关于灵雀云

灵雀云是容器服务和云原生PaaS领域的领导企业，拥有全球领先、超大规模企业级云平台的开发、运维和管理经验，并在西雅图和北京都设有研发中心。灵雀云拥有员工200多人，核心使命是通过革命性技术，帮助企业客户在数字化转型的过程当中不断获得持续创新的核心能力。目前灵雀云已经帮助多家500强企业顺利实现数字化转型升级，这其中包括许多金融、电力、运营商、证券、航空等行业的头部企业。

灵雀云面临的挑战

（1)业务团队快速扩充，精细化管理诉求增高

灵雀云企业发展迅速，销售团队规模在不断扩大。起初销售人员的行为是通过直属上级进行人力监管的，但人员迅速增多后，主管们想要具象的监管，清晰的了解每个销售的工作状态和进度就变得不再容易，销售过程中如何抓准时机帮助销售打单和拓客也面临挑战。

（2)面对大型客户.销售管理的重要性日益凸显

灵雀云一直服务于超大型和大型客户，销售过程中周期长、单价高是这类客户的显著特征之一。投入人力把控业务进程是在业务发展前期的管理思路，随着客户群扩大、客户需求增强，企业的管理者渐渐意识到对销售过程科学化的监管很有必要，灵雀云认为，他们需要找对路径确保成单率的提升，甚至在内部调整、人员更替的情况下，依旧确保项目的顺利进行。

(3)客户数据管理分散,数据获取与分析时效性待加强

灵雀云的客户数据分散存放在各种营销软件及监控平台上，对客户数据进行统一管理并对客户特征和类型进行标识是管理层一直期待改善的方向。获取数据后在哪些维度进行分析，如何能够快速展示业务运行和企业盈利状态等也是灵雀云期待强化的内容。

销售易CRM解决方案

(1)销售易CRM及时监管日常销售工作行为

销售易CRM移动端为灵雀云的日常工作带来极大便利性。

一方面，方便经常外勤的销售同事把每一次客户拜访都记录到系统中，并关联到每一位客户名下，从而确保客户信息和销售行为的准确留存；另一方面，各种类别的活动记录也能在系统中自动汇总，生成每一位销售人员的工作报告，管理人员可以及时了解销售人员的行为轨迹，在需要时及时提供资源与帮助。

（2)销售易CRM使灵雀云业务项目流程智能可视化

销售易CRM中的销售机会功能，帮助梳理灵雀云的业务推进过程，把整个项目需要注意的关键点细化，体现到系统的各个销售阶段中，通过积累甚至可以形成销售最佳实践，进而在团队内进行推广。每周销售领导通过销售机会看板查看销售人员正在跟进的项目，这样，从销售员到管理层，对于不同金额、不同阶段的项目都能一目了然。

(3)销售易CRM实现客户数据的统一管理和智能分析

通过销售易的API 对接，灵雀云将原来游离在各处的销售数据进行汇总，不仅快速解决数据统一管理问题，同时可以留存每个客户信息和跟进过程；另一方面，销售易帮助企业将客户分类，例如客户行业、客户级别、业务类型等，从而做好不同类型客户的差异化管理；同时，企业将数据留存后，智能分析云根据企业自定义需求，展示不同业务场景下的数据，及时帮助管理层了解业务发展趋势。

销售易CRM带来的产品价值

(1)从业务管理出发

通过销售易CRM系统，灵雀云实现了对销售团队的科学管理，销售过程清晰可见，提升了团队打单积极性，降低客户的流失风险；同时，积累优秀的销售经验，迭代出适合灵雀云的最佳销售模式，即便销售团队架构调整或人员变动，业务项目也能迅速被他人接手，从而有效降低项目风险。

(2)从具体业务出发

销售易CRM移动端的便捷性，让业务人员将碎片时间有效利用起来，比如可以在拜访途中完成拜访活动的录入、查看客户详情、管理工作日程等等，助力每一位销售快速制定打单方法；销售管理者通过系统可以清晰了解销售人员在每个业务节点上的表现，并快速发起支援行为，提升赢单效率。

(3)从管理运营出发

灵雀云通过销售易CRM将所有客户数据进行汇总和沉淀，一方面实现了客户的进行精细化管理；另一方面，销售易将企业的业务数据转化为具象的业务图形展示，并可定制多样化的数据报表，为管理者判断业务发展趋势提供有力依据。

灵雀云成立至今，企业体量不断增长，客户群里层次不断升级。使用更科学、更智能的数字化工具高效地管理业务变得势在必行，从一线销售员工到企业管理层都需要匹配其个性化需求的工具帮助提升工作效率，从而真正实现灵雀云一直以来坚持的”致力于帮助企业客户在数字化转型过程中，不断获得持续创新能力”的目标。

上文我们已经讲了线索库系统的业务逻辑设计、角色职能和功能权限的分析。那么接下来终于轮到我们出场率最高的【运营推广系统】了！首先如何设计销售CRM×运营CRM×社交化SCRM系统？（四）老样子，我们先来回顾下之前的架构图：

对这个系统的解读，我们可以从以下几个角度出发。

一、系统的主要目的是什么？

运营推广系统顾名思义，它的主要目的是发起营销、推广、触达、扩客、渠道跟踪、裂变等行为，来达到收集更多潜在的线索、促进线索商机转化、成交订单的最终目标。归根结底，我们可以看到它其实是一个销售自循环的过程：

