Definitivamente ha oído hablar de Tableau o Salesforce CRM Analytics si está o alguna vez ha estado buscando una herramienta que lo ayude a ver datos y adquirir información. Entonces, ¿cómo funcionan estas herramientas? Aquí hay un desglose de todo lo que debe saber.
¿Qué es CRM Analytics?
El análisis de CRM (gestión de relaciones con los clientes) se refiere a todo el software que analiza los datos de los clientes y los proporciona a una organización para ayudar y agilizar mejores decisiones comerciales.
Los análisis de CRM pueden usar minería de datos y son un tipo de procesamiento analítico en línea (OLAP). La posibilidad y la necesidad de transformar los datos de los consumidores adquiridos por las empresas en información valiosa se ha vuelto más crítica, ya que han agregado formas nuevas y, con frecuencia, más rápidas para que los clientes interactúen con ellos. Debido a esto, las empresas de software han creado productos específicos que analizan los datos de los clientes, y ahora los análisis son una característica común de los sistemas de CRM.
Tipos de análisis de CRM
Los sistemas de análisis de CRM se pueden clasificar como colaborativos, operativos o analíticos. Cada uno tiene capacidades únicas, como la capacidad de almacenar información de clientes, reconocer tendencias de clientes o automatizar procesos específicos.
Los rasgos principales de cada forma de CRM se enumeran a continuación.
#1. Análisis de CRM colaborativo
La colaboración entre diferentes jerarquías organizativas es el objetivo de un sistema CRM colaborativo. Al ofrecer una base de datos común de clientes a la que pueden acceder otros departamentos, incluidos marketing, ventas y atención al cliente, promueve la colaboración entre departamentos. Todos los contactos de los clientes, incluidos el historial de compras, las solicitudes de servicio y las notas, están visibles en este repositorio consolidado. Este tipo de CRM proporciona a los agentes de servicio al cliente los recursos que necesitan para acelerar los servicios y atender las quejas de los consumidores.
Los siguientes dos factores forman la base de las herramientas colaborativas de CRM:
Control de interacciones.
Para hacer esto, todas las interacciones del cliente deben rastrearse y agregarse en la cuenta del cliente, incluido el método de comunicación (correo electrónico, redes sociales y cara a cara) y el contenido del intercambio.
Control de canales.
Hay varias formas para que los clientes se pongan en contacto con una empresa, incluidos chat, correo electrónico, SMS y redes sociales. Las empresas deben realizar un seguimiento de los canales de comunicación preferidos de sus clientes para brindar un excelente servicio al cliente. La gestión de canales analiza la gestión de interacciones y los registros de CRM para averiguar cómo los clientes se pusieron en contacto con la empresa, de modo que se puedan utilizar los mismos canales preferidos para responderles.
#2. CRM Operacional
Al ofrecer una imagen completa de todos los contactos de los clientes, un sistema CRM en funcionamiento automatiza una serie de actividades. El CRM operativo automatiza una serie de procesos comerciales, incluida la identificación de prospectos, la creación y evaluación de campañas de marketing y la previsión de ventas.
Estos tres componentes conforman un sistema de CRM en funcionamiento:
Ventas
El objetivo principal de un sistema CRM operativo es mantener y atraer nuevos consumidores. Se utiliza para establecer estándares dentro de una organización, organizar adecuadamente la información para satisfacer las necesidades del cliente y aumentar las ventas. Utiliza una serie de módulos de ventas de CRM, incluida la gestión de cotizaciones a pedido, gestión de clientes potenciales, gestión de contactos y previsión de ventas.
Marketing
Esto implica determinar la estrategia más efectiva para comercializar a posibles clientes y ofrecer artículos. Por ejemplo, los expertos en marketing pueden usar mensajes personalizados para conectarse con audiencias particulares. La creación de listas de distribución de marketing segmentadas para ventas dirigidas, incorporación, compras repetidas y campañas de reenganche también pueden entrar en esta categoría.
Soporte al consumidor
El equipo de soporte en cuestión está a cargo del contacto y las comunicaciones con los clientes. El equipo de atención al cliente puede brindar a los clientes acceso a opciones de autoservicio, responder a sus preguntas, escalar problemas, administrar el enrutamiento de casos y proporcionar encuestas de satisfacción.
