Je hebt zeker gehoord van Tableau of Salesforce CRM Analytics als je op zoek bent of ooit bent geweest naar een tool om je te helpen data te bekijken en inzichten te verwerven. Hoe werken deze tools dan? Hier is een overzicht van alles wat u moet weten.
Wat is CRM-analyse?
CRM-analyse (customer relationship management) verwijst naar alle software die klantgegevens analyseert en deze aan een organisatie verstrekt om betere zakelijke beslissingen te ondersteunen en te stroomlijnen.
CRM-analyses kunnen datamining gebruiken en zijn een vorm van online analytische verwerking (OLAP). De mogelijkheid en noodzaak om door bedrijven verkregen consumentengegevens om te zetten in waardevolle informatie is belangrijker geworden omdat ze nieuwe en vaak snellere manieren hebben toegevoegd waarop klanten met hen kunnen communiceren. Daarom hebben softwarebedrijven bepaalde producten gemaakt die klantgegevens analyseren, en analyse is nu een algemeen kenmerk van CRM-systemen.
Soorten CRM-analyse
CRM-analysesystemen kunnen worden geclassificeerd als samenwerkend, operationeel of analytisch. Elk heeft unieke mogelijkheden, zoals de mogelijkheid om klantinformatie op te slaan, klanttrends te herkennen of specifieke processen te automatiseren.
De belangrijkste kenmerken van elke vorm van CRM worden hieronder vermeld.
#1. Gezamenlijke CRM-analyse
Samenwerking tussen verschillende organisatiehiërarchieën is het doel van een collaboratief CRM-systeem. Door een gemeenschappelijke klantendatabase aan te bieden waar andere afdelingen, waaronder marketing, verkoop en klantenondersteuning toegang toe hebben, wordt samenwerking tussen afdelingen bevorderd. Alle klantcontacten, inclusief aankoopgeschiedenis, serviceverzoeken en notities, zijn zichtbaar in deze geconsolideerde repository. Klantenservicemedewerkers krijgen door dit soort CRM de middelen die ze nodig hebben om de dienstverlening te versnellen en klachten van consumenten aan te pakken.
De volgende twee factoren vormen de basis van collaboratieve CRM-tools:
Interactie controle.
Om dit te doen, moeten alle klantinteracties worden bijgehouden en samengevoegd in het klantaccount, inclusief de communicatiemethode (e-mail, sociale media en face-to-face) en de inhoud van de uitwisseling.
Kanaal controle.
Er zijn verschillende manieren waarop klanten in contact kunnen komen met een bedrijf, waaronder chat, e-mail, sms en sociale media. Bedrijven moeten de voorkeurscommunicatiekanalen van hun klanten bijhouden om uitstekende klantenservice te kunnen bieden. Kanaalbeheer analyseert interactiebeheer en CRM-records om erachter te komen hoe klanten in contact zijn gekomen met het bedrijf, zodat dezelfde voorkeurskanalen kunnen worden gebruikt om op hen te reageren.
#2. Operationele CRM
Door een goed beeld te geven van alle klantcontacten automatiseert een goed werkend CRM-systeem een aantal activiteiten. Operationele CRM automatiseert een aantal bedrijfsprocessen, waaronder het identificeren van prospects, het maken en evalueren van marketingcampagnes en verkoopprognoses.
Deze drie componenten vormen samen een werkend CRM-systeem:
Verkoop
Het primaire doel van een operationeel CRM-systeem is het behouden en aantrekken van nieuwe consumenten. Het wordt gebruikt om normen binnen een organisatie vast te stellen, informatie goed te ordenen om aan de behoeften van de klant te voldoen en de verkoop te stimuleren. Het maakt gebruik van een aantal CRM-verkoopmodules, waaronder offerte-naar-orderbeheer, leadbeheer, contactbeheer en verkoopprognoses.
