再保守的企业也不会拒绝任何提高效率的工具。有很多企业的日常运营已经离不开CRM,但也有很多企业由实施CRM前的期望变成实施后的“一言难尽”。作为企业决策者,就提高效率和企业发展速度而言,您当然需要拥有一个强大的CRM平台。但是,并非随便一种CRM都能使您成功,其有效性将更多地取决于您如何看待、实施和应用它。以下我们为您总结四种使企业“一言难尽”的CRM系统。
一、“够宽但不深”的CRM
采用CRM的第一个问题是,有些CRM系统实际上并不是为销售人员设计的,甚至也不是为促进销售而设计的。这些CRM可能是专为满足企业管理层对数据广度的要求(功能越多越好),以及对“规范”和微观管理的需求而设计的。
这些CRM以“量大管饱”作为营销主题,功能从“字面意义”上不仅覆盖了CRM,还包括ERP、进销存、OA、财务、甚至人事等等功能……这些有着“丰富”的左侧或顶部导航的系统,应用起来经不起推敲,功能难以落实和深入业务。
这些极度缺乏数据关联性以及业务适配性的CRM系统,用堆砌功能菜单的方法赢得一部分企业在选型时的认可,但结果大多浅尝辄止,然后和一堆有用或无用的数据一起被束之高阁。
二、不够灵活的CRM
优秀的销售人员有一种特质:他们总能应对高度变化的情况。所以,他们会很自然地喜欢上能让他们更灵活、更轻松地完成工作的方法。
一个缺乏弹性的CRM系统,不具备或只有很少的扩展性和业务调整能力。并且,软件会想当然的在代码中固化前置条件(当然,您无法修改这些规则)。最后,当销售人员总是无法按预期提交或得到他们想到的数据时,他们就会拒绝使用,或是被动消极地打开CRM应付差事。
三、被实施得过于臃肿的CRM
公道的说,在变得“臃肿”之前,这一类CRM系统本身的底子是非常好的。但管理层对流程和数据明显有着太多的期望,以至于CRM系统在实施过程中被附加了太多的复杂规则。
于是乎,CRM系统在上线后,有着超长滚动条的表单,有着被设置好的各种条件以及必填项,有着连信息部经理都难以操控和理解的流程选项。管理层也许寄希望于从这些魔方式的数据集上找到企业发展的解法,但事实上,结果令人失望:销售人员抗拒采用它,这导致CRM在实施完毕后就蒙上灰尘。
有关CRM实施方面,在满足关键业务的基础上尽量消除冗余的复杂度,追求优雅。而优雅意味着简单、易理解。
四、以监控为唯一目的的CRM
最后这项基本上和CRM无关,和管理理念有关。我没有计算过那些被CRM追踪行程轨迹的销售人员所抱怨的次数(尽管这本非CRM所应该有的功能)。如果您使用CRM只是单纯为了监视销售人员,请不要这样做。这不但无法提供您想要的透明度,而且,这对真正推动公司发展无所助益。
结论
以上几种CRM,令人食之无味,弃之可惜。但“万方有罪,罪在朕躬”,这更多的是企业在选择和实施CRM时没有设定明确的目标所造成的现象。尽管CRM的目标是提高客户满意度和销售收入,但真正取得这一系列重要成果的必备手段是提高CRM的采用率,并真正为整个团队带来帮助。所以,企业应该花费更多的时间来了解CRM和真正深入选型过程,这样才能远离“鸡肋”,拥抱效益。
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评论
我们公司之前用过一个功能很多但很难用的CRM系统,销售人员都不愿意用,最后只能放弃。看到文章提到的“够宽但不深”的CRM,感觉说的就是我们之前用的那个。希望能找到一个功能实用且操作简单的CRM系统。
我们公司业务变化很快,需要一个灵活的CRM系统来适应我们的需求。看到文章提到不够灵活的CRM会导致销售人员拒绝使用,感觉很担忧。希望能找到一个扩展性强、能够灵活调整的CRM系统。
我们公司在实施CRM时,管理层希望系统能够解决所有问题,结果系统变得非常复杂,销售人员都不愿意用。看到文章提到的被实施得过于臃肿的CRM,感觉很受启发。希望能有更多关于如何简化CRM实施过程的建议。
从企业管理的角度来看,文章提到的“够宽但不深”的CRM系统确实是一个常见的问题。企业需要明确自己的核心需求,选择功能实用且操作简单的CRM系统,而不是追求功能的堆砌。
文章提到不够灵活的CRM系统会导致销售人员的抵触情绪,这是一个非常关键的问题。CRM系统需要具备足够的扩展性和灵活性,以适应企业不断变化的业务需求。希望企业在选择CRM系统时,能够充分考虑这一点。
从实施的角度来看,文章提到的被实施得过于臃肿的CRM系统是一个典型的反面教材。企业在实施CRM时,应该追求简单、易理解的系统设计,避免过度复杂化。希望企业在实施CRM时,能够充分考虑这一点。
我们公司之前用过一个功能很多但很难用的CRM系统,销售人员都不愿意用。后来我们选择了知客CRM,发现它的功能实用且操作简单,非常适合我们。希望能有更多关于如何优化知客CRM的建议,帮助我们更好地利用系统。
我们是知客CRM的老用户了,系统的灵活性和扩展性确实很强。我们能够根据业务需求灵活调整系统设置,很好地支持了我们的业务发展。希望能有更多关于如何利用知客CRM进行数据分析的案例和教程,帮助我们更好地利用这一功能。