CRM verilerini güçlü satış içgörülerine dönüştürmek


Transform 2022’ye katılamadınız mı? İsteğe bağlı kitaplığımızdaki tüm zirve oturumlarına şimdi göz atın! Buraya bak.


Günümüzde hızlı büyüyen işletmeler için tek nokta gündemi, üstün müşteri deneyimidir. İleriye dönük kuruluşlar strateji belirlerken, müşteri odaklılık, herhangi bir dijital dönüşüm girişiminin merkezinde yer alır. İlk günden itibaren olumlu bir müşteri deneyimi sağlamak için teknolojinin çevik ve akıllı olması gerekir. Ve müşteri memnuniyeti kontrol noktalarınızı ortadan kaldırmak için zamanınız olduğunu düşünüyorsanız, tekrar düşünün. Perakende müşterileri, tek bir kötü deneyimden sonra markalardan uzaklaşmaya istekli olduklarını defalarca belirttiler.

İşletmeler, müşteri deneyimlerini yükseltmek için teknoloji yığınlarını yeniden ziyaret ederken, milyonlarca bilgi deresinin aktığı uçsuz bucaksız bir nehir olduğu için müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) her yerde bulunan başlangıç ​​noktasıdır. Peki, satış ekiplerinin doğrudan arzu edilen müşteri sonuçlarına ulaşmasına yardımcı olan veri akışları oluşturmak için bu dereleri birbirine bağlayan yolları nasıl çizeriz?

CRM: Bir kayıt sistemi

Müşterilerle ve tercihleriyle derinden bağlantı kurmaya yardımcı olmak için, bir müşteri hikayesine derinlemesine dalmak ve onu tamamlamak için ipuçları sağlamak için CRM verilerine ihtiyacımız var. Talepkar müşteri profillerini incelerken, satış ekiplerinin artık bu mevcut verilere dayalı bir formül üzerinde çalışamayacakları açıktır. Her etkileşim artık daha karmaşıktır ve kişiselleştirme ve iyileştirme gerektirir.

Sadece birden fazla veri noktasına sahip olmak artık yeterli değil. Modern CRM’ler müşteri profillerini ve boru hattı tahminlerini yönetmek için harika olsa da, bir satış ekibine yalnızca ‘Ne’ ve ‘Ne zaman’ değil, ‘Nasıl’, ‘Kim’, ‘Nasıl değil? için,’ ‘Eğer’ ve ‘Bunun yerine.’

CRM’lerin günümüz satış ve dağıtımı bağlamında yetersiz kaldığı bazı yönlere bakalım.

  1. Nezaket: Tüketici satın alma davranışlarının ekonomik ortamla birlikte sürekli olarak nasıl değiştiğini anlamaya çalışırken, CRM’ler hangi satış davranışlarının ve etkileşimlerinin en etkili olduğunu ve hangi müşteri demografisi üzerinde kayıt altına almakta yetersiz kalıyor. Satın alma davranışındaki bu tektonik değişimleri ana hatlarıyla anlatan bir satış kitabı yok.
  2. iletişim kolaylığı: Bir zamanlar BlackBerry kadar güçlü bir marka olan şirket, bu muhteşem düşüşün bir kısmı için başarısız bir CRM uygulamasına teşekkür edebilir. Amiral gemisi mesajlaşma servisi çökerken müşterilere tercih ettikleri mecra üzerinden ulaşmak yerine, Facebook’u (şimdi Meta) bir iletişim kanalı olarak kullandı.

Çok kanallı katılım, ileriye giden yoldur ve kuruluşların müşterilerin dijital davranışlarını daha derinlemesine araştırmaları gerekir. Bir sistem, bir tüketicinin ihtiyaca göre dijital mi yoksa tercihe göre mi dijital olduğunu anlayabilir mi? Veya bir müşterinin hangi eylemleri çevrimiçi yapmayı tercih ettiğini ve hangi eylemleri canlı etkileşim yoluyla yapmayı tercih ettiğini anlayabilir mi?

  1. Satış elemanı bilgisi ve uzmanlığı: Satış ekiplerinin devir hızı yüksektir. Göre HubSpot, %35 gibi yüksek bir oranla diğer endüstrilerden neredeyse üç kat daha yüksektir. Bu, bir satış görevlisinin ekipten her ayrıldığında yüksek oranda bilgi kaybı ve en iyi eylemler anlamına gelir.

    2001 yılında British Airways, “Ocean Wave” kod adlı Müşteri Veri Ambarı’nı (CDW) hayata geçirdi. Analitik ekiplerin bilgileri kampanyalar ve raporlama için kullanabilmesi, öncelikle yüklenicilerin sistem kullanıcılarını verilere nasıl erişecekleri ve kullanacakları konusunda eğitmek için ihtiyaç duyduğu karmaşıklık, zaman ve çaba nedeniyle iki yıldan fazla sürdü.

