有趣的图文解构：让您快速了解CRM有什么用
CRM价值
2019-07-11 14:50:00
企业建立大数据的期望是朝着数据驱动型决策的方向发展。通过将大数据集成到CRM解决方案中，公司可以预测客户行为，改善客户服务并更准确地计算ROI。尽管使用大数据可以提供大量的可能性，但也存在一些障碍。其中包括不完整的数据，规模，复杂性和隐私问题，目前在大数据的潜力和实现之间留有一定的差距。让我们仔细看看它是什么，如何使用以及大数据与CRM的关系。
一、什么是大数据？
大数据的含义并非仅仅指超大数据集，它还指企业拥有对这种超大数据集进行处理的能力。通常，企业通过专门的技术用于存储和分析这些庞大的数据集（如CRM系统）。此外，大数据还可以指用于存储和处理大量数据的新兴技术。数据可以是事务性的（例如社交媒体）或分析性的（例如点击）。它也可以是结构化的或非结构化的，包括文本，音频，视频和图像。
大数据的几个应用场景：
社交媒体：用于了解消费者的情绪。
服务器日志：用于增加庞大IT架构的响应能力。
Web点击流：用于细分客户群体。
机器/传感器：实现预测分析。
地理位置：优化全球物流或地区性运营。
大数据如何创造价值：
1、通过使用大数据，企业可以收集从产品清单到客户情绪等多个方面的更准确，更详细的绩效信息，从而揭示可变性并提高绩效。
2、一些公司正在使用数据收集和分析来制定更好的管理决策，以进行更精准的预测，并实时调整其业务决策。
3、大数据有助于缩小客户细分范围，从而提供更精确的定制化产品和服务。
4、大数据可用于帮助改进产品和服务。
二、大数据与CRM系统有何关系？
大数据具有潜力，可以通过为企业提供高效稳定的新工具，将内部数据与在社交网络上发表的评论相结合，识别销售机会并分析客户对产品的反应，从而改变公司管理客户关系的方式。
使用大数据和CRM分析来查找关联，识别模式并确定趋势，以使公司能够优化客户体验以提高参与度和利润，这是一种将客户的观点纳入业务决策的方法。
将大数据集成到CRM解决方案中的5个理由：
1、改进的客户分析：对客户接触点的分析，包括社交媒体，电子邮件，互联网和呼叫中心，可让CRM和大数据根据操作对客户进行细分。可以从大数据中挖掘客户趋势，并将其用于预测需求，指导产品开发和促销工作。
2、更好地了解面向客户的运营情况：大数据可以为企业提供销售，营销和客户服务的绩效指标。借助大数据，企业可以预测和确定投资回报率，从而评估CRM的ROI。
3、更好的决策制定：CRM是面向客户的运营管理系统，大数据更容易发现与客户相关的业务环节存在哪些瓶颈，企业就可以做出调整并做出更好的决策。
4、预测性建模：将CRM和大数据相结合，企业可以根据客户细分和行为历史来预测客户将来的响应方式。
5、数据驱动模型：大数据的专业组成部分是能够随着时间的推移，帮助企业建立全面的数据驱动模型，使公司能够定义重要指标，例如客户满意度，保留率以及服务成本与收入之间的关系。一旦明确了需要改进的领域，公司便拥有了提升竞争力的重要工具。
最后一点想法
目前，大数据还处于潜力增长阶段，随着时间的推移，大数据许多的应用价值可能将成为企业的现实。通过对海量数据进行增强分析，可能改善许多企业的基础业务，为公司提供提升效率和利润增长的空间。现在开始，构建一个企业专属的、用于支持存储和处理大数据的CRM系统（比如知客CRM），可以是企业实施大数据战略的一个步骤。
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评论
文章对大数据与CRM结合的前景展望积极，实际落地中确实需面对数据隐私、合规性及企业内部数据孤岛等挑战。企业在推进大数据驱动的客户关系管理时，需综合考虑法规差异与数据整合难度，制定切实可行的实施路径，以确保数据应用既创造价值又符合规范。
作为企业管理者，我关注如何通过大数据提升运营效率与利润。文中提及利用大数据评估CRM的ROI，对衡量营销与客户服务投入很有帮助。实际应用中，还需将分析结果转化为跨部门可执行的行动方案，实现数据驱动决策与协同落地。
文章提到大数据助力精准客户细分与定制化服务，对我们制造业企业很有启发。通过数据洞察客户需求可提升产品附加值，但需平衡数据采集、存储与分析的成本与效益，确保大数据投入能切实转化为客户价值与市场竞争优势。
从技术视角看，大数据与CRM融合是趋势。文章对数据处理与系统融合的介绍较详细。实际应用中，还需关注系统的兼容性与可扩展性，以应对增长的数据量。期待CRM供应商持续优化架构，支持企业在大数据环境下的客户关系管理需求。
作为营销人员，大数据预测客户需求的功能很有吸引力。集成大数据至CRM可提供更实时、全面的市场洞察，辅助营销策略制定。需确保数据准确性与更新及时性，以应对快速变化的市场环境，提升营销活动的针对性与效果。
文章让我更深入理解大数据在CRM中的应用。通过分析多渠道客户反馈改善服务，对提升客户忠诚度很有价值。期待看到更多结合大数据与CRM的成功案例，帮助非技术背景的从业者更好地理解与应用数据驱动的客户关系管理方法。
文中关于建立数据驱动模型的观点很认同。在竞争市场中，依据数据分析客户满意度、留存率等指标，能帮助企业及时发现问题并优化。同时需高度重视数据安全，在利用大数据时加强防护措施，确保客户隐私与信息安全。
作为知客CRM用户，大数据与CRM结合的理由很有启发性。预测性建模若能基于客户细分与行为历史预测响应，将助力前瞻性业务布局。希望CRM系统能提供更强大的数据分析工具或相关支持，帮助企业挖掘数据价值，优化客户策略。
从专业实施角度看，数据整合与清洗是落地难点。文章提及的数据不完整、规模、复杂性及隐私等障碍确实存在。企业需在合规前提下，解决多源异构数据的整合与质控问题。期待更多实践案例分享，探讨如何克服这些客户数据管理的挑战。
文章清晰阐述了大数*据在客户分析中的价值。通过分析全触点数据细分客户，对精准定位需求至关重要。我们曾因细分不足导致营销效果不佳，若能有效结合大数据与CRM分析，有望提升客户转化率与营销针对性，实现更高效的客户关系管理。