Fortgeschrittene CRM-Techniken und -Strategien

In this guide:

• Prädiktive Analysen und Prognosen
• Maschinelles Lernen
• 360-Grad-Sicht auf den Kunden
• Erweiterte Datenvisualisierung und Berichterstattung
• Häufig gestellte Fragen

Prädiktive Analysen und Prognosen

Wouldn’t it be nice to predict the future? With predictive analytics and sales forecasting through your CRM, you can come pretty close to it.

Die prädiktive Analyse umfasst die Analyse von Kundendaten und die Ermittlung von Trends oder Mustern zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit künftiger Ereignisse wie Verkäufe oder Konversionsraten. Viele Unternehmen nutzen fortschrittliche CRM-Techniken wie prädiktive Analysen und Prognosen, weil sie zwei wesentliche Vorteile mit sich bringen: effektive Datenanalyse und intelligentere Geschäftsentscheidungen.

Analyse von Kundendaten

Mit Hilfe der prädiktiven Analyse kann Ihr Team mehr tun, als nur Trends bei den Kundendaten aufzudecken. Eingehende Analysen können Ihrem Team helfen, ein besseres Verständnis für Ihre Kunden und deren Gewohnheiten zu gewinnen. Wenn Sie verstehen, wie Ihre Kunden mit Ihrem Unternehmen interagieren, können Sie fundierte Vorhersagen über ihr Verhalten in Bezug auf zukünftige Marketingkampagnen treffen.

Fundierte Geschäftsentscheidungen

Indem Sie Ihre Kunden durch fortschrittliche CRM-Techniken und Strategien wie prädiktive Analysen besser verstehen, kann Ihr Team mit Zuversicht intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen und Ihre Investitionsrendite (ROI) verbessern.

Prädiktive Analysen und Umsatzprognosen wirken sich auf drei wichtige Aspekte Ihres Unternehmens positiv aus:

• Marketing: Uncover your most effective marketing channels through predictive analytics to strengthen your marketing efforts and create more effective campaigns.
• Sales: Pinpoint effective sources of revenue with sales forecasting and predictive analytics so your team can continue supporting sales efforts that drive the best results for your bottom line.
• Customer service: Understanding your customers and their behaviors better through predictive analytics means you can effectively anticipate their needs, offering better customer service experiences.

Maschinelles Lernen

Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) where applications learn and evolve through experience and the data that’s given to them. Instead of directly programming machine learning systems to work a certain way, machine learning systems teach themselves by analyzing historical data and identifying patterns and trends to make logical decisions, forecasts, and predictions about future data trends.

How can your team use these advanced technologies with your CRM data? Many sales and marketing professionals are already using AI tools for in a variety of ways, including creating customer segments, identifying customer needs, and automating marketing campaigns.

Erstellung von Kundensegmenten

Machine learning tools can use data analysis to interpret customer data, identify common characteristics among your customers, and use that information to create customer segments.

Unter Kundensegmentierung versteht man die Gruppierung von Kunden auf der Grundlage von demografischen Daten und Verhaltensweisen. Durch diesen Prozess kann Ihr Unternehmen die Personen, aus denen sich Ihre Zielgruppe zusammensetzt, besser verstehen und Marketingkampagnen auf diese spezifischen Segmente zuschneiden. Dies kann zu effektiveren Kampagnen führen, die mehr Leads konvertieren und Ihren ROI verbessern.

Ermittlung der Kundenbedürfnisse

In the process of creating your customer segments with your machine learning system, you can also uncover customer needs and pain points. By identifying customer needs through machine learning, your team can optimize campaigns and the products and services you offer to increase customer satisfaction.

Automatisierung von Marketingkampagnen

Mit den Daten, die Sie mit Ihren maschinellen Lernwerkzeugen sammeln, können Sie die Automatisierungswerkzeuge Ihres CRM nutzen, um Drip-Sequenzen zu erstellen. Drip-Sequenzen sind automatisierte E-Mail-Marketingkampagnen, die durch verschiedene Kriterien ausgelöst werden.

