CRM常被称作“客户关系管理”，不过某种程度上，CRM是为营销而诞生的，它可以帮助延长客户生命周期，同时帮助降低业务运行成本。那么在未来，CRM会走向什么样的发展趋势？本篇文章里，作者探讨了CRM4.0的发展趋势与潜藏机会等方面，一起来看。
距离上一篇文章发布已差不多过去了1年，有些对不住读者朋友们，过去我发布的文章主要是论述产品的功能逻辑，今天这篇文章我将就CRM的价值、发展过程、CRM4.0趋势、就业机会等进行论述，期望带给读者朋友们一些思考、一些价值。
一、CRM为营销而生 CRM在市场需求方面是一个可以与ERP并列的赛道，很多读者对CRM的概念与价值其实还停留在客户关系管理的认知层面，其实CRM是为营销而生的。在此我整理了B端几个主流的产品/系统，读者可以统一对比分析一下。
1. CRM概念认知 CRM又称“客户关系管理”其概念最早由知名科技咨询公司 Gartner 在 1999 年提出。认为CRM 是一种商业策略，它按照客户的分类情况有效地组织企业资源，按照“以客户为中心”的原则培养经营行为和实施业务流程，并以此为手段来提高企业的赢利能力、利润以及客户满意度。
随着互联网应用技术的发展，在总结了经典 CRM 概念的基础上，从营销理念、业务流程和技术支持三个方面，可以将 CRM 定义为是现代信息技术、经营思想的结合体。它以信息技术为手段，通过对以“客户为中心”的业务流程的重要组合和设计，形成一个自动化的营销解决方案，以提高客户的忠诚度，最终实现企业效率的提高和效益的增长。
2. CRM的本质是连接 CRM以数据收集、存储、分析等功能驱动营销、销售和客服三大板块，分别对应售前、售中、售后，支撑客户全生命周期管理，为客户打通完整的价值链条。在此我以企业价值链为轴，分析CRM与供应链的场景边界。
在价值链中，CRM主要研究分销商/经销商、零售商、终端客户的销售业务，而供应链主要研究采购、制造、仓储、物流、库存等方面的业务。
CRM主要研究需求部分，而供应链主要研究外部供应与企业内部供应的问题。
3. CRM俩大核心作用 其一增收，通过赋能售前服务专业化、水准化、精细化；售后服务及时主动、周到、家庭化，来提高客户转化率，缩短销售周期，增强用户黏性，延长客户生命周期。
其二降低业务运行成本，通过数据挖掘技术使企业能够及时并准确地捕捉市场信息，发现客户的潜在需求，将顾客的喜好作为产品生产销售的指向标，从而避免产品销路偏差带来的仓库、人才成本等方面的损失，并且大大降低在销售和营销环节的低效无效支出；通过流程化管理及信息互联互通，削减内部管理成本。
二、CRM从1.0到4.0 1. 发展过程 V1.0，在1994-2004之间，还处于效仿阶段，以客户跟进、客户信息留存为核心，赋能客户留资、筛选，降低销售成本。
V2.0，在2004-2007之间，还处于摸索阶段，以客户关系全流程管理为核心，提升客户转化，实现内部资源优化。
V3.0，在2007-2014之间，到达成长阶段，以连接为核心实现企业围绕销售业务的内、外部协同，实现业务与数据的统一。
V4.0，在2014-至今，到达本土创新阶段，在产品形态上已是SAAS+PAAS，以数据为核心，连接为纽带，客户体验为突破口，融合数据挖掘和机器学习技术，持续培育并挖掘客户价值。
2. 市场现状 下图“2017-2024年中国CRM市场规模及预测”，中国在2022年CRM市场规模达192亿，预计2023年市场规模227亿，年增长率将跌出20%。
CRM的投资融资已到了中后期，创业公司越来越少了。从下面这个图其实可以看出，CRM在中国最火的时期是2012-2016，这时期种子轮和A轮占比80%左右，如今市场已到稳定和趋于下跌的阶段。
CRM曾经如此辉煌，那么在此回顾一下近10年中国CRM公司吸金TOP10，最高融资事件为亚信科技8.9亿美元IPO上市后融资。
3. CRM过山车式10年之后的痛点 从2012到2022，CRM在中国市场已经渡过了飞速发展期趋于稳定的10年黄金岁月，到了如今的4.0阶段，CRM市场至少有以下三大痛点。
如何有效触达客户，获取潜在商机？不论甲方自营业务还是乙方软件公司，目前都遇到了获客难的增长瓶颈，如何让品牌/产品/内容等讯息，有效触达存量客户，让客户“知道有我、知道我好、知道找我”是CRM目前需解决的问题。 如何沉淀、挖掘、分析数据？过去的十年，特别是2C类头部甲方企业积累了数以百万甚至千万的用户基础数据与行为数据，如何在这百万级的数据中做好用户标签、用户分群、精准营销，从而实现促活与复购，这也是难题。 在标准化和定制化之间寻求平衡？甲方大企业的需求更多是个性化的，加上行业的垂直化深度发展，前些年乙方软件公司一套SAAS打天下的打法已难以满足甲方大企业的需求，因此能不能有效平衡标准化与定制化将决定SAAS企业能不能拿下甲方大客户订单，这就是为何目前“SAAS+PAAS+垂直行业”成为了乙方SAAS公司的主流产品策略的原因。 三、CRM4.0的发展趋势 1. CRM4.0 实现销售与市场高度协同 Forrester 的一项名为“掌握收入增长的分析机制”的调查和报告表明：“只有30% 的营销人员认为营销和销售目标是一致的”那么为什么是不一致的呢？
