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从技术的角度分析我们到底需要什么样的CRM

时间:2016-08-04 19:45:22      阅读:234      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:crm_crm软件_crm的选择

   尽管我们仍然对大数据以及所谓的“数字化决策”怀有戒心,但是我们对CRM的热情依然不减。在“营销即价值交换”的共识下,客户关系管理是数字营销的起点和终点,也是粉丝经济、体验经济等“新经济”的战略支点和实现平台。
    上世纪80年代初,由Oracle、Siebel 带领的软件公司开创了CRM行业,把电讯科技带入了传统销售。90年代末,Salesforce.com在1999年第一次将CRM带入了云,用户通过浏览器即可使用。当年贝恩咨询的三位大牛 Darrell Rigby、Frederick F. Reichheld和Phil Schefter在《哈佛商业评论》提出的“CRM四大风险”现在依然是困扰大多数企业的泥潭:
    1、在没有搞清楚目标受众之前就部署CRM;
    2、在内部流程没有理顺之前就推行CRM;
    3、CRM功能越多就越有效;
    4、用刻意和讨好的方式接近消费者。
    近5年,国内新型CRM涌现,在“吸收”国外同行先进经验的基础上加入了本地化的功能。我们可以从技术的角度分析我们到底需要什么样的CRM。
    云端上的CRM
    在中国,以云服务部署的CRM才刚刚起步。CRM的传统用户是具有巨大销售团队的大型企业,对企业软件的理解比较守旧,不愿意把公司的信息存在云上。提到“云”,公司担心的是数据安全性和应用的可靠性,再有就是对云效应的理解尚待清晰。
    “数据放云上不安全”是个严重误区。以CRM行业为例,销售数据需要存储在数据库里,而数据库需要部署在服务器上。“云”是指服务器将部署在CRM提供方的数据中心,而非公司内部的机房的服务器上。而云服务商的前提,就是用更加专业的技术手段确保自己公司的信誉,即确保云数据平台的数据存储正常,尤其不会故意泄露。
    针对crm云服务,数云联合电商策划多种实施方案,更加严密加强了数据的保护性。实行安全管理,最高防ddos攻击,防暴力破解,使crm网站免受安全困扰,数云更加拥有企业级别安全运维管理平台,进行服务器的入侵防护和安全管理,在数据层数云采用主备架构,储存结构化数据,高性能优化数据库源码,对云计算和数据均有精深的职能优化。
    除了安全、可靠性之外,“云”和传统的本地部署相比,还有一系列其他优势。首先,云的成本低。公司不需要雇佣三个全职的IT人员管理专门购买的服务器,而只需要和其他用户分摊IT成本和服务器成本。其次,云能快速更新迭代。云计算,使CRM提供商能轻松地更新代码。最后,云能使公司IT架构更加标准化。云服务使用常用的HTTP协议和用户沟通。这使得公司的IT部门能利用标准的手段来维护、加密或拓展CRM服务的功能。
    开放和整合的CRM
    在美国,企业软件各个环节已经有较成熟的应用出现,这些软件都有导入、导出数据的API端口,有清晰易懂的API开发者文档。企业只需投入一个程序员的部分时间,就能将这些上下游软件串联起来,真正达到市场营销、销售、守候服务的流程自动化。
    构建一个这样一个生态链,也需要企业软件的心态调整。以CRM举例,软件提供商要能以“开放平台”的定位,提供API端口,让第三方应用能轻易地导入、导出数据,使数据能自动***式地穿梭于广告点击、销售接洽、合同签订、履约以及售后服务。在国内,数云CRM软件能提供优秀的API接口,更容易地导入、导出数据,从而帮助用户企业对市场的反应更加敏捷。
    优化业务流程的CRM
    在业务流程中,CRM应该与销售人员常用的通讯方式进行结合。在美国,邮件和电话是重要的沟通方式。CRM需要减少销售人员的手动数据输入,让CRM里记录订单信息变得更加便捷高效,因而更加乐于主动使用CRM系统。
更为重要的是,CRM作为优化流程和提高沟通成本的解决方案,降低撞单的可能性,使多个销售间的合作更加协调。虽然国内销售主要联系方式与美国不同,而且流行的QQ和微信对第三方下载发送有限制,但是CRM与短信,电话,邮件结合的机会依然存在。
    智能的CRM
    CRM系统自动导入了用户的联系历史之后,能够在这海量的数据上进行分析挖掘。通过对关键字的提取,可以预测出销售流程所在的阶段,提高数据的完整度。更进一步,随着自然语言分析技术的进步,我们可以判断出客户文字中流露的情绪,进一步预测这个线索成功拿下的概率。
    对销售部门来讲,很重要的工作是预测销售业绩。CRM是个数据库,记载了大量的销售记录。类似通讯纪录的数据分析,基于销售历史数据的分析来进行挖掘,预测,推荐,也有巨大的机会。最简单的方法,就是根据历史销售数据,预测出在某个阶段的机会,有多少成交的概率;以此线性回归,预测销售业绩。
    再深一步,可以根据销售对象的属性特征,诸如潜在客户的行业、人数、市场情况等信息等等,对公司进行需求分析及分类。再为各个类别的业务机会进行预测,能够获取更精准的预测。
    要进一步提升预测精度,有必要对每一销售过程数据进行分析,这包括联系纪录、内容、内外场景等等。神经网络这两年突飞猛进的发展,使自然语言分析有突破性进展的可能。这对CRM行业的智能化影响也会是巨大的。
    数云将为零售企业提供个性化数据挖掘与营销活动的深度分析及运营支撑,全面配合客户需求,让CRM创造价值,让客户价值最大化。

本文出自 “数云:CRM_商业智能BI” 博客,请务必保留此出处http://shuyun.blog.51cto.com/11815569/1834346

从技术的角度分析我们到底需要什么样的CRM

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