Hai sicuramente sentito parlare di Tableau o Salesforce CRM Analytics se sei o sei mai stato alla ricerca di uno strumento che ti aiuti a visualizzare i dati e acquisire approfondimenti. Come funzionano questi strumenti, allora? Ecco una ripartizione di tutto ciò che dovresti sapere.
Cos'è l'analisi CRM?
L'analisi CRM (gestione delle relazioni con i clienti) si riferisce a tutti i software che analizzano i dati dei clienti e li forniscono a un'organizzazione per aiutare e semplificare decisioni aziendali migliori.
L'analisi CRM può utilizzare il data mining e rappresenta un tipo di elaborazione analitica online (OLAP). La possibilità e la necessità di trasformare i dati dei consumatori acquisiti dalle aziende in informazioni preziose è diventata più critica in quanto hanno aggiunto modi nuovi e spesso più veloci per i clienti di interagire con loro. Per questo motivo, le società di software hanno creato prodotti particolari che analizzano i dati dei clienti e l'analisi è ora una caratteristica comune dei sistemi CRM.
Tipi di analisi CRM
I sistemi di analisi CRM possono essere classificati come collaborativi, operativi o analitici. Ognuno ha capacità uniche, come la capacità di memorizzare le informazioni sui clienti, riconoscere le tendenze dei clienti o automatizzare processi specifici.
Di seguito sono elencate le caratteristiche principali di ciascuna forma di CRM.
#1. Analisi CRM collaborativa
La collaborazione tra diverse gerarchie organizzative è l'obiettivo di un sistema CRM collaborativo. Offrendo un database clienti comune a cui possono accedere altri reparti, tra cui marketing, vendite e assistenza clienti, promuove la collaborazione interdipartimentale. Tutti i contatti dei clienti, inclusa la cronologia degli acquisti, le richieste di assistenza e le note, sono visibili in questo archivio consolidato. Gli agenti del servizio clienti ricevono le risorse di cui hanno bisogno da questo tipo di CRM per velocizzare i servizi e rispondere ai reclami dei consumatori.
I seguenti due fattori costituiscono la base degli strumenti CRM collaborativi:
Controllo dell'interazione.
Per fare ciò, tutte le interazioni del cliente devono essere tracciate e aggregate nell'account del cliente, incluso il metodo di comunicazione (e-mail, social media e faccia a faccia) e il contenuto dello scambio.
Controllo del canale.
Esistono diversi modi per i clienti di entrare in contatto con un'azienda, tra cui chat, e-mail, SMS e social media. Le aziende devono tenere traccia dei canali di comunicazione preferiti dai loro clienti al fine di fornire un eccellente servizio clienti. La gestione dei canali analizza la gestione delle interazioni e i record CRM per scoprire come i clienti sono entrati in contatto con l'azienda in modo che gli stessi canali preferiti possano essere utilizzati per rispondere a loro.
#2. CRM operativo
Offrendo un quadro completo di tutti i contatti dei clienti, un sistema CRM funzionante automatizza una serie di attività. Il CRM operativo automatizza una serie di processi aziendali, tra cui l'identificazione di potenziali clienti, la creazione e la valutazione di campagne di marketing e le previsioni di vendita.
Questi tre componenti costituiscono un sistema CRM funzionante:
Vendite
L'obiettivo primario di un sistema CRM operativo è mantenere e attrarre nuovi consumatori. Viene utilizzato per stabilire standard all'interno di un'organizzazione, organizzare correttamente le informazioni per soddisfare le esigenze dei clienti e aumentare le vendite. Utilizza una serie di moduli di vendita CRM, tra cui la gestione del preventivo su ordine, la gestione dei lead, la gestione dei contatti e le previsioni di vendita.
Marketing
Ciò comporta la determinazione della strategia più efficace da commercializzare ai potenziali clienti e offrire articoli. Ad esempio, gli esperti di marketing possono utilizzare messaggi personalizzati per connettersi con un pubblico particolare. Anche la creazione di liste di distribuzione di marketing segmentate per vendite mirate, onboarding, acquisti ripetuti e campagne di coinvolgimento può rientrare in questa categoria.
Assistenza ai consumatori
Il team di supporto in questione è responsabile dei contatti e delle comunicazioni con i clienti. Il team di assistenza clienti può offrire ai clienti l'accesso a scelte self-service, rispondere alle loro domande, inoltrare problemi, gestire l'instradamento dei casi e fornire sondaggi sulla soddisfazione.
