知客CRM是一个什么样的CRM系统
CRM选型
2022-10-14 16:18:26
当您考虑销售分析和指标时，您是否只考虑公司的净损益？如果是这样，您并不孤单。每年高达73%的公司数据未被使用。尽管越来越多的公司正在谈论大数据，并投入大量资金和人力来捕获这些数据。商业行业似乎知道数据驱动的销售很重要，但不一定理解为什么它很重要，或者一旦收集了这些数据，该如何处理这些数据。下面，我们将重点介绍销售分析和CRM的好处，然后向您展示一个真实的例子，说明正确利用销售分析如何促进公司的持续增长。
销售分析的目的
作为回顾，销售分析是指用于收集和分析销售数据的任何技术或流程。这些数据包含了有关公司健康状况和销售业绩的信息。世界各地的销售领导者使用销售分析来确定KPI、改进销售和营销策略以及预测销售和收入。
可以以不同的方式确定和使用不同的销售分析，但不可否认的是：销售分析对您的业务成功很重要。事实上，据《福布斯》报道，销售分析“可能是当今公司获得客户洞察力的重要工具之一”。
以下是您可以通过良好的销售分析显著提升的一些销售指标：
1. 改善潜在客户生成
潜在客户生成和潜在客户评分都是为了在正确的时间识别正确的客户。通过分析以往的购买记录以及客户分类统计数据，潜在客户分析可以在您的销售团队与潜在客户互动之前，指出哪些潜在客户最有可能购买。
2. 预测潜在客户跟进时间
在大多数销售中，尤其是在B2B销售中，时机是关键。一家公司可能对您的产品感兴趣，但在进入谈判阶段之前可能正在等待年度预算报告。如果您的销售团队在此期间反复与他们联系，您可能会因为不了解他们的需求而失去销售机会。数据分析会告诉您他们的财政年度何时开始，以便您知道采取行动的最佳时间。
3. 深化客户生命周期价值
许多销售成功取决于将潜在客户转化为客户，但接下来呢？您的公司如何让客户满意？您如何延长订阅或激励额外购买？您可以通过销售分析来做到这一点。
一旦客户进入您的销售渠道，就更容易跟进他们对公司的参与度、购买习惯以及他们何时可能面临客户流失的风险。再一次，时间就是一切。使用具有自动化功能的CRM，您可以在联系现有客户时提醒销售团队。您还可以通过这些提醒规划交叉销售和折扣机会。
4. 提高预测准确性
没有销售分析，就很难准确预测。80%的销售组织的预测准确率不超过75%。更能说明问题的是，55%的销售主管对他们的预测准确性没有信心。
如果只有超过一半的销售领导者相信销售预测的有用性，为什么要一开始就投入资源呢？不幸的是，答案是，如果没有销售预测，您的公司就会在缺乏指导的情况下运营。
销售分析是提高销售预测准确性的关键。当您根据买家习惯分析财务状况时，您可以制定准确反映您的预算和消费者行为的销售计划。
例如，假设您在3月份推出新产品，但是，通过仔细查看CRM系统的完整分析，您可能会意识到3月在统计上是您公司收入较低的月份。尽管您付出了营销努力，但您的客户可能并不打算在第一季度内购买。
5. 深入了解客户和个性化
没有什么比您的客户更能帮助您制定更好的销售和营销计划了——如果您倾听他们的意见。
我们都知道“客户是对的”这句话。虽然我们可能不完全认同，但在销售方面，重要的是要记住“客户是购买决策者”，所以关注他们的需求和需求可能很重要。
通过CRM系统提供的销售数据分析，您可以洞察客户的行为并使用它来预测很多方面，例如未来预算、产品成功可能性以及销售策略。客户行为告诉您他们何时可能愿意花钱，因为他们已经显示了消费模式。
例如，您在跟进您的客户时，注意到第三季度重复买家有所增加，您可以查看在此期间销售的产品并调整定价，添加VIP促销活动并发送电子邮件奖励以充分利用这一消费趋势。这种收入的一致性使您能够计划第四季度的支出，因为您知道您将有足够的资金来支持从扩张计划到产品开发的多种需求。