其一，差异的工作目标和业绩考核体系。
对于销售部门而言，工作过程和手段很难衡量，但结果（销售收入）很容易报告; 市场部门恰恰相反，工作过程（市场活动、内容营销、广告投放等等）很容易报告，但结果很难衡量。
其二，客户运营的焦点不同。
市场部门擅长一对多的营销推广、获客和运营，有着较为成熟的营销漏斗模型和成熟的方法论。虽然同样关注客户本身，销售部门更关注的是客户本身，擅长建立一对一的客户关系，并与客户建立牢靠的个人关系。而市场部门更关注获客的数量，销售部门则聚焦客户的质量和客户的成交金额。
其三，缺乏统一的工作平台。
对于企业工具软件服务商来说，市场和销售往往意味着两个完全不同的工具使用者，市面上并没有多少可以真正让市场部门和销售部门进行协同工作的系统平台，由于客户数据和对客户的运营都分别基于各自的系统和工具，这也是导致缺乏协同的根源之一。
那么到底怎样实现销售与市场高度协调呢？
笔者认为全新的 CRM4.0 采用 CDP+MA+CRM（客户数据平台 + 营销自动化平台 + 客户关系管平台）的融合系统，将会有效串联起市场部门和销售部门的工作，实现客户的全生命周期管理，解决从营销获客、客户孵化培育、客户流转、合同管理到客户成功的全链路运营。
2. CRM4.0 实现客户分层分群 研究表明“有 75% 以上的企业无法对其掌握的客户数据进行深入利用，究其原因是所属企业的数据支离破碎、不成体系”。
那么建立一个 CDP 客戶数据平台，打通全渠道的客戶数据，集合了来自线上线下的不同渠道，覆盖营销、销售、客服等层面，包括网站、App、公众号、电商平台、H5、邮件、小程序和短信等，解决了数据离散的现状；
把来自不同渠道的客户数据拼接成单个客户文件，多维度地根据客户特征标签（客户档案、多种身份、网络行为、消费及互动记录等）这些同等重要的特征去合力构成一个客户 360°画像，之后再进行客户的分层分群（Segmentation）。
有了强大而灵活的人群细分能力，通过洞察及分析产生的数据挖掘也就可以构建出潜在客户的各种偏好，让企业对客户数据有完整控制权的同时，更好地挖掘、利用客户画像，进一步指导个性化客户服务、完善营销运营、提升服务质量，从而不断增强客户体验和粘性。
3. CRM4.0 实现自动化营销 其一，自动执行营销流程。
通过采集客户在交互过程中的行为数据，极大程度上自动判断出匹配度和活跃度，再结合内容提供客户可能感兴趣的产品、服务和活动。MAP 营销自动化平台基于大数据统计与分析，可在一定程度上自动执行并完成营销任务和流程。
其二，营销活动升级为数据驱动。
在一个大的活动主题之下，针对不同特征的人群、内容沟通要点、渠道沟通、沟通时机都需要以个性化的方式区别对待，以达到活动效果最优化。一次不同渠道都要根据客户需求针对每个沟通渠道做出不同的内容形式。
其三，拓展人工智能和机器学习功。
有助于集成后的 CRM 系统平台运用正在使用的数据和算法来识别意图并预测客户需求、行为和营销结果，这就使得广告投放可以跨多个渠道，以控制客户流程从渠道顶部到底部的各个方面。
4. CRM4.0 更聚焦社交渠道 和欧美韩日国家不同，中国移动社交的平台规模、用户粘性、功能深度和最终在消费者生活方式的改变上，因此在中国，最有效的渠道是社交渠道。随着企业运营的不断深入，不少企业通过在线上建立私域流量运营，加之疫情催动，企业对于私域流量运营的需求也越来越多，也由此引发了 SCRM（Social CRM）这个新热点。
Social 很大程度改变了 CRM 的运营模式，它更加以客户为中心，换句话说：就是将客户关系管理这个行为更聚焦于社交场景，将 SCRM 这个工具更聚焦于微信生态圈的客户管理系统了（目前国内移动社交环境微信独大），它更考验系统对社交渠道触达和互动的管理能力。
四、CRM4.0下新的就业机会 以上是笔者对CRM价值、市场现状、痛点与趋势的论述，对于产品经理而言其实比较关心工作机会，那么在这最后一节笔者基于过去1年做产品私教的经验，来谈谈目前CRM方向产品经理的就业现状。
据我了解，如果是在2020年之前测试或开发或运营要转产品经理，在项目方面比较熟悉CRM方面的基本功能比如“线索跟进、客户管理、合同报价等”然后再稍微体验纷享销客、销售易的产品，那么完成转行是不难的。
但如今的产品经理就业市场这样做还行吗？答案是成功的概率很低，因为如今CRM方向的就业方向更多的是CDP、自动化营销、SCRM，那么就要求产品经理有相关的工作经验。
本文由 @供应链产品老兵 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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