Avslöja insikter: Hur använder företag CRM-data för att blomstra?

I det nuvarande digitala landskapet är företag alltmer beroende av teknik och data för att styra sin verksamhet och informera sina beslutsprocesser, så CRM-data (Customer Relationship Management) är ganska viktig. Bland olika former av data är information om kundrelationshantering särskilt viktig för att hjälpa företag att förstå och betjäna sina kunder. CRM-data består av information som företag samlar in om sina kunder och deras interaktioner med företaget, som används för att hantera och förbättra kundrelationer.

Vad är CRM-data?

Det är data som samlas in och lagras i ett CRM (hantering av kundrelationer) systemet. Dessa data kan inkludera kundkontaktinformation, detaljer om kundinteraktioner, information om de produkter eller tjänster som kunder har köpt eller uttryckt intresse för, och eventuella anteckningar eller observationer om kunden. Syftet med CRM-data är att hjälpa ett företag att hantera och förbättra sina relationer med sina kunder. Den kan användas för en mängd olika ändamål, som att hjälpa ett säljteam att spåra och följa upp potentiella kunder, analysera kundbeteende för att identifiera trender eller mönster och tillhandahålla personlig kundservice.

CRM-datahantering

CRM-datahantering involverar de processer och system som ett företag använder för att samla in, lagra och analysera data om kundrelationshantering (CRM). Här är en översikt över hur ett CRM-datahanteringssystem vanligtvis fungerar:

Det första steget i CRM-datahantering är att samla in data från olika källor, såsom kundinteraktioner, försäljnings- och marknadsföringsaktiviteter och webbformulär. Den insamlade informationen lagras sedan i ett CRM-system, som är en specialiserad databas utformad för att hantera kunddata.

När informationen väl är lagrad i CRM-systemet kan den analyseras för att identifiera trender, mönster och insikter som kan hjälpa verksamheten att förstå sina kunder och förbättra sin verksamhet. CRM-systemet kan generera rapporter baserade på analyserad data, som kan användas för att spåra prestanda, identifiera förbättringsområden och fatta välgrundade beslut.

Vilka typer av CRM-data finns det?

Det finns fyra huvudkategorier när det kommer till typerna av CRM-data:

Identitetsdata

Identitetsdata hänvisar till information som är specifik för en viss kund eller lead och används för att identifiera dem inom ett CRM-system eller en databas. Detta kan innefatta saker som en persons namn, adress och kontaktinformation. Identitetsdata är unika för en enskild individ eller organisation och används för att hjälpa till att identifiera specifika poster inom ett CRM-system eller annan databas.

Identitetsdata hjälper inte bara att identifiera poster, utan det hjälper också team att kommunicera med och hjälpa leads och kunder, såväl som att utföra uppgifter. Till exempel, innan du startar en kalla samtalskampanj, måste säljare skapa en lista över mottagare med identitetsinformation som namn och telefonnummer. Utan att lagra dessa data i ett CRM-system skulle säljteamet behöva lägga mer tid på att undersöka varje potentiell prospekt, vilket skulle vara mindre effektivt.

---

Ditt sökande efter den bästa CRM-lösningen för små och medelstora företag är nu över

---

Beskrivande data

Beskrivande data ger sammanhang, egenskaper eller egenskaper om en potentiell kund, kontakt, kund eller möjlighet. Till skillnad från identitetsdata, som används för att identifiera en enskild post, kan beskrivande data användas för att filtrera eller hitta flera poster eftersom det är relevant för flera leads eller kunder. Exempel på beskrivande data inkluderar:

• Jobbtitel
• Industri
• Organisationsstorlek
• Lead eller deal skede
• Geografisk plats

Beskrivande data ger personliga insikter i individuella register för att hjälpa försäljnings-, kundtjänst- eller marknadsföringsteam att bättre kommunicera och hjälpa potentiella kunder och kunder. Att till exempel känna till någons namn från deras identitetsdata kan hjälpa dig att starta en konversation med en lead, men att känna till deras befattning, bransch och företagsstorlek kan hjälpa dig att hitta och skräddarsy en lösning för deras specifika behov. CRM-system kan lagra och organisera denna typ av data i en profil eller genom märknings- och etikettfunktioner.