您还可以尝试个性化营销并根据结果进行调整。当您有了数据后，可以开始问这样的问题：“是什么让消费者打开电子邮件B，而不是电子邮件A？”或者“当产品B的销量是没有折扣的产品A的两倍时，我们是否应该对产品A和B采取不同的定价策略？”
作为企业做出决策从来都不是没有风险的活动，但是当您知道客户想要什么以及他们对什么做出反应时，风险评估就会变得更容易。
数据驱动的销售方法
传统的营销和销售方法在现代买方市场中效果可能不佳。据《哈佛商业评论》报道，2020年，买家仅接听了约1/18的销售电话，只打开了约1/4的销售电子邮件。当您考虑到只有5-15%的潜在客户进入销售渠道的下一步时，这些令人沮丧的数字会进一步缩小。
在当今的市场中，您负担不起一刀切的营销和销售策略。客户在看到群发邮件之前会进行研究并探索他们的选择，这意味着他们不需要您告诉他们您的产品是什么；他们需要您告诉他们为什么您比竞争对手更好。他们也希望您了解他们的痛点。
“大多数潜在客户都是好潜在客户”方法的问题在于，并非每个人都需要您的产品，有些人可能不会购买。正因为如此，您在不会购买的潜在客户身上浪费了时间和金钱。借助数据驱动的销售方法，您可以更智能地工作，而不是更努力地工作。较小的合格潜在客户池似乎有风险，但归根结底，30/100潜在客户转化为忠实客户的比例比30/1000潜在客户的转化比例要强得多。
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评论
阅读文章后，我们回顾了CRM系统中的历史订单数据，确实发现了明显的季节性波动规律。以往我们可能将此归因于团队状态，现在则能更科学地规划业务节奏，例如在传统淡季调整为以客户维护与关系深化为重点，而非盲目进行新品推广。这体现了数据驱动的客户关系管理对策略制定的指导价值。
文中关于线索质量优先于数量的观点非常认同。过去我们投入大量资源获取宽泛线索，但转化效率低下。通过CRM系统的线索评分与BANT等框架分析，我们能够更精准地识别并聚焦高意向潜客。虽然总体线索量下降，但销售转化率与人均产出得到了显著提升，这优化了市场营销的投资回报率。
补充一个实施细节：许多企业销售预测准确率不高的一个基础原因在于数据质量。例如，关键字段（如客户预算周期）存在大量缺失或错误。我们曾利用知客CRM的数据管理工具进行系统性清洗与补全，完成后预测模型的准确性得到了切实改善。这再次印证了高质量的数据是任何智能化分析的前提。
需要辩证看待数据在客户管理中的作用。对于B2B大额设备销售等决策链长、关系驱动强的行业，历史交易数据有时效性局限。CRM系统能提供重要的背景信息，但最终的客户预算判断、关系维护等，仍需结合销售人员的现场洞察与人脉经营，数据应作为辅助决策的参考而非唯一依据。
我们运用知客CRM的RFM模型筛选出高价值老客户群体，并实施定向营销活动（如发送专属优惠），其投资回报率远高于无差别广撒网式促销。在进行个性化营销时也需注意边界与客户感受，避免因信息使用过度引发隐私担忧，平衡好精准服务与客户体验之间的关系。
在部署CRM系统前，进行销售流程的标准化梳理至关重要。如果团队内部对“商机阶段”、“成交标准”等定义都未达成共识，那么后续基于系统采集的数据进行分析将失去意义。系统的灵活性（如自定义字段）需要建立在统一、真实的业务流程数据录入基础上。
文中关于“客户不需要你告诉他产品是什么”的观点指出了营销的关键。我们通过CRM系统分析客户的资料下载、页面浏览等行为，为其打上“关注点”标签，并据此推送高度相关的内容（如ROI计算器给关注成本的客户），有效提升了营销内容的打开率与参与度。当然，标签体系的维护需要一定的运营投入。
数据驱动的理念虽好，但需与企业发展阶段相适应。早期团队资源有限，若CRM系统设计得过于复杂，导致一线人员录入负担过重，可能适得其反。我们后来调整为“极简模式”，只聚焦几个核心必填字段，并辅以语音录入等便捷工具，在保证关键数据沉淀的同时，保障了团队的可用性与接受度。