Sie haben sicherlich schon von Tableau oder Salesforce CRM Analytics gehört, wenn Sie nach einem Tool suchen oder gesucht haben, mit dem Sie Daten anzeigen und Erkenntnisse gewinnen können. Wie funktionieren diese Tools dann? Hier ist eine Aufschlüsselung von allem, was Sie wissen sollten.
Was ist CRM Analytics?
CRM-Analysen (Customer Relationship Management) beziehen sich auf sämtliche Software, die Kundendaten analysiert und sie einem Unternehmen zur Verfügung stellt, um bessere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und zu rationalisieren.
CRM-Analysen können Data Mining verwenden und sind eine Art Online Analytical Processing (OLAP). Die Möglichkeit und Notwendigkeit, von Unternehmen erfasste Verbraucherdaten in wertvolle Informationen umzuwandeln, ist wichtiger geworden, da sie neue und häufig schnellere Möglichkeiten für Kunden hinzugefügt haben, mit ihnen zu interagieren. Aus diesem Grund haben Softwareunternehmen spezielle Produkte entwickelt, die Kundendaten analysieren, und Analysen sind heute ein gängiges Merkmal von CRM-Systemen.
Arten von CRM-Analysen
CRM-Analysesysteme können entweder als kollaborativ, operativ oder analytisch klassifiziert werden. Jede verfügt über einzigartige Fähigkeiten, wie z. B. die Fähigkeit, Kundeninformationen zu speichern, Kundentrends zu erkennen oder bestimmte Prozesse zu automatisieren.
Die Hauptmerkmale jeder Form von CRM sind unten aufgeführt.
#1. Kollaborative CRM-Analyse
Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Organisationshierarchien ist das Ziel eines kollaborativen CRM-Systems. Durch das Angebot einer gemeinsamen Kundendatenbank, auf die andere Abteilungen wie Marketing, Vertrieb und Kundensupport zugreifen können, wird die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit gefördert. Alle Kundenkontakte, einschließlich Kaufhistorie, Serviceanfragen und Notizen, sind in diesem konsolidierten Repository sichtbar. Kundendienstmitarbeiter erhalten durch diese Art von CRM die Ressourcen, die sie benötigen, um Dienstleistungen zu beschleunigen und Verbraucherbeschwerden zu bearbeiten.
Die folgenden zwei Faktoren bilden die Grundlage kollaborativer CRM-Tools:
Interaktionskontrolle.
Dazu müssen alle Kundeninteraktionen nachverfolgt und im Kundenkonto aggregiert werden, einschließlich der Kommunikationsmethode (E-Mail, soziale Medien und persönlich) und des Inhalts des Austauschs.
Kanalsteuerung.
Es gibt mehrere Möglichkeiten für Kunden, mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten, darunter Chat, E-Mail, SMS und soziale Medien. Unternehmen müssen die bevorzugten Kommunikationskanäle ihrer Kunden im Auge behalten, um einen exzellenten Kundenservice zu bieten. Channel Management analysiert Interaktionsmanagement und CRM-Aufzeichnungen, um herauszufinden, wie Kunden mit dem Unternehmen in Kontakt gekommen sind, damit dieselben bevorzugten Kanäle verwendet werden können, um auf sie zu reagieren.
#2. Operatives CRM
Indem es ein umfassendes Bild aller Kundenkontakte bietet, automatisiert ein funktionierendes CRM-System eine Reihe von Aktivitäten. Operatives CRM automatisiert eine Reihe von Geschäftsprozessen, einschließlich der Identifizierung potenzieller Kunden, der Erstellung und Auswertung von Marketingkampagnen sowie der Verkaufsprognose.
Diese drei Komponenten machen ein funktionierendes CRM-System aus:
Sales
Das primäre Ziel eines funktionierenden CRM-Systems ist es, neue Kunden zu halten und zu gewinnen. Es wird verwendet, um Standards innerhalb einer Organisation zu etablieren, Informationen richtig zu organisieren, um Kundenbedürfnisse zu befriedigen und den Umsatz zu steigern. Es verwendet eine Reihe von CRM-Verkaufsmodulen, darunter Angebots-zu-Auftragsverwaltung, Lead-Verwaltung, Kontaktverwaltung und Verkaufsprognosen.
