一是产品行业背景、产品特点和产品应用场景。首先是行业背景。在数字零售时代，品牌重塑和各地区消费者的运营是现在一个比较重要的命题。事实上，它是人与场的重建与融合。
“人力货场”现在大家都在说，在这样一个大背景下，从社会交通的变革，到自身交通的运营，再到在线和离线之间的联系，品牌越来越重视自身消费资产的运营。
那么在这样的一个社会背景下，就产生了影响我们通过各种各样的客户进行管理的一些重要工具和软件。基于上述的行业发展背景呢，我们可以开始介绍一下我们商派的客户中台。
什么是客户中心平台？它还解决了哪些问题？
-10分钟解锁客户中台的应用价值-
首先，我们的客户中心是一套平台系统，通过统一清理和存储，可以收集、分析和管理来自多个渠道的客户数据规则。它不是传统的面向应用的CRM，而是关注客户基础数据，以及客户资产的清理和管理。
那么过去客户的痛点就是企业客户底层数据碎片化，线上线下数据不统一、碎片化。比如我的POS终端的会员数据和网上商城的会员数据不一样，即使他是同一个人。然后，企业的客户数据缺乏有效的数据对齐，不同地区、渠道门店的数据也不一样。
然后进行宏观经济数据和微观数据管理决策之间割裂，那么在数据分析完成工作之后呢，并没有办法第一时间为企业前端的销售服务人员或者导购人员能够提供一个决策，去辅助他们做一些公司运营的策略。
为了解决这个问题，我们的业务客户中间平台运行，解决了这些问题。例如，全局用户数据，整个渠道的用户数据，根据业务规则自动清理，合并，维护全渠道中统一唯一的用户数据。
客户，他的数据可以从小程序或公共领域流到我们的客户中间的表，在那里我们将不止一个帐户的标准清洗一个自然人。
同时，该自然人在我们的客户端可以有多个角色、多个层次、多个点，使同一客户端在各种形式活动时可以统一管理。这个顾客，他可能是一个消费者，也可能是一个导购，所以对于不同的身份，我们可以给他不同的成长系统。
另一个是统一客户的数字资产。数字资产，比如积分，阶级资产。在全通道接通时，用户在线和离线的任何通道都可以享受同样的待遇。
那么对于我们通过客户中台的有这样4个特点：数据、变化、稳定和可扩展
首先，让我们来看看这些数据。在数据方面，就是要实现核心业务数据的实时统一，开放整个区域的在线业务，实现全面的在线业务基础。无论他的客户有多少种格式，那么他的会员数据都将以各种格式统一在我们这边。
另一方面就是改变。 我们提供丰富接口工具以及开放功能。 使客户在未来能够添加自己的API用户，然后将客户的数据传输到各个前端。 第三个是稳定性。 我们有强大的技术支持系统，从应用架构到数据容灾，确保业务运行，实现整个系统的稳定。
我们的客户整体业务结构如下:将线上线下各渠道的会员数据收集到客户，进行客户数据的基本管理和数字资产的管理。客户操作和自定义一些设置，是自定义成长系统的一些设置。
｜客户中台应用架构｜
当客户在我们的系统中分层，价值分离时，我们可以将分析结果反馈到各种操作系统，包括ERP、财务、BI报表等。为后续运营提供决策支持。
首先需要我们可以看一下我们的各类业务场景。
第一个是支持多个身份，在我们的系统中有一个身份的自然人，但他可以是消费者、合作伙伴或商店经理。因此，根据他不同的身份，我们可以定制不同的客户类型，并定义业务规则，如不同的点级利益。这样，我们就不需要管理多个系统，只要我们能在一个系统中管理如此多的身份。
第二，我们支持复杂点的场景。我们支持多个积分账户的定义。一些场景可能被称为成员点，一些可能被称为增长价值等等。
在我们的系统中，它是可定制的和可扩展的，我们支持设置信用的有效时间和到期时间。他可以设置每一期积分的到期日期，或者在某一时刻，积分将到期并被清除。然后我们的分数支持要与分数的指数挂钩。当消费者的点数达到一定水平时。我们可以自动升级或降级他。在本例中，包含了类似于生长值的函数。
第三是我们的多层次体系，一旦顾客，一个自然人在每个身份后都有多重身份，就必须有不同的层次。所以我们支持他作为一个有多重等级的个体。那么每个等级群体呢就可以定义它的权益，然后把不同的等级和相应的权益联系起来。这允许客户作为消费者或雇员享有不同程度的权利和利益。
