如果您正在或曾经寻找一种工具来帮助您查看数据和获取见解，那么您肯定听说过 Tableau 或 Salesforce CRM Analytics。 那么这些工具是如何工作的呢？ 这是您应该知道的所有内容的细目分类。
什么是 CRM 分析？
CRM（客户关系管理）分析是指所有分析客户数据并将其提供给组织以帮助和简化更好的业务决策的软件。
CRM 分析可能使用数据挖掘，是一种在线分析处理 (OLAP)。 将企业获取的消费者数据转化为有价值的信息的可能性和必要性变得更加重要，因为它们为客户添加了新的、通常更快的交互方式。 正因为如此，软件公司创造了分析客户数据的特定产品，而分析现在已成为 CRM 系统的一个共同特征。
CRM 分析的类型
CRM 分析系统可分为协作式、操作式或分析式。 每个都有独特的功能，例如存储客户信息、识别客户趋势或自动化特定流程的能力。
下面列出了每种形式的 CRM 的主要特征。
#1。 协作 CRM 分析
不同组织层次结构之间的协作是协作式 CRM 系统的目标。 通过提供其他部门（包括营销、销售和客户支持）可以访问的通用客户数据库，它促进了跨部门协作。 所有客户联系方式，包括购买历史记录、服务请求和注释，都可以在这个统一的存储库中看到。 这种 CRM 为客户服务代理提供了他们所需的资源，以加快服务速度并解决消费者投诉。
以下两个因素构成了协作式 CRM 工具的基础：
交互控制。
为此，必须在客户账户中跟踪和汇总所有客户互动，包括沟通方式（电子邮件、社交媒体和面对面）和交流内容。
通道控制。
客户可以通过多种方式与企业取得联系，包括聊天、电子邮件、短信和社交媒体。 企业必须跟踪客户的首选通信渠道，以提供卓越的客户服务。 渠道管理分析交互管理和 CRM 记录，以了解客户如何与公司取得联系，以便可以使用相同的首选渠道来响应他们。
#2。 运营型客户关系管理
通过提供所有客户联系人的完整图片，一个正常运行的 CRM 系统可以自动执行许多活动。 Operational CRM 使许多业务流程自动化，包括潜在客户识别、营销活动创建和评估以及销售预测。
这三个组件构成了一个有效的 CRM 系统：
销售
可操作的 CRM 系统的主要目标是保持和吸引新的消费者。 它用于在组织内部建立标准，适当地组织信息以满足客户需求，并促进销售。 它使用许多 CRM 销售模块，包括报价到订单管理、潜在客户管理、联系人管理和销售预测。
营销
这需要确定向潜在客户推销和提供商品的最有效策略。 例如，营销专家可能会使用量身定制的信息来与特定受众建立联系。 为目标销售、入职、重复购买和重新参与活动创建细分营销分发列表也可能属于此类。
消费者支持
相关支持团队负责联系和客户沟通。 客户支持团队可以让客户访问自助服务选项、回答他们的问题、升级问题、管理案例路由并提供满意度调查。
#3。 分析型客户关系管理
在幕后，分析型 CRM 系统检查运营 CRM 应用程序收到的销售信息。 它监控多个性能指标，以提供对消费者行为的有用理解。 这可以在与消费者沟通时帮助企业，因为它可以为他们提供相关信息以帮助他们满足他们的需求。 OLAP 工具和数据挖掘模块构成了它的主要部分。
分析型 CRM 系统的报告涵盖以下因素：
渠道
它从各种来源收集客户数据并将其组织起来进行分析。
对客户的
它有助于分析消费者特征和行为趋势。
消费者支持
通过在销售、营销和支持方面提供各种业务方法，分析型 CRM 有助于改善客户联系和忠诚度。
营销
为了优化营销计划，它会考虑历史结果、客户人口统计数据和买家资料。
销售
它评估销售渠道和销售前景的运作情况，并有助于潜在客户管理。
CRM 分析的应用
CRM 分析为公司提供了在建立后理解和利用挖掘的 CRM 数据的见解。 以下是组织可以使用 CRM 分析的一些方式：
#1。 用于细分客户的分组。
根据消费者再次购买产品的可能性，可以将消费者分为两类。
#2。 盈利能力和客户价值分析
CRM 数据可以揭示哪些客户产生的长期收益最高。 这需要知道除了消费者花费了多少资源之外，还有多少资源用于消费者。
#3。 个性化
根据收集到的关于每个客户的信息，企业可以有针对性地向他们推销。 为此，获得 360 度客户视图是必要的。