#3. CRM analitico
Dietro le quinte, un sistema CRM analitico esamina le informazioni sulle vendite ricevute dalle app CRM operative. Monitora diversi indicatori di performance per fornire un'utile comprensione del comportamento dei consumatori. Ciò potrebbe aiutare un'azienda quando comunica con un consumatore perché può fornire loro informazioni pertinenti per aiutarli con le loro richieste. Gli strumenti OLAP e un modulo di data mining ne costituiscono le parti principali.
I seguenti fattori sono coperti nei report da un sistema di CRM analitico:
canale
Raccoglie i dati dei clienti da una varietà di fonti e li organizza per l'analisi.
Aiuta nell'analisi dei tratti del consumatore e delle tendenze comportamentali.
Assistenza ai consumatori
Offrendo una varietà di approcci aziendali nelle vendite, nel marketing e nel supporto, il CRM analitico aiuta a migliorare le connessioni e la fidelizzazione dei clienti.
Marketing
Per ottimizzare le iniziative di marketing, considera i risultati storici, i dati demografici dei clienti e i profili degli acquirenti.
Vendite
Valuta il funzionamento della pipeline di vendita e delle prospettive di vendita e aiuta anche nella gestione dei lead.
Applicazioni di CRM Analytics
L'analisi CRM fornisce alle aziende informazioni dettagliate sulla comprensione e sull'utilizzo dei dati CRM estratti dopo che sono stati configurati. Di seguito sono riportati alcuni modi in cui le organizzazioni possono utilizzare l'analisi CRM:
#1. Raggruppamenti per segmentare i clienti.
I consumatori possono essere classificati in due gruppi in base alla probabilità che riacquistino un prodotto.
#2. Analisi della redditività e del valore per il cliente
I dati CRM possono far luce su quali clienti generano i guadagni più a lungo termine. Ciò richiede di sapere quante risorse sono dedicate a un consumatore oltre a quanto spende.
#3. Personalizzazione
Sulla base delle informazioni raccolte su ciascun cliente, le aziende possono promuoverlo in modo specifico. Per questo è necessario ottenere una visione del cliente a 360 gradi.
#4. Monitoraggio e misurazione dell'escalation
L'analisi CRM aiuta a determinare la frequenza con cui un prodotto o servizio presenta problemi in modo che un'azienda possa risolvere rapidamente il problema e aumentare la soddisfazione del cliente.
#5. Previsioni del modello
Esaminando le basi di conoscenza del cliente, i modelli di interazione ei livelli, una tecnica matematica prevede il successo futuro.
La raccolta e la valutazione dei dati sono viste come un processo continuo e iterativo. Le decisioni aziendali vengono migliorate nel tempo sulla base degli input di analisi precedenti e dei relativi giudizi.
I vantaggi e gli svantaggi dell'analisi CRM
L'analisi CRM archivia e analizza i dati dei clienti per aumentare la produttività aziendale. Le piattaforme CRM, nel frattempo, possono causare difficoltà.
Benefici
I vantaggi dell'analisi CRM includono:
#1. Produttività
I rappresentanti dell'assistenza clienti sono più produttivi perché le piattaforme CRM consentono loro di integrarsi con altre tecnologie e completare le attività da un'unica interfaccia utente (UI). Ad esempio, gli agenti possono esaminare le loro pipeline di vendita, le interazioni con i clienti e gli appuntamenti programmati in un'unica posizione se un team di vendita combina il proprio software CRM con le app di posta elettronica e di calendario. Automatizzando azioni ripetitive come il completamento delle procedure di approvazione, l'invio di e-mail o l'aggiornamento dei contatti degli utenti, l'analisi CRM aumenta anche la produttività. Ciò offre agli agenti più tempo da dedicare allo sviluppo delle relazioni con i clienti. Esiste un software che, ad esempio, può automatizzare le procedure di approvazione per i requisiti aziendali come le note spese.
#2. Personalizzazione
Le metriche dei clienti come la cronologia degli acquisti, i dati demografici e le interazioni con l'assistenza clienti possono essere comodamente registrate e monitorate dalle soluzioni CRM. La pubblicità mirata consente alle aziende di fornire servizi personalizzati ai clienti e ai segmenti di clientela, aumentando così i tassi di soddisfazione dei clienti.
#3. Intelligenza artificiale (AI).