接下来是用户的标签，然后进行标签是一块很重要的功能，我们通过系统中呢将标签一共可以分为以下三类，一个是一个静态标签；一种是动态管理标签；还有就是一种是变量标签。
静态标记是我们所说的手动标记。动态标签时，我们可以指定一些事件或条件，通过系统自动为客户进行标记。那么变量标签属于我们不预设标签，在系统中，系统可以自动提取成员订单数据消费数据。然后，在提取出关键节点后，我们将为客户做出标记。
然后是高灵活度的客户洞察。我们了解客户中台提供了一个自定义的客户信息模型，然后根据客户企业可以在系统中设置，我想要学生观察会员的某些重要指标，当我设置好了之后，可以同时通过研究这个问题模型计算出我会员的一个社会价值分层。他是高价值主要还是低价值或者是没有放弃人群，都可以通过我的自定义的指标去进行数据计算。
最后，我们提供了一个标准的API接口。如果客户的使用场景包括applet、前端POS等，客户中心可以提供多组api，为这些前端提供数据以供使用。
接下来，让我们谈谈我们的应用场景。这是客户整个生命周期的一条路线。首先是客户沉淀，全球客户的沉淀来源于公域和私域数据进行汇总和清理。
我们会通过商派的会员通，将天猫京东等公域的会员信息数据，或者是微信生态私域小程序商城之类的数据技术导入企业客户中台通进行清洗，把他们合并成一个人学习之后，来进行的统一社会身份识别。然后这是需要我们的基础会计档案是可以同时根据公司业务自定义设置里面的指标的，因为对于每一个不同客户的业务发展可能是不一样的。所以呢，我们教师可以直接根据他的业务自定义设置里面的一些基本属性，这是由于我们自定义新增属性的一个管理界面，可以选择根据相关行业的特性新增某些方面特别的属性。
当用户安定下来时，我们需要洞察和客户分层，所以这是我们经常使用的分层模型。可以看出，这一面是分层和分层水平的指标。当我设置我想要设置图层的指示器时，系统将自动运行。用完后，我可以把现有的客户库存分层，这是高价值和低价值。我们还包括了其他传统的CLV模型、RFM模型和活动模型。
然后对客户画像，我们设置多维画像和群组，根据不同人群，定制他的群组设置条件，统计画像群组。然后我们成立了这个小组，可以应用到短信营销，以及微信营销。
最后是我们的标签系统。我们的标签系统有三种，第一种是手工打标，第二种是动态标签。我们可以一起设定，我们可以设定满足的条件。当客户的某些属性满足条件时，我们可以自动对其进行标记。第三个是变量标签。我们将根据客户设定的变量值提取消费者的订单数据，并对其进行标签。这样做的好处是，系统中没有设置、预置标签，完全由系统完成。
然后，当我们完成客户分层后，我们需要对他们进行操作。那么目前呢是对接短信模板，可以设置短信活动来接触客户，做生日护理，无声唤醒，积分变更提醒等等。
另外对于我们做 CRM 导购端可以通过查看客户的全域旅游信息，导购拿到这个目标客户的基础数据信息技术之后，还能看到客户的文字画像。当他看到他们这些画像之后呢，就可以对他进行教育精准的一个网络营销，我们透出的信息就包括经济基础会计信息，标签等级积分等等。
最后，是对客户的精确营销。然后，客户需要提高他们在我们的系统中的忠诚度，因此我们需要为他们提供一个高度定制的层次结构，以支持复杂的业务规则。这是我们的层次结构设置界面。我们可以设定他的上升和降级规则，等级评估周期，等级和权利和权益挂钩。
当到达指定时间节点时，对客户等级进行评估，或实时进行评估。 这是一个界面，其中级别与股权相关联，并且可以为不同级别设置不同的股权。
这是我们使用的一个例子，如果他是一个特工，可能有新手领导金等。如果他是一个消费者，可能会有普通的，黄金，白金水平，可以集中在一个自然人。
此外，它是自定义点。我们的积分规则是高度定制的。他可以根据消费金额或交易数量定制积分生成规则。然后，限制规则，包括订单的来源或无限制，可以设置从特定类型的订单中产生的点数百分比。
另外是积分的清零规则。当我自己可以通过设置在每年的什么问题时候，对积分方法进行数据清零，或者是设置这样一个国家整体的有效期，或者是每一笔积分，我都可以给他设置多少天后过期。这是因为我们学习积分演变发展出来的多种不同场景，积分管理可以演变成活跃度，普通积分以及学分等等。
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