یکپارچه سازی نرم افزار CRM با هوش تجاری (BI) چه اهمیتی دارد؟

هوش تجاری ( BI ) و CRM

دیگران در مجله ،ب و کار پارس ویتایگر خوانده‌اند: نرم افزار CRM و یادگیری ماشین

5- اولویت بندی داده ها

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) شما نباید پس از اجرا و رشد متوقف شود، در حقیقت یکپارچه سازی آن با هوش تجاری ( BI ) می تواند به تعالی سازمان شما کمک کند.

گام بعدی تعریف موقعیت شما در مقیاس تکاملی BI -CRM می باشد. مراقب باشید که با آ،ین تکنولوژی های هوش تجاری و وعده های تحلیل خیالی سر درگم نشوید. بر روی آنچه به ،ب و کار شما کمک می کند متمرکز شوید، تحلیل پیش بینی یک شرط امن می باشد، زیرا هوش رفتاری را آسان می کند و به بازاریابی بر مبنای تقاضا، بیش فروشی و فروش متقابل کمک می کند. به ،وان مثال،  اگر از طریق نرم افزار CRM متوجه شوید که حقوق اولین هفته مشتری A برابر با ۲ میلیون تومان می باشد، تحلیل های پیش بینی شما باید مح،ات را بر اساس اطلاعات قبلی در مورد تاریخ هایی که آقای A بیشتر ،ج کرده است، انجام دهد. در حقیقت این پیش بینی ها برای فروش متقابل استفاده می شود.

درگیر ، نرم افزار  CRM و هوش تجاری با یکدیگر سود بیشتری از هر مشتری فراهم می کند- در ،یب با محصول شما از چه پلت فرم ها و ابزارهایی استفاده می کنند، تعاملات آنلاین را ترجیح می دهند یا تعاملات در فروشگاه. در صدر داده های CRM اجتماعی؛ دیدگاه های مشتری به ،وان یک ثروت باید به طور مستقیم برای سازماندهی مجدد و ت،یم پایگاه مشتری شما مورد استفاده قرار گیرد. هر چه دسته بندی ها و بخش های یک ،ب و کار بهتر تعریف و ترسیم شده باشند، کارکنان بازاریابی و فروش بهتر می توانند یک راهبرد موثر برای تبدیل، حفظ و ،ب درآمد از روابط مشتری ایجاد کنند.

9- یک ،ب و کار هوشمند شدن

بدین ترتیب، هنگام انتخاب راه حل BI من، ،ب و کار خود، توجه و دقت داشته باشید. جمع آوری ابزارهای هوش تجاری ( BI ) من، خویش خدمت به شما کمک می کنند تا بین محصولاتی که نسخه های متفاوتی برای پلت فرم های مختلف ارائه می دهند تمایز قائل شوید یا می تواند به شما کمک کند تا بد،د کدام یک به آموزش حضوری، تنظیم داده های نامحدود و غیره احتیاج دارند. اطمینان حاصل کنید که ابزار هوش تجاری ( BI ) با نرم افزار CRM شما یکپارچه سازی شده است، این کار را از طریق یکپارچه سازی پیشرفته یا از طریق رابط برنامه نویسی کاربردی ( API ) انجام دهید.

برای وارد ، بهتر داده ها در سازمان، فرایند جمع آوری داده ها را آغاز کنید. بسیاری از سازمان ها یک فرم چند صفحه ای به مشتریان جدید ارائه می دهند ولی به دلیل خسته کننده بودن اینگونه فرم ها،  همواره بصورت نادرست یا ناقص پر می شوند. بجای اینکار، شما می تو،د داده ها  را با استفاده از ابزارهای جدید و به تدریج در طول یک دوره زم، جمع آوری کنید. به ،وان مثال، پرسنل بخش فروش می توانند با مشتریان تماس گرفته و بررسی کنند که آیا از خدمات ارائه شده سازمان راضی می باشند یا خیر، و بدین ترتیب به تدریج در یک دوره زم، دو تا سه ماهه اطلاعات بیشتری از مشتریان به دست آورند.

ارزیابی آنچه مشتریان سازمان احتیاج دارند

ابزارهای BI زم، به بهترین شکل کار می کنند که یک ،ب و کار بداند به دنبال چه اطلاعاتی می باشد. آیا شما می د،د میزان اطلاعاتی که راه حل CRM فعلی شما فراهم می کند چقدر است؟ پس از پیاده سازی راه حل BI، آیا شما می د،د معیارهای کلیدی که شما علاقه مند به پیدا ، آن هستید، چه می باشند؟ مشتریان امروزی، به ویژه نسل هزاره، عموماً انبوهی از اطلاعات شخصی با ارزشی را در اختیار ،ب و کار ها قرار می دهند، بسیاری از این اطلاعات از طریق پلت فرم های شبکه های اجتماعی مختلف در دسترس عموم مردم می باشند. برای پیدا ، آنچه شما می د،د و آنچه که در مورد پایگاه مشتریان خود نمی د،د، استفاده از یک استراتژی CRM اجتماعی را در نظر بگیرید.

