Análise de CRM: um guia detalhado

análise de CRM
Fonte da imagem: SuperOffice CRM

Você com certeza já ouviu falar do Tableau ou do Salesforce CRM Analytics se está ou já procurou uma ferramenta para ajudá-lo a visualizar dados e adquirir insights. Como essas ferramentas funcionam, então? Aqui está uma análise de tudo o que você deve saber.

O que é análise de CRM?

A análise de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) refere-se a todos os softwares que analisam os dados do cliente e os fornecem a uma organização para auxiliar e simplificar melhores decisões de negócios.

A análise de CRM pode usar mineração de dados e é um tipo de processamento analítico online (OLAP). A possibilidade e necessidade de transformar os dados do consumidor adquiridos pelas empresas em informações valiosas tornou-se mais crítica à medida que foram adicionadas maneiras novas e frequentemente mais rápidas para os clientes interagirem com elas. Por causa disso, as empresas de software criaram produtos específicos que analisam os dados do cliente, e a análise agora é um recurso comum dos sistemas de CRM.

Tipos de análise de CRM

Os sistemas analíticos de CRM podem ser classificados como colaborativos, operacionais ou analíticos. Cada um tem recursos exclusivos, como a capacidade de armazenar informações do cliente, reconhecer tendências do cliente ou automatizar processos específicos.

As principais características de cada forma de CRM estão listadas abaixo.

#1. Análise Colaborativa de CRM

A colaboração entre diferentes hierarquias organizacionais é o objetivo de um sistema de CRM colaborativo. Ao oferecer um banco de dados de clientes comum que pode ser acessado por outros departamentos, incluindo marketing, vendas e suporte ao cliente, ele promove a colaboração interdepartamental. Todos os contatos do cliente, incluindo histórico de compras, solicitações de serviço e notas, são visíveis neste repositório consolidado. Os agentes de atendimento ao cliente recebem os recursos de que precisam com esse tipo de CRM para agilizar os serviços e atender às reclamações dos consumidores.

Os dois fatores a seguir formam a base das ferramentas de CRM colaborativas:

Controle de interação.

Para isso, todas as interações com o cliente devem ser rastreadas e agregadas na conta do cliente, incluindo o método de comunicação (e-mail, mídia social e presencial) e o conteúdo da troca.

Controle de canal.

Existem várias maneiras de os clientes entrarem em contato com uma empresa, incluindo chat, e-mail, SMS e mídia social. As empresas devem acompanhar os canais de comunicação preferidos de seus clientes para fornecer um excelente atendimento ao cliente. O gerenciamento de canais analisa o gerenciamento de interações e os registros de CRM para descobrir como os clientes entraram em contato com a empresa para que os mesmos canais preferenciais possam ser utilizados para respondê-los.

#2. CRM operacional

Ao oferecer uma imagem completa de todos os contatos do cliente, um sistema de CRM funcional automatiza uma série de atividades. O CRM operacional automatiza vários processos de negócios, incluindo identificação de clientes potenciais, criação e avaliação de campanhas de marketing e previsão de vendas.

Esses três componentes compõem um sistema de CRM funcional:

Vendas

O principal objetivo de um sistema de CRM operacional é manter e atrair novos consumidores. Ele é usado para estabelecer padrões dentro de uma organização, organizar adequadamente as informações para atender às necessidades do cliente e aumentar as vendas. Ele usa vários módulos de vendas de CRM, incluindo gerenciamento de cotação sob pedido, gerenciamento de leads, gerenciamento de contatos e previsão de vendas.

Marketing

Isso implica determinar a estratégia mais eficaz para comercializar para clientes em potencial e oferecer itens. Por exemplo, especialistas em marketing podem usar mensagens personalizadas para se conectar com públicos específicos. A criação de listas de distribuição de marketing segmentadas para vendas direcionadas, integração, compras repetidas e campanhas de reengajamento também pode se enquadrar nessa categoria.

Suporte ao consumidor

A equipe de suporte em questão é responsável pelo contato e comunicação com o cliente. A equipe de suporte ao cliente pode dar aos clientes acesso a opções de autoatendimento, responder às suas perguntas, encaminhar problemas, gerenciar o encaminhamento de casos e fornecer pesquisas de satisfação.

