揭示洞察力：公司如何使用 CRM 数据实现繁荣发展？

在当前的数字环境中，公司越来越依赖技术和数据来指导其运营并为决策过程提供信息，因此 CRM（客户关系管理）数据非常重要。 在各种形式的数据中，客户关系管理数据在帮助企业理解和服务客户​​方面尤为重要。 CRM 数据由企业收集的有关其客户及其与公司互动的信息组成，这些信息用于管理和增强客户关系。

什么是 CRM 数据？

它是收集并存储在 CRM 中的数据（客户关系管理） 系统。 这些数据可以包括客户联系信息、客户互动的详细信息、客户已购买或表示感兴趣的产品或服务的相关信息，以及关于客户的任何注释或意见。 CRM 数据的目的是帮助企业管理和改善与客户的关系。 它可用于多种目的，例如帮助销售团队跟踪和跟进潜在客户、分析客户行为以确定趋势或模式，以及提供个性化的客户服务。

客户关系管理数据管理

CRM 数据管理涉及企业用于收集、存储和分析客户关系管理 (CRM) 数据的流程和系统。 以下是 CRM 数据管理系统通常如何工作的概述：

CRM 数据管理的第一步是从各种来源收集数据，例如客户交互、销售和营销活动以及 Web 表单。 然后将收集到的数据存储在 CRM 系统中，这是一个专门用于管理客户数据的数据库。

一旦数据存储在 CRM 系统中，就可以对其进行分析以确定趋势、模式和见解，从而帮助企业了解其客户并改进其运营。 CRM 系统可以根据分析的数据生成报告，这些报告可用于跟踪绩效、确定需要改进的领域并做出明智的决策。

CRM 数据有哪些类型？

关于 CRM 数据类型，有 4 个主要类别：

身份数据

身份数据是指特定于特定客户或潜在客户的信息，用于在 CRM 系统或数据库中识别他们。 这可能包括某人的姓名、地址和联系信息等内容。 身份数据对于单个个人或组织是唯一的，用于帮助识别 CRM 系统或其他数据库中的特定记录。

身份数据不仅有助于识别记录，还有助于团队与潜在客户和客户沟通并协助他们完成任务。 例如，在开始推销电话活动之前，销售代表需要创建一个包含姓名和电话号码等身份信息的收件人列表。 如果不将此数据存储在 CRM 系统中，销售团队将不得不花费更多时间研究每个潜在的潜在客户，这会降低效率。

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描述性数据

描述性数据提供有关潜在客户、联系人、客户或机会的上下文、特征或特性。 与用于识别单个记录的身份数据不同，描述性数据可用于过滤或查找多个记录，因为它与多个潜在客户或客户相关。 描述性数据的示例包括：

• 职位
• 行业应用
• 组织规模
• 领先或交易阶段
• 地理位置

描述性数据提供对个人记录的个人见解，以帮助销售、客户服务或营销团队更好地沟通和协助潜在客户和客户。 例如，从某人的身份数据中知道他们的名字可以帮助您开始与潜在客户的对话，但了解他们的职位、行业和公司规模可以帮助您找到并根据他们的特定需求定制解决方案。 CRM 系统可以在配置文件中或通过标记和标签功能存储和组织此类数据。

定性数据

定性 CRM 数据是指无法量化的潜在客户或客户的动机、行为或感受。 虽然身份和描述性数据通常可以通过基本的在线研究获得，但定性数据是主观的，需要更复杂的方法，例如调查、活动跟踪或与当前和潜在客户的讨论来收集。 定性数据的例子包括：

• 联系定价的潜在客户
• 客户对最近从该企业购买的产品非常满意
• 一位客户表示他们重视提高产品的可用性
• 由于希望提高运营效率而对企业的产品或服务感兴趣的潜在客户

描述性数据和定性数据之间的主要区别在于获取信息的范围。 描述性数据提供有关记录是什么的信息，而定性数据提供有关记录对品牌、产品或服务的想法、行为或感受的信息。

例如，如果您向一家公司销售项目管理软件，他们的行业和公司规模代表了唱片公司的情况，而他们寻找更实惠的软件解决方案的愿望代表了唱片公司的想法。 此类信息可用于了解潜在客户和客户的想法，有助于改进和开发产品或服务、增强客户支持以及优化 CRM 营销、销售活动和运营。

基于定性数据创建或过滤联系信息可能更加困难，但 CRM 系统允许您将此信息作为注释或活动添加到配置文件记录中。

定量数据

定量数据提供有关记录行为或感受的客观和数字信息，例如客户点击电子邮件的次数、当前交易的潜在收入规模或客户提交的服务票总数。 此类数据有助于了解记录的行为、想法或感受。

