商是什么意思，tdi电商什么意思 _睿知

一、淘宝crm是什么意思
CRM(客户关系管理)就是客户关系管理。从字面上看，它意味着企业使用CRM来管理与客户的关系。在不同的场合，CRM可能是一个管理术语，也可能是一个软件系统，通常所说的CRM是指利用计算机自动化来分析销售、营销、客户服务和应用支持的软件系统。其目标是缩短销售周期和成本，增加收入，为拓展业务寻找新的市场和渠道，提高客户价值、满意度、盈利能力和忠诚度。CRM是一种选择和管理有价值的客户及其关系的商业策略。CRM需要以客户为中心的企业文化来支持有效的营销、销售和服务流程。这段话来自百度百科，由信息安全科学家sunnysun修改，特别引用。电子商务以零售形式为主，卖家一般从淘宝后台导出订单数据技能培训(淘宝后台“已售出宝贝”——“三个月订单”有导出历史订单的功能，可导出量为每天100万单)，然后通过CRM系统提供的数据导入功能将数据传入系统，通过API接口自动从淘宝后台抓取最近三个月及未来的所有订单数据，保证数据的完整性。在众多CRM分析模型中，RFM模型被广泛提及。RFM模型是衡量客户价值和客户盈利能力的重要工具和手段。这个模型通过三个指标来描述一个客户的价值状态：最近的购买行为、总购买频率和他花了多少钱。在RFM模式中，R(Recency)表示距离客户最后一次购买有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内的购买次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内的购买金额。一般的分析型CRM侧重于分析客户的贡献，而RFM则强调通过客户的行为来区分客户。电商在实施CRM时，需要根据RFM模型原理视频教程了解客户差异，并以此为主轴设计营销方案。

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二、如何快速成为数据分析师
诚然，任何技术都不可能一蹴而就，更不可能一夜之间成为人才。在这个世界上，没有什么牛逼的事情是可以快速完成的。越是专业、基层、长技能的人越是如此，数据分析师也不例外。但这并不意味着我们不能通过一些有效的方法让学习过程变得高效有趣，让我们数据分析师的成功之旅事半功倍。如果你真的想一口变成胖子，然后去面试，去工作，你会被自己扎实的专业基础弄得浑身是伤。在学习数据分析师之前，你必须知道你想要达到什么样的目标。也就是你想通过这种技术解决什么问题或者计划？有了这个目标，你就可以清晰地进行自己的学习计划，明确其知识体系。有了明确的目标导向和学习中必要的、最有用的部分，才能避免无效信息，降低学习效率。1.明确知识框架和学习路径数据分析。如果你想做数据分析师，那么你可以去招聘网站看看相应职位的要求是什么。一般来说，你会对自己应该掌握的知识框架有一个初步的了解。可以看看数据分析师这个职位。企业的技能要求可以概括为：SQL数据库基本操作和基础数据管理；能使用Excel/SQL做基础数据的提取、分析和展示；会使用脚本语言进行数据分析，Python或者R；对于获取外部数据的能力有加分，比如爬虫或者熟悉公共数据集；具备基本的数据可视化技能，能够撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类和聚类方法；高效的学习路径是什么？就是数据分析的过程。一般可以按照“数据采集-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”的步骤来实现一个数据分析师的学习之旅。按照这个顺序一步步来，你就会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识暂时不需要。那么你每学一个部分，你就能有一些实际的输出，积极的反馈和成就感，你就会愿意在里面花更多的时间。以解决问题为目标，效率自然不会低。按照上面的流程，我们分为需要获取外部数据的分析师和不需要获取外部数据的分析师两类。学习路径总结如下：1 。需要获取外部数据分析师：python基础知识python爬虫SQL语言python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-学习统计基础回归分析方法数据挖掘基础算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、Plotlib2 。无需获取外部数据分析师：pythonSQL语言python科学计算基础知识包：pandas、numpy、scipy、scikit-学习统计基础回归分析方法数据挖掘的基础算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、matplotlib2接下来，我们来说一下每个部分应该学习什么以及如何学习。访问数据：开放数据，Python爬虫如果只接触企业数据库中的数据，不需要访问外部数据，可以忽略。获取外部数据主要有两种方式。首先是获取外部公共数据集。一些科研机构、企业、政府会开放一些数据。你需要去特定的网站下载这些数据。这些数据集通常是完美的，质量相对较高。另一种获取外部数据的方式是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站上某个职位的招聘信息，在租房网站上抓取某个城市的租房信息，抓取豆瓣评分最高的电影榜单，获取知乎点赞和网易云音乐评论的榜单。基于互联网抓取的数据，可以分析某个行业，某个人群。在爬行之前，你需要知道一件事。
些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。数据存取：SQL语言你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel 。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。python数据分析如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。系统实战这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。如何进行实战呢？上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：员工离职预测训练赛美国King County房价预测训练赛北京PM2.5浓度分析训练赛种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
三、用户画像是什么？用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：1、用户基本信息用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。2、购买决策链。建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。3、用户核心诉求。在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

