从一个全新的角度来理解CRM：企业决策与客户关系
管理理念
2025-01-29 11:27:30
人类的直觉是提醒我们注意潜在风险的重要能力。然而，在商业决策中，数据驱动的决策比基于直觉的决策更可靠，因为它降低了我们做出糟糕决策的倾向。数据是客观、公正的信息。数据驱动的决策是研究大量数据、分析数据以识别模式、获得可操作的见解并使用该见解做出业务决策的过程。尽管如此，对直觉的依赖在今天的商业中仍然很普遍。让我们更深入地了解原因。
数据驱动型决策中的挑战
企业拥有触手可及的数据，但他们如何以合乎逻辑、有用的方式组织数据而不会使团队超负荷？许多人仍然难以理解如何使用数据来做出决策。也许他们关注的数据点太多而没有适当的上下文，或者专注于太少而错过了更大的愿景。
今天，有大量的数据服务和顾问公司，甚至管理软件自带的商业智能报表可以汇总数据，使公司更容易解释和采取行动。即使是以前被认为过于复杂的大数据集，也可以使用人工智能和机器学习工具进行分析。但是，在这一领域有很多东西需要发现和学习，并确定它如何匹配各种类型、规模和预算的团队。
数据量
当今世界上有如此多的数据，以至于下载它需要超过180亿年的时间。这给企业带来了挑战，因为人类的大脑无法自行分析TB级的数据。虽然企业可以访问前所未有的数据量，但这种数据量带来的负荷可能是压倒性的。人工智能和机器学习工具可以帮助数据处理和解释，但可能仍然需要一个数据分析师或分析师团队来确定意义并计划行动。
对数据可访问性和可靠性的怀疑
数据决策必须从准确的数据收集开始。遗憾的是，许多管理人员要么不信任他们的数据，要么没有采用该技术来分析数据。HFS Research 最近的一项 2022 年调查显示，75% 的企业高管对其数据没有高度信任，70% 的企业高管认为他们的数据架构不完善。
考虑到上述统计数据，企业如何成功过渡到利用数据驱动的决策方法？
如何成为数据驱动型公司
鉴于基于数据的决策的重要性，企业必须首先了解其好处。其实，他们必须了解如何使用数据来做出决策并实施措施，以开始全公司的转型。
1. 管理层必须带头
当CEO倡导数据驱动的企业文化时，绩效结果和收入就会增加。HFS的研究表明，当CEO倾向于指标时，企业更有可能大大超过业务目标。调查显示，12%的高管认为良好的数据可以将企业的估值提高10%以上，而34%的高管认为它可以将收入提高5%至10%。
2. 创建支持数据驱动分析的公司文化
根据《哈佛商业评论》，数据可以通过改进流程并为员工赋能来加速大多数业务战略。
管理层如果重视数据，就很容易设计和实施培养数据驱动文化的计划。此外，销售总监对数据的支持也至关重要，这也将在整个销售组织中产生涓滴效应。决策者希望看到的大部分数据来自销售。如果销售总监实施一致的数据管理，销售团队将更有可能取得佳绩。
3. 使用正确的技术
如今，很多公司使用CRM软件来捕获和分析决策数据。该软件是企业的可靠数据来源，是最有可能准确描述当前业务状态的系统。随着CRM技术的发展，其功能愈加强大，其中包括衡量销售，营销和客户服务绩效的工具。此外，简单的集成选项可以让您的 CRM 与企业现有的 ERP 等系统进行集成。
这带来了三个主要好处：
首先，当您的所有数据存储在同一系统中时，决策者会发现依赖这些系统产生的数据和分析要容易得多。
其次，当您在一个系统中拥有所有这些功能时，您可以降低软件成本，同时让公司中的每个人都可以访问决策数据。
第三，您的所有团队都基于统一数据而对客户保持一致的理解，那么创建数据驱动的企业文化将更加容易。
CRM的一个关键功能是报表，您在CRM的销售流程中所能提取的数据量是很充沛的。您可以查看销售周期、销售阶段、交易停滞、潜在客户来源、赢单率等。这些数据点可以导致数据驱动的决策，例如您可以在哪些方面加速销售过程并更快地赢得更多交易。
未来会怎样？
数据驱动的决策与直觉之间的平衡将始终以某种身份存在。然而，随着我们收集过多的数据并使用人工智能来处理它，数据驱动将变得更加普遍。与所有创新一样，我们将看到早期采用者先行，当企业利用数据推动决策时，企业增长更快，表现优于同行。随着数字经济中竞争的加剧，使用基于数据洞察的决策将不是一个偏好问题，而是必要性问题。
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评论
文章提到的知客CRM听起来很有吸引力，尤其是对于中小企业来说。我们公司一直在寻找一种能整合数据并简化决策流程的工具。如果知客CRM真的能像文中说的那样，帮助我们降低软件成本，同时提升数据的可访问性和准确性，那绝对值得尝试！不过，希望在实际应用中操作不要太复杂。
文章对数据驱动决策的挑战分析得很到位，尤其是数据量过大和数据可靠性问题。不过，关于人工智能和机器学习工具的使用，希望能有更具体的案例分析。毕竟，这些工具的应用场景和效果因企业而异，详细案例会更有参考价值。
我们公司已经使用知客CRM一段时间了，确实能感受到数据整合带来的便利。不过，文章提到的‘数据驱动文化’建设，我觉得才是最难的部分。很多员工习惯了依赖直觉做决策，要让他们完全接受数据驱动的模式，还需要更多培训和引导。
文章的观点很全面，但有些地方略显理想化。比如，管理层带头推动数据驱动文化固然重要，但在实际操作中，不同层级的管理者对数据的理解和重视程度差异很大。如何解决这种差异，文章没有给出具体建议。
文中提到的CRM与ERP集成是一个很好的方向，但在实际应用中，不同系统之间的兼容性和数据同步问题可能会很复杂。希望作者能进一步探讨如何解决这些问题，毕竟技术的无缝对接是实现数据驱动的关键。
文章提到数据驱动决策将变得越来越普遍，这点我完全同意。不过，不同行业对数据的需求和应用场景差异很大。比如制造业和服务业，数据驱动的侧重点就不同。希望后续能针对不同行业有更深入的分析。
我是一名销售经理，对文中提到的销售数据管理很感兴趣。确实，销售团队的数据如果能被有效利用，对业绩提升帮助很大。不过，实际操作中，销售团队往往更关注短期业绩，如何让他们主动配合数据管理，是需要解决的问题。
文章对未来数据驱动决策的展望很乐观，但我觉得还需要考虑数据隐私和安全问题。随着数据量的增加，企业如何确保数据不被泄露或滥用，是需要重点关注的。希望作者能补充相关内容。
文中提到知客CRM可以降低软件成本，这是很多企业关心的点。不过，对于一些大型企业来说，可能更关注长期投资回报率。希望作者能提供一些关于数据驱动决策对长期收益的具体分析。
文章提到的‘数据驱动文化’建设是关键，但如何衡量这种文化的成效呢？比如，有没有一套指标可以用来评估企业是否真正实现了数据驱动？希望作者能补充这方面的内容。