3- برنامه ریزی هوشمندانه

برای مشاهده دمو نرم افزار پارس ویتایگر کلیک کنید.

،یب مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و هوش تجاری (BI) می تواند دشوار باشد اما نتیجه نهایی یک ،ب و کار هوشمند تر است.

بخاطر داشته باید که ارتباط حرفه ای نرم افزار CRM سازمان باید با سیستم هوش تجاری برنامه ریزی شود. اشتباه رایجی که افراد در زمان یکپارچه سازی نرم افزار CRM و هوش تجاری (BI) مرتکب می شوند این است که فکر می کنند نرم افزار CRM مبتنی بر ،ب و کار  و BI تنها در حوزه IT می باشند. باید هر دو تیم را در یک گروه قرار دهید. واضح است که بخش IT باید متوجه شود که ،ب و کار چه انتظاری از توسعه هوش تجاری دارد تا بتواند سیستم را به درستی پیاده سازی کند. بدون توجه به فشار هزینه، نسبت به پیاده سازی هوش تجاری اقدام نکنید. چشم انداز طول، مدت خود را به خاطر داشته باشید و برای افزایش تدریجی آن در طول زمان برنامه ریزی کنید.

CRM و BI اجزای اصلی هدف نهایی مش،ی می باشند: اتخاذ تصمیمات ،ب و کار و ارتباطات آگاهانه با مشتری با استفاده از داده های جامع. اما یکپارچه سازی آنها – به ویژه اگر ،ب و کار شما در خدمات و نرم افزار متمایزی برای هر کدام سرمایه گذاری کرده باشد-می تواند کار دشواری به نظر برسد. در ادامه مقاله ۹ نکته مهم برای تضمین یکپارچه سازی هوشمند BI و CRM و پلت فرم های BI  و همچنین چگونگی سرمایه گذاری بر روی ،یب عمیق داده ها  بیان شده است.

1- شناخت عملیات CRM شما

سازمان ها در حیطه کاری خود نیازهای متفاوتی خواهند داشت و تامین کنندگان باید بر روی این احتیاجات متمرکز شوند. اگر یک تامین کننده به شما بگوید که هر کاری می تواند انجام دهد، اجازه دهید این مسئله را برای شما ثابت کند. تمام سوالات خود را بپرسید و نکات مبهم را رفع کنید. هنگامی که توسعه در راه است، شما نباید از وقوع اتفاقات شگفت زده شوید.

استفاده از داده های BI برای مدل سازی و تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند به پیش بینی مشکلات مشتری قبل از وقوع آن کمک کند. اگر یک ،ب و کار، یکپارچگی CRM  و  BI خود را برنامه ریزی کرده و یک برنامه روشن در مورد انتقال در ذهن داشته باشد، نتایج در مورد تجربه کلی مشتری و در نهایت در میزان سود و زیان شرکت می تواند چشمگیر و بلند مدت باشد.

همین حالا بصورت کاملا رایگان، نرم افزار CRM را آزمایش کنید:
استفاده از نرم افزار CRM بصورت رایگان


منبع: https://parsvt.com/crm-bi/

با تعامل هر مشتری و ،ب و کار، معاملات اکنون به وسیله کلان داده ها آگاه و از طریق ابزار هوش تجاری تفسیر شده است. الان وقت تجربه و امتحان ، است. تغییرات کوچک یا بزرگ را برای تعاملات با مشتری خود ( یا سایر جنبه های ،ب و کار) پیاده سازی کنید و نتایج را در مورد رضایت مشتری، بهره وری، سود یا سایر معیارهای قابل اجرا پیگیری کنید، همچنانکه یک آزمایش کنترل شده را انجام می دهید. هنگامی که یک محصول یا خدمات جدید را اجرا می کنید، ایده مشابهی اعمال نمایید: ارزیابی پیشرفت و سودآوری آن با داده های هوش تجاری در هر فاز.