#3. CRM analítico

Nos bastidores, um sistema de CRM analítico examina as informações de vendas recebidas pelos aplicativos operacionais de CRM. Ele monitora vários indicadores de desempenho para fornecer uma compreensão útil do comportamento do consumidor. Isso pode ajudar uma empresa ao se comunicar com um consumidor, pois pode fornecer informações pertinentes para ajudá-lo em suas demandas. As ferramentas OLAP e um módulo de mineração de dados compõem suas partes principais.

Os seguintes fatores são cobertos em relatórios por um sistema de CRM analítico:

Canal

Ele reúne dados de clientes de várias fontes e os organiza para análise.

Experiência e dinâmica de loja

Auxilia na análise de características do consumidor e tendências comportamentais.

Suporte ao consumidor

Ao oferecer uma variedade de abordagens de negócios em vendas, marketing e suporte, o CRM analítico ajuda a melhorar as conexões e a fidelidade do cliente.

Marketing

Para otimizar as iniciativas de marketing, considera os resultados históricos, dados demográficos do cliente e perfis do comprador.

Vendas

Ele avalia como o pipeline de vendas e as perspectivas de vendas estão funcionando e também auxilia no gerenciamento de leads.

Aplicações de análise de CRM

A análise de CRM fornece às empresas informações sobre como compreender e utilizar os dados de CRM extraídos depois de configurados. A seguir estão algumas maneiras pelas quais as organizações podem usar a análise de CRM:

#1. Agrupamentos para segmentação de clientes.

Os consumidores podem ser categorizados em dois grupos com base na probabilidade de recomprar um produto.

#2. Análise de rentabilidade e valor para o cliente

Os dados de CRM podem esclarecer quais clientes geram os ganhos mais duradouros. Isso requer saber quantos recursos são dedicados a um consumidor, além de quanto ele gasta.

#3. Personalização

Com base nas informações coletadas sobre cada cliente, as empresas podem promover especificamente para eles. Obter uma visão do cliente de 360 ​​graus é necessário para isso.

#4. Rastreando e medindo a escalação

A análise de CRM ajuda a determinar a frequência com que um produto ou serviço apresenta problemas, para que uma empresa possa resolver o problema rapidamente e aumentar a satisfação do cliente.

#5. Previsões do modelo

Ao examinar as bases de conhecimento do cliente, os padrões de interação e os níveis, uma técnica matemática prevê o sucesso futuro.

A coleta e avaliação de dados são vistas como um processo contínuo e iterativo. As decisões de negócios são aprimoradas ao longo do tempo com base nas informações de análises anteriores e julgamentos relacionados.

Os benefícios e desvantagens da análise de CRM

A análise de CRM armazena e analisa os dados do cliente para aumentar a produtividade dos negócios. As plataformas de CRM, por sua vez, podem causar dificuldades.

Benefícios

As vantagens da análise de CRM incluem:

#1. Produtividade

Os representantes de atendimento ao cliente são mais produtivos porque as plataformas de CRM permitem que eles se integrem a outras tecnologias e concluam atividades a partir de uma única interface de usuário (UI). Por exemplo, os agentes podem examinar seus canais de vendas, interações com clientes e compromissos agendados em um único local se uma equipe de vendas combinar seu software de CRM com aplicativos de e-mail e calendário. Ao automatizar ações repetitivas, como concluir procedimentos de aprovação, enviar e-mails ou atualizar contatos de usuários, a análise de CRM também aumenta a produtividade. Isso dá aos agentes mais tempo para se dedicar ao desenvolvimento de relacionamentos com os clientes. Existe software que, por exemplo, pode automatizar os procedimentos de aprovação para requisitos de negócios, como relatórios de despesas.

#2. Personalização

As métricas do cliente, como histórico de compras, dados demográficos e interações de atendimento ao cliente, podem ser convenientemente registradas e rastreadas pelas soluções de CRM. Publicidade direcionada, permite às empresas fornecer serviços personalizados para clientes e segmentos de clientes, aumentando assim os índices de satisfação do cliente.

#3. Inteligência Artificial (IA).

