अंतर्दृष्टि को उजागर करना: सीआरएम डेटा का उपयोग करने के लिए कंपनियां कैसे उपयोग कर रही हैं?

वर्तमान डिजिटल परिदृश्य में, कंपनियां अपने संचालन का मार्गदर्शन करने और अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सूचित करने के लिए प्रौद्योगिकी और डेटा पर तेजी से निर्भर हैं, इस प्रकार सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) डेटा बहुत महत्वपूर्ण है। डेटा के विभिन्न रूपों में, ग्राहक संबंध प्रबंधन डेटा व्यवसायों को अपने ग्राहकों को समझने और उनकी सेवा करने में मदद करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। सीआरएम डेटा में ऐसी जानकारी होती है जो व्यवसाय अपने ग्राहकों और कंपनी के साथ उनकी बातचीत के बारे में इकट्ठा करते हैं, जिसका उपयोग ग्राहक संबंधों को प्रबंधित करने और बढ़ाने के लिए किया जाता है।

सीआरएम डेटा क्या है?

यह वह डेटा है जिसे CRM में एकत्र और संग्रहीत किया जाता है (ग्राहक संबंध प्रबंधन) प्रणाली। इस डेटा में ग्राहक की संपर्क जानकारी, ग्राहक की बातचीत के बारे में विवरण, ग्राहकों द्वारा खरीदे गए उत्पादों या सेवाओं के बारे में जानकारी और ग्राहक के बारे में कोई भी नोट या अवलोकन शामिल हो सकते हैं। CRM डेटा का उद्देश्य किसी व्यवसाय को अपने ग्राहकों के साथ संबंधों को प्रबंधित करने और सुधारने में मदद करना है। इसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे बिक्री टीम को ट्रैक करने में मदद करना और लीड के साथ पालन करना, रुझान या पैटर्न की पहचान करने के लिए ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करना और व्यक्तिगत ग्राहक सेवा प्रदान करना।

सीआरएम डेटा प्रबंधन

CRM डेटा प्रबंधन में वे प्रक्रियाएँ और प्रणालियाँ शामिल होती हैं जिनका उपयोग व्यवसाय ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) डेटा एकत्र करने, संग्रहीत करने और विश्लेषण करने के लिए करता है। CRM डेटा प्रबंधन प्रणाली आमतौर पर कैसे काम करती है, इसका अवलोकन यहां दिया गया है:

CRM डेटा प्रबंधन में पहला कदम विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना है, जैसे ग्राहक संपर्क, बिक्री और विपणन गतिविधियाँ, और वेब प्रपत्र। एकत्र किए गए डेटा को तब CRM सिस्टम में संग्रहीत किया जाता है, जो ग्राहक डेटा को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशेष डेटाबेस है।

सीआरएम सिस्टम में डेटा संग्रहीत होने के बाद, इसका विश्लेषण प्रवृत्तियों, पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो व्यवसाय को अपने ग्राहकों को समझने और इसके संचालन में सुधार करने में मदद कर सकता है। सीआरएम सिस्टम विश्लेषण किए गए डेटा के आधार पर रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है, जिसका उपयोग प्रदर्शन को ट्रैक करने, सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने और सूचित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।

सीआरएम डेटा के प्रकार क्या हैं?

CRM डेटा के प्रकारों की बात करें तो 4 मुख्य श्रेणियां हैं:

पहचान डेटा

पहचान डेटा उस जानकारी को संदर्भित करता है जो किसी विशेष ग्राहक या लीड के लिए विशिष्ट होता है और इसका उपयोग CRM सिस्टम या डेटाबेस के भीतर उनकी पहचान करने के लिए किया जाता है। इसमें किसी व्यक्ति का नाम, पता और संपर्क जानकारी जैसी चीज़ें शामिल हो सकती हैं। पहचान डेटा एक व्यक्ति या संगठन के लिए अद्वितीय है और इसका उपयोग CRM सिस्टम या अन्य डेटाबेस के भीतर विशिष्ट रिकॉर्ड की पहचान करने में मदद के लिए किया जाता है।

पहचान डेटा न केवल रिकॉर्ड की पहचान करने में मदद करता है, बल्कि यह टीमों को लीड और ग्राहकों के साथ संवाद करने और सहायता करने के साथ-साथ कार्यों को पूरा करने में भी मदद करता है। उदाहरण के लिए, कोल्ड कॉल अभियान शुरू करने से पहले, बिक्री प्रतिनिधियों को नाम और फोन नंबर जैसी पहचान की जानकारी के साथ प्राप्तकर्ताओं की एक सूची बनाने की आवश्यकता होती है। सीआरएम प्रणाली में इस डेटा को संग्रहीत किए बिना, बिक्री टीम को प्रत्येक संभावित संभावना पर शोध करने में अधिक समय देना होगा, जो कम कुशल होगा।