#3. CRM analítico
Detrás de escena, un sistema CRM analítico examina la información de ventas recibida por las aplicaciones CRM operativas. Supervisa varios indicadores de rendimiento para proporcionar una comprensión útil del comportamiento del consumidor. Esto podría ayudar a una empresa cuando se comunica con un consumidor porque puede brindarles información pertinente para ayudarlos con sus demandas. Las herramientas OLAP y un módulo de minería de datos constituyen sus partes principales.
Los siguientes factores están cubiertos en los informes por un sistema CRM analítico:
Channel
Recopila datos de clientes de una variedad de fuentes y los organiza para su análisis.
Local
Ayuda en el análisis de los rasgos del consumidor y las tendencias de comportamiento.
Soporte al consumidor
Al ofrecer una variedad de enfoques comerciales en ventas, marketing y soporte, el CRM analítico ayuda a mejorar las conexiones y la lealtad de los clientes.
Marketing
Para optimizar las iniciativas de marketing, considera los resultados históricos, la demografía de los clientes y los perfiles de los compradores.
Ventas
Evalúa qué tan bien están funcionando el canal de ventas y las perspectivas de ventas y también ayuda en la gestión de clientes potenciales.
Aplicaciones de CRM Analytics
Los análisis de CRM brindan a las empresas información sobre cómo comprender y utilizar los datos de CRM extraídos después de configurarlos. Las siguientes son algunas formas en que las organizaciones pueden usar el análisis de CRM:
#1. Agrupaciones para segmentar clientes.
Los consumidores se pueden clasificar en dos grupos según la probabilidad de que vuelvan a comprar un producto.
#2. Análisis de rentabilidad y valor para el cliente
Los datos de CRM pueden arrojar luz sobre qué clientes generan las mayores ganancias a largo plazo. Esto requiere saber cuántos recursos se dedican a un consumidor además de cuánto gasta.
#3. Personalización
Según la información recopilada sobre cada cliente, las empresas pueden promocionarlos específicamente. Para esto, es necesario obtener una vista del cliente de 360 grados.
#4. Seguimiento y medición de la escalada
Los análisis de CRM ayudan a determinar con qué frecuencia un producto o servicio tiene problemas para que una empresa pueda resolver el problema rápidamente y aumentar la satisfacción del cliente.
#5. Modelo de predicciones
Al examinar las bases de conocimiento del cliente, los patrones de interacción y los niveles, una técnica matemática pronostica el éxito futuro.
La recopilación y evaluación de datos se considera un proceso continuo e iterativo. Las decisiones comerciales se mejoran con el tiempo en función de los aportes de análisis previos y juicios relacionados.
Los beneficios y desventajas del análisis de CRM
Los análisis de CRM almacenan y analizan los datos de los clientes para aumentar la productividad empresarial. Las plataformas CRM, mientras tanto, pueden causar dificultades.
Beneficios
Las ventajas del análisis CRM incluyen:
#1. Productividad
Los representantes de atención al cliente son más productivos porque las plataformas de CRM les permiten integrarse con otras tecnologías y completar actividades desde una única interfaz de usuario (UI). Por ejemplo, los agentes pueden examinar sus flujos de ventas, las interacciones con los clientes y las citas programadas, todo en un solo lugar si un equipo de ventas combina su software CRM con aplicaciones de correo electrónico y calendario. Al automatizar acciones repetitivas como finalizar los procedimientos de aprobación, enviar correos electrónicos o actualizar los contactos de los usuarios, los análisis de CRM también aumentan la productividad. Esto les da a los agentes más tiempo para dedicarse a desarrollar relaciones con los clientes. Existe software que, por ejemplo, puede automatizar los procedimientos de aprobación de los requisitos comerciales, como los informes de gastos.
#2. Personalización
Las métricas de los clientes, como el historial de compras, la demografía y las interacciones de atención al cliente, se pueden registrar y rastrear convenientemente mediante soluciones de CRM. La publicidad dirigida permite a las empresas brindar servicios personalizados a los clientes y segmentos de clientes, lo que aumenta las tasas de satisfacción del cliente.
#3. Inteligencia artificial (IA).
