Vous avez certainement entendu parler de Tableau ou de Salesforce CRM Analytics si vous êtes ou avez déjà été à la recherche d'un outil pour vous aider à visualiser les données et à acquérir des informations. Comment fonctionnent ces outils, alors ? Voici une ventilation de tout ce que vous devez savoir.
Qu'est-ce que l'analyse CRM ?
L'analyse CRM (gestion de la relation client) fait référence à tous les logiciels qui analysent les données client et les fournissent à une organisation pour aider et rationaliser de meilleures décisions commerciales.
L'analyse CRM peut utiliser l'exploration de données et est un type de traitement analytique en ligne (OLAP). La possibilité et la nécessité de transformer les données des consommateurs acquises par les entreprises en informations précieuses sont devenues plus critiques car elles ont ajouté de nouveaux moyens souvent plus rapides pour les clients d'interagir avec elles. Pour cette raison, les éditeurs de logiciels ont créé des produits particuliers qui analysent les données des clients, et l'analyse est désormais une caractéristique commune des systèmes CRM.
Types d'analyse CRM
Les systèmes d'analyse CRM peuvent être classés comme collaboratifs, opérationnels ou analytiques. Chacun a des capacités uniques, telles que la capacité de stocker des informations sur les clients, de reconnaître les tendances des clients ou d'automatiser des processus spécifiques.
Les principales caractéristiques de chaque forme de CRM sont énumérées ci-dessous.
#1. Analyse CRM collaborative
La collaboration entre différentes hiérarchies organisationnelles est l'objectif d'un système CRM collaboratif. En offrant une base de données client commune à laquelle d'autres départements, y compris le marketing, les ventes et le support client, peuvent accéder, il favorise la collaboration interdépartementale. Tous les contacts clients, y compris l'historique des achats, les demandes de service et les notes, sont visibles dans ce référentiel consolidé. Les agents du service client reçoivent les ressources dont ils ont besoin grâce à ce type de CRM pour accélérer les services et traiter les réclamations des consommateurs.
Les deux facteurs suivants constituent la base des outils CRM collaboratifs :
Contrôle des interactions.
Pour ce faire, toutes les interactions client doivent être tracées et agrégées dans le compte client, y compris le mode de communication (email, réseaux sociaux et face à face) et le contenu de l'échange.
Contrôle des canaux.
Il existe plusieurs façons pour les clients d'entrer en contact avec une entreprise, notamment le chat, les e-mails, les SMS et les réseaux sociaux. Les entreprises doivent suivre les canaux de communication préférés de leurs clients afin de fournir un excellent service client. La gestion des canaux analyse la gestion des interactions et les enregistrements CRM pour savoir comment les clients sont entrés en contact avec l'entreprise afin que les mêmes canaux préférés puissent être utilisés pour y répondre.
#2. CRM opérationnel
En offrant une image complète de tous les contacts clients, un système CRM fonctionnel automatise un certain nombre d'activités. Le CRM opérationnel automatise un certain nombre de processus commerciaux, notamment l'identification des prospects, la création et l'évaluation de campagnes marketing et la prévision des ventes.
Ces trois composants constituent un système CRM fonctionnel :
Ventes
L'objectif premier d'un système CRM opérationnel est de fidéliser et d'attirer de nouveaux consommateurs. Il est utilisé pour établir des normes au sein d'une organisation, organiser correctement les informations pour satisfaire les besoins des clients et stimuler les ventes. Il utilise un certain nombre de modules de vente CRM, notamment la gestion des devis à la commande, la gestion des prospects, la gestion des contacts et la prévision des ventes.
Stratégie
Cela implique de déterminer la stratégie la plus efficace pour commercialiser auprès de clients potentiels et proposer des articles. Par exemple, les experts en marketing peuvent utiliser des messages personnalisés pour se connecter avec des publics particuliers. La création de listes de distribution marketing segmentées pour les ventes ciblées, l'intégration, les achats répétés et les campagnes de réengagement peut également appartenir à cette catégorie.
Assistance aux consommateurs
L'équipe de support en question est en charge des contacts et des communications avec les clients. L'équipe de support client peut donner aux clients l'accès à des choix en libre-service, répondre à leurs questions, faire remonter les problèmes, gérer l'acheminement des requêtes et fournir des enquêtes de satisfaction.