Marketing
Dit omvat het bepalen van de meest effectieve strategie om potentiële klanten op de markt te brengen en items aan te bieden. Marketingexperts kunnen bijvoorbeeld op maat gemaakte berichten gebruiken om in contact te komen met bepaalde doelgroepen. Het maken van gesegmenteerde marketingdistributielijsten voor gerichte verkoop, onboarding, herhaalaankopen en campagnes voor hernieuwde betrokkenheid kan ook onder deze categorie vallen.
Consumentenondersteuning
Het betreffende ondersteuningsteam is verantwoordelijk voor het contact en de communicatie met de klant. Het klantenondersteuningsteam kan klanten toegang geven tot selfservice-keuzes, reageren op hun vragen, problemen escaleren, case-routering beheren en tevredenheidsenquêtes uitvoeren.
#3. Analytische CRM
Achter de schermen onderzoekt een analytisch CRM-systeem de verkoopinformatie die wordt ontvangen door operationele CRM-apps. Het monitort verschillende prestatie-indicatoren om een nuttig inzicht te krijgen in het consumentengedrag. Dit kan een bedrijf helpen bij het communiceren met een consument, omdat het hen relevante informatie kan geven om hen te helpen met hun eisen. OLAP-tools en een dataminingmodule vormen de belangrijkste onderdelen.
De volgende factoren komen aan bod in rapportages door een analytisch CRM-systeem:
Kanaal
Het verzamelt klantgegevens uit verschillende bronnen en organiseert deze voor analyse.
Het helpt bij de analyse van consumentenkenmerken en gedragstrends.
Consumentenondersteuning
Door een verscheidenheid aan zakelijke benaderingen aan te bieden op het gebied van verkoop, marketing en ondersteuning, helpt analytische CRM de klantbinding en loyaliteit te verbeteren.
Marketing
Om marketinginitiatieven te optimaliseren, houdt het rekening met historische resultaten, demografische gegevens van klanten en kopersprofielen.
Verkoop
Het beoordeelt hoe goed de verkooppijplijn en verkoopvooruitzichten werken en helpt ook bij leadbeheer.
Toepassingen van CRM-analyse
CRM-analyses bieden bedrijven inzicht in het begrijpen en gebruiken van de verzamelde CRM-gegevens nadat ze zijn opgezet. Hier volgen enkele manieren waarop organisaties CRM-analyse kunnen gebruiken:
#1. Groeperingen voor het segmenteren van klanten.
Consumenten kunnen worden onderverdeeld in twee groepen op basis van hoe waarschijnlijk het is dat ze een product opnieuw kopen.
#2. Analyse van winstgevendheid en klantwaarde
CRM-gegevens kunnen licht werpen op welke klanten op de lange termijn de meeste inkomsten genereren. Dit vereist dat u weet hoeveel middelen er aan een consument worden besteed naast hoeveel hij uitgeeft.
#3. Personalisatie
Op basis van de informatie die over elke klant is verzameld, kunnen bedrijven specifiek reclame voor hen maken. Hiervoor is een 360 graden klantbeeld nodig.
#4. Het volgen en meten van de escalatie
CRM-analyse helpt bij het bepalen hoe vaak een product of dienst problemen heeft, zodat een bedrijf het probleem snel kan oplossen en de klanttevredenheid kan vergroten.
#5. Modelvoorspellingen
Door de kennisbanken, interactiepatronen en niveaus van klanten te onderzoeken, voorspelt een wiskundige techniek toekomstig succes.
Het verzamelen en evalueren van data wordt gezien als een doorlopend, iteratief proces. Zakelijke beslissingen worden in de loop van de tijd verbeterd op basis van input van eerdere analyses en gerelateerde oordelen.
De voor- en nadelen van CRM-analyse
CRM-analyse slaat klantgegevens op en analyseert deze om de bedrijfsproductiviteit te verhogen. CRM-platforms kunnen ondertussen problemen veroorzaken.