As plataformas de CRM com integração de IA podem ajudar as empresas a obter dados de negócios perspicazes. Por exemplo, os sistemas de previsão monitoram padrões nos dados do cliente e aconselham os representantes de vendas sobre o que deve ser feito a seguir no ciclo de vendas. Com a ajuda de assistentes virtuais inteligentes ou suporte ao cliente online, a IA também pode ser utilizada para ajudar os clientes a tomar decisões mais rapidamente. Além de usar ferramentas de análise de sentimento para detectar as emoções do cliente durante um contato, alguns aplicativos de CRM baseados em IA também o fazem.

#4. Administração da cadeia de suprimentos.

Ao reduzir o estoque e acelerar a entrega, as empresas podem aprimorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos e fornecer aos parceiros e fornecedores produtos mais acessíveis e com preços competitivos.

desvantagens

#1. dados isolados

Embora a maioria das plataformas de CRM seja armazenada centralmente, diferentes departamentos podem usar diferentes programas de CRM, o que pode levar à criação de silos de dados. Um representante de vendas pode transferir um cliente que liga com uma dúvida para o departamento de atendimento se ele não tiver acesso às mesmas informações, o que pode levar o consumidor a se repetir. A maioria das empresas pode resolver esse problema gastando dinheiro em uma plataforma de dados do consumidor. As informações de aplicativos de CRM e outras fontes podem ser armazenadas centralmente e acessadas por todos os membros da equipe usando um CDP.

#2. integração de software

A integração de ferramentas analíticas com sistemas existentes e novos é um problema significativo para a análise de CRM. O programa deve se integrar adequadamente, caso contrário, usar os dados adquiridos pode ser um desafio.

#3. Entrada de dados

Os agentes devem inserir dados manualmente nas plataformas de CRM sem integrações de IA para manter as contas dos clientes. Os agentes que viajam com frequência e podem não ter tempo para atualizar o sistema com frequência podem achar a entrada manual trabalhosa. Ao preencher automaticamente as contas dos clientes com dados de e-mails, mensagens de texto e chamadas telefônicas, o CRM integrado à IA pode simplificar a entrada de dados.

#4. Oposição à adoção.

Ao tentar persuadir a equipe a mudar para o novo sistema de CRM e se afastar dos métodos desatualizados, as organizações podem encontrar oposição à adoção do CRM. A liderança é crucial para ajudar os funcionários que podem ter dificuldade em adotar a nova plataforma de CRM com essa mudança.

O que procurar em produtos que usam CRM Analytics

Ao escolher a tecnologia de CRM, uma organização deve avaliar seus requisitos e principais prioridades. Os seguintes fatores devem ser levados em consideração antes do processo de escolha porque nem todos os CRMs são criados iguais:

#1. Integração Simples

O principal objetivo de uma ferramenta de CRM é otimizar os procedimentos da empresa. Portanto, uma corporação deve confirmar que os recursos e funcionalidades do produto em potencial permitem uma integração simples com os aplicativos e procedimentos atuais. Cada empresa tem um plano de negócios distinto, uma base crescente de consumidores e funcionalidade. Como resultado, o CRM ideal é uma ferramenta que pode escalar e se adaptar às demandas em constante mudança de uma empresa, em vez de oferecer uma abordagem única para todos.

#2. Usabilidade mais fácil.

Um CRM que fornece uma interface fácil de usar é mais simples de adotar. Além disso, é vantajoso se o possível produto tiver uma interface de usuário intuitiva, tutoriais integrados e suporte multicanal para facilitar sua adoção pelos funcionários de toda a organização.

#3. Grande capacidade de armazenamento de dados.

Grandes volumes de dados em tempo real devem ser armazenados, capturados e processados ​​regularmente por um sistema analítico de CRM. Assim, é crucial ter em conta uma solução que suporte dados volumosos.

#4. Visualização de dados

Visualizações de dados como gráficos e gráficos interativos, em oposição a relatórios que podem ser desafiadores para uma empresa entender ou seguir, é o que a ferramenta de análise de CRM perfeita deve oferecer. Um CRM deve incluir visuais interativos, pois transformam dados em informações úteis.

Tableau x CRM Analytics: são iguais?

Vamos responder a isso primeiro delineando o que são e o que não são. Projetado especificamente para usuários corporativos, o Tableau é uma ferramenta autônoma de business intelligence de autoatendimento. Ele é composto por várias ferramentas, como Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online e Tableau, que ajudam você a preparar, visualizar e compartilhar seus dados.

