本文系六度人和(EC)向企服行业头条(微信:wwwqifu)投稿
原文作者张星亮
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CRM雏形初现
1999年,Gartner 提出了CRM概念,也正是在这一年,Salesforce成立。其实,这还不是CRM最早的历史。
早在1993年,Siebel就横空出世,创造了全球第一代的CRM系统,故被称其为CRM的“鼻祖”。在Siebel还叱咤风云的年代,CRM的核心是两点:
让销售团队可以更好地协同工作;
用销售漏斗让管理者可以预测业绩。
这种CRM模型很适合项目型销售。
例如:如果一个销售团队要去打单,首先是市场活动获取商机,商务人员拜访客户,售前支持写方案,然后进入招投标的过程……一直到签单,实施交付,这里有大量的团队协同工作,这些信息都在一个项目组里共享。
多个项目就组成了销售团队一年的总任务,CRM销售漏斗能够对项目阶段进行分层和分析,管理者根据每个项目的阶段分析,就能大致预测到今年的KPI能完成多少,也可以找出销售团队中的关键问题。
例如:商机不够?还是赢单率太低?又或是实施做得不够好,导致回款不够快?如何让销售团队做到项目协同、信息共享,并且能让项目经理尽可能准确预测公司的销售完成率,这是项目型CRM的核心价值。
而在这之后,Salesforce将这套理念搬到了Web上,引领了SaaS行业。
Salesforce之所以能快速起步,因为它当时抓住了一个核心点——SFA(Sales Force Automation),而SFA是最容易让销售标准化的一个过程。
试想一下,如果你的销售过程是足够标准化的,你的工作结果自然就可以相对准确的预测。当然,其成功与美国本土市场的特性有极大关系,但是,当Salesforce的这套理念被挪到中国时,就出现了水土不服,最根本的原因就是:用户群不一样,中国销售和美国销售的主力人群不一样。
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CRM舶来品一到中国就水土不服
早在2006年,国内就有两家公司模仿Salesforce做了这么一套产品,但他们的销售额都是到了小几千万就涨不上去了。
2014年中国SaaS再次兴起的时候,也有类似的CRM公司用移动化的概念融了很多钱。但几年下来,销售额依然是几千万。为什么会有这样的结局呢?
主要原因还是目标用户群(项目型销售)太少了。这个市场本来就不大(全国只有100~200万人),中国的销售主力(2000万人)分布在房地产、汽车、教培、金融、商服、企服等等行业。
他们都是卖标准品的关系型、社交性销售,而不是要做方案、团队协作的项目型销售。
我们从产品层面,再剖析源于Siebel并在Salesforce手中进一步发扬的这套CRM模型,为什么在国内会出现这个情况:
第一、这套模型很适合项目型的销售。通俗来说,就是适合“打领带”的销售精英,比如IBM、Oracle、SAP等公司很合适。但其实国内这样的销售并没有那么多,这与美国不同,美国大部分的企业都是知识型的企业,而知识型企业的销售,又是典型的项目型销售。我们所熟悉的IT企业、品牌咨询、营销广告类的销售皆属于此,这类销售在美国是主流的群体,但中国恰恰相反,在国内这类专业级的销售不是主力群体。
第二,其核心价值在国内市场难以体现。在国外商务销售工作是相对公开透明的,有多少商机、中了多少标、实施情况如何,系统能根据这些数据相对准确地推算出能完成的销售额。但在中国目前的环境下,项目型销售的结果很难预测,很可能前面的这一连串过程都没有,一个商务关系极好的销售人员直接搞定了甲方决策人,就有可能拿到了合同。因此CRM去预测销售过程和结果的价值在这种情况下,被打了折扣。
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Salesforce成功的第一步
十几万小客户基础
2004年,Salesforce在纳斯达克成功上市,开始进入公众视野,同时他们开始进入了第二个阶段做PaaS平台,所以很多人会误解:Salesforce是做大企业起家的。
其实,在Salesforce上市之前,作为一款很好用的普适型的工具,已经有十几万家付费企业。而这些付费企业里除了中小企业,还包含了很多大公司的分公司或重要的部门在使用。伴随着客户的分公司和部门用户越来越多,于是出现了更多大公司的总部希望整体采购Salesforce的情况。
通过理解Salesforce的发展历程,发现这个策略是真正高效的。
Salesforce一开始并没有直接面向大企业销售。因为大企业销售周期较长,影响发展速度,他们一开始从中小企业和大企业的分公司切入,积累了大量客户之后,才逐步上升到集团层面。