#4。 跟踪和衡量升级
CRM 分析有助于确定产品或服务出现问题的频率，以便公司可以快速解决问题并提高客户满意度。
#5。 模型预测
通过检查客户知识库、交互模式和级别，数学技术可以预测未来的成功。
数据的收集和评估被视为一个持续的、反复的过程。 根据先前分析和相关判断的输入，业务决策会随着时间的推移而得到改进。
CRM 分析的优点和缺点
CRM 分析存储和分析客户数据以提高业务生产力。 与此同时，CRM 平台可能会造成困难。
好處
CRM 分析的优点包括：
#1。 生产率
客户服务代表的工作效率更高，因为 CRM 平台允许他们与其他技术集成并从单一用户界面 (UI) 完成活动。 例如，如果销售团队将他们的 CRM 软件与电子邮件和日历应用程序结合使用，则代理商可以在一个位置检查他们的销售渠道、客户互动和预定约会。 通过自动完成批准程序、发送电子邮件或更新用户联系人等重复性操作，CRM 分析还可以提高工作效率。 这使座席有更多时间致力于发展与客户的关系。 例如，存在的软件可以自动执行费用报告等业务需求的批准程序。
#2。 个性化
CRM 解决方案可以方便地记录和跟踪客户指标，如购买历史、人口统计和客户服务互动。 有针对性的广告使企业能够为客户和客户群提供定制服务，从而提高客户满意度。
#3。 人工智能（AI）。
具有 AI 集成的 CRM 平台可以帮助企业获得有洞察力的业务数据。 例如，预测系统监控客户数据中的模式，并就销售周期中下一步应该做什么向销售代表提出建议。 借助智能虚拟助手或在线客户支持，还可以利用人工智能帮助客户更快地做出决策。 除了使用情绪分析工具来检测客户在联系过程中的情绪外，一些人工智能驱动的 CRM 应用程序也会这样做。
#4。 供应链管理。
通过降低库存和加快交付，企业可以加强供应链管理，并为合作伙伴和供应商提供价格更实惠、价格更具竞争力的产品。
缺点
#1。 孤立的数据
尽管大多数 CRM 平台都集中存储，但不同部门可能使用不同的 CRM 程序，这会导致数据孤岛的产生。 如果客户无法访问相同的信息，销售代表可能会将打电话询问问题的客户转接到服务部门，这可能会导致消费者重复自己的问题。 大多数企业可以通过在消费者数据平台上花钱来解决这个问题。 所有使用 CDP 的员工都可以集中存储和访问来自 CRM 应用程序和其他来源的信息。
#2。 软件集成
分析工具与现有系统和新系统的集成是 CRM 分析的一个重要问题。 该程序必须正确集成，否则使用获取的数据可能具有挑战性。
#3。 数据输入
代理商必须在没有 AI 集成的情况下手动将数据输入 CRM 平台，以维护客户帐户。 经常出差并且可能没有时间经常更新系统的代理可能会发现手动输入很费力。 通过使用来自电子邮件、文本和电话的数据自动填充客户帐户，人工智能集成的 CRM 可以简化数据输入。
#4。 收养反对。
当试图说服员工切换到新的 CRM 系统并远离过时的方法时，组织可能会遇到反对采用 CRM 的情况。 领导力对于帮助可能发现难以通过这种转变采用新 CRM 平台的员工至关重要。
在使用 CRM 分析的产品中寻找什么
选择 CRM 技术时，组织应评估其要求和首要任务。 在选择过程之前必须考虑以下因素，因为并非所有 CRM 都是一样的：
#1。 简单整合
CRM 工具的主要目标是优化公司程序。 因此，公司应确认潜在产品的特性和功能允许与当前应用程序和程序进行简单集成。 每家公司都有独特的商业计划、不断增长的消费者基础和功能。 因此，最佳的 CRM 是一种可以扩展和适应公司不断变化的需求的工具，而不是提供一种放之四海而皆准的方法的工具。
#2。 更容易使用。
提供易于使用的界面的 CRM 更易于采用。 此外，如果可能的产品具有直观的用户界面、内置教程和多渠道支持，那么整个组织的员工更容易采用它，这也是有利的。
#3。 大数据存储容量。
CRM 分析系统应定期存储、捕获和处理大量实时数据。 因此，考虑支持大数据的解决方案至关重要。
#4。 数据可视化
像交互式图形和图表这样的数据可视化，而不是对公司来说可能难以理解或遵循的报告，是完美的 CRM 分析工具应该提供的。 CRM 必须包括交互式视觉效果，因为它们将数据转换为有用的信息。
