نرم افزار CRM

اشتباهات رایج هنگام پیاده سازی نرم افزار CRM

در جهان از تجربه مشتری، ما اغلب مردم بحث در مورد استفاده های مختلف و مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل داده های مشتری را بشنود. اصطلاح به طور کلی به روند استفاده از داده ها و اطلاعات اطراف رفتار مشتری برای تصمیم گیری کسب و کار اشاره دارد و معمولا شامل تکنیک است که عبارتند از مدل سازی پیش بینی، تجسم داده ها، و مدیریت اطلاعات است. به گزارش Gartner، "تجزیه و تحلیل ترافیک و ضوابط استفاده از داده های درک ترکیب، نیازها و جلب رضایت مشتری است. همچنین، این فن آوری را قادر می سازد به خریداران بخش به گروه بر اساس رفتار استفاده می شود، برای تعیین روند کلی، یا به منظور توسعه بازاریابی و فروش هدفمند فعالیت ها است. "سازمان در تجزیه و تحلیل مشتری به منظور به دست آوردن یک درک عمیق از چشم انداز و مشتریان خود تکیه می کنند. اطلاعات جمع آوری کسب و کار برای ارائه اطلاعات مربوطه و تقویت روابط با مشتریان موجود، و همچنین شناسایی محرک های اصلی خرید رفتار به چشم انداز هدف بهتر و پرورش منجر به از طریق قیف فروش را قادر می سازد. در نهایت، تجزیه و تحلیل مشتری و تجزیه و تحلیل داده می تواند به افزایش در وفاداری و ارزش طول عمر مشتری و همچنین بهره وری بیشتر در کسب مشتری منجر شود.
چالشهای تجزیه و تحلیل داده و ضوابطشرکت ها ممکن است با مقادیر زیادی از داده های مشتری امروز در دسترس است مبارزه کند. در واقع، شرکت تنها ارزش افزوده ناشی از بزرگ داده خود را هنگامی که آنها می دانند که چگونه به ترجمه داده های خام را بینش عملی. برای به دست آوردن ارزش کسب و کار واقعی از داده های خام، کار امروز را تبدیل به تجزیه و تحلیل مشتری به شناسایی الگوها، روندها، رفتار و روابط دیگر در داده های خام که می تواند کمک به رانندگی تصمیم گیری.مدیریت داده های مشتری از منابع مختلف، به سرعت کشف روابط کلیدی بین متریک، و تعیین بهترین اطلاعات جمع آوری شده به جلو حرکت کند کسب و کار استفاده از یک چالش برای سازمان ها از تقریبا هر اندازه است. با این حال، سیستم عامل مدیریت داده ها، تجزیه و تحلیل مشتری و سیستم عامل های تجزیه و تحلیل داده ها، و راه حل های دیگر نرم افزار این امکان را برای شرکت در هر اندازه از تجزیه و تحلیل مشتری بهره مند شوند.اهداف تجزیه و تحلیل داده و ضوابطبا توجه به سرزمین رایانه می، هدف بیش از arching از تجزیه و تحلیل مشتری است برای گروه برای کار با و تصمیم گیری در مورد چگونه به بهترین برای به دست آوردن و حفظ مشتریان، شناسایی مشتریان با ارزش بالا، و فعالانه به "ایجاد یک نمای دقیق از مشتری تعامل با آنها. "به این ترتیب، تجزیه و تحلیل داده های مشتری به سازمانها بینش آنها نیاز برای به دست آوردن یک تصویر کامل از مشتریان خود را.با یک دید 360 درجه از هر مشتری، سازمان ها قادر به بهبود تجربه مشتری و ایجاد وفاداری نام تجاری. به همین ترتیب، داده های مربوط به مشتریان یک سازمان به عنوان یک کل، و همچنین اطلاعات مربوط به گروه های مشتری تقسیم، می توانید بینش ارزشمندی و عملی که تجزیه و تحلیل و تفسیر ارائه می کنند.