#3. CRM analytique
Dans les coulisses, un système CRM analytique examine les informations de vente reçues par les applications CRM opérationnelles. Il surveille plusieurs indicateurs de performance pour fournir une compréhension utile du comportement des consommateurs. Cela pourrait aider une entreprise à communiquer avec un consommateur, car cela peut lui donner des informations pertinentes pour répondre à ses demandes. Les outils OLAP et un module d'exploration de données constituent ses principales parties.
Les facteurs suivants sont couverts dans les rapports par un système CRM analytique :
Développement
Il rassemble les données des clients à partir de diverses sources et les organise pour analyse.
Témoignages
Il aide à l'analyse des caractéristiques des consommateurs et des tendances comportementales.
Assistance aux consommateurs
En offrant une variété d'approches commerciales dans les domaines de la vente, du marketing et de l'assistance, le CRM analytique contribue à améliorer les relations et la fidélité des clients.
Stratégie
Pour optimiser les initiatives marketing, il prend en compte les résultats historiques, les données démographiques des clients et les profils des acheteurs.
Ventes
Il évalue le bon fonctionnement du pipeline de ventes et des perspectives de vente et aide également à la gestion des prospects.
Applications de l'analyse CRM
L'analyse CRM fournit aux entreprises des informations sur la compréhension et l'utilisation des données CRM extraites après leur configuration. Voici quelques façons dont les organisations peuvent utiliser l'analyse CRM :
#1. Regroupements pour segmenter les clients.
Les consommateurs peuvent être classés en deux groupes en fonction de leur probabilité de racheter un produit.
#2. Analyse de la rentabilité et de la valeur client
Les données CRM peuvent faire la lumière sur les clients qui génèrent le plus de revenus à long terme. Cela nécessite de savoir combien de ressources sont consacrées à un consommateur en plus de ce qu'il dépense.
#3. Personnalisation
Sur la base des informations recueillies sur chaque client, les entreprises peuvent leur faire une promotion spécifique. Obtenir une vue client à 360 degrés est nécessaire pour cela.
#4. Suivi et mesure de l'escalade
L'analyse CRM aide à déterminer la fréquence à laquelle un produit ou un service rencontre des problèmes afin qu'une entreprise puisse rapidement résoudre le problème et augmenter la satisfaction de la clientèle.
#5. Prédictions du modèle
En examinant les bases de connaissances des clients, les modèles d'interaction et les niveaux, une technique mathématique prévoit le succès futur.
La collecte et l'évaluation des données sont considérées comme un processus continu et itératif. Les décisions commerciales sont améliorées au fil du temps sur la base des informations issues des analyses précédentes et des jugements associés.
Les avantages et les inconvénients de l'analyse CRM
L'analyse CRM stocke et analyse les données des clients pour augmenter la productivité de l'entreprise. Les plateformes CRM, quant à elles, peuvent poser des difficultés.
Avantages
Les avantages de l'analyse CRM incluent :
#1. Productivité
Les représentants du service client sont plus productifs car les plates-formes CRM leur permettent de s'intégrer à d'autres technologies et d'effectuer des activités à partir d'une seule interface utilisateur (UI). Par exemple, les agents peuvent examiner leurs pipelines de vente, leurs interactions avec les clients et leurs rendez-vous planifiés au même endroit si une équipe de vente combine son logiciel CRM avec des applications de messagerie et de calendrier. En automatisant les actions répétitives telles que la finalisation des procédures d'approbation, l'envoi d'e-mails ou la mise à jour des contacts des utilisateurs, l'analyse CRM augmente également la productivité. Cela donne aux agents plus de temps à consacrer au développement des relations avec les clients. Il existe des logiciels qui, par exemple, peuvent automatiser les procédures d'approbation pour les exigences commerciales telles que les notes de frais.
#2. Personnalisation
Les mesures des clients telles que l'historique des achats, les données démographiques et les interactions avec le service client peuvent être facilement enregistrées et suivies par les solutions CRM. La publicité ciblée permet aux entreprises de fournir des services personnalisés aux clients et aux segments de clientèle, augmentant ainsi les taux de satisfaction de la clientèle.
#3. Intelligence artificielle (IA).
Les plates-formes CRM avec intégration de l'IA peuvent aider les entreprises à obtenir des données commerciales pertinentes. Par exemple, les systèmes de prévision surveillent les modèles de données client et conseillent les commerciaux sur ce qui doit être fait ensuite dans le cycle de vente. Avec l'aide d'assistants virtuels intelligents ou d'un support client en ligne, l'IA peut également être utilisée pour aider les clients à prendre des décisions plus rapidement. En plus d'utiliser des outils d'analyse des sentiments pour détecter les émotions des clients lors d'un contact, certaines applications CRM basées sur l'IA le font également.
