データを表示して洞察を得るのに役立つツールを探している、または探していた場合、Tableau や Salesforce CRM Analytics について聞いたことがあるでしょう。 では、これらのツールはどのように機能するのでしょうか? ここに、知っておくべきすべての内訳があります。
CRM アナリティクスとは
CRM (顧客関係管理) 分析とは、顧客データを分析し、それを組織に提供して、より良いビジネス上の意思決定を支援および合理化するすべてのソフトウェアを指します。
CRM 分析は、データ マイニングを使用する場合があり、オンライン分析処理 (OLAP) の一種です。 企業が取得した消費者データを貴重な情報に変換する可能性と必要性は、顧客が消費者とやり取りするための新しい、頻繁に高速な方法を追加するにつれて、より重要になっています。 このため、ソフトウェア会社は顧客データを分析する特定の製品を作成しており、分析は現在 CRM システムの一般的な機能になっています。
CRM分析の種類
CRM 分析システムは、共同、運用、分析のいずれかに分類できます。 それぞれに、顧客情報の保存、顧客の傾向の認識、特定のプロセスの自動化など、独自の機能があります。
CRM の各形式の主な特徴を以下に示します。
＃1。 共同 CRM 分析
異なる組織階層間のコラボレーションは、コラボレーション CRM システムの目標です。 マーケティング、営業、カスタマー サポートなどの他の部門がアクセスできる共通の顧客データベースを提供することで、部門間のコラボレーションを促進します。 購入履歴、サービス リクエスト、メモなど、すべての顧客の連絡先は、この統合リポジトリに表示されます。 カスタマー サービス エージェントは、この種の CRM によって、サービスをスピードアップし、消費者の苦情に対処するために必要なリソースを与えられます。
次の XNUMX つの要素が、コラボレーション CRM ツールの基盤を形成します。
相互作用制御。
これを行うには、コミュニケーション方法 (電子メール、ソーシャル メディア、および対面) と交換の内容を含め、すべてのクライアント インタラクションを追跡し、顧客アカウントに集約する必要があります。
チャネル制御。
チャット、電子メール、SMS、ソーシャル メディアなど、顧客が企業と連絡を取る方法はいくつかあります。 企業は、優れた顧客サービスを提供するために、顧客の好みの通信チャネルを追跡する必要があります。 チャネル管理は、インタラクション管理と CRM レコードを分析して、顧客がどのように会社と連絡を取ったかを調べ、同じ優先チャネルを利用して応答できるようにします。
＃2。 オペレーショナルCRM
すべての顧客連絡先の全体像を提供することにより、機能している CRM システムは多くの活動を自動化します。 オペレーショナル CRM は、見込み客の特定、マーケティング キャンペーンの作成と評価、販売予測など、多くのビジネス プロセスを自動化します。
これらの XNUMX つのコンポーネントは、機能する CRM システムを構成します。
営業
運用 CRM システムの主な目的は、新しい消費者を維持し、引き付けることです。 組織内の基準を確立し、クライアントのニーズを満たすために情報を適切に整理し、売り上げを伸ばすために使用されます。 見積もりから注文までの管理、リード管理、連絡先管理、販売予測など、多数の CRM 販売モジュールを使用します。
マーケティング
これには、見込み顧客に売り込み、商品を提供するための最も効果的な戦略を決定することが必要です。 たとえば、マーケティングの専門家は、カスタマイズされたメッセージを使用して、特定のオーディエンスとつながることができます。 ターゲットを絞った販売、オンボーディング、リピート購入、および再エンゲージメント キャンペーン用のセグメント化されたマーケティング配布リストの作成も、このカテゴリに分類される場合があります。
消費者サポート
問題のサポート チームは、連絡先と顧客とのコミュニケーションを担当しています。 カスタマー サポート チームは、セルフサービスの選択肢へのアクセスを顧客に提供し、質問に回答し、問題をエスカレートし、ケース ルーティングを管理し、満足度調査を提供する場合があります。
