یکپارچه سازی نرم افزار CRM و هوش تجاری درجهت تعالی سازمان

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.

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 زمانی دست یافتنی می باشد که شما در حیطه صنعت کسب 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.

به عنوان 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 مناسب 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 بخرند که ۸۰۰ هزار تومان می باشد؛ در نتیجه مشتریان در اواخر بیست سالگی یا بالاتر می توانند هدف خوبی برای بیمه اتومبیل باشند؛ صاحبان کسب 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 متناسب 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 کسب و کار باور می کند که سیستم هوش تجاری ( BI ) کارایی ندارد.

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

در صورتیکه بین نرم افزار CRM و هوش تجاری یکپارچه سازی انجام شود ، به بخشی از استراتژی کسب 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 مناسبی 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 کسب وکار باور می کند که سیستم هوش تجاری کارایی ندارد. شما می توانید 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 ملزومات را به عنوان یک پیش فرض اجباری برای موفقیت هوش تجاری در نظر گرفته باشید.

برای وارد کردن 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 توانید داده ها  را با استفاده از ابزارهای جدید و به تدریج در طول یک دوره زمانی جمع آوری کنید. به عنوان 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 زمانی دو تا سه ماهه اطلاعات بیشتری از مشتریان به دست آورند.

ارزیابی آنچه مشتریان سازمان احتیاج دارند

گام بعدی تعریف موقعیت شما در مقیاس تکاملی BI -CRM می باشد. مراقب باشید که با آخرین تکنولوژی های هوش تجاری و وعده های تحلیل خیالی سر درگم نشوید. بر روی آنچه به کسب 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 عنوان 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 محاسبات را بر اساس اطلاعات قبلی در مورد تاریخ هایی که آقای A بیشتر خرج کرده است، انجام دهد. در حقیقت این پیش بینی ها برای فروش متقابل استفاده می شود.

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. بعنوان مثال، در صورتی که مشتری مبلغ مشخصی در یک صندوق مشترک 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 ترکیب CRM و BI

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 کسب 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 کسب 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 طولانی مدت خود را به خاطر داشته باشید و برای افزایش تدریجی آن در طول زمان برنامه ریزی کنید.

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.

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 کسب 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.

برای مشاهده دمو نرم افزار پارس ویتایگر کلیک کنید.

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

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 کسب و کارها بتوانند آن را درک کنند.

CRM و BI اجزای اصلی هدف نهایی مشترکی می باشند: اتخاذ تصمیمات کسب و کار و ارتباطات آگاهانه با مشتری با استفاده از داده های جامع. اما یکپارچه سازی آنها – به ویژه اگر کسب 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 ترکیب عمیق داده ها  بیان شده است.

1- شناخت عملیات CRM شما

اگر تصویر درستی از آنچه شما انجام می دهید و نحوه ارتقای کارمندان پشتیبانی مشتری نداشته باشید، نمی توانید 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 کسب 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 پشتیبانی مشتری ما به درستی کار کرده است؟ آیا مراحل غیر ضروری یا موانع در تبدیل مشتری وجود دارد؟ شروع کردن با این سوالات قبل از طبقه بندی  BI در لایه های بالایی، به کسب و کار شما شناخت بهتری از تجربه مشتری ارائه می دهد.

2- شناخت مشتریان شما

ابزارهای BI زمانی به بهترین شکل کار می کنند که یک کسب و کار بداند به دنبال چه اطلاعاتی می باشد. آیا شما می دانید میزان اطلاعاتی که راه حل CRM فعلی شما فراهم می کند چقدر است؟ پس از پیاده سازی راه حل BI، آیا شما می دانید معیارهای کلیدی که شما علاقه مند به پیدا کردن آن هستید، چه می باشند؟ مشتریان امروزی، به ویژه نسل هزاره، عموماً انبوهی از اطلاعات شخصی با ارزشی را در اختیار کسب 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 کردن آنچه شما می دانید و آنچه که در مورد پایگاه مشتریان خود نمی دانید، استفاده از یک استراتژی CRM اجتماعی را در نظر بگیرید.

3- برنامه ریزی هوشمندانه

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 کسب و کار شما تاثیر می گذارد و آیا ابزار روش اجرای کسب و کار را تغییر می دهد.

4- انتخاب ابزار BI مناسب

بدین ترتیب، هنگام انتخاب راه حل BI مناسب کسب و کار خود، توجه و دقت داشته باشید. جمع آوری ابزارهای هوش تجاری ( BI ) مناسب 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 بدانید 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.

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

5- اولویت بندی داده ها

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 اهداف کسب و کارتان ارائه دهد. اما، هرگاه ابزار هوش تجاری ( BI ) شروع به پرورش کند، با استخراج تعداد کمی از معیارها همزمان با نمودار سازی متنوع ابزار و ویژگی های تجسم داده، به کوچکتر کردن 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

هنگامی که یک ابزار هوش تجاری ( BI ) به طور کامل اعمال می شود و داده پردازش اطلاعات CRM را درباره نحوه عملکرد کسب 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 کسب و کارها باید تصمیم بگیرند با این داده ها چه کار انجام دهند. این امر می تواند به معنای 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 کسب و کار به آن توجه کند.

7- تبدیل شدن به انباری از داده

با تعامل هر مشتری و کسب و کار، معاملات اکنون به وسیله کلان داده ها آگاه و از طریق ابزار هوش تجاری تفسیر شده است. الان وقت تجربه و امتحان کردن است. تغییرات کوچک یا بزرگ را برای تعاملات با مشتری خود ( یا سایر جنبه های کسب 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 کردن مشتری ساده

درگیر کردن نرم افزار  CRM و هوش تجاری با یکدیگر سود بیشتری از هر مشتری فراهم می کند- در ترکیب 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 عنوان یک ثروت باید به طور مستقیم برای سازماندهی مجدد و تقسیم پایگاه مشتری شما مورد استفاده قرار گیرد. هر چه دسته بندی ها و بخش های یک کسب و کار بهتر تعریف و ترسیم شده باشند، کارکنان بازاریابی و فروش بهتر می توانند یک راهبرد موثر برای تبدیل، حفظ و کسب درآمد از روابط مشتری ایجاد کنند.

9- یک کسب و کار هوشمند شدن

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 پشتیبانی 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.

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 کسب 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.