CRM系统如何跟上大数据分析的步伐？

随着企业CRM系统收集越来越多的客户信息，CRM技术已经成为数据商业智能和数据分析工具的重要组成部分。企业可以将CRM 和分析项目结合起来以获得巨大的商业价值。以下是与您分享的BI 最佳实践的一些基本原则。

Forrester Consulting分析师Mike Gualtieri表示，如果公司想获得竞争优势，他们可以分析客户数据。借助有效的CRM分析工具，营销经理和客服人员可以更好地了解客户并提供有针对性的服务，而不是在市场上广撒网。这种客户服务不仅可以提高客户满意度，还可以帮助企业在市场竞争中占据领先地位。

但组织需要注意应用正确的分析工具。 CRM 供应商可能声称他们的软件包含分析功能，但Gualtieri 认为供应商提供的分析功能与成熟的分析应用程序相比相形见绌，成熟的分析应用程序还包括预测分析等高级分析功能。

例如，客户数据分析最有吸引力的方面是预测客户行为，包括识别可能流失的客户，以便客户服务人员能够及时采取行动留住客户。 CRM软件很难识别客户是否会流失，需要更多与客户满意度相关的功能，比如投诉邮件。另一方面，分析软件可以广泛分析客户数据，以确定客户是否对组织的服务不满意。

此外，CRM系统只是客户分析项目的众多数据源之一。美国银行负责客户服务和定位的副总裁安德烈斯德阿马斯表示，该金融服务公司还分析来自众多第三方数据系统的客户数据，例如信用局数据库。

美国银行：数据来源多样化

美国银行结合内部和外部数据来监控和优化客户促销和营销策略，以确保通过客户最愿意接受的渠道向客户提供服务和广告，而不用过多的消息让客户感到厌烦。 De Armas 认为，数据多样性是银行客户分析工作成功的关键因素之一。

CRM 系统在为BI 和分析程序收集客户数据方面发挥着重要作用，大多数CRM 软件都是高度定制的，可以为数据科学家、统计学家和其他数据分析师提供预测分析建模所需的信息。

咨询公司Knowledge Integrity总裁David Loshin表示，通过收集每个客户的数据，公司的BI水平已经超越了直接收入和盈利报告的阶段，可以采用统计分析方法来推出更好的市场策略和客户。提高客户终生价值的服务。洛辛说：“除了分析客户的外部人口统计数据，例如年龄、居住地等，我已经开始分析用户行为。例如，我的关键客户多久去一次银行、多少次一个月他们提取存款等等，然后结合这些数据修改我的分析模型，得出分析结果。”

以用户为中心

组织还需要为他们部署的分析软件配备合适的人员和合适的用户支持机制。以自助式BI工具为例，销售人员需要接受足够的培训才能真正利用这项技术。 BI 团队还希望简化自助服务部署。他们不强迫前端人员获得数据分析学位，而是直接为他们提供有用的信息。

de Armas认为，对于更先进的CRM分析应用，需要长期投资来建立正确的数据分析机制并长期使用。能够利用技术帮助提高客户参与度的高级分析师供不应求，组织应该重视此类人才并为他们提供适当的项目。否则，项目将不得不一遍又一遍地重复。

“如果没有专家，很难想象一个项目会取得成功，”德阿马斯说。 “如果组织没有足够的投资，它注定会失去最优秀的人才。”

洛信认为，如果客户数据的BI和分析工具运行良好，客户就能享受到更好的服务，这些客户也更有可能贡献利润。客户关系分析是商业智能与商业价值双赢的一个例子。洛辛表示：“我一直在寻找商业价值，我一直希望我掌握的有关客户的信息和数据能够变现，为公司增加商业洞察，并长期为公司贡献更大的价值。