Marketing
Dies beinhaltet die Bestimmung der effektivsten Strategie zur Vermarktung an potenzielle Kunden und Angebotsartikel. Beispielsweise können Marketingexperten maßgeschneiderte Nachrichten verwenden, um mit bestimmten Zielgruppen in Kontakt zu treten. Das Erstellen segmentierter Marketing-Verteilerlisten für gezielte Verkäufe, Onboarding, Wiederholungskäufe und Re-Engagement-Kampagnen kann ebenfalls in diese Kategorie fallen.
Verbraucherunterstützung
Das jeweilige Support-Team ist für den Kontakt und die Kundenkommunikation zuständig. Das Kundensupportteam kann Kunden Zugriff auf Self-Service-Optionen gewähren, auf ihre Fragen antworten, Probleme eskalieren, die Fallweiterleitung verwalten und Zufriedenheitsumfragen durchführen.
#3. Analytisches CRM
Hinter den Kulissen untersucht ein analytisches CRM-System die Verkaufsinformationen, die von operativen CRM-Apps empfangen werden. Es überwacht mehrere Leistungsindikatoren, um ein nützliches Verständnis des Verbraucherverhaltens zu liefern. Dies könnte einem Unternehmen bei der Kommunikation mit einem Verbraucher helfen, da es ihm relevante Informationen liefern kann, um ihm bei seinen Anforderungen zu helfen. OLAP-Tools und ein Data-Mining-Modul bilden die Hauptbestandteile.
Folgende Faktoren werden in Berichten eines analytischen CRM-Systems erfasst:
Kanal
Es sammelt Kundendaten aus einer Vielzahl von Quellen und organisiert sie für die Analyse.
Kundenfälle
Es hilft bei der Analyse von Verbrauchermerkmalen und Verhaltenstrends.
Verbraucherunterstützung
Durch das Angebot einer Vielzahl von Geschäftsansätzen in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Support trägt analytisches CRM zur Verbesserung der Kundenbindung und -loyalität bei.
Marketing
Um Marketinginitiativen zu optimieren, werden historische Ergebnisse, Kundendemografien und Käuferprofile berücksichtigt.
Sales
Es bewertet, wie gut die Vertriebspipeline und die Verkaufsaussichten funktionieren, und hilft auch beim Lead-Management.
Anwendungen von CRM Analytics
CRM-Analysen bieten Unternehmen Einblicke in das Verständnis und die Nutzung der gewonnenen CRM-Daten nach ihrer Einrichtung. Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie Organisationen CRM-Analysen verwenden können:
#1. Gruppierungen zur Segmentierung von Kunden.
Verbraucher können in zwei Gruppen eingeteilt werden, je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass sie ein Produkt erneut kaufen.
#2. Analyse der Rentabilität und des Kundennutzens
CRM-Daten können Aufschluss darüber geben, welche Kunden die nachhaltigsten Erträge generieren. Dazu muss man wissen, wie viele Ressourcen einem Verbraucher zusätzlich zu seinen Ausgaben gewidmet werden.
#3. Personalisierung
Basierend auf den über jeden Kunden gesammelten Informationen können Unternehmen gezielt für ihn werben. Dafür ist eine 360-Grad-Kundensicht notwendig.
#4. Verfolgung und Messung der Eskalation
CRM-Analysen helfen bei der Bestimmung, wie häufig ein Produkt oder eine Dienstleistung Probleme aufweist, damit ein Unternehmen das Problem schnell lösen und die Kundenzufriedenheit steigern kann.
#5. Modellvorhersagen
Durch die Untersuchung von Kundenwissensbasen, Interaktionsmustern und Ebenen prognostiziert eine mathematische Technik den zukünftigen Erfolg.
Das Sammeln und Auswerten von Daten wird als fortlaufender, iterativer Prozess angesehen. Geschäftsentscheidungen werden im Laufe der Zeit basierend auf dem Input aus früheren Analysen und damit verbundenen Beurteilungen verbessert.