＃3。 分析CRM
舞台裏では、分析 CRM システムが、稼働中の CRM アプリが受け取った売上情報を調べます。 消費者の行動を理解するのに役立ついくつかのパフォーマンス指標を監視します。 これは、消費者の要求に役立つ適切な情報を消費者に提供できるため、消費者と通信するときにビジネスを支援する可能性があります。 OLAP ツールとデータ マイニング モジュールが主要な部分を構成します。
次の要因は、分析 CRM システムによるレポートでカバーされます。
チャネル
さまざまなソースからクライアント データを収集し、分析のために整理します。
顧客
消費者の特徴や行動傾向の分析に役立ちます。
消費者サポート
分析 CRM は、販売、マーケティング、およびサポートにおいてさまざまなビジネス アプローチを提供することで、顧客とのつながりとロイヤルティを向上させるのに役立ちます。
マーケティング
マーケティング イニシアチブを最適化するために、過去の結果、顧客の人口統計、および購入者のプロファイルが考慮されます。
営業
販売パイプラインと販売見込みがどの程度うまく機能しているかを評価し、リード管理にも役立ちます。
CRM分析のアプリケーション
CRM 分析は、設定後にマイニングされた CRM データを理解し、活用するための洞察を企業に提供します。 以下は、組織が CRM 分析を使用できるいくつかの方法です。
＃1。 顧客をセグメント化するためのグループ化。
消費者は、製品を再購入する可能性に基づいて XNUMX つのグループに分類できます。
＃2。 収益性と顧客価値の分析
CRM データは、どのクライアントが最も長期的な収益を上げているかを明らかにすることができます。 これには、消費者が費やす金額に加えて、どれだけのリソースが消費者に割り当てられているかを知る必要があります。
＃3。 パーソナライゼーション
各顧客について収集された情報に基づいて、企業は顧客に具体的に宣伝できます。 そのためには、360 度の顧客ビューを取得する必要があります。
＃4。 エスカレーションの追跡と測定
CRM分析は、企業が問題を迅速に解決して顧客満足度を高めることができるように、製品またはサービスに問題が発生する頻度を判断するのに役立ちます.
＃5。 モデル予測
クライアントの知識ベース、インタラクション パターン、およびレベルを調べることにより、数学的手法が将来の成功を予測します。
データの収集と評価は、進行中の反復プロセスと見なされます。 ビジネス上の意思決定は、以前の分析および関連する判断からの入力に基づいて、時間の経過とともに改善されます。
CRM分析の利点と欠点
CRM分析は、顧客データを保存および分析して、ビジネスの生産性を向上させます。 一方、CRM プラットフォームは問題を引き起こす可能性があります。
福利厚生
CRM分析の利点は次のとおりです。
＃1。 生産性
CRM プラットフォームを使用すると、他のテクノロジと統合し、単一のユーザー インターフェイス (UI) からアクティビティを完了することができるため、カスタマー ケア担当者の生産性が向上します。 たとえば、営業チームが CRM ソフトウェアを電子メールおよびカレンダー アプリと組み合わせれば、エージェントは営業パイプライン、顧客とのやり取り、スケジュールされた予定をすべて XNUMX か所で調べることができます。 承認手続きの完了、メールの送信、ユーザーの連絡先の更新などの反復的なアクションを自動化することで、CRM 分析は生産性も向上させます。 これにより、エージェントは顧客との関係構築により多くの時間を割くことができます。 たとえば、経費報告などのビジネス要件の承認手順を自動化できるソフトウェアが存在します。
＃2。 パーソナライゼーション
購入履歴、人口統計、顧客ケアのやり取りなどの顧客指標は、CRM ソリューションによって便利に記録および追跡できます。 ターゲットを絞った広告により、企業は顧客や顧客セグメントに合わせてカスタマイズされたサービスを提供できるようになり、顧客満足度が向上します。
＃3。 人工知能（AI）。