Tableau 与 CRM 分析：它们相同吗？
我们将通过首先概述它们是什么以及它们不是什么来回答这个问题。 Tableau 专为企业用户设计，是一款独立的自助式商业智能工具。 它由许多工具组成，例如 Tableau Prep、Tableau Desktop、Tableau Online 和 Tableau，所有这些工具都可以帮助您准备、可视化和共享数据。
Salesforce CRM Analytics 是一种分析和报告工具，已集成到 Salesforce 平台中，可提供实时运营数据以及对 CRM 工作流程的洞察。 您的 Salesforce 环境将是您大部分数据的来源。 但是，您可以将来自特定外部来源的数据添加到您的 Salesforce 数据中以对其进行补充。 在采用现在更明确的名称之前，CRM Analytics 以前被称为 Einstein Analytics 和 Tableau CRM。
爱因斯坦发现：超聪明
Salesforce 还提供一项名为 Einstein Discoveries 的服务。 该分析工具使用机器学习模型和广泛的统计分析，利用人工智能的力量增强您的数据分析。 这使得数据分析师、数据科学家和业务用户能够快速筛选数百万行数据，以确定重要的联系、预测结果，并就如何改进这些结果提出建议。
例如，它会在客户可能流失时向您发出警告，而不是事后通知您，从而为您提供采取预防措施的机会。 Einstein Discovery 可作为 Tableau 和 Salesforce CRM Analytics 的插件使用。 只要确保您拥有适当的许可即可。
报告的变化
特拉华州数据与人工智能顾问夏洛特·贝亚特 (Charlotte Bayart) 表示，应根据报告质量选择 Tableau 或 CRM Analytics。 “由于管理层的业务报告不需要实时数据，因此 Tableau 可能是更好的选择。 此外，它使您能够组合来自多个来源的数据，其有效的视觉效果使您可以轻松地进行论证。
“然而，当您需要关于 CRM 数据的运营报告以便立即采取行动时，像 CRM Analytics 这样的嵌入式解决方案无疑是您的不二之选。 嵌入式解决方案提供更有洞察力的数据，因为报告和数据源之间没有任何附加层。 用户还可以立即响应见解，而无需单独的工具。 当一家公司使用 Salesforce 作为其 CRM 平台时，同时依赖这两个平台将是最有意义的。
CRM中的分析方法有哪些？
数据仓库、数据挖掘模块和 OLAP 工具通常构成分析 CRM 系统（在线分析处理）。 一种称为“数据仓库”的特殊数据库用于收集、组合和准备客户数据。
Salesforce 是分析型 CRM 吗？
Salesforce CRM 分析是一个强大、精确和全面的 CRM 分析解决方案，使用户可以访问一个单一的集成系统来收集和分析客户数据以产生有洞察力的发现。
我如何学习 CRM 分析？
您可以使用多种方法学习 CRM 分析，例如：
- YouTube 上的 CRM Analytics 培训播放列表。
- CRM Analytics 学习地图。
- Salesforce Blogger 在 CRMA 上发帖。
- 我在 Trailhead 上的 CRMA trailmix。
- 绑定指南。
- SAQL 指南。
- Salesforce CRMA 文档。
- CRM 分析培训视频。
什么是 7 种分析方法？
- 回归分析。
- 蒙特卡洛模拟。
- 因子分析。
- 队列分析。
- 聚类分析。
- 时间序列分析。
- 情绪分析。
什么是 4 种分析类型？
分析的 4 种类型是：描述性、诊断性、预测性和规范性。
结论，
CRM 分析是指所有分析客户数据并将其提供给组织以帮助和简化更好的业务决策的软件。 可以分为协作型、操作型或分析型。 每个都有独特的功能，例如存储客户信息、识别客户趋势或自动化特定流程的能力。
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参考资料