8- هدفمند ، مشتری ساده

اگر تصویر درستی از آنچه شما انجام می دهید و نحوه ارتقای کارمندان پشتیب، مشتری نداشته باشید، نمی تو،د از ابزار هوش تجاری برای دستیابی به دیدگاه های مشتری خود استفاده کنید. آنا کانوری، مدیر بازاریابی و معاون اجرایی استراتژی برای اتوماسیون دسکتاپ ، ارائه دهنده نرم افزار تجزیه و تحلیل OpenSpan، یک ارائه دهنده نرم افزار تجزیه و تحلیل، به یک ،ب و کار توصیه می کند سوالات مشخصی را از خود بپرسد، از جمله: آیا کارمندان ما به دنبال بهترین راهکار می باشند و از تمام ابزارهای CRM موجود در خلال معاملات استفاده می کنند؟ آیا تیم پشتیب، مشتری ما به درستی کار کرده است؟ آیا مراحل غیر ضروری یا موانع در تبدیل مشتری وجود دارد؟ شروع ، با این سوالات قبل از طبقه بندی  BI در لایه های بالایی، به ،ب و کار شما شناخت بهتری از تجربه مشتری ارائه می دهد.

2- شناخت مشتریان شما

به ،وان مثال، بانکی را در نظر بگیرید که می خواهد برای ارائه بیمه اتومبیل، برای مشتریان هدف خود یک بانک اطلاعاتی ایجاد کند. این مبنای هدف می تواند با دسته بندی من، از داده ها در نرم افزار CRM به دست آید: فرض کنید مشتریان در اوایل دوران بیست سالگی خود ماهیانه در حدود ۳۰۰ هزار تومان درآمد دارند و تمایل دارند موتور سیکلتی را ب،ند که ۸۰۰ هزار تومان می باشد؛ در نتیجه مشتریان در اوا، بیست سالگی یا بالاتر می توانند هدف خوبی برای بیمه اتومبیل باشند؛ صاحبان ،ب و کاری که احتمالا به بیمه وسائل نقلیه خود احتیاج دارند نیز هدف خوبی برای این برنامه می باشند. فروش بیمه اتومبیل به این مشتریان، با طرح های ویژه متن، با نیازهای آنان تنها در صورتی محقق می شود که اطلاعات CRM توسط سیستم هوش تجاری برای پروفایل مشتریان بهره برداری شده باشد. اگر داده های نرم افزار CRM با هوش تجاری بهینه سازی نشده باشد، می تواند مشکل بوجود آید، زیرا ،ب و کار باور می کند که سیستم هوش تجاری ( BI ) کارایی ندارد.

اصل طلایی: برای موفقیت سازمان به داده های خوب احتیاج دارید

در سازمان هایی که فرایند یکپارچه سازی نرم افزار CRM و هوش تجاری را در سازمان خود پیاده سازی نموده اند، نرم افزار CRM می تواند تمام نیازهای اطلاعاتی سازمان برای افزایش مشتریان را فراهم و وفاداری آنها را تضمین نماید. البته، این امر زم، دست یافتنی می باشد که شما در حیطه صنعت ،ب و کار خود متخصص باشید و درک خوب و منطقی از بازارهای فعلی داشته باشید. نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) تامین کننده داده ها برای سیستم هوش تجاری می باشد و به دلیل اینکه نرم افزار CRM یک مرحله مهم عملیاتی می باشد، در نتیجه می تواند در زمان اتصال با هوش تجاری، دیدگاه های عملی نیز ارائه دهد.

اگر به یک ابزار هوش تجاری اجازه دهید با کوهی از اطلاعات یک شرکت را در بر می گیرد. عملیات و مشتریان فعلی خود را بررسی کنید، برنامه ریزی هوشمندانه برای هر دو باید به شما ایده ای از اه، ،ب و کارتان ارائه دهد. اما، هرگاه ابزار هوش تجاری ( BI ) شروع به پرورش کند، با است،اج تعداد کمی از معیارها همزمان با نمودار سازی متنوع ابزار و ویژگی های تجسم داده، به کوچکتر ، کلان داده ها (Big Data) احتیاج دارید. در ابتدا، بسیاری از این داده ها ساختاری ندارند در نتیجه مطمئن شوید که از تمام منبع داده ها برای حذف هجویات نمونه و تست دارید و مطمئن شوید تنها داده های صحیح و متحد انبار داده ها را تشکیل داده اند.

6- ایجاد چند انتخاب سخت

نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به هوش تجاری سازمان این امکان را می دهد تا دیدگاه کاملی در مورد مشتری داشته باشد و از این دیدگاه برای اداره هوشمندانه ،ب وکار خود بهره ببرد.بیش از حد لازم و ” بیشتر از مشتریان هدف” پیش نروید. به یاد داشته باشید که اعتدال بخش مهمی از  هوشمندی ست.