Kvalitativa data

Kvalitativ CRM-data hänvisar till motivation, beteenden eller känslor hos en lead eller kund som inte kan kvantifieras. Även om identitetsdata och beskrivande data ofta kan erhållas genom grundläggande onlineforskning, är kvalitativ data subjektiv och kräver mer komplexa metoder som undersökningar, aktivitetsspårning eller diskussioner med nuvarande och potentiella kunder att samla in. Exempel på kvalitativ data inkluderar:

• En ledande kontaktperson om prissättning
• En kund som är mycket nöjd med sitt senaste köp från företaget
• En kund som anger att de värdesätter förbättrad användbarhet i en produkt
• En lead som uttrycker intresse för verksamhetens produkt eller tjänst på grund av en önskan att förbättra operativ effektivitet

Den största skillnaden mellan beskrivande och kvalitativ data är omfattningen från vilken informationen erhålls. Beskrivande data ger information om vad en post är, medan kvalitativ data ger information om vad en post tycker, gör eller känner om ett varumärke, produkt eller tjänst.

Till exempel, om du säljer programvara för projektledning till ett företag, representerar deras bransch och företagsstorlek vad rekordet är, medan deras önskan att hitta en mer prisvärd mjukvarulösning representerar vad rekordet tycker. Denna typ av information kan användas för att förstå tankar hos potentiella kunder och kunder och kan hjälpa till att förbättra och utveckla produkter eller tjänster, förbättra kundsupporten och optimera CRM-marknadsföring, säljkampanjer och verksamhet.

Det kan vara svårare att skapa eller filtrera kontaktinformation baserat på kvalitativ data, men CRM-system låter dig lägga till denna information i profilposter som anteckningar eller aktivitet.

Kvantitativa data

Kvantitativ data tillhandahåller objektiv och numerisk information om beteenden eller känslor av en post, såsom antalet gånger en kund klickar på ett e-postmeddelande, den potentiella intäktsstorleken för en aktuell affär eller det totala antalet servicebiljetter som lämnats in av en kund. Denna typ av data kan hjälpa till att förstå hur en post beter sig, tänker eller känns.

Kvantitativ data kan vara specifik för enskilda kunder, potentiella kunder eller affärer, eller så kan den aggregeras. Att till exempel beräkna den totala konverteringsfrekvensen för lead-to-deal innebär att man tar pipelinestatusen för alla aktuella leads och bestämmer procentandelen som blev vunna affärer. På samma sätt innebär att beräkna den totala potentiella affärens intäkt att lägga ihop den potentiella affärens storlek för varje lead i pipelinen.

Eftersom kvantitativ data är numerisk används den främst för analys och rapportering. Team kan använda mätbar CRM-data för att identifiera problem i sin försäljningsprocess, utvärdera effektiviteten av marknadsföringskampanjer, spåra framsteg med försäljningsmål och utvärdera individuella representanters prestationer.

---

Automatisera ditt arbetsflöde med rätt lösning: CRM vs Marketing Automation

---

Hur samlar du in CRM-data?

Det finns en mängd olika sätt att samla in CRM-data:

Manuell datainmatning

Ett sätt att samla in CRM-data är att manuellt lägga in den i systemet, antingen direkt eller genom att använda ett kalkylblad eller annat dataimportverktyg. Detta kan vara tidskrävande, men det kan vara användbart för små mängder data eller för data som inte är lättillgängliga på andra sätt.

Dataintegration

Många CRM-system erbjuder dataintegreringsfunktioner som gör att du automatiskt kan importera data från andra källor, såsom e-postplattformar, verktyg för marknadsföringsautomatisering eller sociala medienätverk. Detta kan spara tid och hjälpa till att se till att data hålls uppdaterade.

Webbformulär

Du kan använda webbformulär för att samla in CRM-data från kunder eller leads. Du kan till exempel använda ett formulär på din webbplats för att samla in kontaktinformation från personer som är intresserade av att lära dig mer om dina produkter eller tjänster.

Feedback från kunder

Att samla in kundfeedback kan vara en värdefull källa till CRM-data. Detta kan göras genom enkäter, fokusgrupper eller andra forskningsmetoder.

