Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) to jeden z kluczowych elementów prowadzenia biznesu. Przede wszystkim w branży e-commerce: silnie konkurencyjnej, ale także posiadającej bezpośredni dostęp do ogromnych baz danych o klientach. W wyścigu o klienta najczęściej wygrywa ten, kto najlepiej korzysta z informacji! Przyjrzyjmy się więc, jak wykorzystać BI dla CRM. Jak Business Intelligence może optymalizować relacje z klientami? 

W niniejszym artykule przeanalizujemy 5 kategorii wsparcia CRM narzędziami BI. Uzupełnimy je także realnymi przykładami, jak połączenie baz danych i odpowiednich rozwiązań może zwiększyć skuteczność obsługi, zoptymalizować procesy sprzedaży i w efekcie zwiększyć lojalność klientów. 

 

Lepsze zrozumienie klientów dzięki BI

Połączenie danych z systemu CRM z narzędziami BI umożliwia kompleksową analizę informacji dotyczących klientów. Dzięki temu firmy mogą uzyskać głębsze zrozumienie preferencji, zachowań i potrzeb swoich klientów. Analiza danych pozwala na segmentację klientów według różnych, dowolnych kryteriów. To z kolei umożliwia nam bardziej spersonalizowane podejście do obsługi danego segmentu.

Przykład: Wykorzystanie narzędzi BI do analizy danych z systemu CRM pozwala na bardzo precyzyjne identyfikowanie preferencji zakupowych klientów. Dzięki temu firma może dostosować ofertę produktową i kampanie marketingowe do konkretnych potrzeb. 

Według szacunków może to owocować wzrostem sprzedaży o 15% w ciągu roku.

 

Jakich narzędzi użyć do lepszego zrozumienia preferencji zakupowych? 

Narzędzie BI: Power BI – umożliwia analizę danych z systemu CRM w czasie rzeczywistym i wizualizację wyników w czytelnych raportach i wykresach.

Narzędzie AI: Salesforce Einstein Analytics – wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych CRM i automatycznego identyfikowania trendów i wzorców w zachowaniach klientów.

 

BI dla CRM: precyzyjne prognozowanie i planowanie

Dane z systemu CRM połączone z narzędziami BI umożliwiają przewidywanie trendów sprzedażowych oraz zachowań klientów. Dzięki temu firmy mogą dokładniej planować swoje działania marketingowe i sprzedażowe. W efekcie przekłada się to na skuteczniejsze zarządzanie zasobami oraz optymalizację procesów sprzedażowych.

Przykład: Sklep internetowy wykorzystuje analizę danych z systemu CRM przy użyciu narzędzi BI do prognozowania trendów sprzedażowych. Dzięki temu firma może odpowiednio dostosować swoje zapasy i planować promocje, minimalizując ryzyko nadmiernych zapasów lub braków w magazynie.

Narzędzie BI: Tableau – pozwala na zaawansowaną analizę danych i tworzenie prognoz sprzedażowych na podstawie danych z systemu CRM.

Narzędzie AI: IBM Watson Analytics – zaawansowane narzędzie wykorzystujące AI do generowania precyzyjnych prognoz sprzedażowych na podstawie analizy danych historycznych.

 

Automatyzacja procesów CRM dzięki BI

Integracja systemu CRM z narzędziami BI pozwala na automatyzację wielu procesów związanych z obsługą klienta i sprzedażą. Dzięki automatyzacji można realnie skrócić czas potrzebny na wykonywanie rutynowych zadań, co pozwala pracownikom skupić się na innych zadaniach. W tym bezpośredniemu pogłębieniu danej relacji z klientami.

Przykład: Bank wykorzystuje integrację systemu CRM z narzędziami BI do automatyzacji procesu obsługi klienta poprzez personalizowane wiadomości e-mail. Dzięki temu bank może wysyłać klientom spersonalizowane oferty kredytów lub ubezpieczeń, co przekłada się na zwiększenie konwersji i lojalności klientów. W przypadku zainteresowania ofertą z danym klientem kontaktuje się pracownik działu obsługi – np. telefonicznie. 

Narzędzie BI: Qlik Sense – umożliwia automatyzację raportowania i analizy danych, co przyspiesza procesy podejmowania decyzji.

Narzędzie AI: Microsoft Azure Machine Learning – umożliwia budowę i wdrożenie modeli uczenia maszynowego do automatyzacji procesów biznesowych, takich jak klasyfikacja klientów czy prognozowanie popytu.

 

Identyfikacja cross-selling’u i up-selling’u dzięki BI

Tyle o sobie wiemy, ile sobie sprzedaliśmy? Można pogłębić tę wiedzę i sprzedać więcej! Analiza danych z systemu CRM przy użyciu narzędzi BI umożliwia precyzyjną identyfikację możliwości cross-selling’u i up-selling’u. Dzięki temu firmy mogą proaktywnie proponować klientom dodatkowe produkty lub usługi. Niewielkim kosztem konwersji przekłada się to na powiększanie koszyków dokonanych zakupów. 

Przykład: Sklep detaliczny analizuje dane z systemu CRM za pomocą narzędzi BI, aby identyfikować klientów, którzy kupują podobne produkty. Na tej podstawie firma proponuje dodatkowe produkty lub akcesoria wybranej, zawężonej grupie odbiorców. Może się to przełożyć na wzrost wartości transakcji nawet ponad 20%. 

Narzędzie BI: Looker – umożliwia analizę danych z systemu CRM w celu identyfikacji klientów z potencjałem do cross-selling’u i up-selling’u.

Narzędzie AI: Amazon Personalize – wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do personalizowania rekomendacji produktów dla klientów na podstawie ich zachowań i preferencji.

 

BI dla CRM: monitorowanie wskaźników kluczowych

Połączenie systemu CRM z właściwymi narzędziami BI umożliwia ciągłe monitorowanie i analizę kluczowych wskaźników biznesowych. Dzięki temu menedżerowie mogą szybciej reagować na zmiany w otoczeniu biznesowym i podejmować świadome (poparte danymi) decyzje mające na celu poprawę efektywności operacyjnej.

Przykład: Firma telekomunikacyjna może monitorować wskaźniki obsługi klienta, takie jak czas oczekiwania na połączenie czy liczba zgłoszeń reklamacji. Dzięki temu firma może szybko reagować na ewentualne problemy i poprawiać jakość obsługi klienta.

Narzędzie BI: Sisense – umożliwia monitorowanie kluczowych wskaźników biznesowych z systemu CRM za pomocą interaktywnych paneli i alertów.

Narzędzie AI: Google Cloud AI Platform – oferuje narzędzia do budowy zaawansowanych modeli uczenia maszynowego do analizy danych CRM i przewidywania kluczowych wskaźników biznesowych.

 

Podsumowanie

Integracja systemu CRM z narzędziami Business Intelligence przynosi wiele wymiernych korzyści. Można do nich zaliczyć między innymi: bardziej efektywne zarządzanie relacjami z klientami, optymalizację procesów sprzedażowych oraz zwiększenie lojalności klientów. Dzięki analizie danych, automatyzacji procesów i precyzyjnemu planowaniu, firmy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów i szybciej reagować na zmiany na rynku. Tym samym łatwiej zyskać przewagę konkurencyjną i zdobyć większy udział w rynku. A jeśli większy obrót wymaga sprawniejszej księgowości, zapraszamy do TAXO – naszego biura rachunkowego!