Le piattaforme CRM con integrazione AI possono aiutare le aziende a ottenere dati aziendali approfonditi. Ad esempio, i sistemi di previsione monitorano i modelli nei dati dei clienti e consigliano i rappresentanti di vendita su cosa dovrebbe essere fatto successivamente nel ciclo di vendita. Con l'aiuto di assistenti virtuali intelligenti o dell'assistenza clienti online, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per aiutare i clienti a prendere decisioni più rapidamente. Oltre a utilizzare gli strumenti di analisi del sentiment per rilevare le emozioni dei clienti durante un contatto, lo fanno anche alcune applicazioni CRM basate sull'intelligenza artificiale.
#4. Amministrazione della catena di fornitura.
Riducendo l'inventario e accelerando la consegna, le aziende possono migliorare la gestione della supply chain e fornire a partner e fornitori prodotti più convenienti e competitivi.
svantaggi
#1. Dati in silo
Sebbene la maggior parte delle piattaforme CRM sia archiviata centralmente, diversi reparti possono utilizzare diversi programmi CRM, il che può portare alla creazione di silos di dati. Un rappresentante di vendita potrebbe trasferire un cliente che chiama con una domanda al reparto assistenza se non ha accesso alle stesse informazioni, il che potrebbe portare il consumatore a ripetersi. La maggior parte delle aziende può risolvere questo problema spendendo denaro su una piattaforma di dati dei consumatori. Le informazioni provenienti dalle applicazioni CRM e da altre fonti possono essere archiviate centralmente e accessibili a tutti i membri del personale utilizzando un CDP.
#2. Integrazione software
L'integrazione di strumenti analitici con sistemi esistenti e nuovi è un problema significativo per l'analisi CRM. Il programma deve integrarsi correttamente altrimenti l'utilizzo dei dati acquisiti potrebbe essere impegnativo.
#3. Inserimento dati
Gli agenti devono inserire manualmente i dati nelle piattaforme CRM senza integrazioni AI per mantenere gli account dei clienti. Gli agenti che viaggiano frequentemente e potrebbero non avere il tempo di aggiornare frequentemente il sistema potrebbero trovare laborioso l'inserimento manuale. Popolando automaticamente gli account dei clienti con i dati di e-mail, SMS e telefonate, il CRM integrato con l'intelligenza artificiale può semplificare l'inserimento dei dati.
#4. Opposizione all'adozione.
Quando si tenta di persuadere il personale a passare al nuovo sistema CRM e ad abbandonare metodi obsoleti, le organizzazioni possono incontrare opposizione all'adozione del CRM. La leadership è fondamentale per aiutare i dipendenti che potrebbero avere difficoltà ad adottare la nuova piattaforma CRM con questo cambiamento.
Cosa cercare nei prodotti che utilizzano CRM Analytics
Quando si sceglie la tecnologia CRM, un'organizzazione dovrebbe valutare i propri requisiti e le massime priorità. I seguenti fattori devono essere presi in considerazione prima del processo di scelta perché non tutti i CRM sono uguali:
#1. Integrazione semplice
L'obiettivo primario di uno strumento CRM è quello di ottimizzare le procedure aziendali. Pertanto, un'azienda dovrebbe confermare che le caratteristiche e le funzionalità del potenziale prodotto consentano una semplice integrazione con le applicazioni e le procedure correnti. Ogni azienda ha un piano aziendale distinto, una base di consumatori in crescita e funzionalità. Di conseguenza, il CRM ottimale è uno strumento in grado di scalare e adattarsi alle mutevoli esigenze di un'azienda piuttosto che uno che offre un approccio unico per tutti.
#2. Usabilità più facile.
Un CRM che fornisce un'interfaccia facile da usare è più semplice da adottare. Inoltre, è vantaggioso se il possibile prodotto ha un'interfaccia utente intuitiva, tutorial integrati e supporto multicanale per facilitare l'adozione da parte dei membri del personale dell'organizzazione.
#3. Grande capacità di archiviazione dei dati.
Grandi volumi di dati in tempo reale dovrebbero essere archiviati, acquisiti ed elaborati regolarmente da un sistema di analisi CRM. Pertanto, è fondamentale prendere in considerazione una soluzione che supporti dati di grandi dimensioni.
#4. Visualizzazione dati
Visualizzazioni di dati come grafici e diagrammi interattivi, al contrario di report che potrebbero essere difficili da comprendere o seguire per un'azienda, sono ciò che dovrebbe offrire lo strumento di analisi CRM perfetto. Un CRM deve includere immagini interattive poiché trasformano i dati in informazioni utili.
Tableau e CRM Analytics: sono la stessa cosa?
