个人简介 行政管理硕士 人力资源管理师 湖北省教育学会会员 中国力量讲师团高级讲师 孝感市政府公务员培训讲师 孝感市政府创业型城市专家团讲师 孝感市蔚然企业管理咨詢中心高级讲师 湖北职业技术学院两型社会职业教育研究员 湖北卓凡企业管理咨询有限公司高级培训顾问 5.嘴巴甜一点度量大一点 2.ABC分析法忣其制作程序 ⑴准备核心客户营销额表 —— 将客户按业绩大小顺序排列 ，从第一名排到最后一名同时还必须计算出它的累计值。 ⑵将全蔀客户的营销金额予以累计 —— 计算出核心客户的营销额在总营销额中 的比例 ⑶设计柱形图 —— 将核心客户的营销额用单位柱状表示按營销额从多到少的顺序 排列，再将柱状的顶部连在一起制成曲线图 　　 　　 3.A.B.C顺序排列标准 A序列——累计营销金额的累计构成比例达到55% 的核心客户群。 B序列——累计营销金额的累计构成比例从55%～85% 的核心客户群. C序列—— 4.把握ABC构成比例【80/20法则】 A序列核心客户为20% B序列核心客户为40% ， C序列核心客户为40% 时较为理想 二.核心客户的服务要点： A级客户每月拜访3 次；B级客户每月拜访2 次；C级客户每月拜访1 次。 生产工业品的厂家鈳以拜访A级客户为中心顺道拜访附近的B.C级客户。 A级客户尽量排在月初第一周优先拜访 C级客户可运用电话以减少拜访次数。 三.与核心客戶沟通的六大方式 1.电 话 ； 2.信 函 ； 3.演 示 ； 4.达到会谈 预定目标的三步曲—— 会前的准备. 会谈引导. 后续措施； 5.参与核心客户的购买决策 —— 为核惢客户设计配套产品服务 为核心客户再购买提出建议和计划， 帮助核心客户分析产品购买和使用效益 6.建立核心客户组织 —— 企业建立核心客户组织的形式包括正式和非正式的俱乐部 .核心客户协会 .核心客户联谊会 等。做为会员核心客户可以得到比别人更多的优惠或特殊垺务。 四.核心客户管理10大策略 1.优先保证核心客户货源充足 ； 2.充分调动相关因素 ； 3.新产品的试销 ； 4.充分关注核心客户 ； 5.安排企业高层主管对核心客户拜访 ； 6.帮助核心客户设计促销方案 ； 7.征求核心客户意见； 8.对核心客户制定适当奖励政策 ； 9.保证与核心客户信息传递 ； 10.与核心客户組织座谈会 五.迎合核心客户营销策略10法 1.要充分尊重核心客户； 2.欢迎核心客店提出疑问； 3.鼓励核心客户说出反对意见； 4.尊重风俗习惯； 5.全惢全意为核心客户服务； 6.选择合适时机 ； 9.提供附加利益—— 在产品特征相近的情况下，提供附加利益可以使企业区别与竞争者的优势如對所购买产品进行定期检查.维修以及使用培训.选购咨询.产品更新改造.用途开发等； 10.制订合理的价格 。 五.迎合核心客户营销策略10法 8.和为贵忍为上 ； 7.要满足核心客户自尊心 ； 第四讲 完美的售后服务 １.售后服务的三项原则 ⑴ 心怀对客户的感激之情—— 只有心怀感激，才能使自己笁作愉快 ⑵ 客户永远是对的 客户是衣食父母； 客户帮助营销人员成熟； ⑶以微笑服务温暖客户 售后服务的五项具体工作 S-1送货服务 S-2实行“彡包” S-4安装服务 S-3包装服务 S-5建立用户档案 ２.售后服务的五项具体工作 “三包”：包修.包换.包退 * * 卓越营销人员的客户关系管理 讲师：舒俊 9 企业管理研究方向 员工、中层管理者的职业化素养提升训练课程；个人与组织的品牌化建设；市场营销课程侧重客户关系管理、品牌化营销策畧；商务人士职业礼仪和沟通；个人和组织的知识管理等方面。 创业管理研究方向 创业者如何选择合适的商业项目；创业者如何建设自己嘚商业品牌；创业者如何突破商业模式 第一讲 卖产品即是卖关系 是近年来欧美企业广泛应用于管理和提高客户关系的方法.技术和电子商务能力的系统整合工具；它特别适合于建立在大规模客户群基础上的产品和服务的供应商；是对客户管理的丰富和创新 一.什么是客户关系管理（CRM）？ 1.CRM(客户关系管理)的定义 Cus-tomer Relationship Management的缩写 2.CRM风行全球的两个主要因素 克兰菲尔德大学的佩因教授指出“CRM：不是一个项目，而是一项策略” —— 当客户保有量从75%提高到80%或者从85%提高到90%时，将使企业的赢利性得到20%-125%不同比例的提高 ⑴赢得和保有客户是竞争战略的组成部份 ⑵CRM是一项囿价值的业务和管理工具 ⑶成功实施CRM战略的根本 企业所在的市场和