Voordelen
De voordelen van CRM-analyse zijn:
#1. productiviteit
Klantenservicemedewerkers zijn productiever omdat CRM-platforms hen in staat stellen om te integreren met andere technologieën en activiteiten te voltooien vanuit een enkele gebruikersinterface (UI). Agenten kunnen bijvoorbeeld hun verkooppijplijnen, klantinteracties en geplande afspraken allemaal op één locatie onderzoeken als een verkoopteam hun CRM-software combineert met e-mail- en agenda-apps. Door repetitieve acties te automatiseren, zoals het afronden van goedkeuringsprocedures, het verzenden van e-mails of het bijwerken van gebruikerscontacten, verhogen CRM-analyses ook de productiviteit. Dit geeft agenten meer tijd om te besteden aan het ontwikkelen van relaties met klanten. Er bestaat software die bijvoorbeeld de goedkeuringsprocedures voor zakelijke vereisten zoals onkostendeclaraties kan automatiseren.
#2. Personalisatie
Klantstatistieken zoals aankoopgeschiedenis, demografische gegevens en interacties met de klantenservice kunnen gemakkelijk worden vastgelegd en gevolgd door CRM-oplossingen. Gerichte advertenties stellen bedrijven in staat om op maat gemaakte diensten aan te bieden aan klanten en klantsegmenten, waardoor de klanttevredenheid toeneemt.
#3. Kunstmatige intelligentie (AI).
CRM-platforms met AI-integratie kunnen bedrijven helpen om inzichtelijke bedrijfsgegevens te verkrijgen. Voorspellingssystemen bewaken bijvoorbeeld patronen in klantgegevens en adviseren verkoopvertegenwoordigers over wat er vervolgens in de verkoopcyclus moet gebeuren. Met behulp van intelligente virtuele assistenten of online klantenondersteuning kan AI ook worden gebruikt om klanten te helpen sneller beslissingen te nemen. Naast het gebruik van tools voor sentimentanalyse om de emoties van klanten tijdens een contact te detecteren, doen sommige AI-aangedreven CRM-applicaties dat ook.
#4. Toeleveringsketen administratie.
Door de voorraad te verlagen en de levering te versnellen, kunnen bedrijven het beheer van de toeleveringsketen verbeteren en partners en leveranciers meer betaalbare en scherp geprijsde producten bieden.
Nadelen
#1. Gestileerde gegevens
Hoewel de meeste CRM-platforms centraal worden opgeslagen, kunnen verschillende afdelingen verschillende CRM-programma's gebruiken, wat kan leiden tot het ontstaan van datasilo's. Een verkoper kan een klant die belt met een vraag doorverbinden naar de serviceafdeling als deze geen toegang heeft tot dezelfde informatie, waardoor de consument in herhaling zou kunnen vallen. De meeste bedrijven kunnen dit probleem oplossen door geld uit te geven aan een consumentendataplatform. Informatie uit CRM-applicaties en andere bronnen kan centraal worden opgeslagen en is toegankelijk voor alle medewerkers met behulp van een CDP.
#2. Software-integratie
De integratie van analytische tools met bestaande en nieuwe systemen is een groot probleem voor CRM-analyses. Het programma moet goed integreren, anders kan het een uitdaging zijn om de verkregen gegevens te gebruiken.
#3. Gegevensinvoer
Agenten moeten handmatig gegevens invoeren in CRM-platforms zonder AI-integraties om klantaccounts te onderhouden. Agenten die vaak reizen en niet de tijd hebben om het systeem regelmatig bij te werken, kunnen handmatige invoer omslachtig vinden. Door klantaccounts automatisch te vullen met gegevens uit e-mails, sms-berichten en telefoontjes, kan AI-geïntegreerde CRM de gegevensinvoer eenvoudiger maken.
#4. Oppositie tegen adoptie.