六度人和(EC)的市场策略也很类似,很看重高产值用户,但会首先面向海量成长型公司提供产品和服务,然后逐步服务到行业中高质量的客户。
为什么这样的策略发展速度快呢?因为在销售转化这个环节的操作行业特性不强,比较容易标准化,量产化,例如CRM工具帮助企业拓客,将其客户信息呈现给用户,让销售和他的客户能有效连接起来。
这其中可能运用到社交工具、电话、邮件等各个渠道,将各渠道的信息同步之后,就可以相对全面地了解客户属性,比如与自己的关系紧密度、是刚获取到的意向客户还是自己拜访过的客户等。通过这些信息,就可以反向推动销售的进一步工作。
比如之前通话超过3分钟的客户,就主动提示销售人员,发给这类客户相关的产品资料;发完产品资料,客户查看后,系统再次提醒销售人员,让他们在三天内进行电话回访。诸如此类的CRM应用场景,其实都是不分行业的,不存在定制,发展速度快。
可一旦产品深入到企业内部流程,通用型CRM会遇到困境。
比如一家旅游公司在客户成交前,用一款通用型CRM是没问题的,但成交后,涉及的是帮助客户做行程表;一家房地产商在成交后,要做的是帮购房者出房产证;汽车销售在成交后,要做的是帮客户订到他想要的车。
诸如此类的流程,需要的是定制化的CRM系统去完成。
进入成交后的销售流程环节后,Salesforce迎来了第二个问题:当客户从部门级、分公司级上升到集团层面的时候,大量定制化的工作几乎不可避免,怎样满足用户纷繁复杂的需求?
事实上,Salesforce当时面临的问题就是各行各业截然不同的流程与机制,而只要涉及企业流程,往往就需要定制。
尽管客户有ERP系统,但ERP与CRM之间在前端还需要衔接。于是,Salesforce推出了自己的PaaS平台,让大量的ISV(独立软件开发商)进入做定制开发。
正是因其PaaS的诞生,让Salesforce逐渐成长为一个不折不扣的企业级平台,众多ISV在这个平台上获益颇丰。
将视角放到全球,似乎很难找到另一个PaaS平台取得了如此巨大的成功。为什么成功的是它?
如果需要一个答案的话,我们首先去思考:想要做好PaaS平台,需要什么条件?
前端有海量客户。只有满足这一点,ISV在平台上才可能活得很好,甚至从某种程度上来说,PaaS是用户导向的,而不仅仅是技术导向。Salesforce的成功正是基于此。推出PaaS平台之前,Salesforce已经拥有了海量用户,其ISV哪怕只是开发一个订单系统,又或是报销系统,就能活得很好,这些ISV只需要专注为客户提供有价值的服务即可。
平台用户有一定的在线时长,且有付费习惯。试想如果平台上用户在线时长很短、活跃度极低,同时没有付费习惯,那么用户付费的压力其实就转交给了ISV。接着,问题来了,假如平台都无法收到钱,那ISV的收到费用的可能性就更低了。
Salesforce的发展路径
六度人和(EC)和麦达数字研究整理
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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Maketing cloud的雏形。
为什么Salesforce做Maketing cloud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Maketing cloud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:
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。
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。
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。
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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:
数据清洗。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。
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。
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:
在初期标准化工具圈大量客户;
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,喜欢透过事实理解去本质,希望以上的分享让大家有一点点收获,谢谢!
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