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वर्णनात्मक डेटा

वर्णनात्मक डेटा किसी लीड, संपर्क, ग्राहक या अवसर के बारे में संदर्भ, विशेषताएँ या लक्षण प्रदान करता है। पहचान डेटा के विपरीत, जिसका उपयोग एकल रिकॉर्ड की पहचान करने के लिए किया जाता है, वर्णनात्मक डेटा का उपयोग फ़िल्टर करने या एकाधिक रिकॉर्ड खोजने के लिए किया जा सकता है क्योंकि यह एकाधिक लीड्स या ग्राहकों के लिए प्रासंगिक है। वर्णनात्मक डेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:

• नौकरी का नाम
• उद्योग
• संगठनात्मक आकार
• लीड या डील स्टेज
• भौगोलिक स्थान

वर्णनात्मक डेटा बिक्री, ग्राहक सेवा, या मार्केटिंग टीमों को बेहतर संवाद करने और लीड और ग्राहकों की सहायता करने के लिए व्यक्तिगत रिकॉर्ड में व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति के पहचान डेटा से उसका नाम जानने से आपको लीड के साथ बातचीत शुरू करने में मदद मिल सकती है, लेकिन उनकी नौकरी का शीर्षक, उद्योग और कंपनी का आकार जानने से आपको उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं का समाधान खोजने और तैयार करने में मदद मिल सकती है। CRM सिस्टम इस प्रकार के डेटा को प्रोफ़ाइल में या टैगिंग और लेबलिंग सुविधाओं के माध्यम से संग्रहीत और व्यवस्थित कर सकते हैं।

गुणात्मक तथ्य

गुणात्मक CRM डेटा किसी लीड या ग्राहक की प्रेरणाओं, व्यवहारों या भावनाओं को संदर्भित करता है जिसे परिमाणित नहीं किया जा सकता है। जबकि पहचान और वर्णनात्मक डेटा अक्सर बुनियादी ऑनलाइन शोध के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, गुणात्मक डेटा व्यक्तिपरक होता है और इसे एकत्र करने के लिए सर्वेक्षण, गतिविधि ट्रैकिंग, या वर्तमान और संभावित ग्राहकों के साथ चर्चा जैसे अधिक जटिल तरीकों की आवश्यकता होती है। गुणात्मक डेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:

• मूल्य निर्धारण के बारे में पहुंचने वाली एक लीड
• एक ग्राहक व्यवसाय से अपनी हाल की खरीदारी से बहुत संतुष्ट है
• एक ग्राहक यह दर्शाता है कि वे किसी उत्पाद में बेहतर उपयोगिता को महत्व देते हैं
• परिचालन दक्षता में सुधार की इच्छा के कारण व्यवसाय के उत्पाद या सेवा में रुचि व्यक्त करने वाला एक लीड

वर्णनात्मक और गुणात्मक डेटा के बीच मुख्य अंतर वह दायरा है जिससे जानकारी प्राप्त की जाती है। वर्णनात्मक डेटा एक रिकॉर्ड क्या है, इसके बारे में जानकारी प्रदान करता है, जबकि गुणात्मक डेटा एक ब्रांड, उत्पाद या सेवा के बारे में क्या सोचता है, करता है या महसूस करता है, इसके बारे में जानकारी प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप किसी निगम को परियोजना प्रबंधन सॉफ्टवेयर बेच रहे हैं, तो उनका उद्योग और कंपनी का आकार दर्शाता है कि रिकॉर्ड क्या है, जबकि अधिक किफायती सॉफ़्टवेयर समाधान खोजने की उनकी इच्छा दर्शाती है कि रिकॉर्ड क्या सोचता है। इस प्रकार की जानकारी का उपयोग लीड्स और ग्राहकों के विचारों को समझने के लिए किया जा सकता है और उत्पादों या सेवाओं को बेहतर बनाने और विकसित करने, ग्राहक सहायता बढ़ाने और CRM मार्केटिंग, बिक्री अभियानों और संचालन को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है।

गुणात्मक डेटा के आधार पर संपर्क जानकारी बनाना या फ़िल्टर करना अधिक कठिन हो सकता है, लेकिन CRM सिस्टम आपको इस जानकारी को नोट्स या गतिविधि के रूप में प्रोफ़ाइल रिकॉर्ड में जोड़ने की अनुमति देता है।

मात्रात्मक डेटा

मात्रात्मक डेटा किसी रिकॉर्ड के व्यवहार या भावनाओं के बारे में वस्तुनिष्ठ और संख्यात्मक जानकारी प्रदान करता है, जैसे ग्राहक द्वारा ईमेल पर क्लिक करने की संख्या, वर्तमान सौदे का संभावित राजस्व आकार, या ग्राहक द्वारा दर्ज किए गए सेवा टिकटों की कुल संख्या। इस प्रकार का डेटा यह समझने में मदद कर सकता है कि कोई रिकॉर्ड कैसे व्यवहार करता है, सोचता है या महसूस करता है।