Die Vor- und Nachteile der CRM-Analyse
CRM Analytics speichert und analysiert Kundendaten, um die Unternehmensproduktivität zu steigern. CRM-Plattformen können derweil Schwierigkeiten bereiten.
Benefits
Zu den Vorteilen der CRM-Analyse gehören:
#1. Produktivität
Kundenbetreuer sind produktiver, da CRM-Plattformen es ihnen ermöglichen, sich in andere Technologien zu integrieren und Aktivitäten von einer einzigen Benutzeroberfläche (UI) aus abzuschließen. Beispielsweise können Agenten ihre Vertriebspipelines, Kundeninteraktionen und geplanten Termine an einem Ort überprüfen, wenn ein Vertriebsteam seine CRM-Software mit E-Mail- und Kalender-Apps kombiniert. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aktionen wie das Abschließen von Genehmigungsverfahren, das Versenden von E-Mails oder das Aktualisieren von Benutzerkontakten steigern CRM-Analysen auch die Produktivität. Dadurch haben Agenten mehr Zeit, sich der Entwicklung von Kundenbeziehungen zu widmen. Es gibt Software, die beispielsweise die Genehmigungsverfahren für Geschäftsanforderungen wie Spesenabrechnungen automatisieren kann.
#2. Personalisierung
Kundenkennzahlen wie Kaufhistorie, Demografie und Kundenbetreuungsinteraktionen können bequem von CRM-Lösungen aufgezeichnet und nachverfolgt werden. Gezielte Werbung ermöglicht es Unternehmen, Kunden und Kundensegmenten maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten und so die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
#3. Künstliche Intelligenz (KI).
CRM-Plattformen mit KI-Integration können Unternehmen dabei helfen, aufschlussreiche Geschäftsdaten zu gewinnen. Beispielsweise überwachen Prognosesysteme Muster in Kundendaten und beraten Vertriebsmitarbeiter, was als nächstes im Verkaufszyklus zu tun ist. Mit Hilfe von intelligenten virtuellen Assistenten oder Online-Kundensupport kann KI auch genutzt werden, um Kunden dabei zu unterstützen, schneller Entscheidungen zu treffen. Neben der Verwendung von Stimmungsanalyse-Tools zur Erkennung von Kundenemotionen während eines Kontakts tun dies auch einige KI-gestützte CRM-Anwendungen.
#4. Lieferkettenverwaltung.
Durch die Reduzierung von Lagerbeständen und die Beschleunigung der Lieferung können Unternehmen das Lieferkettenmanagement verbessern und Partnern und Lieferanten erschwinglichere und wettbewerbsfähigere Produkte anbieten.
Nachteile
#1. Isolierte Daten
Obwohl die meisten CRM-Plattformen zentral gespeichert sind, können verschiedene Abteilungen unterschiedliche CRM-Programme verwenden, was zur Bildung von Datensilos führen kann. Ein Vertriebsmitarbeiter leitet einen Kunden, der mit einer Frage anruft, möglicherweise an die Serviceabteilung weiter, wenn dieser keinen Zugriff auf dieselben Informationen hat, was dazu führen könnte, dass sich der Verbraucher wiederholt. Die Mehrheit der Unternehmen kann dieses Problem lösen, indem sie Geld für eine Verbraucherdatenplattform ausgeben. Informationen aus CRM-Anwendungen und anderen Quellen können mit einem CDP zentral gespeichert und von allen Mitarbeitern abgerufen werden.
#2. Softwareintegration
Die Integration von Analysewerkzeugen in bestehende und neue Systeme ist ein erhebliches Problem für die CRM-Analyse. Das Programm muss sich richtig integrieren, sonst kann die Verwendung der erfassten Daten eine Herausforderung darstellen.
#3. Dateneingabe
Agenten müssen Daten manuell in CRM-Plattformen ohne KI-Integration eingeben, um Kundenkonten zu verwalten. Agenten, die häufig reisen und möglicherweise nicht die Zeit haben, das System häufig zu aktualisieren, können die manuelle Eingabe als mühsam empfinden. Durch das automatische Füllen von Kundenkonten mit Daten aus E-Mails, Textnachrichten und Telefonanrufen kann KI-integriertes CRM die Dateneingabe vereinfachen.
