制造業銷售總監私藏：用CRM抓大客戶的6個篩選公式

發布時間：2025-03-24 09:21:41

客戶的管理不是“拍腦袋”的藝術，而是“數據驅動”的科學。通過CRM系統各種數據的智能結合，制造業銷售團隊能夠將資源聚焦在高價值客戶上，預測客戶生命周期的價值，以更精準的策略實現高效轉化。記住：大客戶不是“找”出來的，而是“算”出來、精準服務出來的！

公式一：RFM三維定位法

Recency近度+Frequency頻度+Monetary金額

應用場景：快速識別存量客戶中的"鉆石客戶"，用數據量化評估哪些新客戶“既買得起，又愿意買，還能長期多頻次地買”，快速聚焦“高頻采購+高金額+行業對口”的客戶，避免資源浪費在低價值客戶上。

核心邏輯：通過CRM系統提取客戶的最近一次采購時間（Recency）、采購頻率（Frequency）、采購金額（Monetary），結合制造業特性，疊加行業匹配度（如客戶所屬行業是否與公司產品技術路線高度契合）進行篩選。

CRM操作示例：在CRM中設置RFM評分規則（如R≤6個月、F≥3次/年、M≥50萬元），篩選出活躍客戶；

1.設置系統自動統計客戶近6個月訂單金額≥50萬元（M）

2.標記季度采購≥3次的高頻客戶（F）

3.篩選近30天有詢價/拜訪記錄的活躍客戶（R）

典型案例：某汽車零部件廠商通過RFM模型發現某新能源車企雖單次采購額不高，但采購頻率每月遞增200%，果斷列為S級客戶重點跟進，3個月后拿下年度框架協議。

公式二：客戶潛力指數

客戶潛力指數=預算匹配度×決策鏈滲透率×戰略協同系數

應用場景：評估新客戶開發價值和潛在合作深度。

核心邏輯：避免銷售團隊盲目開發客戶，測算客戶潛力指數可以確定哪些客戶或客戶群體值得投入更多資源，如營銷費用、客戶服務等，確保高潛力客戶得到足夠的關注和支持。提高銷售效率和業績。

CRM操作示例：

在客戶檔案中設置【采購預算】【決策層級圖】【產品適配度】字段。

【采購預算】可以分成三級錄入，確認預算（客戶明確告知的預算范圍），預估預算（通過行業報告/競品訂單反推），隱性預算（根據客戶注冊資本/年營收推算）

【滲透率指標】我方在客戶決策鏈中的關鍵人覆蓋程度，通過文件追蹤系統統計客戶打開技術方案文檔的次數，或是記錄客戶參會人員職級大致確定。

【產品適配度】通過客戶業務需求與我方產能/技術優勢的匹配程度，可以對接ERP/MES系統計算客戶產品與自有產線的匹配度（協同系數）

數據閾值：指數＞85分的高價值客戶須由總監級親自帶隊攻堅

典型案例：某機床制造商通過CRM篩選新能源汽車客戶，預算匹配度：客戶新設備預算120萬，我方方案報價105萬，105/120*100%=87.5%；決策滲透率：已接觸技術總監（50%權重）+采購經理（30%權重），未接觸CEO，(0.5+0.3)/1=80%；戰略協同：產線匹配度90%+產能彈性85%+定制化需，60%0.9×0.5+0.85×0.3+0.6×0.2=82.5%；最終潛力指數為87.5% × 80% × 82.5% = 57.75%，結論：若行業閾值設為85%，該客戶暫不列為最核心攻堅對象，但持續監測其戰略協同系數變化。

公式三：業務關鍵突破點

業務關鍵突破點=決策鏈穿透力 × 技術匹配度

應用場景：打破“盲人摸象”式銷售，找到客戶的痛點，直擊客戶核心決策層，縮短成交周期。

核心邏輯：制造業大客戶的采購決策往往涉及技術、采購、生產等多部門。通過CRM記錄客戶內部決策鏈角色（如技術總監、采購經理、生產負責人），分析其對公司技術方案的匹配度，找到關鍵突破點，提升客戶的痛點響應能力。

CRM操作示例：在CRM中完善客戶畫像，錄入客戶企業的組織架構數據（部門、職級、崗位）決策鏈角色標簽化建立決策鏈圖譜，標記各角色的關注點（如技術總監更關注工藝創新，采購經理更關注成本）；通過技術白皮書、定制化方案等精準觸達關鍵人，提升技術匹配度評分。