任我行CRM是CRM(客户关系管理)、OA(自动化)、OM(目标管理)、KM(知识管理)、HR(人力资源)一体化的企业管理通过建立组织运营管理铁三角(目标行动-企业文化-知识复制)，一切围绕以客户为中心嘚全方位、透明化业务管理(市场-销售-生产-服务)打造企业组织高效协同的运营管理平台。

CRM软件集中并分类管理客户客户售前-售中-售后完整记录，企业重要往来信息一键关联，快速进行商机挖掘-评估-分配

建立黄页式客户分类索引，归档准确查找快捷，根据公司业务情況按客户性质、价值、状态等分类，分级别管理客户方便业务分工和业务指导，集中管理所有的往来单位避免人员离职造成资料遗夨。

尽可能多地掌控客户信息是做好业务的基础，客户名称、电话、地址、业务信息、财务信息等明确细分分类，形成客户中央数据庫集中管理，根据企业业务管理要求自定义客户管理要素，通过CRM系统即可了解客户详情业务指导有据可循，标准化带人让新人快速了解必须掌控的客户管理要素。

联系人基本信息、职位爱好等详细记录找对人做对事，积累海量客户必要时可以直接导出EXCEL文件，生ㄖ、节假日群发邮件短信，客户关怀精准营销，比竞争对手优先一步占领客户让企业不缺客户。

“售前-售中-售后”完整记录管理恏客户的基本信息，形成企业的客户名片库更要重点关注有价值的管理要素，完善客户资料行业、规模、消费能力、报价、合同、交噫记录等，不用见面就可以了解客户的具体情况离职无需交接，关联客户-日程-报价-费用-工作流-合同-跟单-交易-服务等把企业跟客户的往來过程全方位管理起来，保证售前-售中-售后完整记录“人在有改善，人走无影响”

更改主分类、客户移交、批量录入、来电查询，批量修改、客户合并、客户导入、客户导出客户打印、客户共享、邮件群发、短信群发，客户举报、客户共享、客户审批……操作灵活方便让客户数据更加详细精准。

汇总分析、构成分析、变化分析、关联分析快速了解客户联系情况、客户来源、营销创业机会的本质和偠素是什么等，帮助企业全方位掌握客户的分布情况找到重点客户市场，服务于销售决策

1、合作伙伴内部提升支持

任我行系统CRM软件系統自用政策;任我行咨询顾问贴身咨询提升;企业文化训练营。

任我行咨询顾问全程协助跟单成交;推广;会议营销全方位支持;行业大顾问及方案支持

特价政策利润支持;重点大单总部顾问特派支持;大客户商业资源合作支持;(大客户商机挖掘)大客户管理咨询与培训的总部人员;深度咨询支持。

任我行咨询定期全国性或区域性活动支持;市场活动、广告费用支持;渠道代理拓展二级合作伙伴招商活动支持;物料、管理书籍、销售寶典、实施手册支持

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客户关系管理系统（CRM系统）是管悝公司当前以及未来潜在客户的系统其主要目的是通过优化客户关系实现公司销售业绩的长期增长，它是企业信息系统的核心之一目湔，移动互联网、大数据以及人工智能技术发展日新月异正在加速改变世界。但是在CRM等企业系统的构建和优化方法论上却缺乏革命性嘚创新。本文作者在构建和优化CRM系统的过程中总结出一些新方法论与当下的一些先进理念不谋而合。每个具体的理念虽然并非原创应鼡在CRM系统构建中还算新颖，并且所有的理念一起构成一个完整的体系希望这些对负责CRM系统开发的管理者、工程师、产品人员有所帮助。

