ارتباط با مشتری در جهان دیجیتال ما بسیار گسترده بوده و به طور فزاینده ای در حال رشد است و انتظار می رود تا سال 2020 حجم داده های آن به 44 زتابایت برسد. (هر زتابایت معادل یک هزارمیلیارد گیگابایت است).
شرکت ها سعی کرده اند از این حجم عظیم داده در بهبود زندگی استفاده کنند. خرده فروشان داده ها را در زمان مناسب و برای مصارف متعددی تحلیل کرده و به کار می گیرند: در پیش بینی رفتار خرید و بهینه سازی عرضه محصولات، در تشخیص معاملات جعلی و متقلبانه در کسری از ثانیه توسط موسسات مالی و در کمک به شرکت های پزشکی و مراقبتی در درمان بهتر بیماران.
اما در دنیای سرمایه گذاری، داده ها به طور سنتی سنگین هستند و به صورت دستی به دیتابیسی چون CRM وارد می شوند و این سیستم از دهه 1990 تا کنون به جز انتقال از روی یک سیستم به فضای ابری تغییر دیگری نداشته است.
لازم است عوامل و نمایندگان فروش برای ورود دستی اطلاعات و جست وجو میان داده ها وقت زیادی صرف کنند. در حالی که مدیر ارشد، نظارت بر فعالیت این نیروها را در سیستم CRM با ارزش می داند، عمده فروشندگان از انجام فعالیت های تکراری و مازاد CRM بیزارند. این فعالیت اداری وقتی مهم تر می شود که بدانید به طور متوست فقط %11 از وقت این فروشندگان به فعالیت فروش اختصاص می یابد.
این شیوه فعالیت و وقت گذاری به شدت قدیمی و دور از ذهن است. در نظر بگیرید که ما در دوره فعالیت توصیه های آمازون و نرم افزار Siri زندگی می کنیم. (که برای هر اقدامی توصیه های سریع و به موقع ارائه می دهند) چه می شود اگر جریان فعالیت های شرکت به اندازه نرم افزار Siri هوشمند و سریع باشد؟ چه می شود اگر نمایندگان فروش از پیشنهاد برای فعالیت های پیش روی خودشان استفاده کنند، اینکه خریداران چه می خواهند؟ و چه می شود اگر سیستم CRM از کار افتاده باشد؟
درست همانطور که آمازون به مشتری خودش که سابقا کالسکه خریداری کرده و قصد دارد صندلی ماشین برای بچه هم خریداری کند، پیشنهادات روشنی ارائه می دهد، نرم افزارهای مربوط به شرکت ها باید به کاربران خود در خصوص بالاترین ارزش افزوده و یا ضروری ترین وظایف آنها، فعالانه پیشنهاد ارائه کنند تا این شرکت ها بتوانند این موارد را در اولویت خود قرار دهند.
الگوریتم های هوش مصنوعی و پشتیبانی از تصمیمات که می توانند پیشنهادات مبتنی بر داده ارائه دهند، سطح جدیدی از بهره وری را برای کارگران ایجاد می کنند و به افراد اجازه می دهند که روی مسائل مهم تمرکز کرده و به یکدیگر در ارتقا و بهبود وضعیت کمک کنند. تبدیل این مسئله به واقعیت با کمک گرفتن از یادگیری مکانیزه و موتورهای پیش بینی داده ممکن است از آنچه فکر می کنید سریع تر رخ دهد.
برای بسیاری از نمایندگان فروش بسیاری از وظایف متداول کنونی الزاما مهم ترین موارد ضروری نیست و آن ها زمان زیادی را برای تماس با افراد اشتباه و با پیام های غیرموثر تلف می کنند. استفاده از قدرت دستگاه برای ارائه پیشنهادات اجرایی و رویکردهای صحیح به فروشندگان کمک می کند که بر جریان داده ها سوار شده و آن را هدایت نمایند و وقت خود را بر مسائلی چون اعتماد مشتریان و روابط انسانی مرتبط با کسب وکارشان متمرکز نمایند.
به هر میزان که تعاملات دیجیتال میان نمایندگان فروش و مشتریان با امکاناتی چون فیس بوک، ایمیل، پیام و یا وب سایت افزایش یابد، تحلیل و ارزیابی داده های مربوطه به شفاف شدن و ترسیم آنچه موجب موفقیت نمایندگان فروش شده و دیگران در آن ناموفق بوده اند کمک می نماید. همچنین این تحلیل عوامل موثر بر موفقیت را روشن می کند و روش های فعال سازی دیگران در سازمان فروش برای دست یابی به موفقیت را تعیین می کند.
محدودیت های عمیق سیستم قدیمی CRM در دنیای پیش بینی پذیر و هوشمند امروزه نمایان شده است. دوره استفاده از CRM به عنوان ابزار پیگیری فروش گذشته است. آینده CRM و دیگر نرم افزارهای مشابه، در قدرت ارائه پیشنهاد اقدامات بعدی است که از طریق تحلیل های آینده نگر و دانش عمیقی از صنایع و چارچوب کارویژه های کسب وکارها ارائه می گردد.
سیستم های CRM از بین نرفته اند اما نمایندگان و عوامل فروش در صورتی که این نرم افزار بجای اتلاف وقت در ورود داده و جستجو در آن، هوشمند نشود و در استفاده از زمان مقرون به صرفه نگردد؛ استفاده از آن را متوقف خواهند کرد. آینده نرم افزار CRM استفاده از داده های پیش بینی شونده و تبدیل شدن یه یک سیستم فعال است. عوامل فروشی که قادر به استفاده از ربات های دستیار هستند، افرادی اند که در دنیای جدید پیشرفت خواهند کرد.
۲ پاسخ
آیا کارمندان فروش و بازاریابی هنگام کار با سی آر ام از فعالیت خود عقب میمانند؟
گرچه داده و اطلاعات بسیار مهم هستن اما مهمتر از داده ها نحوه تحلیل این داده هاست. داده ها هر چقدر هم که مناسب و خوب باشن در صورتی که خوب تحلیل نشن ارزشی نخواهند داشت. با نرم افزار crm مطمئنا به روشی درست میتوان از داده ها استفاده کرد.