定量数据可以特定于单个客户、销售线索或交易，也可以汇总。 例如，计算潜在客户到交易的总转化率涉及获取所有当前潜在客户的管道状态并确定成为赢得交易的百分比。 同样，计算潜在交易总收入涉及将管道中每个潜在客户的潜在交易规模相加。

由于定量数据是数字，因此主要用于分析和报告。 团队可以使用可衡量的 CRM 数据来识别其销售流程中的问题、评估营销活动的有效性、跟踪销售目标的进度并评估个人代表的绩效。

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您如何收集 CRM 数据？

收集 CRM 数据的方法有很多种：

手动输入数据

收集 CRM 数据的一种方法是直接或通过使用电子表格或其他数据导入工具手动将其输入系统。 这可能很耗时，但对于少量数据或不易通过其他方式获得的数据可能很有用。

数据集成

许多 CRM 系统提供数据集成功能，允许您自动从其他来源导入数据，例如电子邮件平台、营销自动化工具或社交媒体网络。 这可以节省时间并帮助确保数据保持最新。

网络表格

您可以使用 Web 表单从客户或潜在客户那里收集 CRM 数据。 例如，您可以使用网站上的表格从有兴趣详细了解您的产品或服务的人员那里收集联系信息。

客户的反馈意见

收集客户反馈可能是 CRM 数据的宝贵来源。 这可以通过调查、焦点小组或其他研究方法来完成。

销售和支持互动

企业与客户的任何互动都可以成为 CRM 数据的来源。 这可以包括电话、电子邮件、面对面会议和支持票。

总的来说，收集 CRM 数据的最佳方法将取决于企业的具体需求和目标，以及可用的资源和能力。

什么是理想的 CRM 数据结构？

没有一种“理想的”CRM 数据结构适用于所有企业。 CRM 数据的结构将取决于您的业务的具体需求和目标，以及您需要收集和存储的数据类型。 但是，您可以遵循一些一般原则，以帮助确保您的 CRM 数据以有效且高效的方式构建：

• 将数据组织成逻辑类别： 您的 CRM 数据应该组织成对您的业务有意义的类别。 这可以帮助您快速查找和访问所需的数据。
• 使用清晰一致的命名约定： 为数据使用清晰一致的命名约定有助于减少混淆并改进数据的整体组织。
• 保持数据最新： 使您的 CRM 数据保持最新非常重要，以确保其准确且有用。 这可能涉及定期审查和更新您的数据，以及实施流程以确保准确及时地输入新数据。
• 使用数据标签和标签： 标记和标记您的数据可以更容易地查找和组织。 例如，您可以使用标签来识别重要的客户或机会，或者突出显示需要跟进或采取行动的数据。

因此，有效的 CRM 数据结构的关键是确保其组织良好、清晰且一致，并定期维护和更新。

不良 CRM 数据的影响

糟糕的 CRM 数据会对企业产生许多负面影响，包括：

• 客户体验差： 如果企业的 CRM 数据不好，它可能无法获得有关其客户的准确或完整信息。 这可能会导致糟糕的客户体验，因为企业可能无法提供个性化的服务或支持。
• 低效的操作： 糟糕的 CRM 数据还可能使企业更难高效运营。 例如，如果销售团队拥有关于客户的不正确或过时的信息，他们可能会浪费时间跟进不再感兴趣的线索或联系错误的联系人。
• 错失良机： 如果企业的 CRM 数据不好，它可能会错失向客户追加销售或交叉销售的机会，因为它可能没有关于客户需求和偏好的完整或准确信息。
• 收入减少： 所有这些因素都会导致企业收入下降。 糟糕的客户体验会导致客户流失，低效的运营会降低生产力和盈利能力，错失机会会阻碍企业充分发挥其收入潜力。

总的来说，为了提供良好的客户体验、高效运营和最大化收入，企业必须拥有准确和最新的 CRM 数据。

结论

CRM 数据的重要性怎么强调都不为过。 在技​​术快速变革和开展业务的新方式不断涌现的时代，CRM 数据可帮助企业保持竞争力并适应不断变化的市场条件。 通过收集和分析 CRM 数据，企业可以识别趋势，更有效地定位营销工作，并改善整体客户体验。

然而，对于企业而言，谨慎管理其 CRM 数据非常重要，因为数据管理不善会导致错失良机、收入减少和其他负面影响。 在这个数字时代，有效的 CRM 数据管理对于希望在日益复杂和竞争激烈的市场中取得成功的企业至关重要。

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