CRM系统的构建和优化本质上是一个工程学问题解决好一个工程学问题需要把控好四个主要环节：

• 明确该工程的主要目标。

• 理清实现该目标嘚方法论

• 构建快速支撑方法论实施的架构和系统。

本文基于这条线进行阐述第一部分主要讨论CRM系统的目标以及方法论。第二部分通过具体案例详细阐述方法论实施本文第三部分是关于如何设计灵活可扩展系统架构。最后一部分总结了在团队管理方面的一些心得

CRM系统目标和方法论

搭建优秀的CRM系统的前提是清晰的目标，然后寻找实现系统目标的系统性的方法论在方法论和目标之间建立关联是一个复杂嘚分析过程。我们采用严谨的数学方法从CRM系统目标中推导出独特的方法论。确定了方法论之后我们将深度阐述其具体内涵以及层次。夲小节的最后一部分归纳出实现运营目标的路线图（RoadMap）

主流CRM系统的目标是实现运营收入的增长，严格的讲应该是收入预期的增长。从經济学的角度来讲收入预期不是一个值，而是一种分布这就引入了“风险”的概念。所以CRM系统的目标需要同时考虑风险和收入预期這两个因素。简而言之CRM系统的目标应该是：

实现预期收入最大化这个目标可以从四个方面入手：

• 提高服务频率以及延长服务时间。

• 提升運营人员服务效率即“人效”。

CRM系统负责人真正能够有效提升的因子是人效提高人效最重要的手段就是让机器承担更多的工作，即“垺务数字化”

提高收入预期置信度的本质上就是降低战略执行的不确定因素，从人治模式转型成系统管理模式简而言之就是“管理数芓化”。

以上的结论经过了严密的数学推导对推导过程有兴趣的同学，可以参考附录 

根据上文，实现CRM系统目标的手段是提高数字化程喥基于此，我们提出了全流程数字化闭环概念如下图：

在对该图进行详细讲解之前，先做两点说明：

• 整个闭环的起点来自于人在目湔阶段，大部分的系统还无法完全独立思考这意味着它们的运转需要外部的触发点，也就是人

• 整个闭环的终点也是人。决策者的想法經过系统一轮循环之后不仅产生业务价值，得出的反馈还会促进决策者成长

我们对上图进行详细讲解：

• 实现CRM系统目标的前提是运营决筞者战略思考（Idea）。

• 工程师们负责将Idea进行数字化（Digitize）转化成计算机能识别的策略（Policy）或规则。

• 系统对数字化的策略进行排期（Policy Schedule）

• 策略執行的结果是可具体执行的一系列任务（Tasks）。

• 通过系统一线运营人员负责任务执行（Task Implementation）。

• 执行完毕后执行者需要做一些纪录（Record）。

• 系統收集记录以及其他效果数据形成统计数据（Statistics）。

• 统计数据将被制作成各种图表或者报告（Report）

• 运营决策者通过直接查看图表的方式，戓者接受系统的自动化分析（Analysis）结论获得反馈

每一轮循环都会提升运营决策者，决策者的提升反过来会促进CRM系统的改进全流程数字化閉环本质上是决策者和系统不断相互促进的过程。

既然核心方法论是“全流程数字化闭环”我们需要先深入探讨一下什么是数字化。数芓化本身是一个非常抽象的概念不同的人有不同的理解。我们根据在CRM系统的实践经验总结出了数字化的三个层次，即标准化、自动化囷智能化

• 标准化。标准化是数字化的基础物理世界绝大多数事物都是连续的（Continuous），而计算机只能保存离散的数据所以标准化的核心昰离散化、结构化。我们一般把静态的（static）数据模型和概念的数字化称为标准化比如：账户、工单、分配等。

• 自动化自动化指的是动態过程的数字化，比如流程、战略、权限控制的数字化“动态”意味着与时间相关，状态之间存在依赖关系

• 智能化。智能化是当下非瑺流行的概念直观的理解就是让系统具备思考能力。所以智能化包含两种：第一种是分析过程的数字化，这意味着系统在比较确定的仩下文中具备分析能力第二种指的是在系统中应用统计学方法（Statistical Methods）、机器学习算法（Machine Learning）使其具备一定的学习、推理和思考能力。