Wanneer organisaties hun personeel proberen over te halen om over te stappen op het nieuwe CRM-systeem en af te stappen van verouderde methoden, kunnen ze weerstand tegen de acceptatie van CRM tegenkomen. Leiderschap is cruciaal om werknemers te helpen die het met deze verschuiving misschien moeilijk vinden om het nieuwe CRM-platform te adopteren.
Waar u op moet letten bij producten die gebruikmaken van CRM-analyse
Bij het kiezen van CRM-technologie moet een organisatie haar vereisten en topprioriteiten beoordelen. De volgende factoren moeten voorafgaand aan het keuzeproces in aanmerking worden genomen, omdat niet alle CRM's gelijk zijn gemaakt:
#1. Eenvoudige integratie
Het primaire doel van een CRM-tool is het optimaliseren van de bedrijfsprocedures. Daarom moet een bedrijf bevestigen dat de kenmerken en functionaliteit van het potentiële product een eenvoudige integratie met huidige toepassingen en procedures mogelijk maken. Elk bedrijf heeft een eigen businessplan, een groeiend klantenbestand en functionaliteit. Als gevolg hiervan is de optimale CRM een tool die kan worden geschaald en aangepast aan de veranderende eisen van een bedrijf in plaats van een tool die een one-size-fits-all-benadering biedt.
#2. Gemakkelijkere bruikbaarheid.
Een CRM met een gebruiksvriendelijke interface is eenvoudiger te implementeren. Het is ook voordelig als het mogelijke product een intuïtieve gebruikersinterface, ingebouwde tutorials en ondersteuning via meerdere kanalen heeft, zodat medewerkers in de hele organisatie het gemakkelijker kunnen gebruiken.
#3. Opslagcapaciteit voor grote gegevens.
Enorme hoeveelheden realtime gegevens moeten regelmatig worden opgeslagen, vastgelegd en verwerkt door een CRM-analysesysteem. Het is dus cruciaal om rekening te houden met een oplossing die grote hoeveelheden gegevens ondersteunt.
#4. Data visualisatie
Datavisualisaties zoals interactieve grafieken en diagrammen, in tegenstelling tot rapporten die voor een bedrijf een uitdaging kunnen zijn om te begrijpen of te volgen, zijn wat de perfecte CRM-analysetool zou moeten bieden. Een CRM moet interactieve visuals bevatten, omdat deze gegevens omzetten in bruikbare informatie.
Tableau versus CRM-analyse: zijn ze hetzelfde?
We zullen dit beantwoorden door eerst te schetsen wat ze zijn en wat ze niet zijn. Tableau is speciaal ontworpen voor zakelijke gebruikers en is een stand-alone, self-service business intelligence-tool. Het bestaat uit een aantal tools, zoals Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online en Tableau, die je allemaal helpen bij het voorbereiden, visualiseren en delen van je data.
Salesforce CRM Analytics is een analyse- en rapportagetool die is geïntegreerd in het Salesforce-platform en real-time operationele gegevens en inzichten in uw CRM-workflow geeft. Uw Salesforce-omgeving zal de plek zijn waar de meeste van uw gegevens vandaan komen. Maar u kunt gegevens uit specifieke externe bronnen aan uw Salesforce-gegevens toevoegen om deze aan te vullen. Voordat CRM Analytics zijn huidige, minder dubbelzinnige naam aannam, heette het voorheen Einstein Analytics en Tableau CRM.
Einstein Discovery: extra slim
Salesforce biedt bovendien een service genaamd Einstein Discoveries. Deze analysetool maakt gebruik van machine learning-modellen en uitgebreide statistische analyse om uw gegevensanalyse te verbeteren met de kracht van kunstmatige intelligentie. Dit maakt het voor data-analisten, datawetenschappers en zakelijke gebruikers mogelijk om snel miljoenen rijen data te doorzoeken om significante verbanden te identificeren, uitkomsten te voorspellen en suggesties te doen voor het verbeteren van die resultaten.