Försäljning och supportinteraktioner

Alla interaktioner som ett företag har med sina kunder kan vara en källa till CRM-data. Detta kan inkludera telefonsamtal, e-postmeddelanden, personliga möten och supportbiljetter.

Sammantaget kommer det bästa tillvägagångssättet för att samla in CRM-data att bero på de specifika behoven och målen för ett företag, såväl som de resurser och möjligheter den har tillgängliga.

Vilken är den ideala CRM-datastrukturen?

Det finns ingen "ideal" CRM-datastruktur som fungerar för alla företag. Strukturen för din CRM-data kommer att bero på de specifika behoven och målen för ditt företag, såväl som de typer av data som du behöver samla in och lagra. Det finns dock några allmänna principer som du kan följa för att säkerställa att din CRM-data är strukturerad på ett sätt som är effektivt och effektivt:

• Organisera data i logiska kategorier: Din CRM-data bör organiseras i kategorier som är meningsfulla för ditt företag. Detta kan hjälpa dig att snabbt hitta och komma åt den data du behöver.
• Använd tydliga och konsekventa namnkonventioner: Att använda tydliga och konsekventa namnkonventioner för dina data kan bidra till att minska förvirring och förbättra den övergripande organisationen av dina data.
• Håll data uppdaterad: Det är viktigt att hålla din CRM-data uppdaterad för att säkerställa att den är korrekt och användbar. Detta kan innebära att du regelbundet granskar och uppdaterar dina data, samt implementerar processer för att säkerställa att ny data matas in korrekt och snabbt.
• Använd datataggar och etiketter: Att tagga och märka din data kan göra det lättare att hitta och organisera. Du kan till exempel använda taggar för att identifiera viktiga kunder eller möjligheter, eller för att lyfta fram data som kräver uppföljning eller åtgärder.

Så nyckeln till en effektiv CRM-datastruktur är att säkerställa att den är välorganiserad, tydlig och konsekvent och att den regelbundet underhålls och uppdateras.

Effekten av dålig CRM-data

Dålig CRM-data kan ha ett antal negativa effekter på ett företag, inklusive:

• Dålig kundupplevelse: Om ett företag har dålig CRM-data kanske det inte har korrekt eller fullständig information om sina kunder. Detta kan leda till en dålig kundupplevelse, eftersom företaget kanske inte kan ge personlig service eller support.
• Ineffektiv verksamhet: Dålig CRM-data kan också göra det svårare för ett företag att arbeta effektivt. Till exempel, om ett säljteam har felaktig eller föråldrad information om en kund, kan de slösa tid på att följa upp leads som inte längre är intresserade eller att nå ut till fel kontakt.
• Missade möjligheter: Om ett företag har dåliga CRM-data kan det gå miste om möjligheter att öka eller korsförsälja till sina kunder, eftersom det kanske inte har fullständig eller korrekt information om deras behov och preferenser.
• Minskade intäkter: Alla dessa faktorer kan leda till minskade intäkter för ett företag. Dåliga kundupplevelser kan leda till förlorade kunder, ineffektiv verksamhet kan minska produktiviteten och lönsamheten och missade möjligheter kan hindra ett företag från att fullt ut realisera sin intäktspotential.

Sammantaget är det viktigt för ett företag att ha korrekta och uppdaterade CRM-data för att ge en bra kundupplevelse, fungera effektivt och maximera intäkterna.

Slutsats

Vikten av CRM-data kan inte överskattas. I en tid av snabba tekniska förändringar och nya sätt att göra affärer, hjälper CRM-data företag att förbli konkurrenskraftiga och anpassa sig till förändrade marknadsförhållanden. Genom att samla in och analysera CRM-data kan företag identifiera trender, rikta sina marknadsföringsinsatser mer effektivt och förbättra den övergripande kundupplevelsen.

Det är dock viktigt för företag att hantera sin CRM-data noggrant, eftersom dålig datahantering kan leda till missade möjligheter, minskade intäkter och andra negativa effekter. I denna digitala tidsålder är effektiv CRM-datahantering avgörande för företag som vill lyckas på en allt mer komplex och konkurrensutsatt marknad.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://dataconomy.com/2023/01/crm-data-types-benefits-risks/