मात्रात्मक डेटा व्यक्तिगत ग्राहकों, लीड या सौदों के लिए विशिष्ट हो सकता है, या इसे एकत्रित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कुल लीड-टू-डील रूपांतरण दर की गणना में सभी मौजूदा लीड्स की पाइपलाइन स्थिति लेना और जीते गए सौदों का प्रतिशत निर्धारित करना शामिल है। इसी तरह, कुल संभावित सौदे राजस्व की गणना में पाइपलाइन में प्रत्येक लीड के संभावित सौदे के आकार को जोड़ना शामिल है।

चूंकि मात्रात्मक डेटा संख्यात्मक है, इसका मुख्य रूप से विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए उपयोग किया जाता है। टीमें अपनी बिक्री प्रक्रिया में मुद्दों की पहचान करने, विपणन अभियानों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने, बिक्री लक्ष्यों पर प्रगति को ट्रैक करने और व्यक्तिगत प्रतिनिधि के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए मापने योग्य सीआरएम डेटा का उपयोग कर सकती हैं।

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आप सीआरएम डेटा कैसे एकत्र करते हैं?

सीआरएम डेटा एकत्र करने के कई तरीके हैं:

मैनुअल डेटा प्रविष्टि

CRM डेटा एकत्र करने का एक तरीका यह है कि इसे मैन्युअल रूप से सिस्टम में दर्ज किया जाए, या तो सीधे या स्प्रेडशीट या अन्य डेटा आयात उपकरण के उपयोग के माध्यम से। यह समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन यह छोटी मात्रा में डेटा या डेटा के लिए उपयोगी हो सकता है जो अन्य माध्यमों से आसानी से उपलब्ध नहीं है।

डेटा एकीकरण

कई सीआरएम सिस्टम डेटा एकीकरण क्षमताओं की पेशकश करते हैं जो आपको ईमेल प्लेटफॉर्म, मार्केटिंग ऑटोमेशन टूल या सोशल मीडिया नेटवर्क जैसे अन्य स्रोतों से स्वचालित रूप से डेटा आयात करने की अनुमति देते हैं। इससे समय की बचत हो सकती है और यह सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है कि डेटा को अद्यतित रखा जाए।

वेब प्रपत्र

आप ग्राहकों या लीड्स से CRM डेटा एकत्र करने के लिए वेब फ़ॉर्म का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप उन लोगों से संपर्क जानकारी एकत्र करने के लिए अपनी वेबसाइट पर एक फ़ॉर्म का उपयोग कर सकते हैं जो आपके उत्पादों या सेवाओं के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं।

उपभोक्ता की राय

ग्राहक फ़ीडबैक एकत्र करना CRM डेटा का एक मूल्यवान स्रोत हो सकता है। यह सर्वेक्षणों, फोकस समूहों, या अन्य अनुसंधान विधियों के माध्यम से किया जा सकता है।

बिक्री और समर्थन इंटरैक्शन

किसी व्यवसाय के अपने ग्राहकों के साथ होने वाली कोई भी बातचीत CRM डेटा का स्रोत हो सकती है। इसमें फोन कॉल, ईमेल, इन-पर्सन मीटिंग और सपोर्ट टिकट शामिल हो सकते हैं।

कुल मिलाकर, CRM डेटा एकत्र करने का सबसे अच्छा तरीका किसी व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों के साथ-साथ उसके पास उपलब्ध संसाधनों और क्षमताओं पर निर्भर करेगा।

आदर्श सीआरएम डेटा संरचना क्या है?

कोई "आदर्श" सीआरएम डेटा संरचना नहीं है जो सभी व्यवसायों के लिए काम करेगी। आपके CRM डेटा की संरचना आपके व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों के साथ-साथ आपके द्वारा एकत्र और संग्रहीत किए जाने वाले डेटा के प्रकारों पर निर्भर करेगी। हालांकि, कुछ सामान्य सिद्धांत हैं जिनका पालन करके आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका सीआरएम डेटा इस तरह से संरचित है जो प्रभावी और कुशल है:

• डेटा को तार्किक श्रेणियों में व्यवस्थित करें: आपके सीआरएम डेटा को उन श्रेणियों में व्यवस्थित किया जाना चाहिए जो आपके व्यवसाय के लिए मायने रखती हैं। यह आपके लिए आवश्यक डेटा को शीघ्रता से खोजने और उस तक पहुंचने में आपकी सहायता कर सकता है।
• स्पष्ट और सुसंगत नामकरण परंपराओं का उपयोग करें: अपने डेटा के लिए स्पष्ट और सुसंगत नामकरण परिपाटियों का उपयोग करने से भ्रम को कम करने और आपके डेटा के समग्र संगठन में सुधार करने में मदद मिल सकती है।
• डेटा को अपडेट रखें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सटीक और उपयोगी है, अपने CRM डेटा को अद्यतित रखना महत्वपूर्ण है। इसमें आपके डेटा की नियमित रूप से समीक्षा करना और उसे अपडेट करना शामिल हो सकता है, साथ ही यह सुनिश्चित करने के लिए प्रक्रियाओं को लागू करना शामिल है कि नया डेटा सही और तुरंत दर्ज किया गया है।
• डेटा टैग और लेबल का उपयोग करें: अपने डेटा को टैग और लेबल करने से इसे ढूंढना और व्यवस्थित करना आसान हो सकता है। उदाहरण के लिए, आप टैग का उपयोग महत्वपूर्ण ग्राहकों या अवसरों की पहचान करने के लिए, या उस डेटा को हाइलाइट करने के लिए कर सकते हैं जिसके लिए अनुवर्ती कार्रवाई या कार्रवाई की आवश्यकता होती है।

इसलिए, एक प्रभावी सीआरएम डेटा संरचना की कुंजी यह सुनिश्चित करना है कि यह सुव्यवस्थित, स्पष्ट और सुसंगत है, और यह नियमित रूप से बनाए रखा और अद्यतन किया जाता है।

खराब CRM डेटा का प्रभाव

खराब CRM डेटा के व्यवसाय पर कई नकारात्मक प्रभाव पड़ सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• खराब ग्राहक अनुभव: यदि किसी व्यवसाय का CRM डेटा खराब है, तो हो सकता है कि उसके पास अपने ग्राहकों के बारे में सटीक या पूरी जानकारी न हो। इससे ग्राहक का अनुभव खराब हो सकता है, क्योंकि हो सकता है कि व्यवसाय व्यक्तिगत सेवा या सहायता प्रदान करने में सक्षम न हो।
• अक्षम संचालन: खराब CRM डेटा किसी व्यवसाय के लिए कुशलतापूर्वक संचालित करना और भी कठिन बना सकता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी बिक्री टीम के पास किसी ग्राहक के बारे में गलत या पुरानी जानकारी है, तो वे उन लीड्स का अनुसरण करने में समय बर्बाद कर सकते हैं जो अब रुचि नहीं रखते हैं या गलत संपर्क तक पहुंच रहे हैं।
• छूटे हुए अवसर: यदि किसी व्यवसाय के पास खराब CRM डेटा है, तो वह अपने ग्राहकों को अपसेल या क्रॉस-सेल करने के अवसरों से चूक सकता है, क्योंकि इसमें उनकी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के बारे में पूर्ण या सटीक जानकारी नहीं हो सकती है।
• राजस्व में कमी: इन सभी कारकों के कारण किसी व्यवसाय के लिए राजस्व में कमी आ सकती है। खराब ग्राहक अनुभव से ग्राहक खो सकते हैं, अकुशल संचालन उत्पादकता और लाभप्रदता को कम कर सकते हैं, और छूटे हुए अवसर किसी व्यवसाय को अपनी राजस्व क्षमता को पूरी तरह से साकार करने से रोक सकते हैं।

कुल मिलाकर, एक व्यवसाय के लिए एक अच्छा ग्राहक अनुभव प्रदान करने, कुशलता से संचालित करने और राजस्व को अधिकतम करने के लिए सटीक और अद्यतित CRM डेटा होना महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

CRM डेटा के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर नहीं बताया जा सकता है। तेजी से तकनीकी परिवर्तन और व्यवसाय करने के नए तरीकों के युग में, CRM डेटा व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बने रहने और बाजार की बदलती स्थितियों के अनुकूल होने में मदद करता है। सीआरएम डेटा एकत्र और विश्लेषण करके, व्यवसाय रुझानों की पहचान कर सकते हैं, अपने मार्केटिंग प्रयासों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित कर सकते हैं और समग्र ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं।

हालांकि, व्यवसायों के लिए अपने सीआरएम डेटा को सावधानी से प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि खराब डेटा प्रबंधन से छूटे हुए अवसर, राजस्व में कमी और अन्य नकारात्मक प्रभाव पड़ सकते हैं। इस डिजिटल युग में, तेजी से जटिल और प्रतिस्पर्धी बाज़ार में सफल होने के इच्छुक व्यवसायों के लिए प्रभावी सीआरएम डेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण है।

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• स्रोत: https://dataconomy.com/2023/01/crm-data-types-benefits-risks/