تجزیه و تحلیل داده‌های CRM چگونه انجام می‌شود و چه فایده‌هایی دارد؟

در ابتدا باید به سیستم CRM و هر دستگاه ذخیره‌سازی آنلاین دیگری که ممکن است اطلاعات و داده‌های CRMتان را در خود ذخیره کرده باشد دسترسی کامل داشته باشید تا بتوانید به راحتی از اطلاعات و داده‌های ارزشمند استفاده کنید. برای این کار، باید تنظیمات جدول‌هایی را که داده‌های CRM در آن ذخیره می‌شوند بررسی کنید و به‌طور مختصر و مفید ببینید که تیم فروش و بازاریابی سازمان‌تان چگونه از این داده‌ها استفاده می‌کرده‌اند. هدف از این مرحله، درک کامل موارد زیر است:

• نوع داده‌های موجود؛
• منابع داده‌ها (اینکه داده‌ها به‌صورت دستی وارد شده‌اند یا به‌صورت خودکار توسط سیستم)؛
• قالب‌بندی آنها؛
• چگونگی استخراج داده‌ها از سیستم‌های فعلی.

باید حوزه‌های مهم داده را ارزش‌گذاری کنید و بررسی کنید که چقدر داده‌های لازم به خوبی پوشش داده‌شده‌اند، سپس چگونگی ارتباط بین فهرست‌ها و جداول مختلف را ارزیابی کنید. به‌عنوان مثال بررسی کنید که هر حساب کاربری با کدام فعالیت یا فرصت در ارتباط است.

در مجموعه‌هایی با حجم داده‌های عظیم، ناخواسته خطاها و مشکلاتی به وجود می‌آیند. داده‌های CRM نیز از این قاعده مستثنی نیستند و بروز خطا در آنها بسیار شایع است؛ زیرا اغلب به‌صورت دستی وارد می‌شوند و ترکیبی از داده‌های غیرساختار یافته و ساختاریافته هستند. سعی کنید داده‌های آسیب‌دیده یا تکراری، مقادیر ثبت‌شده‌ی از بین رفته و دلایل تمامی این‌ موارد را کشف و بررسی کنید.

نکته: بدون مطالعه به این کار نپردازید. باید دقیقا بدانید چگونه می‌توانید از این داده‌ها استفاده کنید، سپس تجزیه و تحلیل آنها را شروع کنید.

مرحله‌ی دوم: طبقه‌بندی داده‌ها

برای کار کردن با داده‌ها حتما باید آنها را در جایی قرار دهید که دسترسی به آنها راحت باشد و با یکدیگر ارتباط داشته باشند. صفحات گسترده، مجموعه‌ای از جداول به هم پیوسته یا یک پایگاه داده‌ی کاملا مرتبط به هم که بتوانید تحقیقات و گزارش‌های خود را در آنها ثبت کنید برای این کار بسیار مناسب هستند. از یک سو باید داده‌های خام را از CRM استخراج کنید و از سوی دیگر مشکلاتی را که هنگام استانداردسازی قالب‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها به‌وجود می‌آیند رفع کنید. این مرحله به تمرین زیادی نیاز دارد.

تعریف واحدهای تجزیه و تحلیل

«واحد تجزیه و تحلیل» نقش اصلی را در بهینه‌سازی تنظیمات جداول داده‌ی CRM ایفا می‌کند. در سیستم‌های CRM مدرن، یک سلسله‌مراتب طبیعی از سوابق و اطلاعات ثبت شده وجود دارد که نشان می‌دهد سازمان‌های فروش و بازاریابی نسبت به اهداف تلاش‌هایشان که همان «مشتریان» هستند چه دیدگاهی دارند و چگونه فکر می‌کنند؟

«بازار کامل» مجموعه‌ی تمام مشتریان بالقوه است که به‌صورت بخش‌های مجزا از هم تقسیم‌بندی شده‌اند. در هریک از این بخش‌ها، مشتریانی با نیازها و رفتارهای خرید‌ مشابه قرار دارند. بر این اساس می‌توانید هر گروه از مشتریان‌تان را که ویژگی‌های مشترکی دارند تحت یک عنوان طبقه‌بندی کنید.

در بازارهای B2B، مشتری دیگر یک شخص نیست، بلکه یک کسب‌وکار یا سازمان است. بنابراین برای هریک از این مشتریان، با چندین مخاطب روبه‌رو خواهید بود. هریک از این مخاطبان، در یک طبقه خاص از «پرسونای خریدار» قرار می‌گیرند. هر پرسونا فهرستی از ویژگی‌ها و نیازهای متمایز این مخاطبان را تعریف می‌کند. ممکن است در یک بخش مشخص از بازار، مشتریانی با یک پرسونا یا چند پرسونای خریدار وجود داشته باشند. برای هریک از این افراد، تلاش‌های بازاریابی و فروش با ثبت «فعالیت‌ها» و «نقاط تماس» به کار گرفته می‌شوند، و هر خرید بالقوه‌ای از دید سازمان یک فرصت محسوب می‌شود.