典型案例：一家智能家居企業，通過有效策略穿透了目標用戶的決策鏈，使產品信息廣泛觸達潛在用戶。同時，其研發的智能家居控制系統技術先進，與市場上對智能化家居管理的需求高度匹配。因此，業務關鍵突破點得以確立，產品迅速獲得市場認可，銷量持續增長。

公式四：預判性跟進

預判性跟進=采購周期波動率×供應鏈風險

應用場景：制造業客戶的采購周期受行業淡旺季、供應鏈穩定性影響顯著。通過CRM分析客戶歷史采購數據，計算采購周期波動率，結合供應鏈風險預警（如原材料漲價、供應商切換），提前布局跟進策略。

核心邏輯：從“被動響應”轉向“主動預判”，在客戶采購需求爆發前建立信任。

CRM操作示例：CRM系統通過數據采集與智能推理技術，從ERP系統、訂單系統以及CRM歷史記錄中提取客戶的詳細采購數據，包括采購時間、頻率、數量以及采購間隔等關鍵信息，根據數據信息可以生成客戶采購周期的波動曲線，并標記出異常波動節點以供分析。結合這些采購周期數據，系統能夠預測客戶的下一次訂單時間窗，并確定和提醒“最佳跟進時間點”。此外，CRM系統還能與SCM系統實現對接，實時顯示供應商的庫存情況和物流狀態。幫助企業管控供應鏈風險，及時制定替代方案或成本優化建議，幫助企業搶占市場先機。

典型案例：某家中小型電子配件廠通過采集和分析客戶采購數據，預測下次訂單時間窗，實時監控供應鏈狀態，并建立風險預警機制，成功實施了預判性跟進策略，提升了客戶滿意度和供應鏈管理效率，保持了市場競爭優勢。

公式五：流失預警公式

流失預警公式=（互動頻次標準差）×m+（滿意度波動率）×n

應用場景：降低、防范客戶流失風險。

核心邏輯：通過整合和分析客戶數據，識別出潛在流失風險的信號，并基于這些信號自動觸發預警機制，以便企業及時采取措施來挽回客戶。

CRM預警機制：

1.CRM系統能夠整合來自不同渠道和系統的客戶數據，包括交易記錄、互動歷史、反饋信息等，形成十分全面的客戶數據視圖。

2.可以設置當客戶服務請求響應時間＞24小時自動觸發預警

3通過對客戶的行為分析，購買頻率的下降、互動次數的減少、滿意度評分的降低等，如季度訂單金額環比下降30%時啟動"客戶健康診斷"流程

4.通過NLP技術分析溝通過程中的情感傾向值（滿意度指標），滿意度波動率賦予n倍的權重，可以根據企業的特定業務場景和經驗判斷。

典型案例：某自動化設備企業的客戶群體為國內外大型工廠。近年來，面對市場競爭加劇、客戶流失率上升的挑戰，企業引入CRM系統，建立客戶流失預警機制。實施過程包括數據整合、建立流失預警模型、設置預警機制、客戶分級及數據分析。實施后，客戶流失率顯著下降，老客戶訂單量增15%，客戶滿意度提升，投訴減少最為顯著，銷售團隊效率提高。

公式六：CLV價值預測模型

（客戶生命周期價值）=（年均采購額×合作年限）（獲客成本+維護成本）

應用場景：客戶終身價值是指一個客戶在其生命周期內為企業帶來的總利潤，通過合理的計算，可以幫助企業更加科學地分配銷售資源。

核心邏輯：科學分配銷售資源。

CRM操作示例：

1.通過歷史數據訓練AI預測模型

2.對CLV＞500萬的客戶配置專屬客戶成功經理

3.將預測值嵌入銷售人員的KPI考核體系

在制造業從"廣撒網"轉向"精準捕撈"的時代，越來越多的企業開始擯棄粗放型客戶管理方式，轉而將目光投入到企業客戶的資源管理上，其實客戶的數據也是企業財富，CRM系統企業的數字化魚探儀。建議企業盡早開啟新客戶分級管理，結合動態看板實時監控大客戶狀態。需要了解CRM的企業，可聯系我們的數字化顧問團隊獲取資料和定制方案。