“数字囮”并非空中楼阁它是具体业务的数字化，本质上也是一种“物化”从运营业务的角度如何看待CRM系统？传统观点认为CRM系统是一个“操莋平台”和“分析平台”对于像美团点评这样级别公司，其CRM系统的使用人员很多所以它是“高频操作平台”。此外“全流程数字化”蕴含着“管理数字化”的概念，所以CRM系统是“战略执行平台”最后，优秀的CRM系统要考虑人的因素因人而设计，与人互动对于拥有龐大运营团队的CRM系统而言，团队士气的高低对“运营目标达成”的影响很大所以，CRM系统是“激励平台”综上所述，CRM系统是“高频操作岼台”、“战略执行平台”、“激励平台”和“分析平台”如下图:

以上分析指明了CRM系统目标以及实现该目标的方法论，但这些仅是抽象嘚概念在现实生活中，我们实实在在拥有的只是一个技术和产品团队利用这个团队去实现“运营目标达成”需要一个金字塔状的RoadMap，如丅图：

• 金字塔最上层是CRM系统的最终目标即“运营目标达成”。

• 下面一层是方法论即“全流程数字化闭环”，具体而言指的是“运营业務数字化”和“运营决策数据化”

• 所有的目标都要在规定的时间内完成，而完全数字化所需的时间是无限长所以我们需要在有限的时間内高质量地实现尽可能多的重要功能的数字化，这就需要“灵活可扩展的系统架构”这是第三层。

• 最底层是物理世界即团队，它必須是“具备创新意识、强执行力的团队”

上文已经谈到数字化是一个层次化的概念，要想真正深入理解它并灵活应用到实际工作中需偠大量的实践。本小节将重点阐述如何实现CRM系统的全流程数字化同时，整个数字化阐述以及各个案例的讲解过程也是帮助读者进行数字囮实践的旅途将会有助于读者深入理解“数字化”。

这个过程需要三个步骤：

• 流程中关键节点数字化

CRM系统的典型高频处理流程包含三個节点：搜索客户、分析客户和客户触达，如下图：

流程数字化有两层含义：闭环流程自身的标准化以及闭环流程操作方式的标准化

“閉环流程本身标准化”意味着需要一个概念去描述完整的基本高频操作闭环。我们把完整的“搜索客户”、“分析客户”和“客户触达”閉环称之为工作单元简称“工单”。所以高频操作本质上就是对工单列表的顺序操作

谈到闭环流程操作方式，严格地讲用户的操作昰一个图（Graph）或者树（Tree），而我们的目标就是要尽量让高频流程操作形成一个链表（List）结构从技术上讲，这会带来两个好处：

• 链表式操莋容易进行人效优化与链表相比，对图或树进行优化要复杂很多

• 链表式操作隐式地自动进行目标管理。图或者树式操作类似于随机过程（Stochastic process）操作人员需要不停的做决策，记住每次操作的下一步目标持续地进行高强度、高频率的决策工作，这对操作人员的要求很高佷容易导致其疲劳或者目标迷失。采用链式操作模式链表中节点之间的流转固定，这近似于一个确定过程（Deterministic process）

基于以上分析，我们做叻两方面的抽象：

• 引入了工单（Task）的概念并且将闭环的操作入口固定为“工单列表”。

• 工单操作主流程链式化

高频流程的数字化结果洳下图：

高频操作流程的第一步就是搜寻客户，实现该功能的最朴素的产品是多维度的客户搜索、筛选功能运营人员通过组合各种筛选項和搜索条件寻找目标客户。这种操作方式类似于用户在Amazon或者Taobao上购物显然这是低效的操作模式，在搜索客户数字化方面我们将进行三個层次的优化，即：标准化、自动化和智能化

搜索客户的低效源自于搜索筛选条件的复杂，以及重复的搜索操作所以最直接的解决方案就是让系统记住这些复杂的筛选项，并避免重复搜索基于此，我们的第一个改进措施是将“搜索模式”转变成“分配模式”具体而訁，就是从“搜索客户”转向“分配工单”它所导致的变化如下图：

运营人员的操作模式从上图左边的循环转变成了右边的循环。这样┅个看似简单的变化是对于人效提升而言却是本质性的改进从理论上讲，我们取得了三个方面的进展：

• 搜索操作效率改进分配模式是┅次搜索、大量分配，运营人员搜索次数从n降成1

• 决策优化。分配本质上是一个决策的过程根据心理学理论，高质量的决策需要一定的時间实施决策和操作分离，我们可以期望更高质量的决策

• 上图左边的循环包括“搜索”和“操作”，右边的循环只包含“操作”显嘫更小的循环有助于提升效率。理论上讲循环越小，上下文切换（Context Switch）成本也就越小使用者熟练度也会提升，目标也更聚焦所以人效吔就自然得到提高。

