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CRM的关键是自动化
网友  经济观察报    编辑:德仔   图片来源:网络
一般与客服中心相关活动不像其他IT相关活动那样喧闹。而是以现场的用户为主体,在冷静的气氛中追求客服中心软件的深化。最近让我有如下感触:/d
一般与客服中心相关活动不像其他IT相关活动那样喧闹。而是以现场的用户为主体,在冷静的气氛中追求客服中心软件的深化。最近让我有如下感触:
    1、监测工具的多样化和高度化;
    2、培训等工具和服务的强化;
    3、现实中MA(Marketing Automation:自动化)的扩大;
    4、互联网的融合(Convergence)程度的加强。
    其中互联网的融合涉及到1~3项目。通过 Web可以以画面操作和语音形式随时确认远端客服中心的话务员业务处理情况。用WBT(Web Based Training)集中管理分散型客服中心的培训,用互联网把数据分析结果应用在自发的活动中等等,估计这些动向今后还会持续一段时间。
实际的分析型CRM
    在日本有些销售商提出,有效利用和分析客服中心(CC)积累的数据,并应用在市场活动和商品开发中,也可以推荐选定的模式,并使用容易进行个别对应的个性化等自动化工具,构筑更有效率的顾客关系。也把它称之为分析型CRM,可以说MA是日本和美国共同的课题。
    虽然市场上出现了很多工具,但是现实中真正很好的运用分析型CRM的恐怕少之又少。
因为没有分析专家
    虽然我们明白这是为了更好的了解顾客,所利用数据是没错的,但是很多公司内部没有分析专家。可是,现在市场上出售的很多工具不需要什么专家。一提到情报系统,可能很多人会联想到用咒语般的命令进行操作的程序,或者对为进行统计曾经经历过苦战恶斗的艰苦体验还记忆犹新。但是在专业知识方面,只要掌握最基本的统计分析基础知识,就像Windows操作一样谁都能简单进行数据分析。
    我们要明白,想依赖专家的想法会促使产生分析发烧友,并使大量没有应用价值的画得漂漂亮亮的图表堆积如山。其他方面的客服中心管理也一样,数据分析时要把业务及营业能力放在首位。分析数据并不只是为了解现状,要知道,分析是实行计划的一部分。从某种意义上讲,“委托给专家”意味着该客服中心不怎么关心数据分析和利用。
活用数据的风土
 
    观察业绩评价指数的话,就能发现日本企业总体上比较低。比如在顾客满意度方面,Global Royalty Networker的采用率为100%,而一直标榜“顾客意识”的日本企业却只有7%。一般都认为日本企业是“业务处理方面非常细心的”。但调查企业最重视的成功因素的结果,发现在个别对应方面日本企业反倒不如海外企业。而且与向来被人们认为“重视形象的海外企业”相比,日本企业更重视品牌和企业形象。
    换言之,现在我们眼前浮现的不是重视基于数据的业绩指数管理和基于顾客需要的个别对应的日本企业,而是喜欢播电视广告的爱出风头的经营者。正是这种企业风格阻碍着数据的有效利用。
促进有效利用的办法
    虽然现场孜孜不倦地踏实地进行有意义的数据分析,但不少企业没有把它充分应用在整体企业经营上。从顾客那里得到的活生生的数据,有时并未反映在策划及开发部负责提交的报告中,常常被他们故意忽略。但现实中,公司内部局域网上的“商谈案例的数据库”的访问次数一般都很低。
    决定胜负的不是“一把手主导的数据活用思想”,而是取决于该数据库的价值。制造附加价值是以情报应用为使命的客服中心的责任和义务。
    某食品企业的洽谈室室长,为了解决案例数据库访问次数特别低的问题,每周一次制作顾客联系情报书。提出话题,以便暗示考察题目,从这个观点来看,提供各种各样的话题都是有效的。比如,写毕业论文时,很多大学生咨询该选择什么样的论题。一般那些内容都反映事件的动态,比如去年主要是业界动态、企业的成长、广告内容等,今年主要是环境问题、社会责任问题、公司男女职员比率问题等。如果把这件事情的题目写成“近期来咨询的主要是准备写毕业论文的学生,比去年增加10%”,则很难引起大家想访问该数据的热情。
激活潜在能力
    文本数据挖掘是自动分析自由格式输入字段的方法,为听取顾客的心声,我接触了有关文本数据挖掘的案例。说句不客气的话,那只不过是纠正策划开发担当的过失而已,充分暴露了包括现场在内的整个公司没能事先发现问题的体制上的脆弱性。老实说,努力提高文本数据挖掘的精准度之前,早已存在能迅速达成“成果”的低成本的对策。
    调查顾客满意度时,如果只想通过顾客的声音制作公司内部会议上发表的报告书,则反映的不是顾客满意度而是企业自身的自我满足,而想把结果以具体方式重新反馈给顾客的意识却非常淡薄。对调查自由意见栏上的每个顾客的声音给予认真回答的企业相当少。
    从负责策划开发到业务受理现场,根据数据正确把握顾客需要的同时,要确切改善顾客的要求和意见,有了这种强硬的体制才能把MA这个自动化成果掌握在手中。
    如果不培养数据洞察力,就无法进行正确的自动化。即便做到了,如果没有建立迅速的回应体制,只能引起顾客的不满,这是显而易见的
 
本文作者:网友 来源:网络经济观察报
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