Las plataformas de CRM con integración de IA pueden ayudar a las empresas a obtener datos comerciales detallados. Por ejemplo, los sistemas de pronóstico monitorean patrones en los datos de los clientes y asesoran a los representantes de ventas sobre lo que se debe hacer a continuación en el ciclo de ventas. Con la ayuda de asistentes virtuales inteligentes o atención al cliente en línea, la IA también se puede utilizar para ayudar a los clientes a tomar decisiones más rápidamente. Además de utilizar herramientas de análisis de sentimientos para detectar las emociones de los clientes durante un contacto, algunas aplicaciones de CRM impulsadas por IA también lo hacen.
#4. Administración de la cadena de suministro.
Al reducir el inventario y acelerar la entrega, las empresas pueden mejorar la gestión de la cadena de suministro y proporcionar a los socios y proveedores productos más asequibles y con precios competitivos.
Inconvenientes
#1. datos en silos
Aunque la mayoría de las plataformas de CRM se almacenan de forma centralizada, diferentes departamentos pueden utilizar diferentes programas de CRM, lo que puede dar lugar a la creación de silos de datos. Un representante de ventas podría transferir a un cliente que llama con una pregunta al departamento de servicio si no tiene acceso a la misma información, lo que podría llevar al consumidor a repetirse. La mayoría de las empresas pueden resolver este problema gastando dinero en una plataforma de datos del consumidor. La información de las aplicaciones de CRM y otras fuentes puede almacenarse de forma centralizada y todos los miembros del personal pueden acceder a ella mediante un CDP.
#2. Integración de software
La integración de herramientas analíticas con sistemas nuevos y existentes es un problema importante para el análisis de CRM. El programa debe integrarse correctamente; de lo contrario, el uso de los datos adquiridos puede ser un desafío.
#3. Entrada de datos
Los agentes deben ingresar datos manualmente en las plataformas de CRM sin integraciones de IA para mantener las cuentas de los clientes. Los agentes que viajan con frecuencia y pueden no tener tiempo para actualizar el sistema con frecuencia pueden encontrar que la entrada manual es laboriosa. Al completar automáticamente las cuentas de los clientes con datos de correos electrónicos, mensajes de texto y llamadas telefónicas, el CRM integrado con IA puede simplificar la entrada de datos.
#4. Oposición a la adopción.
Al tratar de persuadir al personal para que cambie al nuevo sistema de CRM y se aleje de los métodos obsoletos, las organizaciones pueden encontrar oposición a la adopción de CRM. El liderazgo es crucial para ayudar a los empleados que pueden tener dificultades para adoptar la nueva plataforma de CRM con este cambio.
Qué buscar en los productos que utilizan CRM Analytics
Al elegir la tecnología CRM, una organización debe evaluar sus requisitos y prioridades principales. Los siguientes factores deben tenerse en cuenta antes del proceso de elección porque no todos los CRM son iguales:
#1. Integración sencilla
El objetivo principal de una herramienta de CRM es optimizar los procedimientos de la empresa. Por lo tanto, una corporación debe confirmar que las características y la funcionalidad del producto potencial permitan una integración simple con las aplicaciones y los procedimientos actuales. Cada empresa tiene un plan de negocios distinto, una base de consumidores en crecimiento y funcionalidad. Como resultado, el CRM óptimo es una herramienta que puede escalar y adaptarse a las demandas cambiantes de una empresa en lugar de una que ofrece un enfoque único para todos.
#2. Usabilidad más fácil.
Un CRM que proporciona una interfaz fácil de usar es más sencillo de adoptar. Además, es ventajoso si el posible producto tiene una interfaz de usuario intuitiva, tutoriales integrados y soporte multicanal para que sea más fácil para los miembros del personal de toda la organización adoptarlo.
#3. Gran capacidad de almacenamiento de datos.
Un sistema de análisis de CRM debe almacenar, capturar y procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real con regularidad. Por lo tanto, es crucial tener en cuenta una solución que admita grandes cantidades de datos.
#4. Visualización de datos
Las visualizaciones de datos como gráficos y cuadros interactivos, a diferencia de los informes que podrían ser difíciles de entender o seguir para una empresa, son lo que debería ofrecer la herramienta de análisis de CRM perfecta. Un CRM debe incluir visuales interactivos ya que transforman los datos en información útil.
Tableau vs CRM Analytics: ¿son lo mismo?