AI 統合を備えた CRM プラットフォームは、企業が洞察に満ちたビジネス データを取得するのに役立ちます。 たとえば、予測システムは顧客データのパターンを監視し、販売サイクルで次に何をすべきかを販売担当者にアドバイスします。 インテリジェントな仮想アシスタントやオンライン カスタマー サポートの助けを借りて、AI を利用して、顧客がより迅速に意思決定を行えるようにすることもできます。 センチメント分析ツールを使用して、コンタクト中の顧客の感情を検出するだけでなく、一部の AI を利用した CRM アプリケーションもこれを行います。
＃4。 サプライチェーン管理。
在庫を減らして配送を加速することで、企業はサプライ チェーン管理を強化し、より手頃な価格で競争力のある価格の製品をパートナーやサプライヤーに提供できます。
デメリット
＃1。 サイロ化されたデータ
CRM プラットフォームの大部分は一元的に保存されていますが、さまざまな部門がさまざまな CRM プログラムを使用している可能性があり、これがデータ サイロの作成につながる可能性があります。 営業担当者は、顧客が同じ情報にアクセスできない場合、質問で電話をかけた顧客をサービス部門に転送する可能性があり、消費者が同じことを繰り返す可能性があります。 ほとんどの企業は、消費者データ プラットフォームに投資することでこの問題を解決できます。 CRM アプリケーションやその他のソースからの情報は、CDP を使用して一元的に保存し、すべてのスタッフ メンバーがアクセスできます。
＃2。 ソフトウェア統合
分析ツールと既存および新規のシステムとの統合は、CRM 分析にとって重大な問題です。 プログラムは適切に統合する必要があります。そうしないと、取得したデータを使用するのが困難になる場合があります。
＃3。 データ入力
エージェントは、クライアント アカウントを維持するために、AI 統合なしで CRM プラットフォームに手動でデータを入力する必要があります。 頻繁に出張し、頻繁にシステムを更新する時間がない可能性があるエージェントは、手動入力が面倒だと感じるかもしれません。 AI 統合 CRM は、電子メール、テキスト、電話からのデータをクライアント アカウントに自動的に入力することで、データ入力をより簡単にします。
＃4。 採用反対。
新しい CRM システムに切り替え、時代遅れの方法から離れるようにスタッフを説得しようとすると、組織は CRM の採用に対する反対に直面する可能性があります。 この変化に伴い、新しい CRM プラットフォームを採用するのが難しくなっている可能性がある従業員を支援するには、リーダーシップが不可欠です。
CRM アナリティクスを使用する製品で何を探すべきか
CRM テクノロジを選択する場合、組織はその要件と最優先事項を評価する必要があります。 すべての CRM が同じように作成されているわけではないため、選択プロセスの前に次の要因を考慮する必要があります。
＃1。 シンプルな統合
CRM ツールの主な目的は、会社の手順を最適化することです。 したがって、企業は、潜在的な製品の特徴と機能が現在のアプリケーションと手順との簡単な統合を可能にすることを確認する必要があります。 すべての企業には、独自の事業計画、拡大する消費者基盤、および機能があります。 その結果、最適な CRM とは、画一的なアプローチを提供するものではなく、企業の変化する要求に合わせて拡張および適応できるツールです。
＃2。 より使いやすく。
使いやすいインターフェイスを提供する CRM は、導入が簡単です。 また、可能性のある製品に直感的なユーザー インターフェイス、組み込みのチュートリアル、マルチチャネル サポートが備わっていると、組織全体のスタッフ メンバーが簡単に採用できるようになると有利です。
＃3。 ビッグデータストレージ容量。
大量のリアルタイム データは、CRM 分析システムによって定期的に保存、取得、処理する必要があります。 したがって、大規模なデータをサポートするソリューションを考慮することが重要です。
＃4。 データの視覚化
企業が理解したりフォローしたりするのが難しいレポートとは対照的に、インタラクティブなグラフやチャートなどのデータの視覚化は、完璧な CRM 分析ツールが提供するものです。 データを有用な情報に変換するため、CRM にはインタラクティブなビジュアルを含める必要があります。
Tableau 対 CRM 分析: 同じですか?
