Представим себе библиотеку без каталога. Она содержит десятки тысяч книг по всем мыслимым темам, но не предоставляет возможности найти то, что вам нужно. Это особенно недопустимо, когда вы ищете литературу по какой-то узкой тематике. То же самое можно сказать о данных. У вас может быть их больше, чем у любого из ваших конкурентов, но пока они должным образом не структурированы, они будут лежать мёртвым грузом. Поэтому неудивительно, что оптимизация использования данных и управления ими в настоящее время стали приоритетом для компаний работающих как с физическими лицами, так и с корпоративными клиентами.
Анализ данных служит своего рода аналогом каталожной системы в библиотеке. Он представляет собой способ организации огромных массивов информации, позволяющий сделать её пригодной для использования. В этой статье мы попытаемся объяснить практическую ценность анализа данных в процессе продаж и рассмотрим такие вопросы, как грамотно его осуществлять и как с этой целью использовать системы управления взаимоотношениями с клиентами.
Как анализ данных помогает стимулировать продажи
Вполне возможно, что ваша компания собирает данные о клиентах на точках соприкосновения с ними на протяжении всего их пути. Это могут быть данные о продажах, включая предпочтения в отношении продуктов и история покупок, демографические и поведенческие данные, активность в соцсетях и многое другое. Роль анализа данных заключается в систематизации всего этого и извлечении аналитической информации, помогающей выстроить взаимодействие с конкретными клиентами. В частности, основанная на данных информация из системы управления взаимоотношениями с клиентами позволяет выяснить, какими платформами пользуется ваша аудитория, какие продукты она чаще всего покупает и когда именно это происходит. Опора на неё позволяет увеличить объём продаж путём адресного обращения к клиентам на излюбленных ими платформах.
Высокая эффективность применения анализа данных для стимулирования продаж уже не является секретом. Так, 75% руководителей согласны с тем, что опирающиеся на него при принятии решении компании получают значительный прирост доходности. Однако вся проблема состоит в том, как грамотно его осуществить.
Раскрытие потенциала больших данных в CRM-системе
Сейчас всё больше и больше говорят о больших данных в CRM-системах. Под большим массивом данных здесь, однако, подразумевается не просто таблица на 100 пунктов, а терабайты информации, т. е. миллионы точек данных, которые совершенно невозможно проанализировать обычными методами и инструментами. Поскольку даже за одну транзакцию может быть собран огромный объём клиентских данных, многие компании порой не могут понять, что вообще с ними делать. При этом большинство ИТ-специалистов ожидают, что их объём увеличится ещё на 22% в течение 2025 года.
Однако если вы умеете работать с большими данными и опираться на их, у вас появляется возможность стимулировать процесс продаж. Чем больше объём ваших данных, тем более качественную аналитическую информацию вы сможете извлечь и тем больше у вас возможностей улучшить охват аудитории. Они могут помочь вам выявить новые рынки или возможности для роста на старых, а затем определить, сколько ресурсов всё это потребует. Так, например, ресурсы можно распределять исходя из географических соображений. Это позволяет добиться эффекта масштаба за счёт проведения рекламных кампаний в различных регионах и направить ресурсы для привлечения новых клиентов на наиболее живо реагирующих на сообщения о вашем продукте рынках.
Специализированные инструменты умеют работать с большими массивами данных из разных источников. Это позволяет специалистам работать с клиентами в любой точке взаимодействия, получая актуальную информацию в режиме реального времени.
Применение прогнозной аналитики для достижения успеха
Данные о прошлых продажах помогают прогнозировать будущие. И хотя прогнозы здесь не стопроцентные, применение статистических алгоритмов, машинного обучения и методов интеллектуального анализа для обработки накопленных данных позволяет делать обоснованные прогнозы относительно клиентских запросов и тенденций. Всё это называется прогнозной аналитикой. Она призвана выявлять закономерности и взаимосвязи внутри больших данных. Полученная на её основе аналитическая информация позволяет предвосхищать запросы клиентов и выявлять наиболее перспективных новых покупателей. В частности, анализ глобальных наборов данных в рамках CRM-системы помогает оценить эффективность маркетинговых кампаний в плане увеличения объёма продаж и определиться с маркетинговой стратегией на следующий год.
Повышение вовлечённости аудитории за счёт её сегментации
Сегментации аудитории способна вывести вовлечённость клиентов на новый уровень и, соответственно, увеличить объём продаж. Она предоставляет вам возможность адресно доводить до людей полезный контент вместо того, чтобы отпугивать потенциальных клиентов сообщениями невпопад. Однако её реализация требует выполнения следующих условий:
- постановки чётких бизнес-целей;
- сбор актуальных данных;
- составление профилей клиентов;
- постоянного отслеживания и корректировки выделенных сегментов на основе данных и клиентских отзывов.
Опора на анализ поведения клиентов для персонализации процесса продаж
Анализ данных о способен ещё больше повысить эффективность продаж, если он нацелен на изучение поведения клиентов. Он позволяет понять, как потребители взаимодействуют с вашими продуктами и услугами и какие действия они в итоге совершают. Благодаря подобной опоре на данные из системы управления взаимоотношениями с клиентами компании получают возможность расшифровывать поведенческие закономерности, предпочтения и проблемы клиентов и на основе этого различные персонализированные подходы к продажам. Понимая поведение ваших клиентов, включая их мотивацию и влияющие на них эмоциональные факторы, вы можете привлекать их в любой точке взаимодействия через действительно интересующие их предложения.
Оптимизация процесса продаж через интеграцию данных из системы управления взаимоотношениями с клиентами
Таким образом, становится ясно, что интеграция данных из CRM-системы способна оказать существенное влияние на успех продаж. Тем не менее опросы показывают, что 94% руководителей компаний хотят получать ещё больше пользы от собираемых ими данных. Но как именно использовать инструменты CRM для извлечения аналитической информации? Это в той или иной степени требует навыков работы с данными и работы со специализированными приложениями, в зависимости от используемых вами инструментов. Подобно тому, как научный эксперимент начинается с выдвижения гипотезы, анализ данных предполагает чёткую постановку целей.
Кроме того, вам необходимо оценить и структурировать свои источники данных, проверить программные интерфейсы, обеспечить соответствие всем необходимым требованиям и увязать всё это с вашими инструментами CRM.
Однако специализированные CRM-инструменты на основе ИИ сделают значительную часть тяжёлой работы за вас. Они не только обеспечат плавную интеграцию с API и объединение данных из нескольких источников на единой информационной панели, но и сделают возможным простой, но глубокий анализ данных, на основе которого можно будет повысить эффективность бизнеса и оптимизировать процесс принятия решений. В свою очередь, генеративный ИИ позволит вам наладить систематическую рассылку актуальных персонализированных информационных сообщений.
Таким образом, не может быть никаких сомнений в том, что анализ данных способен стимулировать продажи. Единственный вопрос здесь состоит в том, насколько эффективно компания сопоставляет поступающие данные и предоставляет информацию о сделках своему отделу продаж.
Нашли ошибку в тексте? Выделите нужный фрагмент и нажмите ctrl + enter