#4. Administration de la chaîne d'approvisionnement.
En réduisant les stocks et en accélérant la livraison, les entreprises peuvent améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement et fournir aux partenaires et aux fournisseurs des produits plus abordables et à des prix compétitifs.
Inconvénients
#1. Données cloisonnées
Bien que la majorité des plateformes CRM soient stockées de manière centralisée, différents départements peuvent utiliser différents programmes CRM, ce qui peut conduire à la création de silos de données. Un commercial peut transférer un client qui appelle avec une question au service après-vente s'il n'a pas accès aux mêmes informations, ce qui peut amener le consommateur à se répéter. La majorité des entreprises peuvent résoudre ce problème en dépensant de l'argent sur une plate-forme de données grand public. Les informations provenant des applications CRM et d'autres sources peuvent être stockées de manière centralisée et accessibles par tous les membres du personnel à l'aide d'un CDP.
#2. Intégration logicielle
L'intégration d'outils d'analyse avec des systèmes existants et nouveaux est un problème important pour l'analyse CRM. Le programme doit s'intégrer correctement, sinon l'utilisation des données acquises peut être difficile.
#3. Saisie des données
Les agents doivent saisir manuellement les données dans les plateformes CRM sans intégration d'IA afin de gérer les comptes clients. Les agents qui voyagent fréquemment et qui n'ont peut-être pas le temps de mettre à jour le système fréquemment peuvent trouver la saisie manuelle laborieuse. En remplissant automatiquement les comptes clients avec des données provenant d'e-mails, de SMS et d'appels téléphoniques, le CRM intégré à l'IA peut simplifier la saisie des données.
#4. Opposition à l'adoption.
Lorsqu'elles essaient de persuader le personnel de passer au nouveau système CRM et de s'éloigner des méthodes obsolètes, les organisations peuvent rencontrer une opposition à l'adoption du CRM. Le leadership est crucial pour aider les employés qui peuvent avoir du mal à adopter la nouvelle plateforme CRM avec ce changement.
Que rechercher dans les produits qui utilisent CRM Analytics
Lors du choix de la technologie CRM, une organisation doit évaluer ses besoins et ses principales priorités. Les facteurs suivants doivent être pris en compte avant le processus de choix car tous les CRM ne sont pas créés égaux :
#1. Intégration simple
L'objectif premier d'un outil CRM est d'optimiser les procédures de l'entreprise. Par conséquent, une société doit confirmer que les caractéristiques et fonctionnalités du produit potentiel permettent une intégration simple avec les applications et procédures actuelles. Chaque entreprise a un plan d'affaires distinct, une base de consommateurs croissante et des fonctionnalités. Par conséquent, le CRM optimal est un outil qui peut évoluer et s'adapter aux demandes changeantes d'une entreprise plutôt qu'un outil qui offre une approche unique.
#2. Utilisation plus facile.
Un CRM qui offre une interface facile à utiliser est plus simple à adopter. En outre, il est avantageux que le produit éventuel dispose d'une interface utilisateur intuitive, de didacticiels intégrés et d'une prise en charge multicanal pour faciliter son adoption par les membres du personnel de toute l'organisation.
#3. Grande capacité de stockage de données.
Des volumes massifs de données en temps réel doivent être régulièrement stockés, capturés et traités par un système d'analyse CRM. Ainsi, il est crucial de prendre en compte une solution qui prend en charge les données volumineuses.
#4. Visualisation de données
Les visualisations de données telles que les graphiques et les tableaux interactifs, par opposition aux rapports qui pourraient être difficiles à comprendre ou à suivre pour une entreprise, sont ce que l'outil d'analyse CRM parfait devrait offrir. Un CRM doit inclure des visuels interactifs car ils transforment les données en informations utiles.
Tableau vs CRM Analytics : sont-ils identiques ?
Nous y répondrons en décrivant d'abord ce qu'ils sont et ce qu'ils ne sont pas. Spécialement conçu pour les utilisateurs en entreprise, Tableau est un outil d'informatique décisionnelle autonome et en libre-service. Il est composé d'un certain nombre d'outils, tels que Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online et Tableau, qui vous aident tous à préparer, visualiser et partager vos données.