这里也要强调一下，不考虑回头客的销售模型，不是良性的销售生态模型，当然这个也不是绝对的，从相对价值角度来说，非要不断靠一次性生意也无可厚非，只是你会浪费太多宝贵的商机和线索。

二、一般在哪里使用这套系统？

运营推广系统一般可独立存在，它的数据来源于线索库，还是支持临时新增、批量导入的联系人线索数据；有了线索数据之后我们就可以使用运营推广提供的相关功能。

由于它是高频使用的一套系统功能，一般建议在各个相关的实体数据业务系统提供快捷入口，可快速调用相关的运营推广工具，对所选数据执行营销动作。

三、用户是谁？

运营推广系统是相对独立的一套工具型系统，它不需要有太复杂的层级关系，对所有用户来说它都是公平的，不外乎当前用户的数据权限有些差异而已。

比如营销部、市场部、销售部的用户，都可以在自己的当前应用场景里来使用完整的运营推广系统功能，以求达成自己的营销、运营、推广、成单等各式各样的目标。

四、如何设计、研发实现运营推广系统？

好了，各位看官，看到这里如果不感兴趣的，可以略过本文了，接下了是对业务如何实现的解析内容。

那么我们如何设计实现这套运营推广系统呢？

我们之前已经提了线索库管理系统，那么现在要做的运营推广系统只是架设在线索库底层之上的一个应用系统，对于这个应用系统来说的话，它所有的数据都直接对接调用线索库的内容，数据来源自然是线索库，它自身无需存储业务数据，但是在执行业务时，它需要能对线索库的数据进行一定权限限制下的增删改查。

那么这里我们还是利用5W2H1E的分析法，来设计这整套运营推广系统：

1）What：【运营推广系统】的目的是帮助使用者去找渠道、做投放，获取新客户新客源，尽最大的努力实现把用户数从“0”提升到“1”，并尽可能实现增值裂变获客。

2）Where：【运营推广系统】底层依赖于线索库管理系统，是跟线索库平行的业务执行系统，但从用户体验性角度出发来说，它既可以聚合为独立的运营推广子功能，也能打散插入到线索库、数据工厂、用户画像等兄弟系统里面去。这里笔者的建议是明确好边界，自成一派，至于体验方面的改善，那个是工作流管理来穿插实现的外挂功能。

3）When：【运营推广系统】一般是在用户已经通过线索库的画像、锁定好指定人群，或者找到了新的推广获客渠道，急需进行批量触达试验和裂变获客的时候来使用。

4）Why：那么用户为什么要用【运营推广系统】呢？因为当我们的业务执行、活动设计过程中，出现需要扩客、批量通知、批量营销、批量转化、漏斗转化的时候，我们就需要调用运营推广系统这把利器了。

5）上游-Who：上游用户是谁？自然是管理【运营推广系统】的市场、销售、营销等职员，虽然他们的目的、广度略有差异，但工作流和漏斗转化的本质基本是大同小异的。

6）上游-How：上游用户如何执行推广呢？这里一般分为单次推广、二次推广和多次推广，如果系统做的比较完善一点，那可以争取实现智能推广。

7）上游-How Much：需要推广到什么程度呢？一般我们做渠道投放、营销推广、销售转化，都一定会强调一个投入产出比，还有把成本预算一并考虑在内，所以我们必须提前规划考虑好准备支出多少成本，设好推广的成本阈值，在这个基础上尽可能多的实现获客、转化目标。

8）下游-Who：那么下游用户自然是我们渠道投放、营销推广和销售转化的目标触达人群了，一份好像的营销推广表单，精确到每一个选项都关联好自动智能标签，这是贯穿全生态最最关键的一步，它必须是自动的、智能的，否则后期人力成本成百万倍级增长，如果做的不够智能，那不好意思，这系统返工反复修改，到哪天改不动了就要推翻重来了。

9）下游-How：那么假如我们的推广消息成功通知到目标客户了，如果推动客户去根据我们的期望行动呢？这个建议可以重点参考下福格行为模型，从动机、能力和提示出发，我们的推广目标必须是动机匹配、有能力的人群，而我们需要做的，就只是把【提示】做好，做到位，就可以了。

10）下游-How much：那么我们的推广能达到怎样的程度呢？这个是整个系统最能展现价值的地方，自然就是我们的推广报告、二次对比报告、ABTEST报告等，通过各种各样的预设目标值，再到最终报告的生成，实效来得出本次推广活动是否成功，并且在ABTEST下更容易找出改进点和突破点，不断的优化下一轮的营销推广活动。

好了，最好说个技术层面的边界，我强烈不建议每个系统都有自己的一个【小金库】，所有所有的系统都一定要对接同一个【总金库】，也就是我们的线索库。运营推广系统产生的典型业务数据就是【报告】数据，而这些报告数据，自然也是存储在我们的线索库底层系统上的。这样可以避免后期产生各种各样的数据孤岛。

PS：那么让我们期待下一篇，我们将会讲解【数据工厂系统】，希望大家继续支持，谢谢。

这篇间隔了太长时间，不好意思，后面准备加速把这个主题写完了，有任何不合理或错误之处，欢迎指出，谢谢。