O Salesforce CRM Analytics é uma ferramenta de análise e geração de relatórios integrada à plataforma Salesforce e fornece dados operacionais em tempo real, bem como informações sobre o fluxo de trabalho do CRM. Seu ambiente Salesforce será de onde vem a maioria dos seus dados. Mas você pode adicionar dados de fontes externas específicas aos seus dados do Salesforce para complementá-los. Antes de adotar seu nome atual, menos ambíguo, o CRM Analytics era conhecido anteriormente como Einstein Analytics e Tableau CRM.

Einstein Discovery: Extrainteligente

A Salesforce também fornece um serviço chamado Einstein Discoveries. Essa ferramenta de análise usa modelos de aprendizado de máquina e análises estatísticas abrangentes para aprimorar sua análise de dados com o poder da inteligência artificial. Isso possibilita que analistas de dados, cientistas de dados e usuários corporativos examinem rapidamente milhões de linhas de dados para identificar conexões significativas, prever resultados e oferecer sugestões sobre como aprimorar esses resultados.

Por exemplo, ele avisa quando um cliente provavelmente desistirá, em vez de informá-lo após o fato, oferecendo a chance de tomar medidas preventivas. O Einstein Discovery está disponível como um plug-in para Tableau e Salesforce CRM Analytics. Apenas certifique-se de ter as licenças apropriadas.

Variações nos relatórios

O Tableau ou o CRM Analytics devem ser escolhidos com base na qualidade dos relatórios, de acordo com Charlotte Bayart, consultora de dados e IA da Delaware. “Como os dados em tempo real não são necessários para relatórios de negócios no nível de gerenciamento, o Tableau provavelmente será uma opção melhor. Além disso, ele permite que você combine dados de várias fontes, e seus recursos visuais eficazes simplificam a argumentação.

“No entanto, uma solução integrada como o CRM Analytics é inquestionavelmente o caminho a seguir quando você precisa de relatórios operacionais sobre seus dados de CRM para agir imediatamente. As soluções incorporadas fornecem dados mais perspicazes porque não há camadas adicionais entre relatórios e fontes de dados. Os usuários também podem responder imediatamente aos insights sem a necessidade de uma ferramenta separada. Quando uma empresa usa o Salesforce como sua plataforma de CRM, contar com ambas as plataformas simultaneamente fará mais sentido.

Quais são os métodos analíticos no CRM?

O data warehouse, um módulo de mineração de dados e as ferramentas OLAP geralmente compõem sistemas analíticos de CRM (processamento analítico online). Um tipo particular de banco de dados chamado “armazém de dados” é usado para coletar, combinar e preparar dados do cliente.

O Salesforce é um CRM analítico?

A análise de CRM do Salesforce é uma solução de análise de CRM forte, precisa e abrangente que oferece aos usuários acesso a um sistema único e integrado para coletar e analisar dados de clientes para produzir descobertas perspicazes.

Como faço para aprender análise de CRM?

Você pode aprender análise de CRM usando uma variedade de abordagens, como:

  • Lista de reprodução de treinamento do CRM Analytics no YouTube.
  • Mapa de aprendizado do CRM Analytics.
  • Postagens do Salesforce Blogger no CRMA.
  • Meu trailmix CRMA no Trailhead.
  • Guia de encadernação.
  • Guia SAQL.
  • Documentação CRMA do Salesforce.
  • Vídeos de treinamento de análise de CRM.

Quais são os 7 métodos analíticos?

  • Análise de regressão.
  • Simulação de Monte Carlo.
  • Análise fatorial.
  • Análise de coorte.
  • Análise de cluster.
  • Análise de séries temporais.
  • Análise de sentimentos.

Quais são os 4 tipos de análise?

Os 4 tipos de análise são: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.

Em conclusão,

A análise de CRM refere-se a todos os softwares que analisam os dados do cliente e os fornecem a uma organização para auxiliar e simplificar melhores decisões de negócios. podem ser classificadas como colaborativas, operacionais ou analíticas. Cada um tem recursos exclusivos, como a capacidade de armazenar informações do cliente, reconhecer tendências do cliente ou automatizar processos específicos.

Referências

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