انجام تحلیل‌های اکتشافی

تا اینجا توانسته‌اید داده‌های CRMتان را به‌منظور پیدا کردن یک الگوی کلی در آنها و همچنین شناسایی زودهنگام هر مسئله‌ی بالقوه‌ای گردآوری کنید. اکنون باید این داده‌ها را طبقه‌بندی کنید و تجزیه و تحلیل‌های اولیه را روی آنها انجام دهید.

یک تجزیه و تحلیل اکتشافی به‌آسانی می‌تواند با استفاده از توابع اساسی اکسل مانند میانگین (AVERAGE)، میانه (STDEV)، مینیمم (MIN) و ماکزیمم (MAX) و توابعی نظیر آنها انجام گیرد. این توابع با انعطاف‌پذیری خوبی که دارند می‌توانند به‌راحتی موارد نادرست را نادیده بگیرند و حتی جای خالی داده‌ها را به‌صورت تخمینی پر کنند و در نهایت داده‌ها را طبقه‌بندی کنند. البته در این مرحله تحلیل‌های اولیه‌ای روی داده‌ها انجام می‌شود و نمی‌توان به آنها برای نتیجه‌گیری نهایی تکیه کرد.

با این کار، قادر خواهید بود هرگونه مشکل سیستماتیک مربوط به داده‌ها را شناسایی کنید و ببینید که آیا نیازی به پیوست اطلاعات بیشتر از منابع خارجی دارید یا خیر. به‌عنوان مثال، در تجزیه و تحلیل مربوط به بخش‌بندی مشتریان، ممکن است به اطلاعاتی در خصوص متغیر‌های بخش‌بندی بالقوه نیاز پیدا کنید که لازم باشد آنها را به‌عنوان اطلاعات خارجی پیوست کنید.

مرحله‌ی سوم: برنامه‌ریزی برای تجزیه و تحلیل

حال باید برای مراحل تحلیلی مورد نظرتان برنامه‌ریزی کنید. از آنجا که میلیون‌ها تجزیه و تحلیل بالقوه در هر مجموعه داده که به‌اندازه‌ی کافی پربار باشد وجود دارد، بسیار مهم است که تمرکزتان را دقیقا روی آن دسته از تحلیل‌هایی محدود کنید که در اهداف‌تان به شما کمک می‌کنند. بنابراین ابتدا نتایج مورد انتظارتان را تعریف کنید و دقیقا همان تحلیل‌هایی را انجام بدهید که نتایج دلخواه‌تان را ارائه می‌کنند.

مرحله‌ی چهارم: انجام تجزیه و تحلیل و تفسیر نتایج

حال که به طور کامل جزئیات لازم را به برنامه‌ی خود اضافه کرده‌اید، می‌توانید با استفاده از مجموعه ابزارهای قدرتمند مدل‌های آماری و اسکریپت‌های دستکاری روی اطلاعات، فرآیند تجزیه و تحلیل را آغاز کنید. در این مرحله، توصیه می‌شود الگوها و مراحل خودکارسازی را تنظیم و راه‌اندازی کنید، تا اگر دوباره خواستید کار تجزیه و تحلیل را با یک زیرمجموعه‌ی دیگری از داده‌ها یا مجموعه داده‌هایی کاملا متفاوت انجام بدهید، مجبور نباشید دوباره از ابتدا همه‌ی مراحل را تکرار کنید. پس از تکمیل هریک از تجزیه و تحلیل‌ها همچنان نتایج را ارزیابی کنید تا در تجزیه و تحلیل‌های ناقص گرفتار نشوید.

مرحله‌ی پنجم: یافته‌هایتان را به صورت عینی ارائه کنید

برای آنکه تجزیه و تحلیل مؤثرتری داشته باشید، باید همه‌ی نتایج متفاوت را با یکدیگر جمع‌بندی و بین آنها ارتباط برقرار کنید تا یک نمای کلی و رویکردی متمایز از یافته‌هایتان به‌دست آورید. برای برنامه‌ریزی در این کار باید مخاطبان خود را در نظر بگیرید. چه پیامی می‌خواهید به آنها انتقال دهید؟ هر رویکردی که انتخاب می‌کنید بستگی به اهداف شما و مخاطبینی دارد که با آنها کار می‌کنید. حمایت‌های بصری، محتوای تعاملی و پلتفرم‌های چندرسانه‌ای گوناگون برای کمک به انتقال پیام‌تان به مخاطبان فراهم است و در این زمینه با کمبود مواجه نخواهید بود. فقط کافی است از این موارد به نحوی استفاده کنید که با نوع پیام‌تان همخوانی داشته باشد.