Het waarschuwt u bijvoorbeeld wanneer een klant dreigt af te haken in plaats van u achteraf te informeren, waardoor u de kans krijgt om preventieve maatregelen te nemen. Einstein Discovery is beschikbaar als plug-in voor Tableau en Salesforce CRM Analytics. Zorg er wel voor dat u over de juiste vergunningen beschikt.
Variaties in rapportage
Tableau of CRM Analytics moet worden gekozen op basis van de kwaliteit van de rapportage, volgens Charlotte Bayart, een Data & AI-consultant bij Delaware. “Omdat realtime data niet vereist is voor bedrijfsrapportage op managementniveau, is Tableau waarschijnlijk een betere optie. Bovendien stelt het u in staat om gegevens uit vele bronnen te combineren, en dankzij de effectieve beelden kunt u uw argument eenvoudig maken.
“Toch is een ingebouwde oplossing zoals CRM Analytics ongetwijfeld de juiste keuze als u operationele rapportage over uw CRM-gegevens nodig heeft om nu actie te ondernemen. Geïntegreerde oplossingen bieden meer inzichtelijke gegevens omdat er geen extra lagen zijn tussen rapportage en gegevensbronnen. Ook kunnen gebruikers direct reageren op inzichten zonder dat daar een aparte tool voor nodig is. Wanneer een bedrijf Salesforce als CRM-platform gebruikt, is het het meest logisch om tegelijkertijd op beide platforms te vertrouwen.
Wat zijn de analytische methoden in CRM?
Het datawarehouse, een dataminingmodule en OLAP-tools vormen typisch analytische CRM-systemen (online analytische verwerking). Een bepaald soort database, een "datawarehouse" genaamd, wordt gebruikt om klantgegevens te verzamelen, te combineren en voor te bereiden.
Is Salesforce een analytische CRM?
Salesforce CRM-analyse is een krachtige, nauwkeurige en uitgebreide oplossing voor CRM-analyse die gebruikers toegang geeft tot één geïntegreerd systeem voor het verzamelen en analyseren van klantgegevens om tot inzichtelijke bevindingen te komen.
Hoe leer ik CRM-analyse?
U kunt CRM-analyse op verschillende manieren leren, zoals:
- Trainingsafspeellijst CRM Analytics op YouTube.
- CRM Analytics-leerkaart.
- Salesforce Blogger plaatst berichten op CRMA.
- Mijn CRMA-trailmix op Trailhead.
- Bindingen gids.
- SAQL-gids.
- Salesforce CRMA-documentatie.
- Trainingsvideo's voor CRM-analyse.
Wat zijn de 7 analytische methoden?
- Regressie analyse.
- Monte Carlo simulatie.
- Factoren analyse.
- Cohortanalyse.
- Clusteranalyse.
- Tijdreeksanalyse.
- Sentiment analyse.
Wat zijn de 4 soorten analyses?
De 4 soorten analyses zijn: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.
Ten slotte,
CRM-analyse verwijst naar alle software die klantgegevens analyseert en deze aan een organisatie verstrekt om betere zakelijke beslissingen te ondersteunen en te stroomlijnen. kan worden geclassificeerd als collaboratief, operationeel of analytisch. Elk heeft unieke mogelijkheden, zoals de mogelijkheid om klantinformatie op te slaan, klanttrends te herkennen of specifieke processen te automatiseren.
Gerelateerde artikelen
- BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS: betekenis, beste tools en gids
- BUSINESS ANALYTICS TOOLS: wat het is en alles wat u moet weten
- De beste beste CRM-SYSTEMEN VOOR KLEINE BEDRIJVEN in 2022 (bijgewerkt)
- Wat is Customer Relationship Management Tools: definitie, proces en voorbeelden
- CRM-tools voor kleine bedrijven: gratis tools en applicaties
- CRM: betekenis, topsoftware en onroerend goed
Referenties