最初にそれらが何であり、何がそうでないかを概説することで、これに答えます。 企業ユーザー向けに特別に設計された Tableau は、スタンドアロンのセルフサービス ビジネス インテリジェンス ツールです。 Tableau Prep、Tableau Desktop、Tableau Online、Tableau など、データの準備、視覚化、共有を支援する多数のツールで構成されています。
Salesforce CRM Analytics は、Salesforce プラットフォームに統合された分析およびレポート ツールであり、リアルタイムの運用データと CRM ワークフローへの洞察を提供します。 Salesforce 環境は、ほとんどのデータの取得元になります。 ただし、特定の外部ソースからのデータを Salesforce データに追加して補足することができます。 CRM Analytics は、現在のあいまいでない名前を採用する前は、Einstein Analytics および Tableau CRM として知られていました。
Einstein Discovery: 超スマート
Salesforce はさらに、Einstein Discovery というサービスを提供しています。 この分析ツールは、機械学習モデルと広範な統計分析を使用して、人工知能の力でデータ分析を強化します。 これにより、データ アナリスト、データ サイエンティスト、およびビジネス ユーザーは、数百万行のデータをすばやく選別して、重要な関連性を特定し、結果を予測し、それらの結果を強化する方法を提案できます。
たとえば、顧客が離反する可能性がある場合は、事後に通知するのではなく、警告を発して、予防措置を講じる機会を提供します。 Einstein Discovery は、Tableau および Salesforce CRM Analytics のプラグインとして利用できます。 適切な許可を持っていることを確認してください。
報告のバリエーション
デラウェア州のデータおよび AI コンサルタントである Charlotte Bayart 氏によると、レポートの質に基づいて Tableau または CRM Analytics を選択する必要があります。 「管理レベルでのビジネス レポートにはリアルタイムのデータは必要ないため、おそらく Tableau の方が適しているでしょう。 さらに、多くのソースからのデータを組み合わせることができ、その効果的なビジュアルにより、主張を簡単に行うことができます。
「それでも、CRM データに関する運用レポートを今すぐ実行する必要がある場合は、CRM アナリティクスのような組み込みソリューションが最適な方法であることは間違いありません。 埋め込みソリューションは、レポートとデータ ソースの間に追加のレイヤーがないため、より洞察に富んだデータを提供します。 ユーザーは、別のツールを必要とせずに、洞察に即座に対応することもできます。 企業が Salesforce を CRM プラットフォームとして使用する場合、両方のプラットフォームを同時に利用することが最も理にかなっています。
CRMの分析方法とは?
データ ウェアハウス、データ マイニング モジュール、および OLAP ツールは、通常、分析 CRM システム (オンライン分析処理) を構成します。 「データ ウェアハウス」と呼ばれる特定の種類のデータベースを使用して、クライアント データを収集、結合、および準備します。
Salesforce は分析 CRM ですか?
Salesforce CRM 分析は、強力で正確、かつ包括的な CRM 分析ソリューションであり、ユーザーは単一の統合システムにアクセスして顧客データを収集および分析し、洞察に満ちた発見を生み出すことができます。
CRM 分析を学ぶにはどうすればよいですか?
次のようなさまざまなアプローチを使用して、CRM 分析を学習できます。
- YouTube の CRM Analytics トレーニング プレイリスト。
- CRM 分析学習マップ。
- CRMA に関する Salesforce ブロガーの投稿。
- Trailhead の私の CRMA Trailmix。
- バインディング ガイド。
- SAQL ガイド。
- Salesforce CRMA ドキュメント。
- CRM 分析トレーニング ビデオ。
7つの分析方法とは?
- 回帰分析。
- モンテカルロ シミュレーション。
- 因子分析。
- コホート分析。
- クラスター分析。
- 時系列分析。
- 感情分析。
4種類のアナリティクスとは?
分析には、記述的、診断的、予測的、処方的の 4 種類があります。
結論は、
CRM分析とは、顧客データを分析し、それを組織に提供して、より良いビジネス上の意思決定を支援および合理化するすべてのソフトウェアを指します。 協調的、運用的、分析的のいずれかに分類できます。 それぞれに、顧客情報の保存、顧客の傾向の認識、特定のプロセスの自動化など、独自の機能があります。
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参考文献
