客户管理方法有哪些？
客户管理是企业与客户进行沟通、交流和互动的过程，是企业实现客户满意度和忠诚度的关键。 下面将介绍客户管理的方法以及具体的操作步骤。
一、建立客户档案
建立客户档案是客户管理的第一步。 客户档案应该包括客户的基本信息、联系方式、购买历史、投诉记录等重要信息，以便企业了解客户需求，更好地进行客户服务。 建立客户档案的方法可以通过以下步骤实现：
①、收集客户信息。 可以通过客户填写表格、网上注册、调查问卷等方式收集客户信息。 ②、组织和分类客户信息。 将客户信息按照不同属性分类，如性别、年龄、地域、职业等。 ③、建立客户档案。 将客户信息整理成电子或纸质档案，并存储在客户管理系统中。
例如，某餐饮企业建立了客户档案，可以随时了解客户点餐偏好、投诉记录等信息，从而及时提供更好的服务。
二、进行客户分类
客户分类是指将客户按照其特征和需求进行分类，以便企业更好地进行营销和服务。客户分类的方法包括：
①、根据客户价值进行分类。 将客户按照其贡献度、忠诚度和发展潜力进行分类。 ②、根据购买行为进行分类。 将客户按照其购买频次、购买金额和购买时间进行分类。 ③根据地域、年龄、职业等属性进行分类。
例如，某银行将客户按照其贡献度和发展潜力进行分类，并制定相应的服务和营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
三、实施客户服务
客户服务是企业保持客户满意度和忠诚度的重要途径。客户服务的方法包括：
①及时回应客户反馈。 对客户的咨询、建议和投诉要及时回应，采取积极的态度解决问题，增强客户信任度和满意度。 ②提供个性化服务。 根据客户需求和喜好，提供个性化的产品和服务，增强客户黏性。 ③建立客户关系。 通过礼品、活动等方式建立客户关系，提高客户忠诚度。
例如，某电商企业提供7*24小时的在线客服，及时解答客户问题，并定期组织客户使用体验回访。
如何在购物车里，挽回精准订单
首先你需要知道客户为什么离开
研究发现，客户在付款流程离开的首要原因是“过高的额外成本”（例如运费、保险、税费等）。 这些通常都会在以下情况后发生，网站要求注册账户（没有“游客付款”选项），冗长复杂的付款流程，没有准备好购买，过高的产品价格，需要保存或添加愿望清单等等。
以下是7个未完成购买其中的主要问题以及如何解决的办法：
额外的税费、过慢的配送及过高的配送费用
亚马逊 Prime 会员提供免费的2日内配送，能够让它的客户期待所购商品更快的到手。 但是不是所有的电商网站都能像亚马逊提供这样的服务，难道说就只能因为过慢的配送以及较高的配送费用让客户失望么？不一定。
解决方案
基于你的业务，你也许可以和本地的物流服务商合作来精简配送流程。 一般这样会需要类似亚马逊那样在定制化的内部包裹追踪软件上投入大量财力物力。 对于其他企业来说，现在有大量的软件能够帮助你管理追踪、发货、商品目录，甚至是财务和车队管理。
对于额外的税费来说，你可以通过优惠券或者地区促销的方式来解决。 比如提示某区域的客户有促销或者折扣。
澳大利亚的一家电商不仅提供一定销售额以上的免费配送服务，同时也会告诉你还需要增加多少就能满足免运费的门槛。 通过提供多种支付方式，为客户提供更方便快捷的支付方式。 京东、淘宝的部分商家也在这么做。
但也许你做到最大的最有效果的变化就是提供免运费服务，这能够尽可能的提升转化率。只是有多少客户会因为免运费而完成付款呢？
答案也许会让你大吃一惊。
ComScore 的研究表明，90%参与调查的客户会被免运费政策而吸引，其中58%为此增加其他商品满足免运费门槛，一半则会选择最慢的配送方式。
网站问题： 缓慢的加载速度、崩溃、复杂的付款流程
另一方面的问题往往与网站所特有的，关于购物车平台或者网站本身的技术能力。 两个主要问题——网站的速度和付款流程的速度。 这同样会影响客户的转化。
对于加载速度，我们需要检查出可能导致页面加载速度缓慢的问题。 可以通过比如 GTMetrix 和 Google PageSpeed 等工具来发现其中的问题，你将会获得关于如何使页面加载速度更快的建议。 例如，如何检查 :
虽然有一些技巧（也许是“有作用的”）， GTMetrix 提供了大量的信息以便我们找到从哪里开始的改善性能和加载速度。 例如使用CSS是可以加载速度优化的可能性，尽管不那么常用。
解决方案
因为这是 SitePoint ，我不会详细介绍解决每个问题的必要措施，但是如果你遇到任何问题的话，找到你的服务器管理员和前端工程师，从每个细节开始优化。 光找到问题而不去解决是完全不能改善你的网站加载速度。
即使你的页面加载飞快，你也要关注付款流程。 异常复杂的付款、没有访客付款以及付款过程重要求填写太多信息，这些问题虽小但是同样是客户关注的重点。
研究表明，客户在付款时输入发货和账单信息的时候也会遇到问题。 这些常识类的信息不应该在这个环节来打断用户体验。 以下这些可以带来改进：
把发货地址和账单地址通过点击复选框来同步
把相关信息预先填写，即便有错误
自动填写地理位置信息并填写
明确标识哪些信息必填和选填
只要求填写一次相同的信息（比如姓名、邮箱、地址、用户名/密码）