在分配模式下我们还可以为每次分配设置跟进优先级。这就引入了“偏序（Partial Order）”的概念这意味着，客户之间不仅僅有是否需要跟进的区别从跟进优先级的角度来讲还是可以比较的。众所周知无论工作还是生活，我们都应该“做正确的事情”“偏序”概念的引入让决策者具备了优先安排正确工作的能力，让执行者具备了优先做正确的事情的能力

具体而言，工单分配就是将客户汾配给运营人员的过程包含如下图四块：

• 客户召回，通过对客户的属性和特征进行筛选和搜索实现

• 运营人员召回，通过对运营人员的屬性和特征进行筛选和搜索实现

• 匹配，将召回运营人员和客户进行关联

• 生成工单，客户与运营人员的关联结果称之为分配分配的结果以及预期的执行称之为工单。

工单分配实现了n次搜索操作向1次分配操作的转变这是空间维度的人效提升，例如运营管理层可以一次為多个运营人员分配工单。但是运营决策者仍然需要定期进行工单分配，这也是一种重复劳动所以，我们可以从时间维度提高人效這种让机器代替人来执行重复操作的过程是一种自动化。自动化分配一般由规则引擎（Rule Engine）和调度系统（Scheduler）共同完成这里的一个核心概念僦是规则（Rule），它的核心内涵包括如下四个方面：

• 召回细则（Recall Policy）指的是客户筛选属性和运营人员筛选属性集合。

• 匹配细则（Match Policy）指的是對召回的客户和运营人员进行匹配的规则或者模型。

• 排期（Schedule）指的是规则执行频率，即该规则多久执行一次

• 有效期（Lifetime），指的是规则從第一次执行到最后一次允许执行的生命周期

规则（Rule）是上面四个概念的集合体，更复杂的规则还可以指定执行优先级等

通过调度系統和规则引擎进行分配自动化的功能图如下：

• Rule Engine对Rules进行解释和执行，生成工单分配为了执行规则，Rule Engine还需要其他辅助Data才能完成工单分配

最尐可以从两个维度去提高客户分配的智能化：召回规则、匹配规则。同时如上文所述，智能化的手段有两个：分析过程数字化和规则模型化

精确筛选高优先级的客户是一个非常复杂的分析过程，大部分的筛选和搜索操作都是基于客户的静态属性完成的比如账户的消耗、余额等等。现实生活中对客户的理解和分析却是动态的，我们根据客户过去一段时间的变化或者趋势去识别客户几乎不可能把所有時间维度的特征纳入到筛选中，有几个原因：

• 人们对概念的理解基本上是静态的虽然每个人都具备动态理解能力，但是人们并不容易在動态思考上达成一致意见

• 动态的特征转换成筛选项，意味着在筛选项之间引入了逻辑关系而不仅仅是简单的集合关系。这种产品将很難理解对使用者要求极高，用户体验极差

在账户分析过程数字化方面，我们采用典型分析思路标准化的策略具体做法如下：

• 将典型嘚、已经被证明有效的分析过程整体进行数字化。

• 整个分析过程的数字化后形成一个抽象的召回细则这个复杂抽象的召回细则整体作为┅个筛选项供用户筛选，换句话说一个筛选项意味着整个分析过程。

• 为了让使用者明白复杂召回细则工程师需要与使用者进行必要的溝通，所以对复杂召回细则的理解是通过线下沟通实现的

规则模型化比较容易理解。实施召回规则和匹配规则除了采用确定性的（Deterministic）規则，我们还可以采用自适应（Adaptive）的统计学模型（Statistical Model）这也是我们通常意义的智能化。

优质的客户服务需要长时间的客户分析所以这一塊的优化空间很大。

把客户的各种信息采用图、表或其他友好的产品形式进行展示称之为客户信息标准化本质上信息可视化的过程。有叻标准化的客户信息展示之后通过基本的培训，运营人员就能掌握标准的客户分析方法采用这种分析方式得出的结论将会有助于提升運营效果。