Salesforce CRM Analytics est un outil d'analyse et de création de rapports intégré à la plateforme Salesforce et qui fournit des données opérationnelles en temps réel ainsi que des informations sur votre flux de travail CRM. Votre environnement Salesforce sera l'endroit d'où proviennent la plupart de vos données. Cependant, vous pouvez ajouter des données provenant de sources externes spécifiques à vos données Salesforce pour les compléter. Avant d'adopter son nom actuel, moins ambigu, CRM Analytics s'appelait auparavant Einstein Analytics et Tableau CRM.
Découverte d'Einstein : extra-intelligente
Salesforce fournit en outre un service appelé Einstein Discoveries. Cet outil d'analyse utilise des modèles d'apprentissage automatique et une analyse statistique approfondie pour améliorer votre analyse de données grâce à la puissance de l'intelligence artificielle. Cela permet aux analystes de données, aux scientifiques des données et aux utilisateurs professionnels de parcourir rapidement des millions de lignes de données pour identifier les connexions importantes, prévoir les résultats et proposer des suggestions sur la manière d'améliorer ces résultats.
Par exemple, il vous avertit lorsqu'un client est susceptible de se désabonner plutôt que de vous informer après coup, vous offrant ainsi la possibilité de prendre des mesures préventives. Einstein Discovery est disponible en tant que plug-in pour Tableau et Salesforce CRM Analytics. Assurez-vous simplement d'avoir les permis appropriés.
Variations dans les rapports
Tableau ou CRM Analytics doivent être choisis en fonction de la qualité des rapports, selon Charlotte Bayart, consultante Data & AI au Delaware. « Étant donné que les données en temps réel ne sont pas nécessaires pour les rapports d'entreprise au niveau de la direction, Tableau sera probablement une meilleure option. De plus, il vous permet de combiner des données provenant de nombreuses sources et ses visuels efficaces vous permettent de faire valoir votre argument en toute simplicité.
« Pourtant, une solution embarquée telle que CRM Analytics est incontestablement la voie à suivre lorsque vous avez besoin d'un reporting opérationnel sur vos données CRM pour agir immédiatement. Les solutions intégrées fournissent des données plus pertinentes car il n'y a pas de couches supplémentaires entre les rapports et les sources de données. Les utilisateurs peuvent également réagir immédiatement aux informations sans avoir besoin d'un outil séparé. Lorsqu'une entreprise utilise Salesforce comme plate-forme CRM, s'appuyer simultanément sur les deux plates-formes sera plus logique.
Quelles sont les méthodes analytiques en CRM ?
L'entrepôt de données, un module d'exploration de données et les outils OLAP constituent généralement des systèmes CRM analytiques (traitement analytique en ligne). Un type particulier de base de données appelé « entrepôt de données » est utilisé pour recueillir, combiner et préparer les données des clients.
Salesforce est-il un CRM analytique ?
Salesforce CRM Analytics est une solution d'analyse CRM solide, précise et complète qui permet aux utilisateurs d'accéder à un système unique et intégré de collecte et d'analyse des données client afin de produire des résultats pertinents.
Comment puis-je apprendre l'analyse CRM ?
Vous pouvez apprendre l'analyse CRM en utilisant une variété d'approches, telles que :
- Playlist de formation CRM Analytics sur YouTube.
- Carte d'apprentissage CRM Analytics.
- Publications Salesforce Blogger sur CRMA.
- Mon trailmix CRMA sur Trailhead.
- Guide des reliures.
- Guide SAQL.
- Documentation CRMA de Salesforce.
- Vidéos de formation sur l'analyse CRM.
Quelles sont les 7 méthodes analytiques ?
- Analyse de régression.
- Simulation de Monte-Carlo.
- Analyse factorielle.
- Analyse de cohorte.
- L'analyse par grappes.
- Analyse des séries chronologiques.
- Analyse des sentiments.
Quels sont les 4 types d'analyse ?
Les 4 types d'analyses sont : descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.
En conclusion,
L'analyse CRM fait référence à tous les logiciels qui analysent les données des clients et les fournissent à une organisation pour faciliter et rationaliser de meilleures décisions commerciales. peuvent être classés comme collaboratifs, opérationnels ou analytiques. Chacun a des capacités uniques, telles que la capacité de stocker des informations sur les clients, de reconnaître les tendances des clients ou d'automatiser des processus spécifiques.
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Bibliographie