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四、会员管理系统与CRM有什么区别?会员管理系统与CRM有什么区别？会员管理系统与CRM是现在比较热门的商业管理系统，但是从具体的用途上看，还是有很大差别的。CRM一般指的是客户关系管理，是为了提高企业的核心竞争力，协调企业和顾客间的任务。会员管理系统有更深层次的关系，包含的功能更广泛。比如下面这些功能就是包含在会员管理系统的：一、会员管理：简洁易用的会员管理体系：涵盖会员等级、储值、积分方案、智能提醒等会员功能，轻松实现会员体系的建立，会员可识别、可触达、可互动、可营销。二、会员精准营销：要想营销效果好，就必须精细化。系统最好是内嵌RFM商业模型，目的是为了能够智能根据客户价值进行分类，商家可以对每一种客群进行一键营销和维护。另外，能够根据需求，通过各种条件灵活筛选客户，针对性进行营销也很重要。三、小程序商城：帮助商家将线上流量和线下服务无缝衔接，实现“实体门店+线上商城”的双线经营模式，构建成为O2O流量闭环。主要流程如下：第1步，丰富多样的商城橱窗，通过图文、视频多元展示商品，提高转化；第2步，顾客浏览商城，在线下单、支付，选择自提/快递，到货评价，构成完整的电商链条；第3步，实时查看物流配送信息，满件、满元免邮促销，提高客单价。四、营销拓客：系统要懂营销，就必须深入市场、历经市场检验，探索出成功的爆款网红玩法，包括红包裂变、分销、拼团、体验价、限时秒杀、砍价、抽奖等，并进行工具化、模板化，提供众多能够一键复用的拓客营销方案，覆盖各个营销节日、各种场景，通过拓客小程序，可以快速上手发布启动，利于线上传播裂变，从而引爆活动，提升业绩。同时一款优质的会员管理系统应该有一些基础支撑功能，如：前台收银，库存管理、报表分析、手机管店等基础功能。所以在这里我推荐店盈易会员管理系统店盈易会员管理系统以全新的管理模式，完善的技术，周到的服务，卓越的品质为生存根本，并且始终坚持用户至上用心服务于客户，坚持用自己的服务去打动客户。马上注册免费体验：店盈易会员管理系统
五、L3会员什么意思L3会员是第三级别会员的意思。L是level的缩写，级别的意思，L3则是第三级别。关于会员等级，本质上是为了提高用户对企业和对产品的黏性，形成持续、稳定的利益或行为输出。一般情况下，为不同等级的会员，配置不同的权益，并借助于这个特权，拉动用户向着更高的等级去努力。通过这种分级差异化运营，尽可能的提升会员贡献度，最终为企业带来更大、更长久的收益。会员升、降级规则在确定升降机规则之前，首先要确定会员等级计算的核心指标项，指标项的来源，应依据企业自有产品的特征来确定。电商或快消品行业依据经典的RFM模型（最近一次消费Recency、消费频率Frequency、消费金额Monetary），例如淘宝会员的淘气值，主要根据“购买金额、购买频次、近12个月的购买数据”来进行计算。大众点评则是以写点评、传图片、传视频等互动行为进行计算，主要源自平台活跃。滴滴出行，参考的是会员成功出行次数。确定好核心指标项后，将贴合指标项的会员行为加以权重区分。例如淘宝淘气值，指标项重心在于消费，所以购买、评价等权重占比最大，其他加分项比重小，而购买行为也主要参照实际成交金额（剔除各种券、淘金币等减免）。指标值的计算，通常采用实时方式，指标值的变化取决于会员的行为。购买、评价、晒单、朋友圈推广等正向行为，加指标值，相反的，退单、删除评价，减指标值。由于会员等级与指标值挂钩，因此，会员等级的变化也是实时的。以淘宝为例，按订单金额给予对等的淘气值。与此之外的行为，一般给予少量、固定的淘气值奖励。所以，会员升级主要手段还是要通过商品购买。

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六、什么是用户画像？如何分析用户画像？用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：1、用户基本信息用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。2、购买决策链。建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。3、用户核心诉求。在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！
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