Wenn Sie zum Beispiel mit Hilfe Ihres maschinellen Lerntools herausgefunden haben, dass der Blog Ihrer Website viele Abonnenten anzieht, können Sie eine Drip-Kampagne einrichten, die automatisch E-Mails auslöst, wenn sich jemand neu bei Ihrem Blog anmeldet.

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360-Grad-Sicht auf den Kunden

Eine 360-Grad-Sicht auf Ihren Kunden gibt Ihrem Unternehmen ein umfassenderes Verständnis davon, wer Ihre Kunden sind. Von grundlegenden Merkmalen wie demografischen Daten bis hin zum Online-Verhalten können Sie Ihre Kunden in einem neuen Licht sehen, das Ihre Marketingbemühungen verbessern kann.

Wie Sie eine 360-Grad-Sicht auf Ihren Kunden erhalten

1. Kundendaten sammeln

Getting a 360-degree view of your customer starts with collecting data. There are two major ways you can do this:

• Use a CRM: CRM systems can automatically pull data from different sources and organize it in one central database so your company can easily view it at any time without having to jump from platform to platform.
• Direct customer engagement: Pull helpful data from day-to-day interactions with customers. Things like feedback surveys, interviews, and customer service interactions are great ways to get helpful insights about your audience.

2. Analysieren Sie Ihre Daten

With your CRM reporting features, analyze your customer data by looking for patterns and trends. Are your campaigns more successful with specific demographics? Do you notice certain platforms that customers are more active on? Look for key insights within your data that can help you make informed decisions about your future campaigns.

Vorteile einer 360-Grad-Sicht auf den Kunden

Nachfolgend finden Sie einige der Vorteile, die Ihr Unternehmen genießen kann, wenn Sie einen 360-Grad-Blick auf Ihren Kunden erhalten:

• Identify customer needs: Getting a 360-degree view of your customers gives you insight into what makes them tick. Specifically, you can identify what needs drive them to your business.
• Better customer service: When you understand customer needs with your 360-degree view, you can tailor your customer service experiences to the customers and directly address their needs.
• Informed marketing campaigns: By understanding the ins and outs of your audience, your team can develop personalized marketing campaigns that appeal directly to your audience and encourage them to interact with your brand.

Erweiterte Datenvisualisierung und Berichterstattung

Sie wollen nicht endlose Seiten von Daten anstarren, oder? Mit fortschrittlicher Datenvisualisierung und Berichterstellung können Sie die Datenanalyse vereinfachen. Datenvisualisierung ist genau das, wonach es klingt: Die visuelle Darstellung Ihrer Daten, damit sie leichter zu verstehen und zu interpretieren sind.

Wie kann ich meine Daten visualisieren?

There are a variety of different ways to visualize your customer data. The visualization method you choose depends on the data you’re trying to represent. Below are just a few examples of methods of data visualization:

• Tische
• Linien- und Flächendiagramme
• Kreis- und Balkendiagramme
• Streudiagramme
• Und mehr!

Warum fortschrittliche Datenvisualisierung und Berichterstattung?

Die fortschrittliche Datenvisualisierung erleichtert nicht nur die Datenanalyse, sondern auch das Erkennen von Mustern und Trends. Die Betrachtung von Zahlen ist eine Sache, aber die Möglichkeit, Wachstum durch Balkendiagramme zu sehen und Ausreißer durch Histogramme oder Streudiagramme zu erkennen? Das ist ein entscheidender Unterschied.

Additionally, advanced data visualization and reporting tools in your CRM allow you to identify new areas of opportunity for sales and marketing efforts. When it’s easier to spot trends and outliers in your data, you can more quickly spot areas where you can amplify your marketing campaigns and expand your sales efforts.

Machen Sie mehr aus Ihren Daten mit Nutshell

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