Data-analyse kan effectief worden opgenomen in CRM-oplossingen. Aanvankelijk werd de CRM-software gebruikt bij het genereren van inzichten na het analyseren van de gegevens die uiteindelijk werden opgeslagen als geschiedenis. Maar sinds kort is het mogelijk om met de nieuwste trends van de CRM-software onmiddellijke actie te ondernemen. Het zal ook helpen bij het genereren van een uitgebreide weergave voor financieel advies.
Hieronder volgen de drie stappen die gebruikt kunnen worden om de CRM-analyse te implementeren:
- Beslissen welke gegevens te gebruiken
Als de gegevens van bedrijven effectief worden gebruikt en geanalyseerd, kan datamigratie succesvol plaatsvinden. Deze data moet gecategoriseerd en gescheiden worden, zodat deze gefiltreerd kan worden voor een efficiëntere analyse en hogere nauwkeurigheid. - De juiste middelen voor het inzichtelijk beheren van de analyse
De drie belangrijkste gebieden van de analyse zijn:
Stemanalyse: telefonische gesprekken gingen in het verleden verloren, maar deze worden nu opgeslagen als spraakdata. Dit helpt bij het identificeren van de belangrijkste probleemgebieden en maakt het ook mogelijk voor bedrijven om nieuwe trends te herkennen door de opgeslagen trefwoorden tijdens een gesprek met een klant.Tekstanalyse: E-mail, blogs en discussieforums worden gebruikt voor het verkrijgen van tekstuele gegevens. Het is een belangrijke databron, aangezien klanten producten en diensten vrij bespreken op het web.Verwerken van analyse: na de analyse van spraak- en tekstuele data volgt de procesanalyse, waarin de nadruk wordt gelegd op het begrijpen van de factoren zoals procedurele of structurele oorzaken van problemen. Het omvat ook de identificatie van de technische problemen en hoe deze aan te pakken.
- Gebruik van de analyseresultaten om veranderingen teweeg te brengen
Het belangrijkste doel van data-analyse is om na te gaan welke verbeteringen aangebracht kunnen worden in een bedrijf en hoe de CRM-software hoge inkomsten kan garanderen.