شرکت ابزار و برنامه های کاربردی که در جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی با استفاده از موقعیت بهتری برای ارائه پیشنهادات بیشتر مربوط و پیام به چشم انداز و مشتریان خود را. راه حل هایی که به طور خودکار فرآیند و یادگیری از موفقیت یا شکست این تعاملات را می توان به طور مستقیم تحت تاثیر خط پایین این شرکت، به سادگی با استفاده بهتر از داده های آنها وارد شده ام.تجزیه و تحلیل ترافیک و ضوابط و پایگاه های دانش خودآموزیتجزیه و تحلیل ترافیک و ضوابط است که فقط برای فروش به مشتریان مفید نیست، بلکه برای خدمات به مشتریان پس از فروش. پایگاه های دانش یادگیری خود و نرم افزار سلف سرویس امکان استفاده از داده های مشتری برای ارائه بیشتر مربوط، خدمات شخصی به مشتریان و به سرعت در حال به نیازهای و پاسخ جواب سوال مهمتر از آن، این کار را قبل از مشتریان را به عمل و رسیدن به بخش خدمات از طریق تلفن و یا ایمیل.پیشرو پایگاه های دانش خود یادگیری با راه حل های سلف سرویس دیجیتال یکپارچه سازی و بهبود با هر تعامل با مشتری. با استفاده از اطلاعات جمع آوری شده از جلسات فردی، راه حل ترکیب به ارائه بیشتر در عمق قطعنامه و دانش را به مشتریان دقیقا همان چیزی که دنبال آن هستید در حال حاضر آنها به آن نیاز دارید. با تشکر از الگوریتم یادگیری ماشینی در سیستم های پایگاه دانش پیشرفته، شرکت ها قادر به ارزیابی و پردازش مقادیر زیادی از داده است که از تعاملات مشتری.مزایای تحلیل اطلاعات مشتری و تجزیه و تحلیل دادهاز مزایای داشتن تجزیه و تحلیل داده های مشتری با پایگاه های دانش خود یادگیری متعدد هستند. شرکت هایی که پیاده سازی راه حل های پیشرفته بهتر مجهز به ارائه به موقع، دانش مربوطه به آدرس نقاط درد در طول سفر خرید و پس از فروش. این همچنان به پرورش روابط مشتری در دراز پس از فروش، افزایش وفاداری به نام تجاری و حتی کشت سفیر نام تجاری. از کاهش سبد خرید و سایت رها به شناسایی و بستن شکاف های دانش در سفر مشتری، این راه حل را قادر به کسب و کار به منظور بهبود تجربه مشتری به طور کلی در روش های گوناگون.مشتریان امروز انتظار خدمات به مشتریان سریع تر، و آنها انتظار دارند تکنولوژی به خواسته های خود برای ارضاء فوری. مشتریان شروع به انتظار گزینه سلف سرویس زیرا آنها به داشتن اطلاعات در نوک انگشتان خود را از طریق اینترنت استفاده می شود. اضافه کردن به که افزایش نرخ استفاده از دستگاه های تلفن همراه مانند تلفن های هوشمند و تبلت ها، و خدمات سریع تر نیز باید در همه جا و به نقاط دسترسی ساعت داشته باشد. شرکت سریع پیدا شده است که 39 درصد از مصرف کنندگان مدرن انتظار یک پاسخ در عرض چهار ساعت، در حالی که این تعداد 55 درصد برای فیس بوک و توییتر کاربران بود.سلف سرویس بهترین گزینه برای برآورده شدن انتظارات مشتری است، و 70٪ از مصرف کنندگان در حال حاضر انتظار یک گزینه سلف سرویس برای سوالات تجاری و شکایت. روشن است که شرکتهایی نیاز به داشتن اطلاعات به همان اندازه در مورد مشتریان خود را به تصمیم گیری مبتنی بر داده و به بهترین خدمت به نیاز مشتریان. خود یادگیری مبتنی بر دانش و راه حل های سلف سرویس است که به کار مشتری تجزیه و تحلیل داده در حد توان خود پاسخ برای جهان مشتری محور امروز است