CRM与数据分析:企业增长的双引擎
在数字化时代,CRM系统与数据分析的结合为企业提供了深入理解客户和市场的工具。本文探讨了CRM与数据分析如何共同推动企业的洞察力和决策能力,从而实现可持续的业务增长。企业的成功在很大程度上取决于其对客户行为和市场动态的理解。CRM系统提供了一个平台,用于收集、存储和管理客户信息,而数据分析则为这些信息提供了深度洞察。两者的结合,为企业提供了强大的竞争优势。 [...]
在数字化时代,CRM系统与数据分析的结合为企业提供了深入理解客户和市场的工具。本文探讨了CRM与数据分析如何共同推动企业的洞察力和决策能力,从而实现可持续的业务增长。企业的成功在很大程度上取决于其对客户行为和市场动态的理解。CRM系统提供了一个平台,用于收集、存储和管理客户信息,而数据分析则为这些信息提供了深度洞察。两者的结合,为企业提供了强大的竞争优势。 [...]
一、什么是数据挖掘呢?数据挖掘指的就是从大量的数据中,提取隐藏在其中的,事先不知道的、但潜在有用信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型,根据过去的行动数据来预测未来的行为。简单讲实际上是一种深层次的数据分析方法。可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、销售易CRM系统数据挖掘功能有什么作用呢?1、了解客户群体特点具备数据挖掘功能的销售易CRM系统,能够统计客户的基本资料和数据情况,对客户的线索进行分析,能为管理者或者决策者提供各项更直观的数据,能实时了解客户分布情况,对客户的群体特点会有更深刻的认识等。2、培养客户的黏性客户黏性对于企业来说是非常重的,不仅能为企业带来稳定的收入和持续的资源。销售易CRM系统的数据挖掘功能可以帮助我们分析出客户的需求点和痛点,了解客户满意度情况,企业可以据此来分析调整服务制度及规范。3、制定更加科学的商业决策企业的每一步决策,每一个规划,都可能会对企业起着深远的影响,因此每一个商业决策都非常重要。销售易CRM系统中的数据挖掘功能可以帮助企业做更科学的商业决策,依据客户群体特征、客户消费情况的变化等,拿到这些重要数据之后再进行商业决策的制定,那么它一定会更加具有合理性。三、数据挖掘具体的步骤或者阶段是怎样的呢?1、定义问题在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。2、建立数据挖掘库建立数据挖掘库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。3、分析数据分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据体量大的话,就需要一个功能强大的软件工具来协助完成这些事。如:销售易CRM的智能分析云。4、准备数据建立模型之前的最后一步数据准备工作。这一过程包含四个销阶段:选择变量,选择记录,创建新变量,转换变量。5、建立模型建立模型是一个反复检查、校验的过程。需要先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集,称为验证集。6、评价模型模型建立好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中,需要进一步了解。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广实施。销售易CRM,从信息化到数字化,新一代CRM融合新型互联网的连接和数据能力,赋能企业以客户为中心,实现人在线,流程在线,数据智能,产品方案连续多年入选Gartner全球魔力象限。