在线crm网站，CRM软件怎么管理客户服务的？
售后管理的关键在于售后服务、物资管控、人力成本以及实效控制。轻流是一款在线的业务流程自动化软件，您可以把售后的整个流程作为一个核心的板块。轻流最大的特点就是可以根据企业的实际售后流程，搬到线上来。完全的自定义，能够非常好的做迁移。同时通过轻流的自动化引擎，代替了60%以上的人工重复性劳动，包括计算、派单、人工沟通等等。
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CRM是维护老客户的唯一利器吗？
如果是在维护老客户的功能上，我认为CRM的效果是毋庸置疑的，是不是唯一可不敢说。
客户是企业的发展的基石，如何利用客户创造最大的价值，是企业发展面临的问题，企业需要意识到客户管理的重要性，不是所有人都是企业的客户，如何筛选出重要的客户，最大化企业的价值，才是解决发展难题的所在。通过智云通CRM让企业学会管理客户，保证价值客户不会被忽悠，在挖掘新客户的同事还能维持老客户的关系，保证客户数量的不断增加，借助技术手段来进行客户管理，将是现代营销的重要手段。
对于不少企业通常更倾向于寻找新客户，而忽略了对老客户的维系，企业的已成交客户也是重要的资产，关系着客户的基量和利润来源，说到客户的流失，一般是老客户难以维持，企业业绩下滑，于是想方设法寻找新客户，而缺少对老客户的定期问候，服务不到位，这样就形成了一个不良的循环，新客户不断注入，老客户流失，企业的业绩仍然不减增长。而事实证明，获取新客户话费的成本较大，维持老客户的成本很低廉。这就像木桶效应，为了补齐短板，企业不断群钊新客户，但却成效不大。
如何维系老客户，企业不妨选择智云通CRM，在维持老客户的过程中，对客户的想好分类并开启提醒，让销售人员注意到老客户的关怀。同时定期推送信息，也让老客户对企业有好的印象。通过留住客户，笼络客户的心，让老客户成为长期客户。要让老客户愿意留下，需要让他对产品与服务的方方面面都感到满意，满足顾客的需求，建立起客户的忠诚度。其实留住老客户也是提升忠诚度的前提，企业想要站稳脚跟，就应当让客户与企业长期合作，这样才能稳住市场，稳住企业的发展进步之路。
智云通CRM通过客户分析，让老客户感受到关怀备至，提供更为个性化的服务。通过信息化的手段来定位客户，分析出客户的想法，才能采取针对性的营销方案，营造企业于客户的良好关系，老客户营销的成功率远远高于新客户，而且老客户还有一种口碑效应，通过口碑的传播，让更多的人相信企业的产品，在今天的社会，客户服务是至关重要的，商品的同质化更加要求服务质量。通过CRM系统来围绕客户进行服务，以精准营销的方式，让客户不同价值得以体现，从而达到销售成功的目的。
在消费者变得理性的当下，维护与客户的关系变得很有必要。利用智云通CRM来进行与客户的沟通，及时对老客户进行定期跟踪，同时采用系统提醒的方式，给予老客户一定的关怀。时刻不忘已有客户，将是留住老客户的关键，企业营销的成功也在于老客户的价值，提高企业在市场的份额离不开老客户的支持。企业发展到一定阶段，老客户的基数占比大，就应当借助CRM管理系统，对老客户进行定期维护，建立起与老客户的关系，最好售后的优质服务，提升企业的品牌信誉，为企业带来更多的利润。
有没有投资理财公司可以使用的移动CRM？
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CRM的未来前景如何？
SaaS，现在谈这个概念应该不会再和几年前一样带着新鲜味儿了，如今国内的SaaS行业经过几年的酝酿，已经算是一个比较显性的行业了。随着巨头们的纷纷入局，今后的中国SaaS市场会走向何方呢？
在此之前我们还是要先了解一下，SaaS为什么会发展起来。
SaaS，全称Software-as-a-Service，即通过互联网通道提供软件服务及其功能的模式，厂商将应用软件统一部署在公有云、混合云、专有云上，最终企业用户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商按需定购指定应用软件服务，按定购的服务量、服务时间或其他方式向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
在前SaaS时代，一般的企业想要使用一套企业级软件是个相当繁琐的功能，而且门槛非常高，需要自己购买服务器、配置服务器，软件买来也要自己部署和维护。这些不管是资金成本还是人工成本、时间成本都很大，一般的中小企业也负担不起。
服务器的资金和人力成本过高
这时候SaaS的优势就体现出来了，不需要自己买服务器，不需要自己部署，只要向SaaS服务商购买对应的服务，就可以通过在线方式获得和管理这些企业软件。这种简化让更多中小企业也有能力使用企业级软件，因此SaaS也打开了新的市场局面。
当然SaaS也有自己的问题，比如很多企业对SaaS服务的安全性存在很大疑虑，因为相关的企业资料数据都是保存在服务商的服务器上，而不是自己能够掌控的。同时，也不利于自己对整理数据的分析统计。