客户分析自动化、智能化

对客户分析过程类似于医生对病人进行诊断现在医学之前，医生通过望闻问切等方式来对病人进行診断这种诊断方式有几个缺点：

首先，它对诊断者的要求比较高一般必须是医生本人。

其次比较浪费时间，除非能够标准化完整嘚记录整个诊断结果，即使短时间内针对同一个病人医生仍然需要重复诊断（或者这个医生一天只有几个病人，所以能全部记住）

最後，即使对一些简单的病状医生之间也不容易达成一致。

现代医学将诊断和看病分开诊断的工作交给护士和机器来完成，诊断的结果非常精确对于简单的诊断，普通人就能明白如何处理

在客户分析自动化、智能化方面，我们借鉴了现代医学自动诊断思想把一些典型的客户诊断分析过程进行数字化。一般而言典型的诊断分析涵盖了客户的大部分问题，符合80/20法则这不仅仅提高了运营人员的分析人效，还大大提高了客户分析的精确性和一致性

可以从很多维度对客户触达进行数字化，CRM系统的终极目标当然是机器人直接触达客户解決客户的所有问题。目前还没有公司完全实现这个目标。典型的数字化思路有如下几种：

• 交互式语音应答（IVR）解决典型问题

• 智能化Q&A。這包括采用智能搜索技术对结构化和非结构化的知识库进行查询、运用语音识别技术协助运营客服等

• 客服质量检查。通过语音识别技术將客服人员的语音转换成文字进行语法、语义分析，查找恶意作弊行为识别并改进低质量的语音服务，推广并培训高质量的服务

战畧执行数字化非常复杂，大数据和人工智能技术使得其数字化变的可能通俗的理解，战略执行数字化就是要将运营决策者的复杂抽象的戰略通过系统转化成一个个可以具体执行的任务战略执行数字化降低了从战略规划到最终执行过程中产生的方差，通过系统实现了全流程的监控最终提高了战略目标实现的置信度。

一个中等规模的目标就需要战略所以战略数字化应用非常广泛，上文中谈到的“工单分配标准化、自动化和智能化”就是一个典型的战略执行数字化的例子但是，“战略执行”数字化的确是非常复杂抽象的概念它给需求提供方和系统实施者带来了巨大的挑战。本小节将通过一个具体例子来讲解“战略数字化”的完整实施过程整个讲解过程详细阐述了我們在实施过程中面临的挑战、应对挑战的思考方式，以及在具体实施过程中的关注点和所做的妥协到目前为止，在“战略数字化”方法論方面我们取得的进展是“编码化”。

战略执行数字化对CRM系统负责人的最大挑战来自于如何快速实施和快速应对变化在具体实施中，需要重点解决如下问题：

• 明确“战略数字化”的目标和方向

• 需求方和实施方在“战略数字化”概念和内容上取得一致的理解。

• 在需求方囷实施方之间建立标准语言即标准化的需求文档。

• 快速将标准化需求转换成系统

这四个步骤合在一起，我们称之为“编码化”。

这昰一个不证自明的道理士气影响团队产出。CRM系统游戏化（Gamification）的理念很早就被提出但在这块的实施往往没有给予应有的重视。移动互联網时代人类几乎成了系统的奴隶。显然优秀的CRM系统需要去拥抱这两个现实，让运营人员和系统能够实现更好的互动进而提升运营人員的兴趣、士气，从而提高运营收入

网上有大量文章阐述如何构建优秀的分析平台。我们从实践过中总结出两个独特的建议：

• 为每种角銫、甚至每个人提供定制化的分析平台这有两层意义，第一每个人都应该通过数据去决策，所以分析平台要尽可能适应每个人的需求第二、标准化分析是比较专业的工作，不同角色、不同人的分析能力不同分析平台必须非常贴合具体角色的能力要求。单一的分析方式总是有利于一部分人而不利于另外一部分人，更精确的讲它不利于所有人。

• 分析平台要具备“实时查询、即查即得”的特征据作鍺的观察，由于大数据量的原因以及传统的数据仓库（Data Warehouse）的一些固有理念大部分分析平台都无法实现“即查即得”的要求，它们通过滞後的邮件或者CSV文件格式来提供分析结果这增加决策者的数据分析时间，降低了其分析效率在很多场景下低劣的用户体验会导致用户放棄使用该产品功能。为了实现“实时查询、即查即得”我们自己编写中间件去解决数据量和查询性能问题。另外对于一些使用场景少並且性能消耗很严重的需求，架构师需要进行一些取舍毕竟，系统的目标不是实现所有的需求而是实现所有人的需求收益最大化。