抵达“感谢”页面
让客户抵达“感谢页面”是我们的终极目标，但是很多网站却对此设置重重障碍。 一个用户普遍抱怨的问题就是付款过程中需要提供太多的信息。 大部分电商网站的购物车都提供标准平和的账单/发货信息窗口，我们可以在这里进行改进。
解决方案
举个例子，单页面的付款过程更加高效。 亚马逊甚至为“一键下单”申请了专利。 幸运的是，凭借你的购物车平台，现在有很多单页面的选择可用。 比如WooCommerce, OpenCart, Magento 等提供的插件或扩展。
有人会惊疑说单页面付款是解决所有电商转化率的灵丹妙药么？
不完全是。 有研究报告指出有部分测试表明多页面付款有时转化率也不逊于单页面付款。 影响易用性的核心问题不完全是页面数量，二是个别项目（例如无法使用发货地址自动作为账单地址）导致用户的流失。
这都归结于测试。 测试和记录任何用户沮丧、愤怒或彻底混乱所引起的摩擦和不确定性,最终导致放弃付款。 每一个目标受众是不同的,都有自己的偏好和观感来完成付款。 任何障碍在他们的路径中障碍都应该被发现和解决。
强制注册的恶化
不论你现在用的哪个付款系统，强制注册都是个一直存在的问题。
在用户付款之前就要求注册（或者不允许访客付款）往往阻止订单继续进行。
虽然从业务角度来看，要求用户注册似乎是聪明的想法（因为你希望能够和他们保持长久的互动），但是用户并没有因此获得任何回报。 也许他们当时很忙，或者只是在购买礼物，并不想被你的营销邮件和短信轰炸，只想顺利快速地完成付款。
为了下次的付款方便而保存订单，或者是创建并保存愿望清单以及其他访客不能使用的功能，智能付款可以鼓励用户来完成注册。 这让我们考虑购买过程本身。
“添加到购物车”之外
很可能的情形如下：用户访问你的网站，对产品产生兴趣，认同其价格和发货后离开。 也许一开始他们只是想找到合适的商品保存起来，或者还没有准备购买。 对于前者来说，许多流行的平台已经内建愿望清单功能。
尽管愿望清单不能直接导致购买转化，我们能够藉此和客户保持互动，提醒他们还有个愿望清单以及其中的商品，特别是在降价促销的时候。
最为重要的是，“加入购物车”或者“愿望清单”可以为你的分析系统收集宝贵的用户数据，甚至来打造个性化的服务。
解决方案
当你的用户不想保存期望的商品时，你准备怎么做？或是认为他们还没有准备好购买？答案就在于【购买漏斗】这一理念。 不只是从开始到结束的基本路径，购买路径更像是一条蜿蜒往复的街道。
客户可能通过搜索引擎来到你的网站，之后寻找最佳价格商品,和其他电商网站比价,比较发货选项,寻找优惠券,比较颜色、大小等等。 他们甚至还会通过社交媒体来寻求朋友和家人的推荐。 所以你能看到，转化不是个一击必杀的简单事。
如果你没有提供客户所偏好的付款方式，他们也许会别有选择。 尤其是不支持Paypal（国内支付宝）的情况下。 大部分客户不愿意通过信用卡购买，如果你只提供信用卡支付的话，他们也许就会离开去别的网站。
销售之后的跟进
最后，即使上述问题都被解决付款过程最终改进，你也许还会注意到大量的客户只购买一次就再也不回来了。假设你期望他们回来重复购买的话，该怎么做？
一个主要的原因就是售后服务。 当他们完成订单后，大量的广告邮件（促销信息、新品上架、季度折扣等）塞满收件箱。 虽然你觉得这样是在帮助他们了解最新的信息，但是客户也许真的不是这么认为的。
对于我们的电商客户，建议他们通过净推值（NPS）来衡量和研究其最近下单购买客户是否满意。 这样可以让你快速定位并预防售后问题的发生，来促进客户的留存产生更大的客户价值。
对此我们收到的467个反馈中，83%的受访者愿意向他人推荐该电商。 这个分数很高，直接体现他们卓越的售后问题处理、迅速的发货速度以及交易后的邮件跟进质量。
但是相对于他们的完全流失，更好的是让他们能够编辑。 也许他们只希望收到当期主要促销，后者是有新品上架，但仅仅每月几次而已。 大部分的电子邮件营销系统可以让客户访问各自的订阅（有时叫做账户）据此更新他们的偏好设置。
迈出改善付款的第一步
底线就是，当我们谈到改进电商付款的转化率的时候，具体过程本身的优化不能解决你所有的问题。 我们需要更深层次得挖掘了解到客户为什么没有下单，并决定如果简化这个过程。
为此我们要进行高质的易用性和转化研究，通过调研问卷、观察用户的整个付款过的记录以及客户在哪里卡住流失。 这不一定是万能的，每个电商的受众不同、业务流程不同以及受众痛点的不同会导致不同的付款漏斗的流失。
小结
总而言之，从头到尾的关注你的客户整个过程。 任何不利因素都应该被移除。 听上去这可能有点反直觉，但是千万不要给客户离开的机会，不论是否了解产品更多信息、寻找优惠券等等。 如果他们无法在你的网站上找到他们需要的东西，相信我他们肯定会从别的地方找到的！
数据分析方法
常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。 比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
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