本地化部署的客户关系管理软件(CRM)已经存在了将近30年,SaaS CRM也有10多年的历史。尽管这个行业存在的时间如此之久,但很多人仍然对CRM存在误解和迷惑。无论您现在是否正在了解或使用CRM,无论您采用的CRM是否兑现了您对收入,利润和加强协作的期望,您都可能会对它存有一些认知盲点。我们将与您探讨CRM行业的一些秘密,本文(首发于知客CRM百科)的大部分建议适用于任何CRM,建议您认真阅读,以对CRM软件和该行业有更深入的见解。
一、CRM系统不如其所拥有的数据重要
即使拥有最酷炫的功能或花里胡哨的仪表板,内部没有大量准确数据的CRM系统也只是一个空壳。当然,CRM供应商的演示会很棒,但是您不要只关注功能,取而代之的是,您需要知道:将可靠准确的数据填充到CRM系统,需要哪些步骤和多少时间。
为使CRM系统拥有准确和有价值的数据,您需要站在用户的角度思考,代入他们的工作习惯,他们的工作流程,从而知道您的团队为用好CRM软件需要做出哪些努力。
二、用户采用率是CRM系统成功的唯一指标
CRM系统存在一个良性循环:使用该系统的用户越多,输入的数据就越多,CRM数据就越可信和有意义,对于公司来说,CRM系统做为企业资产就越有价值。资产越有价值,越容易使更多的用户使用该系统并为该系统做出贡献。即使您购买的CRM确实很好,但是如果只有少量人员使用,则大多数客户情况将不会在数据库中显示。结果,您将无法获得360度的客户关系视图。
对整体协作而言,广泛使用比对系统进行深入但参差不齐的使用更有价值。
三、再强大的CRM也需要流程改进和支持
CRM的好处实际上来自于系统支持并与之结合的流程改进,而不是来自CRM系统本身。CRM有三个目的:
1、建立客户情报(他们是谁,他们在做什么,以及他们想要什么)。
2、提高您的盈利能力,提高满足客户需求的能力,提高团队协作和执行能力(从最初的市场营销到持续的客户支持)。
3、建立和维护长期的客户关系(这里不仅仅是指销售额,还有忠诚度和品牌)。
CRM可以为实现这些目标中发挥作用,但它真正要做的只是生成数据(这些数据使您的员工能更好地了解客户需求并更快做出反应)。如果您现有的业务流程有问题,而且不想加以调整优化,那么您的员工也只是用CRM来更快地完成愚蠢的工作。换句话说,您可能需要更改某些流程和业务规则以利用CRM来获得最大的优势。
四、推动“转型变革”的是人而不是CRM系统
您可能听说过CRM系统允许您以全新的方式与客户互动……虽然它确实可以做到这一点。但是,CRM仅提供了一种“变革”模式而非“变革”本身,实际上仍取决于公司决策和执行。是的,每当业务流程和规则发生变化时,公司内部某人的工作,目标甚至预算也可能发生变化。而牵扯到人事,任何简单不过的道理都变得难以解释——这也是很多大型CRM项目失败的根本原因。
如果没有其他原因,我们建议采用分阶段的增量方法来部署和扩展CRM,这会稳健得多。
五、使用CRM的人越多,您的采购成本就越高。
CRM的价格很大程度上取决于您有多少人要使用它,这不是什么行业秘密,但总是有人不理解。有两个原因:
1、用户数决定了系统的复杂度——CRM软件的实施、应用、培训、技术支持的难度与用户数的多少是成正比的。
2、从企业级软件根据License(用户授权数)计费是一个固化的行业标准,越大的企业需要为软件花费越多的费用,较小的企业则可以用更公平合理的价格拥有与较大的竞争对手相同的工具。
所以,在采购CRM时,您需要把用户数列入预算计划,而不必等到供应商报价时再做出惊讶反应。
六、大多数CRM系统并不专注于“客户关系”
让我们面对现实:大多数公司在销售额方面,比在建立富有成效的长期客户关系上更加专注。因此,即使CRM叫做“客户关系管理软件”,但被视为销售工具也就不足为奇了。不管如何,如果它与您的公司所追寻的相匹配,那就可以了。
所以,慈善机构和非营利企业很难找到现成的CRM软件,因为他们的整个业务模型都依赖于长期的关系。
七、市场上有很多长期不更新的CRM
与大多数企业应用程序不同,CRM系统面向市场。市场规则在五年的间隔内可能会发生重大变化。谁是您的竞争对手?您的营销渠道是什么?您如何为客户提供独特的优势?回顾2015年,2010年甚至更早,今天有多少答案与您当时所说的差不多?尽管CRM可以标榜灵活性和耐用性,但这只是平台,而不是业务流程和不断变化的需求。
为了走得更远,再优秀的CRM系统也需要不断迭代和接入新生事物。但是,确实有很多长期不更新产品的CRM供应商,而仍然还是会有企业选择它们。
八、除了使用CRM所花的时间,您还可能要花一些时间在数据质量上
即使您刚刚上线CRM不久,您也可能从系统里面发现一些“脏”数据。这些问题对每个用户都是烦人的,并且有损于系统的整体“形象”。如第一条所述,CRM数据非常重要。为了用好CRM,您就需要维护CRM软件的“光鲜靓丽”,就不得不为提高数据质量花上一些(或很多)时间。比如:
1、在不先清理数据的情况下,切勿让数据(无论是初始迁移还是后续导入)进入系统。
2、找出数据污染源并对其进行纠正。
3、与您的团队商定数据输入的规范。
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