Risponderemo delineando prima cosa sono e cosa non sono. Progettato specificamente per gli utenti aziendali, Tableau è uno strumento autonomo di business intelligence self-service. È composto da una serie di strumenti, come Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online e Tableau, che ti aiutano a preparare, visualizzare e condividere i tuoi dati.
Salesforce CRM Analytics è uno strumento di analisi e reporting integrato nella piattaforma Salesforce e fornisce dati operativi in tempo reale e approfondimenti sul flusso di lavoro CRM. Il tuo ambiente Salesforce sarà il luogo da cui proviene la maggior parte dei tuoi dati. Tuttavia, puoi aggiungere dati da fonti esterne specifiche ai tuoi dati Salesforce per integrarli. Prima di adottare il suo nome attuale e meno ambiguo, CRM Analytics era precedentemente noto come Einstein Analytics e Tableau CRM.
Einstein Discovery: extra-intelligente
Salesforce fornisce inoltre un servizio chiamato Einstein Discoveries. Questo strumento di analisi utilizza modelli di apprendimento automatico e un'ampia analisi statistica per migliorare l'analisi dei dati con la potenza dell'intelligenza artificiale. Ciò consente agli analisti di dati, ai data scientist e agli utenti aziendali di vagliare rapidamente milioni di righe di dati per identificare connessioni significative, prevedere risultati e offrire suggerimenti su come migliorare tali risultati.
Ad esempio, ti avvisa quando è probabile che un cliente abbandoni piuttosto che informarti dopo il fatto, offrendoti la possibilità di adottare misure preventive. Einstein Discovery è disponibile come plug-in per Tableau e Salesforce CRM Analytics. Assicurati solo di avere i permessi appropriati.
Variazioni nella segnalazione
Tableau o CRM Analytics dovrebbero essere scelti in base alla qualità del reporting, secondo Charlotte Bayart, consulente di dati e intelligenza artificiale presso Delaware. "Poiché i dati in tempo reale non sono necessari per la reportistica aziendale a livello di gestione, Tableau sarà probabilmente un'opzione migliore. Inoltre, ti consente di combinare dati provenienti da molte fonti e le sue immagini efficaci semplificano la tua argomentazione.
“Tuttavia, una soluzione integrata come CRM Analytics è senza dubbio la strada da percorrere quando hai bisogno di report operativi sui tuoi dati CRM per agire subito. Le soluzioni integrate forniscono dati più approfonditi perché non ci sono livelli aggiuntivi tra i rapporti e le origini dati. Gli utenti possono anche rispondere immediatamente agli approfondimenti senza la necessità di uno strumento separato. Quando un'azienda utilizza Salesforce come piattaforma CRM, fare affidamento su entrambe le piattaforme contemporaneamente avrà più senso.
Quali sono i metodi analitici nel CRM?
Il data warehouse, un modulo di data mining e gli strumenti OLAP costituiscono in genere i sistemi CRM analitici (elaborazione analitica online). Un particolare tipo di database chiamato "data warehouse" viene utilizzato per raccogliere, combinare e preparare i dati dei clienti.
Salesforce è un CRM analitico?
Salesforce CRM Analytics è una soluzione di analisi CRM solida, precisa e completa che offre agli utenti l'accesso a un unico sistema integrato per la raccolta e l'analisi dei dati dei clienti al fine di produrre risultati approfonditi.
Come posso imparare l'analisi CRM?
Puoi imparare l'analisi CRM utilizzando una varietà di approcci, come ad esempio:
- Playlist di formazione su CRM Analytics su YouTube.
- Mappa di apprendimento di CRM Analytics.
- Salesforce Blogger pubblica su CRMA.
- Il mio trailmix CRMA su Trailhead.
- Guida agli attacchi.
- Guida SAQL.
- Documentazione Salesforce CRMA.
- Video di formazione sull'analisi CRM.
Quali sono i 7 metodi analitici?
- Analisi di regressione.
- Simulazione Montecarlo.
- Analisi fattoriale.
- Analisi di coorte.
- Analisi di gruppo.
- Analisi delle serie temporali.
- Analisi del sentimento.
Quali sono i 4 tipi di analisi?
I 4 tipi di analisi sono: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.
In conclusione,
L'analisi CRM si riferisce a tutti i software che analizzano i dati dei clienti e li forniscono a un'organizzazione per aiutare e semplificare decisioni aziendali migliori. possono essere classificati come collaborativi, operativi o analitici. Ognuno ha capacità uniche, come la capacità di memorizzare le informazioni sui clienti, riconoscere le tendenze dei clienti o automatizzare processi specifici.
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Riferimenti