#4. Ablehnung der Adoption.
Wenn Unternehmen versuchen, Mitarbeiter davon zu überzeugen, auf das neue CRM-System umzusteigen und sich von veralteten Methoden zu lösen, können Unternehmen auf Widerstand gegen die Einführung von CRM stoßen. Führung ist entscheidend, um Mitarbeitern zu helfen, die es möglicherweise schwierig finden, die neue CRM-Plattform mit dieser Umstellung zu übernehmen.
Worauf Sie bei Produkten achten sollten, die CRM Analytics verwenden
Bei der Auswahl der CRM-Technologie sollte ein Unternehmen seine Anforderungen und obersten Prioritäten bewerten. Die folgenden Faktoren müssen vor dem Auswahlprozess berücksichtigt werden, da nicht alle CRMs gleich sind:
#1. Einfache Integration
Das primäre Ziel eines CRM-Tools ist die Optimierung von Unternehmensabläufen. Daher sollte ein Unternehmen bestätigen, dass die Merkmale und Funktionen des potenziellen Produkts eine einfache Integration mit aktuellen Anwendungen und Verfahren ermöglichen. Jedes Unternehmen hat einen eigenen Geschäftsplan, eine wachsende Kundenbasis und Funktionalität. Folglich ist das optimale CRM ein Werkzeug, das skaliert und an die sich ändernden Anforderungen eines Unternehmens angepasst werden kann, und nicht eines, das einen einheitlichen Ansatz bietet.
#2. Einfachere Bedienbarkeit.
Ein CRM, das eine benutzerfreundliche Oberfläche bietet, ist einfacher zu übernehmen. Außerdem ist es vorteilhaft, wenn das mögliche Produkt über eine intuitive Benutzeroberfläche, integrierte Tutorials und Multichannel-Unterstützung verfügt, um es den Mitarbeitern im gesamten Unternehmen zu erleichtern, es einzuführen.
#3. Große Datenspeicherkapazität.
Riesige Mengen an Echtzeitdaten sollten regelmäßig von einem CRM-Analysesystem gespeichert, erfasst und verarbeitet werden. Daher ist es wichtig, eine Lösung zu berücksichtigen, die große Datenmengen unterstützt.
#4. Datenvisualisierung
Datenvisualisierungen wie interaktive Grafiken und Diagramme im Gegensatz zu Berichten, die für ein Unternehmen schwer zu verstehen oder zu verfolgen sind, sind das, was das perfekte CRM-Analysetool bieten sollte. Ein CRM muss interaktive Visualisierungen enthalten, da sie Daten in nützliche Informationen umwandeln.
Tableau vs. CRM Analytics: Sind sie gleich?
Wir werden dies beantworten, indem wir zunächst skizzieren, was sie sind und was sie nicht sind. Tableau wurde speziell für Unternehmensanwender entwickelt und ist ein eigenständiges Self-Service-Business-Intelligence-Tool. Es besteht aus einer Reihe von Tools wie Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online und Tableau, die Sie alle beim Vorbereiten, Visualisieren und Freigeben Ihrer Daten unterstützen.
Salesforce CRM Analytics ist ein Analyse- und Berichtstool, das in die Salesforce-Plattform integriert ist und Echtzeit-Betriebsdaten sowie Einblicke in Ihren CRM-Workflow liefert. Aus Ihrer Salesforce-Umgebung stammen die meisten Ihrer Daten. Sie können Ihren Salesforce-Daten jedoch Daten aus bestimmten externen Quellen hinzufügen, um sie zu ergänzen. Bevor CRM Analytics seinen heutigen, weniger zweideutigen Namen annahm, war es früher als Einstein Analytics und Tableau CRM bekannt.
