开发基于数据驱动的客户关系管理（CRM）策略的6个步骤

众所周知，客户关系管理（CRM）是确保客户处于你所做一切工作的核心。在如今以消费者为中心的环境中，你的CRM应该是技术堆栈中最有价值的一部分。CRM应用程序不仅可以用于记录客户接触点，还可以用于其他用途。

是时候给你的客户关系管理（CRM）战略进行数据驱动的改造了。

什么是CRM，为什么你需要它？

CRM是客户关系管理的缩写，而关系才是企业成功的真正关键。无论是现有客户、过去的客户还是潜在的客户，CRM工具都旨在管理这些关系并利用数据来改善未来的互动。

此外，客户关系管理系统有助于企业优化流程，从而提高生产力和盈利能力。它们还可以帮助不同部门保持一致。

现代的CRM工具现在可以用来管理整个客户旅程中的客户关系，涉及营销、销售、客户服务等多个方面。

CRM是增长最快的企业应用软件类别，原因在于它有效。对于运营高效、盈利的业务来说，CRM至关重要。

在B2B营销的世界里，每个人都会告诉你数据驱动的决策是标准。但是当数据来自销售、客户服务、营销、社交媒体等各个方面时，你如何做出明智的决策呢？

换句话说，你如何让数据变得有意义？CRM工具可以托管所有这些信息，并将其编译成一个易于理解的客户简介。这为销售和营销团队提供了清晰的机会或潜在客户的可见性，并能够跨渠道管理查询。

实施CRM系统是明智之举，你需要它。

需要更多说服吗？以下是拥有CRM系统的几个更多好处：

减少业务壁垒识别和分类潜在客户提高客户支持提高客户保留率和客户终身价值

如何制定数据驱动的CRM战略

B2B世界，或者说商业世界，无论什么事情都需要有一个战略。你的CRM系统也不例外。需要制定一个计划，通过一系列流程、行动和技术堆栈来促进销售增长并提升客户服务。

以下是您需要采取的一些核心步骤，以便为您的B2B企业构建出一个成功的CRM战略。

1. 确定整体愿景和目标

在规划阶段，您应该问自己：我希望通过CRM系统得到什么？也许您想要提高客户满意度或提升生产力和效率。或者您只是想降低客户流失率。

无论目标是什么，要记住它应与其他策略和平台相融合，以真正推动商业目标。

2. 确定买家人设和目标客户。

拥有清晰明确的买家画像对于制定以客户为中心的CRM战略至关重要。为了维持强大的客户关系（和吸引新的潜在客户），您需要清晰而坚实地了解谁正在从您这里购买，以及他们的痛点是什么。

在规划您的CRM战略之前，请确保您的理想客户画像被清楚定义并尽可能详细。这样，您就会准确地知道应该瞄准哪些人群，以及他们可能遇到的问题是什么。

3. 绘制客户旅程图

为了管理客户关系，您需要了解从第一个接触点开始的客户旅程的每一步。

在为您的CRM系统绘制客户旅程图时，请考虑以下问题：

哪个团队或系统在特定接触点与客户进行互动？这些互动如何改进？客户在每个阶段都试图实现什么？ 4. 利用人工智能（AI）

AI在客户关系管理（CRM）战略中可以通过多种方式提供帮助，如客户服务辅助、潜在客户管理和最佳行动分析。

客户服务：通过CRM应用程序可以捕获和利用AI聊天机器人的互动。由于机器人可以根据客户满意度的反馈进行学习，它们可以提出改进客户服务流程的建议。

潜在客户管理：当涉及潜在客户的评分时，AI可以成为CRM应用程序中有用的补充。AI可以根据兴趣或购买历史分析潜在客户。然后它可以提供评分并推荐销售和营销团队应采取的措施以增加成功率。

下一步最佳行动：嵌入在CRM应用程序中的AI可以通过分析已经输入软件的数据为销售人员或客户服务专业人员提供下一步最佳行动建议。例如，如果销售人员刚刚安排了与潜在客户的演示，但他们还没有与任何案例研究互动，你的CRM应用程序可以识别到这一点并建议与分享见证或推荐信的联系。

5. 提供自动化功能

您的CRM应用程序是自动化的新朋友。通过CRM工具，您可以自动化工作流程，一旦特定事件发生，就会触发一项操作。例如，一旦服务请求被关闭，就可以触发电子邮件回复来通知客户。

CRM工具内的自动化功能可以指导销售代表在客户互动中表现，告诉他们如何以最佳方式向客户提供信息。

6. 整合数据以促进更好的沟通。

在制定CRM战略时，另一个需要优先考虑的事项是数据集成。许多现代CRM系统提供通信功能，通过网络服务访问数据。

这种协作方式使公司能够与其他来源和组织进行沟通，共享客户信息，以便快速处理客户服务请求。这种集成能够提高组织的效率，无论是中小型企业还是大型企业。

CRM系统的数据驱动战略

在制定CRM战略的每个阶段，你应该问自己是否以客户为核心进行决策。什么能让他们的生活更轻松？什么能让你的团队为他们提供更好、更高效的支持？

当您使用CRM数据来指导这些决策时，您将获得客户完全整合的、全面的表达，以及您需要采取的措施，以确保他们获得积极的体验。

虽然您的客户可能了解得更多，但是您的数据更加确切。