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
2019-11-29 22:46:38
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，数据驱动的决策通常比基于直觉的决策更为可靠，因为它有助于降低做出错误决策的风险。数据是客观的信息来源。数据驱动的决策是研究大量数据、分析数据以识别模式、获得有价值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全面的视角。
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，在这一领域有很多内容需要探索和学习，并确定如何匹配各种类型、规模和预算的团队。
数据量
当今世界上有大量的数据，这给企业带来了挑战，因为人类的大脑无法自行分析海量数据。虽然企业可以访问庞大的数据库，但这种数据量带来的负荷可能是巨大的。人工智能和机器学习工具可以帮助数据处理和解释，但可能仍然需要数据分析师或分析团队来确定意义并计划行动。
对数据可访问性和可靠性的疑虑
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，要么没有采用合适的技术来分析数据。有调查显示，相当一部分企业高管对其数据没有高度信任，认为他们的数据架构需要完善。
考虑到上述情况，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。实际上，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，可能有助于提升绩效结果和收入。研究表明，当CEO重视数据指标时，企业更有可能实现业务目标。有调查显示，部分高管认为良好的数据可以提升企业的估值和收入。
2. 创建支持数据驱动分析的公司文化
根据相关研究，数据可以通过改进流程并为员工赋能来支持业务战略。
管理层如果重视数据，就比较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很重要，这也将在整个销售组织中产生积极影响。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良好业绩。
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，能够较为准确地描述当前业务状态。随着CRM技术的发展，其功能愈加完善，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。
这带来了几个主要好处：
首先，当您的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这些功能时，您可以优化软件成本，同时让公司中的每个人可以访问决策数据。
第三，您的团队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的销售流程中能够提取丰富的数据。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。这些数据点可以支持数据驱动的决策，例如您可以在哪些方面优化销售过程并提升交易效率。
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，随着我们收集大量数据并使用人工智能来处理它，数据驱动将变得更加普遍。与大多数创新一样，我们将看到早期采用者先行，当企业利用数据推动决策时，企业可能增长更快，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仅是一个偏好问题，而是必要性问题。
您正在寻找高性价比、本地化部署的CRM软件？
知客CRM，帮助企业提高销售成功率！
知客CRM支持本地化安装部署，数据安全自主可控，短平快上线，低成本采用。帮助企业增强客户关系、简化销售人员工作、缩短销售周期、提高转化率……
评论
文章介绍的知客CRM对我们中小企业很有参考价值。我们正在寻找能够整合客户数据、简化决策流程的工具。本地部署的买断模式在控制长期软件成本方面具有吸引力，同时我们也关注系统是否能真正提升数据的可访问性与准确性，并希望其操作能保持较高的易用性。
文章对数据驱动决策面临挑战的分析很到位，特别是数据规模与可靠性问题。关于人工智能和机器学习工具的应用，如果能有更多结合企业实际场景（如销售预测或客户分群）的案例分析，将更具参考价值，因为不同企业的应用侧重点会有差异。
我们公司使用知客CRM已有一段时间，数据整合带来的操作便利是明显的。但文中提到的“数据驱动文化”建设确实是一个长期挑战，许多同事习惯于经验决策，转向系统化的数据驱动需要持续的培训、引导以及管理层的示范。
文章观点全面，但在实际推动数据驱动文化时，可能会遇到不同层级管理者认知与重视程度不一的情况。如果能够补充一些弥合认知差异、统一内部共识的具体方法（例如通过跨部门数据工作坊），将对企业实践更有帮助。
文中提到的CRM与ERP系统集成确实是实现业务数据贯通的重要方向。在实际集成过程中，系统兼容性、数据映射与同步逻辑的复杂性是需要重点关注的。对于本地部署的CRM，其开放API的成熟度与数据交换方案的清晰度是关键评估点。
数据驱动决策的普及是趋势，我们认同这一点。由于不同行业（如制造与服务）的业务流程和关键数据点不同，数据驱动的应用场景和重点也会有差异。期待未来能看到更多针对细分行业的深入分析，以便企业更精准地规划自身的数据策略。
作为销售团队管理者，我对销售数据管理部分很关注。有效利用销售数据确实能提升业绩与预测准确性。但在实践中，如何设计简化的数据录入流程，并将数据应用（如线索评分、管道分析）与销售人员的日常活动及绩效自然结合，是需要持续优化的环节。
文章对数据驱动决策的展望很有启发性。随着数据量增长，数据隐私与安全是企业必须重视的方面。特别是对于选择本地部署CRM的企业，如何建立完善的数据安全策略、访问控制机制及合规审计流程，是确保核心客户数据资产安全的关键。
文中提到知客CRM的买断模式有助于控制软件长期成本，这对成本敏感的企业很有吸引力。对于关注投资回报的企业，如果能补充数据驱动决策如何通过提升客户转化率、优化运营效率等方面带来长期收益的分析框架，将有助于更全面的价值评估。
文章强调的“数据驱动文化”建设确实关键。在实践中，如何衡量这种文化建设的成效？是否可以通过一些可追踪的指标（如关键报表使用率、数据支持的决策比例、数据质量评分等）来评估数据驱动的成熟度？这方面的补充将帮助企业更清晰地设定与衡量改进目标。