
大數據時代下 CRM選型關鍵在于數據分析能力
大數據時代下 CRM選型關鍵在于數據分析能力大數據時代,客戶關系管理數據越多越好?我們生活在一個數據爆炸的年代,移動互聯網、云計算等現代信息技術的發(fā)展讓數據量搭上騰飛的火箭,從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。一天之中,互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當于美國兩年的紙質信件數量);發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量)……身處大數據洪流,企業(yè)的客戶關系管理也不能幸免,同樣面臨著來自四處八方的大量數據,如顧客對品牌的反應,股票趨勢和市場預測等外部數據,客戶溝通記錄、客戶購買產品、客戶基本信息、客戶售后服務等內部數據。在實際企業(yè)管理過程中,很多企業(yè)容易被大數據沖昏了頭,認為客戶關系管理掌握越多關于客戶和產品的信息,就能夠了解客戶和產品更全面,就越能在激勵的市場競爭中穩(wěn)住陣腳。其實,在客戶關系管理中,數據不是越多越好,數據有用、有價值才是關鍵。如何在這些大量的數據中甄選出有價值的數據呢?這是新時期所有企業(yè)進行客戶關系管理首要解決的問題。選用嵌入BI的CRM才是全面的客戶關系管理 信息化時代,很多企業(yè)進行客戶關系管理都會選用CRM系統。傳統的CRM系統一般都能夠涵蓋市場營銷管理、客戶信息管理、銷售管理、售后服務管理等功能模塊,管理鏈條從售前、售中,延伸到售后的客戶關系,堪稱360°全面客戶自動化管理。然而,大數據時代,面對紛繁復雜的大量數據,這樣的360°全面客戶自動化管理卻已經跟不上時代的步伐,新時期的CRM要求嵌入BI功能,能夠對海量的數據進行分析處理,甄選出有用的數據,作為管理層科學決策的數據參考,彰顯出數據的價值。因此,大數據時代,選用嵌入BI功能的CRM系統才稱得上全面的客戶關系管理。而且,由于數據量的龐大與復雜,嵌入的BI功能必須經受得住考驗—數據處理能力要強大,能夠應對呈幾何級別增長的數據量;數據分析要實時,能夠跟上不斷變化著的數據;數據匯總要精準,能夠真實反映客戶和產品情況??梢哉f,大數據時代下,CRM選型的關鍵在于其數據分析能力,企業(yè)在進行CRM系統選型時要重點考察系統的數據分析能力?!安?存-剖-現”四部曲 CRM數據分析能力大考驗大數據時代,企業(yè)需要一款嵌入BI功能的CRM系統,更為重要的是,嵌入的BI功能要強大。那么,CRM系統要具備怎樣的數據分析能力才能應對源源不斷產生的數據量呢?8thManage專家認為,可以從數據采集、數據存儲、數據分析、數據展示等四個方面入手,只有在源頭上采集到精準的數據、擁有全方位的數據庫管理,以及實時精準快捷深入的數據分析和清晰的數據分析結果展示,才算是真正強大的CRM數據分析能力。
一、自動快速地采集精準的數據。大數據時代,雖然各種各樣的數據層出不窮,但卻并不是每一個數據都是有用的,事實上,有很大的一部分數據對于企業(yè)來說是沒有參考意義的。嵌入BI功能的CRM系統必須支持在源頭上高效率低成本得采集到精準的數據,輕輕松松地掌握有效的第一手資料。二、全方位數據庫管理。大數據時代,數據的形式非常多樣化,不僅有結構化的數據,還包含了大量的非結構化數據,如何規(guī)范化得存儲這些不規(guī)則的數據對于企業(yè)來說也是一種挑戰(zhàn)。能夠對多樣化和非結構化數據進行統一和規(guī)范化地存儲和管理,也是CRM數據分析能力的體現。三、數據分析要實時精準快捷深入。海量的數據,關鍵在于通過分析整合,轉換為對企業(yè)有價值的信息,數據處理是CRM系統應對大數據挑戰(zhàn)必要的一個環(huán)節(jié),它將直接支持管理層的科學決策。大數據時代,數據分析要實時精準快捷,并且要能夠多層次深入地挖掘數據的內涵,這也是CRM數據分析能力最重要的一個體現。四、數據展示要清晰,一目了然。分析再準確,但若不能清晰地展示給管理層,科學決策也無從說起。數據展示是CRM數據分析能力考驗最后一關,要支持多形式多維度全面地展示企業(yè)的客戶和產品情況,管理層對企業(yè)客戶和產品情況一目了然,決策起來自然更加科學合理。8thManage CRM是由高亞科技(廣州)有限公司自主研發(fā)的客戶關系管理系統,其嵌入式商業(yè)智能支持靈活全面的數據庫管理,自動采集數據,分析和挖掘數據信息并且自動生成實時的分析報表,把多元化的非結構化的數據轉換為真正有價值的信息,讓企業(yè)的管理決策更準確,創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值和效益。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協同 在數字化轉型加速的今天,企業(yè)對數據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數據分析師:讓統計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統計基本概念是商業(yè)數據分析的 “基礎語言”—— 從描述數據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數據分析師:表結構數據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數據(如數據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數據分析師:解鎖表結構數據特征價值的專業(yè)核心 表結構數據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數據,如數據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數據分析師:激活表格結構數據價值的核心操盤手 表格結構數據(如 Excel 表格、數據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數據的科學計數法問題 為幫助 Python 數據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數據時的科學計數法問題 ...
2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11