Einstein Discovery: Extra-intelligent
Salesforce bietet zusätzlich einen Dienst namens Einstein Discoveries an. Dieses Analysetool verwendet maschinelle Lernmodelle und umfangreiche statistische Analysen, um Ihre Datenanalyse mit der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz zu verbessern. Auf diese Weise können Datenanalysten, Data Scientists und Geschäftsanwender schnell Millionen von Datenzeilen durchsuchen, um signifikante Verbindungen zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und Vorschläge zur Verbesserung dieser Ergebnisse zu unterbreiten.
Es warnt Sie beispielsweise, wenn ein Kunde wahrscheinlich abwandert, anstatt Sie nachträglich zu informieren, und gibt Ihnen die Möglichkeit, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen. Einstein Discovery ist als Plug-in für Tableau und Salesforce CRM Analytics verfügbar. Stellen Sie nur sicher, dass Sie die entsprechenden Genehmigungen haben.
Abweichungen in der Berichterstattung
Laut Charlotte Bayart, Data & AI-Beraterin bei Delaware, sollte Tableau oder CRM Analytics basierend auf der Qualität der Berichterstattung ausgewählt werden. „Da Echtzeitdaten für die Geschäftsberichte auf Managementebene nicht erforderlich sind, wird Tableau wahrscheinlich die bessere Option sein. Darüber hinaus ermöglicht es Ihnen, Daten aus vielen Quellen zu kombinieren, und seine effektive visuelle Darstellung macht es Ihnen leicht, Ihre Argumente vorzubringen.
„Eine eingebettete Lösung wie CRM Analytics ist jedoch zweifellos der richtige Weg, wenn Sie operative Berichte zu Ihren CRM-Daten benötigen, um sofort handeln zu können. Eingebettete Lösungen liefern aufschlussreichere Daten, da es keine zusätzlichen Ebenen zwischen Berichterstellung und Datenquellen gibt. Benutzer können auch sofort auf Erkenntnisse reagieren, ohne dass ein separates Tool erforderlich ist. Wenn ein Unternehmen Salesforce als CRM-Plattform verwendet, ist es am sinnvollsten, sich gleichzeitig auf beide Plattformen zu verlassen.
Was sind die analytischen Methoden im CRM?
Das Data Warehouse, ein Data-Mining-Modul und OLAP-Tools bilden typischerweise analytische CRM-Systeme (Online Analytical Processing). Eine bestimmte Art von Datenbank, die als „Data Warehouse“ bezeichnet wird, wird verwendet, um Kundendaten zu sammeln, zu kombinieren und aufzubereiten.
Ist Salesforce ein analytisches CRM?
Salesforce CRM Analytics ist eine starke, präzise und umfassende CRM-Analyselösung, die Benutzern Zugriff auf ein einziges, integriertes System zum Sammeln und Analysieren von Kundendaten bietet, um aufschlussreiche Ergebnisse zu erzielen.
Wie lerne ich CRM Analytics?
Sie können CRM-Analytik mit einer Vielzahl von Ansätzen erlernen, wie zum Beispiel:
- Schulungsplaylist für CRM Analytics auf YouTube.
- CRM Analytics-Lernkarte.
- Salesforce Blogger-Posts auf CRMA.
- Mein CRMA-Trailmix auf Trailhead.
- Bindungsanleitung.
- SAQL-Leitfaden.
- Salesforce CRMA-Dokumentation.
- CRM-Analytics-Schulungsvideos.
Was sind die 7 Analysemethoden?
- Regressionsanalyse.
- Monte-Carlo-Simulation.
- Faktorenanalyse.
- Kohortenanalyse.
- Clusteranalyse.
- Zeitreihenanalyse.
- Stimmungsanalyse.
Was sind die 4 Arten von Analysen?
Die 4 Arten von Analysen sind: beschreibend, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.
Abschließend,
CRM-Analyse bezieht sich auf alle Software, die Kundendaten analysiert und sie einem Unternehmen zur Verfügung stellt, um bessere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und zu optimieren. kann entweder als kollaborativ, operativ oder analytisch klassifiziert werden. Jede verfügt über einzigartige Fähigkeiten, wie z. B. die Fähigkeit, Kundeninformationen zu speichern, Kundentrends zu erkennen oder bestimmte Prozesse zu automatisieren.
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Bibliographie