Responderemos a esto describiendo primero qué son y qué no son. Diseñado específicamente para usuarios corporativos, Tableau es una herramienta de inteligencia empresarial de autoservicio independiente. Se compone de una serie de herramientas, como Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online y Tableau, que lo ayudan a preparar, visualizar y compartir sus datos.
Salesforce CRM Analytics es una herramienta de análisis e informes que está integrada en la plataforma de Salesforce y brinda datos operativos en tiempo real, así como información sobre su flujo de trabajo de CRM. Su entorno de Salesforce será de donde provenga la mayoría de sus datos. Pero puede agregar datos de fuentes externas específicas a sus datos de Salesforce para complementarlos. Antes de adoptar su nombre actual, menos ambiguo, CRM Analytics se conocía anteriormente como Einstein Analytics y Tableau CRM.
Einstein Discovery: extrainteligente
Salesforce también proporciona un servicio llamado Descubrimientos de Einstein. Esta herramienta de análisis utiliza modelos de aprendizaje automático y un amplio análisis estadístico para mejorar su análisis de datos con el poder de la inteligencia artificial. Esto hace posible que los analistas de datos, los científicos de datos y los usuarios comerciales examinen rápidamente millones de filas de datos para identificar conexiones significativas, pronosticar resultados y ofrecer sugerencias sobre cómo mejorar esos resultados.
Por ejemplo, le advierte cuando es probable que un cliente abandone en lugar de informarle después del hecho, brindándole la oportunidad de tomar medidas preventivas. Einstein Discovery está disponible como complemento para Tableau y Salesforce CRM Analytics. Solo asegúrese de tener los permisos apropiados.
Variaciones en los informes
Se debe elegir Tableau o CRM Analytics en función de la calidad de los informes, según Charlotte Bayart, consultora de datos e IA de Delaware. “Debido a que no se requieren datos en tiempo real para los informes comerciales a nivel de administración, Tableau probablemente sea una mejor opción. Además, le permite combinar datos de muchas fuentes, y sus visuales efectivos le facilitan presentar su argumento.
“Sin embargo, una solución integrada como CRM Analytics es, sin duda, el camino a seguir cuando necesita informes operativos sobre sus datos de CRM para actuar ahora mismo. Las soluciones integradas brindan datos más detallados porque no hay capas adicionales entre los informes y las fuentes de datos. Los usuarios también pueden responder de inmediato a las ideas sin necesidad de una herramienta separada. Cuando una empresa utiliza Salesforce como su plataforma CRM, confiar en ambas plataformas simultáneamente tendrá más sentido.
¿Cuáles son los métodos analíticos en CRM?
El almacén de datos, un módulo de minería de datos y las herramientas OLAP suelen formar sistemas CRM analíticos (procesamiento analítico en línea). Se utiliza un tipo particular de base de datos llamado "almacén de datos" para recopilar, combinar y preparar datos de clientes.
¿Es Salesforce un CRM analítico?
Salesforce CRM Analytics es una solución de análisis de CRM sólida, precisa y completa que brinda a los usuarios acceso a un sistema único e integrado para recopilar y analizar datos de clientes para producir hallazgos perspicaces.
¿Cómo aprendo CRM Analytics?
Puede aprender análisis de CRM utilizando una variedad de enfoques, como:
- Lista de reproducción de capacitación de CRM Analytics en YouTube.
- Mapa de aprendizaje de CRM Analytics.
- Publicaciones de Salesforce Blogger en CRMA.
- Mi trailmix de CRMA en Trailhead.
- Guía de encuadernaciones.
- Guía SAQL.
- Documentación CRMA de Salesforce.
- Vídeos de formación sobre análisis de CRM.
¿Cuáles son los 7 métodos analíticos?
- Análisis de regresión.
- Simulación del Monte Carlo.
- Análisis factorial.
- Análisis de cohortes.
- Análisis de conglomerados.
- Análisis de series temporales.
- Análisis de los sentimientos.
¿Cuáles son los 4 tipos de análisis?
Los 4 tipos de análisis son: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo y Prescriptivo.
En conclusión,
El análisis de CRM se refiere a todo el software que analiza los datos de los clientes y los proporciona a una organización para ayudar y agilizar mejores decisiones comerciales. pueden clasificarse como colaborativos, operativos o analíticos. Cada uno tiene capacidades únicas, como la capacidad de almacenar información de clientes, reconocer tendencias de clientes o automatizar procesos específicos.
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Referencias