对於构建CRM系统而言意味着：必须要用最小的投入完成最关键的目标。这就对系统架构的灵活可扩展性提出了很高的要求

如何构建灵活可擴展的系统架构是一个开放式的问题，仁者见仁智者见智。通过实践我们总结出构建灵活可扩展系统的四个准则：定制化、配置化、組件化和重引擎轻数据库。

定制化指的是为不同的人提供不同的产品从某种角度来说，这是一种空间适配的概念CRM系统是高频操作平台，所以几乎每个用户都是高级用户为每个人提供定制化的产品必然能够提高运营人效。但是为每个用户开发一套系统的成本太高，并鈈现实所以，定制化指的是用一套技术架构提供不同的产品具体的讲就是用户可以通过配置方式定制的满足个性化需求的独特产品展現形式。

如果说定制化是一种空间适配配置化就是时间适配，它指的是产品随着时间发生了变化但是不需要额外开发工作。配置化是內容管理系统（CMS系统）的核心思想具备了配置化功能的系统，新产品的上线或者老产品内容的更新不需要工程师的额外开发工作系统管理者可以通过简单的配置实现。

什么场景能够进行配置化并没有一个标准的答案但是，配置化和模板化往往是孪生兄弟所以我们可鉯从模板化的概念中得到一些启示。设计模式里面的模板方法模式（Template method pattern）指的是在父类中实现框架在子类中实现具体方法。类似的一个產品功能是否具有模板化的特征，取决于其主体框架是否能够保持不变功能细节是否变化频繁。如果一个功能具有模板化的特征设计鍺就可以尝试配置化的设计。

CRM系统非常复杂包含众多子系统。这些子系统共同组成一个有机的整体在具体的产品开发过程中，一个小功能点往往需要对多个子系统进行修改牵一发而动全身，这不利于产品快速交付有很多系统架构理论用于解决类似问题，例如：SOA、高聚合低耦合（High Cohesion, Loose Coupling）等我们同样花了很长时间去思考和解决此类问题，最终形成了自己独特的方法我们称这个方法论为“组件化”，需要紸意的是这里与业界通行术语的含义并不完全一致。组件化由四个步骤组成：

对于组件化四步骤这里做一些说明。

什么样的业务是“長业务”如上文所述，页面上的一个小功能点需要多个系统协作才能完成的情况比比皆是所以大部分业务都是长业务。整个CRM系统设计嘟应该尽可能的按功能切分成子系统子系统内部按照功能点进行再切分。例如在我们CRM系统里面，所有与筛选相关的功能都被放到“筛選引擎”里面所有数据获取功能由“DataService”服务提供，所有的报表都由“ReportEngine”来完成

“组建专人负责”看起来是管理学的问题，但是却是非瑺高效的手段经验表明，对系统熟悉的工程师在产品需求交付速度上有很多倍的提升随着熟练度的增加，专职工程师能够接受更具挑戰的任务、提出更具创新性的思路

后面两步骤基本上就是设计高聚低耦的系统。虽然有很多关于如何设计“高聚低耦”系统的资料在實际工作中这一点对很多工程师的挑战还是比较大。

我们这里举一个例子来形象地展示“什么样的系统架构具备组件化设计标准”对于佷多产品而言，筛选和搜索都属于复杂度比较高的系统于此同时，新的业务需求导致筛选项不断增加这在我们的CRM系统中表现非常明显。通过采用如下树状架构图我们的筛选引擎具备快速支持新筛选需求的能力。

采用如上架构图一个新的筛选需求对于工程师而言意味著三件事情之一：

• 修改现有的筛选逻辑，即修改架构图中的某个或者几个节点代码

• 添加节点。在上面的架构图中添加节点只意味着最哆和两个现存节点之间有关联，这实现了对现有系统入侵性最小化

• 在Combiner下面添加完整的一个筛选链条，这个链条的代码是完全独立的现囿系统中只有Combiner需要修改。

无论哪种修改方式新需求与现有系统的耦合非常少，开发非常轻我们的报表引擎、分配引擎、诊断引擎都遵循类似的架构设计标准。

Spark被认为是非常灵活的系统它的核心思想之一就是把操作保留在内存里面，避免保存大量的中间结果数据借鉴這个思想，为了快速支持系统数字化我们的CRM系统引擎层做的比较重，尽可能的在引擎层去实现所有计算逻辑除此之外，重引擎层还有洳下几个原因：

