四张表格打造客户管理系统，让客户源源不断

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大家都在讲优化服务，大数据营销，怎么实现？最好的办法就是通过收集与整合客户和意向客户信息内容，建立和完善客户资料。根据这一套客户资料系统软件，我们不仅可以选准客户满意度，实现精准营销，还能为客户提供彼此之间合作的机会，造就一个高附加值服务。接下来我为大家介绍用以客户关系管理的四张excel表。

报表一：用户基础信息内容分类表
这类报表的主要目的是为了方便我们管理方法顾客服务，也是一个用户基础信息内容明细表，与我们平时看到的客户细分表同样，依据年交保费的差异，把顾客分成A，B，C，D四类。不同种类的顾客，要为与不同的服务与认知度。
A类客户：年交保费30万元以上。大家能保持每月联络2次，碰面1次工作频率，逢年过节送进人性化礼品，给予健康服务；
B类客户：年交保费5-10万。我们每月起码要联络1次，两月碰面1次。逢年过节或生日能够快递公司或者由助手送进礼品，给予体检服务；
C类客户：年交保费2-5万，能够每个季度联络1次，生日送祝福。
D类客户：年交保费5万以内，能够半年联络1次，生日送祝福。
报表内容主要包括：名字、胎儿性别、出世日期、家庭主要成员、生日、单位名称、家庭住址、个人爱好、推荐介绍、赔付纪录、手机、保险费用这种。顾客自己（包含亲人）生日、兴趣爱好这一点大家要重点关注，在生日当日送祝福和礼品，能够达到要求一定比节假日日好些。行业分类关键方便我们为用户提供资源优化配置方面的服务，与家庭单位名称一方面方便我们整体规划拜会途径，省时省力；另一方面，也能够让我们对顾客的经济实力有大致判断，便捷确诊客户满意度。
报表二：新增客户统计表
人寿保险工作要想做的事好，就得有源源不绝的新客户。相对于新客而言，因为她刚有着我的产品，对企业，对我们应该有进一步的了解和认知，客户关系管理不太稳定。因此，我们一定要为其提供高频次服务，便于快速升级新客对我们的专业、为人、提供服务的认同感，加强粘性，迅速转化成忠实客户。
新客统计表里，主要包含：时长、名字、保险险种一、保险险种二、受益人、购买保险类型以及获客渠道这部分内容。
时长这一栏主要是用于掌握每月顾客新增加状况，达到每月新增加3-4个客户目标，例如三月份我们只是增加了1个客户，那么就需要加倍努力去补充剩下来的那两顾客。因为一般新客也不会一次性购买足额的确保，因此被保险人与购买保险种类一栏能更好地了解新客户的确保空缺，方便我们中后期拜会。获客渠道这里主要填好推荐介绍、遗孤单开发设计、主题活动拓展三种方式，方便我们中后期评定自身顾客拓展的专业技能，不断打磨提高擅长技能，提高工作效率。
新增客户统计表还有一个好处取决于，我们通过这一张报表快速识别高端客户，借助大数据营销和优化服务迅速提高客户黏性，造成加保和推荐介绍。
为越发高档的顾客，越不可能随时有时间和我们碰面沟通交流。这也就是为什么高效能的老人家每天都很忙，很多新人却总约不上顾客。我说过一个蓝筹股票销售员，他每周日都会把按出来一周要拜会的用户提前约好，但在宣布碰面的前一天，他一定会和客户确认一下，防止另一方行程安排发生变化。提早和客户承诺碰面时间地点，不仅提高了约访成功概率，还凸显出对客户重视，出单的概率也会提升。
报表三：推荐介绍客户关系管理表
每一个人的人脉关系全是有限制的，都是会用完的的一天。因此，跑业务一定要重视推荐介绍，根据发觉与培养知名度核心，可以帮我们搭建一个推荐介绍的互联网，在点和面层面上不断发展大家的客户资源。因此，我们应该形成自己的推荐介绍客户关系管理表。
这个表格内容非常简单，写具体每一个客户中间的讲解关联就可以，例如A客户介绍了用户B，顾客C，我们就把顾客B和C的名称及简短的信息内容，写上顾客A的区域。
通过这些推荐介绍报表，能够快速了解影响力中心的购买保险状况，能够汇总知名度核心的特点，帮我们快速识别将会成为推荐介绍核心的用户；此外能够给予知名度核心，立即感恩回馈，引导其更加了解需要客户属性，提高转介绍客户的品质。
报表四：顾客保险单统计表
这一张报表是配合表格一，客户分类管理表来使用的，这一统计表一般是用来帮助自己详尽了解客户的家庭保障状况，一般我们相互配合保单整理来用。因此，这一张表格的具体内容需要提交的多一些，深入一点，包含：确保种类，保险单号，被保险人生日，受益人生日，获益人生道路日，起效日期，保险费用，保险险种及保险金额，缴费期，保险条款，保险期限，生存金，购买保险有限公司等，方便我们快速上手顾客购买保险具体情况。
因此，大家要为每位客户建立一个独立的文件夹名称，能是电子的存有电脑里面，也可以做成纸版信用卡，装在不同档案里边。最少每一年更新一次，随时随地使自己和客户都清楚家庭保障情况。
通过这样四个报表，我们就能创建一套完善的客户档案管理系统软件，老板会觉得我们技术过硬，保险单拿给我很安心，其实对于我们自身而言，还可以动态掌握每一个客户的现象，优化服务，大数据营销。
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