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五种有效的CRM数据管理方法

  • 发布日期:2020-12-08
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  • 浏览量:53

      CRM数据就是客户数据。客户数据不是平面,而是三维客户相关信息的集合。CRM数据的管理是企业必须关注的问题,据一份报告称,消费数据是当今非常有价值的资源,堪称“数字时代的石油”。CRM数据管理是指在许可的范围内收集、存储和管理客户信息数据库的实践,目的是改善公司的整体服务,流程和产品。它产生的价值可以通过有效管理客户数据来体现,包括增加销售、提高客户保留率、更有效的营销活动和更稳定的客户关系。下面我们分享一些帮助你更有效地管理客户数据的重要提示。

      五种有效的CRM数据管理方法。

      一、购买合适的CRM软件

      用电子表存储客户数据越来越不实用——分散的数据不能适应当今越来越复杂的销售过程。重视数据的企业会将其客户信息存储在一个统一的数据库中,这个数据库叫做客户关系管理系统(CRM)。CRM使数据的组织和收集更加安全和容易,还可以根据数据提供细分的客户见解,这是识别和改进销售机会的好方法。

      采用CRM还会带来更多好处:

      1、所有的数据都放在一个地方,支持跨部门更新和共享。

      2.客户互动和销售过程实时展示,可以从整体上追溯历史。

      3、所有员工对客户有统一的看法,这主要归功于CRM中的360度客户视图。

      使用点镜SCRM,您可以自定义许多数据字段,以获取必要信息的准确快照。点镜SCRM不仅考虑到数据的权限和展现形式,还能帮助用户更快更好的录入数据、扩展信息收集范围。并且,点镜SCRM中自动化的业务触发器能够根据数据变动来执行很多日常任务,帮助用户节约大量的时间。请点击这里获得演示和免费试用。

      二、认真对待安全性

      数据泄露或丢失对任何企业都是巨大的打击,尤其是CRM系统,它存储了最关键的客户数据和销售数据,揭示了企业的历史经营成果和未来发展趋势。所以,确保数据的安全性是CRM数据管理实践中至关重要的环节。

      您可以采取哪些切实措施来确保客户数据的安全呢?

      1、与提供完整安全机制的SaaS提供商合作,或者采用可控的、私有化部署的CRM系统,比如点镜SCRM。

      2、确定CRM系统的数据备份机制。

      3、了解CRM系统本身是否提供了安全机制,比如客户资料镜像、权限、用户身份识别等等。

      三、确定您真正需要的信息

      数据不是越多越好,过多的数据(也称为数据饱和)会使用户不知所措,并阻碍决策。最重要的是,冗长的数据不仅没有被利用,还增加了用户收集数据的难度。这对提高CRM采用率没有好处。实际上,大多数公司内部60%到73%的数据没有发挥作用。

      决定收集哪些数据需要战略思考。为了收集必要的数据,请回答以下问题

      1、数据如何与您的公司目标保持一致?

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      2.一个数据中哪些信息只有很少的价值甚至没有价值?

      3、数据最终将如何促进客户体验?

      采用有针对性的方法来收集数据有助于减少不必要的收集工作(这也可以提高用户的工作效率)。如果仅获取真正需要的信息,则可以简化流程,并且降低管理费用。

      四、备份您的数据

      即使丢失数据的机会非常小,58%的中小企业也没有准备丢失数据。如果供应商、服务器或系统有问题,您将如何保存、恢复和直观地重现所有客户数据的备份?当您考虑到“丢失数据的中小企业中的60%将在6个月内业务大受影响”时,就会开始意识到数据备份和恢复计划的重要性。

      在决定重视数据备份计划时,您需要考虑以下问题:

      1、CRM系统是否提供了数据备份工具和导出功能?

      2、是否支持备份计划,比如每天或每周的特定时间。

      3、是否支持用户在不影响系统运行时随时备份?

      五、整理您的客户数据

      有些信息是无价值的,有些则很快就会过时,这些都将导致数据的不准确,从而影响了系统的价值和用户的信心,比如,您的销售人员一连拨打了十几个不存在的电话号码。所以,在数据管理过程中,还要定期清理数据。这意味着什么?验证和更新信息,删除重复项,并删除浪费您资源的联系人。这种数据清理可以提高当前数据的价值。

      数据清理需要考虑以下几件事:

      1、实行数据审查,防止数据被错误删除或变更-点镜SCRM的数据变更审查是非常好的机制。

      2、避免数据单一化,跨部门收集和更新您的数据。

      3、确保数据格式一致。

      4.CRM系统是否支持数据自动创建和更新(功能演示),这样可以比以前更容易保证你的数据是最新有效的。

      定期整理数据有助于避免错误,确保高质量、正确的信息分析客户。因此,请将数据清理视为数据质量控制的一部分。


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