همانطور که کانوری بیان کرد، ” داشتن داده های درست مهم است اما دانستن اینکه چگونه سازمان شما برای ارتقای تجربه تمایل به استفاده از این داده ها دارد، نیز ضروری است.” بدون یک برنامه ریزی در مورد اینکه چگونه BI را وارد استراتژی CRM خود و زیر ساختارها و خدمات شرکت خود کنید، به دنبال یک راه حل BI نباشید. آیا داده ها را از نرم افزار مدیریت دارایی یا مدیریت پروژه به مرجع متقابل با داده های مشتری واکشی کرده است؟ کانوری می گوید یک شرکت به نقشه ای احتیاج دارد که پیش بینی کند چگونه دیدگاه های BI ، هم در شرایط مالی هم بهره وری، بر روی ،ب و کار شما تاثیر می گذارد و آیا ابزار روش اجرای ،ب و کار را تغییر می دهد.

4- انتخاب ابزار BI من،

CRM و BICRM و BI

در صورتیکه بین نرم افزار CRM و هوش تجاری یکپارچه سازی انجام شود ، به بخشی از استراتژی ،ب و کار تبدیل می شود. توجه داشته باشد که، در هر گزارش، هوشی تعبیه شده است که داده های ورودی را متمایز و آنها را بصورت من،ی تثبیت می کند. اگر داده های نرم افزار CRM برای سطوح مورد نیاز سیستم هوش تجاری بهینه سازی نشده باشد، مشکل به وجود می آید زیرا ،ب وکار باور می کند که سیستم هوش تجاری کارایی ندارد. شما می تو،د با انجام روش های قوی و غیر قابل انعطاف جهت تحکیم پایگاه داده های متعدد در نرم افزار CRM از به وجود آمدن مشکلات فوق جلوگیری کنید. داده های نرم افزار CRM تنها در صورتی می توانند این کار را انجام دهند که این م،ومات را به ،وان یک پیش فرض اجباری برای موفقیت هوش تجاری در نظر گرفته باشید.

به خاطر داشته باشید که زمان واقعی داشبوردها و تحلیل های نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) متفاوت می باشند. در حقیقت تحلیل های خودکار، شامل تکنولوژی عملی از قبل برنامه ریزی شده می باشند. ب،وان مثال، در صورتی که مشتری مبلغ مشخصی در یک صندوق مش، سرمایه گذاری کند، تحلیل های از پیش تعیین شده بصورت خودکار، محصولات مشابه دیگری که وی می تواند در آن سرمایه گذاری کند را  نشان می دهد. در حقیقت این هوش، اطلاعاتی ایجاد می کند که احتمال فروش بیشتری دارد،  به هوش تجاری سرعت می بخشد، و به شما کمک می کند تا سریعتر به روندهای بازار پاسخ دهید. در واقع روندهای بازار بطور محسوسی از نرم افزار CRM بدست می آیند.

9 استراتژی هوشمندانه ،یب CRM و BI

نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) درباره بهینه سازی تعاملات مشتریان شما می باشد. همچنین اطلاعات مشتری را برای هر معامله ارائه میدهد تا هر تجربه ای را برای استراتژی مشتری شما مفید سازد. ابزارهای هوش تجاری (BI) به گونه ای طراحی شده اند که به سازمان ها این امکان را می دهند تا دسترسی مستقیمی به تمام اطلاعات داشته باشند و این داده های خام را به تحلیل ها و دیدگاه های قابل درکی تبدیل می کنند تا کاربران ،ب و کارها بتوانند آن را درک کنند.

هنگامی که یک ابزار هوش تجاری ( BI ) به طور کامل اعمال می شود و داده پردازش اطلاعات CRM را درباره نحوه عملکرد ،ب و کار شما آغاز می کند، زمان اتخاذ انتخاب های سخت رسیده است. یک ابزار BI نقاط قوت و ضعف در هر نوع تعامل مشتری را شناسایی می کند، و بصورت جغرافیایی هر دو را در یک نمودار یا گزارش نمایش دهد. مدیران ،ب و کارها باید تصمیم بگیرند با این داده ها چه کار انجام دهند. این امر می تواند به م،ای تغییر مجدد منابع، سازماندهی مجدد گردش کارها، یا پیاده سازی کامل یک فرایند یا روند تعامل مشتری می باشد. هوش تجاری تنها در صورتی کار می کند که ،ب و کار به آن توجه کند.

7- تبدیل شدن به انباری از داده

همانطور که گزارش اخیر CRMSearch بیان می کند، هنگامی که شما واقعاً مدیریت ارتباط با مشتری ( CRM ) و هوش تجاری ( BI ) را یکپارچه کرده اید، هیچ محدودیتی برای اعمال آسان نوآوری توسط سرویس های متصل وجود ندارد. دسترسی کارمندان پشتیب، مشتری به تجزیه و تحلیل BI باعث تشویق بیشتر معاملات شخصی می شود. داده های بدون وقفه هوش تجاری را می توان به هشدارها گره زد تا زمان پاسخگویی CRM ارتقاء یابد.