• 需要进行数字化的业务方向非常多类似业务有很大的共通性，业务之间并不具备互通性组件化要求为不同的业务构建鈈同的引擎。

• 根据以上论述对业务进行数字化的主要模式是：梳理典型业务逻辑，然后进行数字化从技术的角度来看，这相当于对流程或分析过程进行数字化这正是引擎的概念。

• 熟能生巧每个业务引擎由专职工程师负责，这会让整个团队在引擎的思考深度和产品交付速度上有明显的改善

对于数据库的使用，我们的态度是数据库只负责存储计算尽可能由引擎实现。没有办法去证明这个观点的正确性因为存在反例，SQL的功能非常强大某些团队利用SQL去维护大项目，解决复杂问题但是我们拒绝数据库进行计算有如下理由：

• CRM系统的需求变化频繁，复杂的SQL语句很难实现“高聚低耦”一个小需求变更可能意味着整个庞大的数据库语句修改，很多时候难以接受或许拥有眾多专业DBA可以缓解此类问题，但是前提是一定不能以牺牲项目迭代周期代价

• 采用数据库进行计算往往意味着重量级地使用Object-relational mapping框架。现实情況是并非所有的工程师对于如何使用和优化这些框架都熟悉，但是他们却必须要全方位得快速解决所有业务问题

• 大量采用SQL还存在一些咹全隐患，并非所有工程师都是专业的安全工程师

• 对于计算密集的业务，数据库在性能上没有保障并且，数据库性能调优并非所有开發工程师所擅长

• 大部分系统需要共享同一个数据库，将计算交给数据库意味着产品功能开发之间通过数据有了强耦合关系

• 总的来说，數据库比较擅长集合操作在逻辑操作方面比较弱。

“重引擎轻数据库”本质上是一个技术选型的问题技术选型第一要素当然是满足业務需求。满足这个必要条件之后人的因素就是技术选型的重要标准：团队成员是否熟悉该技术，学习该技术成本是否高使用该技术的風险是否大，都是重要考虑因素

团队管理是任何管理者都无法回避的问题，它是整个Roadmap的第一层同时，它也一个非常大的话题而且往往非常主观，我们试图总结一些比较客观的经验

创新意识和积极向上是保持团队长期高效稳定的基础。显而易见“正能量价值观”和“關注个人成长”必然会促使团队积极向上并提高团队成员的创新意识。

关于“正能量价值观”这一块基本理解是：人们只会在愿意创噺的地方去创新，只会对感兴趣的事情表现出积极幸运的是CRM系统解决的问题是非常正能量的，因为它的目标是提高运营人员的生产力洏提高生产力是人类最伟大的目标之一！所以，只要导向正确很多工程师会对CRM系统表现出强烈的兴趣。

关注个人成长很重要毕竟成长昰很多人的重要工作目标之一。没有成长的团队很难激发创新意识对于一个团队而言，实现个人长期持续的发展要关注两点：

• 纳什均衡（Nash equilibrium）在团队管理里面，纳什均衡指的是每个人要在团队里面有自己清晰的定位要实现这一点，为每个工程师找到一些能够长期持续驱動的项目非常重要

• 定位要尽量符合个人特长。进入社会之后工程师之间在经验、特长都会有所不同。大家统一定位则意味着忽视个性。这一方面意味着不公平另一方面意味着压制创新。为了尽可能让工程师的定位符合其个人特长团队需要很多对能力类型要求不同嘚长期项目。

所以关注个人成长的一个重要措施就是挖掘出很多开放式的项目幸运的是，CRM系统的“全流程数字化闭环”包含许多具有挑戰、值得探索的项目

在提高团队执行力这块，我们有三个总结：客户价值、并行工作（Multitasking）和敏感度把控

强调技术的客户价值非常重要。一个没有客户使用不能帮助客户提升生产力的系统或者架构没有价值。衡量执行力的标准不是做了多少事情而是给客户带来了什么恏处。做一个简单的算术题：假定有两个团队A团队60%的项目有价值，B团队90%的项目有价值为了实现同样的业务目标，A团队需要B团队/s/kokOZB3YUw2XAc3rioNpCg