    Benzer bir durumdan ve uzun süreli uygulama gecikmelerinden kaçınmak için satış ekiplerinin, en iyi uygulamaları öğrenme olarak yakalayan ve bu öğrenmeleri yeni ekip üyelerine aktararak aşağıdakileri sağlamak için bir sisteme ihtiyacı vardır:

    1. Hızlı bir işe alım süreci ve yerleşik bilgi havuzuna ortak erişim;
    2. Sorunsuz müşteri yolculukları.
  1. Şeffaflık ve işlem kolaylığı: Çoğu CRM kullanıcısı, sistemleri hatalı, eksik veya güvenilmez verilere neden olacak şekilde düzensiz bir şekilde günceller. Müşteriler için şeffaflığın yanı sıra kusursuz bir deneyim oluşturmak için bir CRM, müşteri bilgilerine tam görünürlük, sonraki en iyi eylemleri öneren oyun kitaplarını, satış ekiplerinin sonraki uygun adımları gerçekleştirmesi için dürtüleri ve satış ekibi yöneticileri için ekip etkinliğine ilişkin eksiksiz görünürlüğü içermelidir. Ancak, bir satış sözleşmesinin hemen ardından CRM sistemleri ne sıklıkla güncellenir?

İhtiyaç: Bir içgörü sistemi

Bir CRM sisteminin üzerindeki mobil ve akıllı bir katman, pasif bir kayıt sistemini bağlamsal bir içgörü sistemine dönüştürebilir. Gerçek zamanlı veriler, yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri, bir CRM’yi satış ekiplerinin daha fazla işi daha hızlı kapatmasına ve genel müşteri deneyimini iyileştirmesine yardımcı olan bir öneri sistemine dönüştürmeye yardımcı olacaktır. Aşağıdaki özellikler – sağlam CRM verilerine ek olarak – etkileşimi ve müşteri deneyimini sıçrama ve sınırlarla iyileştirebilir:

  • Etkinliklerin otomatik yakalanması: Otomatik yakalama gibi bir özellikle, bir CRM’nin önündeki en büyük engel kaldırılır: verilerin manuel olarak girilmesi. Otomatik arama ve toplantı algılama, tek dokunuşla arama duyarlılığı ve not kaydı gibi özelliklerle derin veri yakalama basitleştirilebilir.
  • Kazanan davranış tanımlama ve öykünme: Akıllı platformlar bu zengin veri yakalamadan kazanan davranışları belirleyebilirse, belirlenen davranışlar daha sonra ekiplerin taklit etmesi için dürtüler olarak yukarı çıkabilir. Örneğin, ideal sayıda temas noktası önerme, katmanlama ve önceliklendirmenin yanı sıra kişiselleştirme.
  • dürtmeler: Sistem kazanan davranışları tanımlayabildiğinde, bu öğrenmeleri, satış yaparken ve müşterilerle etkileşim kurarken ekipleri dürtmek için kullanabilmelidir. Bu, satış ekiplerine bir potansiyel müşteri veya lider ile çeşitli etkileşim aşamalarında çok özel rehberlik sağlar. Örnekler şunları içerir:
    • İkinci bir arama için en iyi zaman nedir?
    • A müşterisinin servis talebi servis ekibi tarafından çözüldü, lütfen sonraki adımları başlatın.
    • Müşteri B’nin yenilemesi 30 gün içinde, lütfen yenilemeyi başlatın.
    • Ekibinizden Tina, önümüzdeki bir saat içinde platin müşteri C ile buluşacak. Bir koçluk görüşmesi planlamak ister misiniz?
    • Müşteri D, müşteri B’ye benzer ve bu fiyatlandırma stratejisi daha önce onlar için en iyi sonucu verdi…
    • Yeni müşteri adayı M, bir sonraki toplantınızdan bir mil uzakta bulunuyor. Yolda bir toplantı mı planlıyorsunuz?

Olasılıklar! Terabaytlarca CRM verisi, satış ve müşteri hizmetleri ekipleri için bu tür bilgi yığınlarına dönüştürülebilirse, bu onları gerçekten güçlendirir ve performans mükemmelliği ile üstün müşteri deneyiminin yolunu açar.

Venkat Malladi, Vymo’nun kurucu ortağı ve CTO’su.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.

Kendi makalenize katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/2022/08/05/nurturing-crm-data-into-powerful-sales-insights/

Yorum yapın