但随着云计算的到来，私有云等技术逐渐解决了这些问题，大数据能力也得到提升，所以在这个时候SaaS服务的加速发展有了更充分的技术条件。
有数据显示，美国45家SaaS上市公司总市值已经超过2000亿美元，同时全球科技产业“企业-消费”产值比也达到1.4：1， 产业互联网已然超越消费互联网。
2中国SaaS市场现状根据《2016-2022年中国SaaS市场运行态势及投资战略研究报告》的数据显示，中国的企业级SaaS市场规模预计在2018年超过200亿元，并在整个企业级软件市场中占比超过一半。
SaaS这个概念在中国可能是在2012-2013年真正开始较广泛地进入主流视野，到2015年时进入了一个小高潮，资本市场开始关注这一领域。那一年笔者印象非常深刻，因为能够明显感觉到消费级软件在那一年的萎缩迹象，而出席的有关SaaS服务的媒体会越来越多。
中国企业级SaaS市场规模
SaaS在中国赢得了一个很好的发展契机，因为创业潮的来到，大量中小微企业纷纷出现，对于企业级软件的需求突然增大。这些创业公司并没有足够的预算独立购置一整套从服务器到软件管理的企业管理系统以及客户关系系统等企业软件，SaaS凭借低门槛和低价格顺势打开了局面。
可以说，2015年SaaS概念真正落地中国，资本的热捧让企业级SaaS的字眼出现在了大大小小的IT技术峰会或商业论坛上，不再是个小众概念。特别是2B市场，风投机构一度将SaaS市场估值到了万亿级。
之后不断有老牌企业级软件厂商推出SaaS服务，也有更多大量新入局的中小型新玩家，在2C红海市场碰壁的公司以及寻求增量的投资机构纷纷入坑这块还没有被充分开发的处女地，好不热闹。
同年，阿里携“钉钉”入局。次年，腾讯推出“企业微信”。
据不完全计，截止到2017年，国内企业级服务各领域创业项目数量有近400家，涉及20余个领域，包括CRM、ERP、HR、OA、企业报销、企业商旅、协同办公、收银支付、考勤管理、云客服、云电销等。
3未来是会寡头市场吗？但在经历了2015年的“元年”和2016年的热闹后，从2016年底开始整个国内SaaS市场似乎又出现了新的问题，尽管资本并没有明显变冷，但市场的实际反馈并不明显。对此，我们有如下一些思考。
首先，不能因此否认企业级SaaS市场在中国没有前景，市场是有的，而且需求还在增长。根据阿里云在今年发布的《2017中国SaaS用户研究报告》，金融、教育、制造、建筑地产、软件开发五大行业对SaaS产品需求巨大，37%的中国工业企业计划加大SaaS投入，53.8%的工业客户偏爱行业化SaaS解决方案。
更重要的是，目前市场头部效应明显。在区域方面，上海、北京、广东、江苏、浙江五个城市占据了全国66.3%市场份额，这意味着还有更多市场有待开拓，潜力巨大。在领域方面，64.5%的SaaS用户企业集中在金融、教育、制造、建筑地产、软件开发这五个行业，其他领域都是待开发状态，这也是块巨大的市场。
这些都说明中国的SaaS市场远没有开发充分，蛋糕还没有做完，因此不存在没有前途一说，应该说前景很光明。
但其次，目前市场上的SaaS产品也存在不少问题，其中最明显的是同质化严重。根据企业中SaaS应用类型分析，行政办公类SaaS应用占比最高为84.7%，营销管理类SaaS应用占比60.1%。笔者在今年年中写过一篇关于企业OA产品的横评，发现各家提供的服务都大同小异，基本核心都是在围绕价格打差异化，而非真正产品特性的差异化竞争。
目前市场上需要的其实是更垂直、更专业化的SaaS产品，而不是泛用化的产品。企业需要的SaaS产品应该真正懂得自身行业的特点，能提供解决企业痛点的服务。但目前市场上符合这个标准的产品很少，简单来说如今国内的SaaS市场还是有些浮躁，做得太浅，需要沉下心来深耕。
同时，阿里“钉钉”和腾讯“企业微信”这两个巨头对中小微企业冲击巨大，对于中小微企业来说，钉钉和企业微信提供的基础服务已经够用了，这块泛用性的入门市场会越来越没有太多其他企业的生存空间。
阿里云市场
最后，对于有些人提出的今后“多足鼎立”甚至“寡头市场”的局面，我的看法有所不同。正如我们之前讲的，即便泛用性的入门市场被阿里和腾讯这样的巨头拿下，依然有其他SaaS企业的生存空间，因为更细分的领域巨头们一般是不愿意去做，甚至没有能力亲自去做的。
而且通过这一两年阿里云的动作，我们发现巨头们其实对做PaaS更感兴趣，就在刚刚还有阿里云的电话打来询问我是否要在他们平台上做软件，毕竟做平台最赚钱这个道理谁都懂。前年跟去年钉钉的广告还到处都是，到了今年阿里云推广得更多的其实是云市场，干脆做起了“SaaS应用市场”的买卖。这反倒给了其他SaaS公司更好的发展空间。
所以，在这种格局下，寡头市场没有形成的条件。至于中国企业级SaaS的未来会怎样，我觉得做平台的会赚最多的钱，头部企业优势会很明显，细分专业的产品会更有竞争力，没有特点的泛用性产品则会被淘汰出局。
关于海信CRM系统？
是不是你们海信的系统存放的服务器处了什么问题？也有可能是你们的数据库的问题，如果你们是用EXCEL的数据库的话，很有可能是数据太多，导致数据库运行缓慢
