Was sind die wichtigsten Fähigkeiten und Werkzeuge, um die CRM-Datenanalyse für den Direktvertrieb zu beherrschen?

1 Grundlegendes zu Ihren Datenquellen

Der erste Schritt zur Beherrschung der CRM-Datenanalyse besteht darin, zu verstehen, woher Ihre Daten stammen und wie sie gesammelt, gespeichert und organisiert werden. Zu Ihren Datenquellen können Ihr CRM-System, Ihre Vertriebsautomatisierungssoftware, Ihre E-Mail-Marketing-Plattform, Ihre Social-Media-Kanäle, Ihre Webanalyse und Ihre Kundenfeedback-Umfragen gehören. Sie müssen wissen, wie Sie auf Ihre Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen, sie integrieren und bereinigen und wie Sie deren Qualität, Genauigkeit und Konsistenz sicherstellen können.

2 Definieren Sie Ihre Datenziele und -metriken

Der nächste Schritt besteht darin, zu definieren, was Sie mit Ihrer Datenanalyse erreichen möchten und welche Metriken Sie verwenden werden, um Ihre Fortschritte und Ergebnisse zu messen. Ihre Datenziele und Metriken sollten mit Ihren Vertriebszielen und -strategien übereinstimmen und die wichtigsten Leistungsindikatoren widerspiegeln (KPIs) Ihres Verkaufstrichters, wie z. B. Leads, Conversions, Umsatz, Kundenbindung und Empfehlungen. Sie sollten auch spezifische, messbare, erreichbare, relevante und zeitgebundene (SCHLAU) Datenziele zu erreichen und regelmäßig zu verfolgen.

3 Verwenden Sie Datenvisualisierungs- und Reporting-Tools

Eine der besten Möglichkeiten, die CRM-Datenanalyse zu meistern, ist die Verwendung von Datenvisualisierungs- und Berichtstools, die Ihnen helfen können, Ihre Rohdaten in aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Datenvisualisierungstools können Ihnen dabei helfen, Diagramme, Grafiken, Dashboards und Berichte zu erstellen, die Ihre Datentrends, Muster und Korrelationen veranschaulichen und Ihre Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken hervorheben können. Tools für die Datenberichterstattung können Ihnen dabei helfen, Ihre Datenergebnisse und Empfehlungen an Ihr Team, Ihre Manager und Kunden zu kommunizieren und Ihr Wertversprechen und Ihren Wettbewerbsvorteil zu präsentieren.

4 Anwenden von Datenanalysetechniken und -methoden

Um CRM-Daten erfolgreich analysieren zu können, müssen Sie in der Lage sein, Techniken und Methoden der Datenanalyse anzuwenden. Die deskriptive Analyse ist eine gängige Technik, bei der Ihre Daten mithilfe grundlegender Statistiken zusammengefasst und beschrieben werden. Die explorative Analyse hilft dabei, die Daten mithilfe erweiterter Statistiken zu ermitteln und zu untersuchen. Die prädiktive Analyse prognostiziert und prognostiziert Ergebnisse mit maschinellem Lernen, während die präskriptive Analyse Datenaktionen mit Optimierung, Simulation und Entscheidungsanalyse vorschreibt und optimiert. Alle diese Techniken sind unerlässlich, um Ihre Daten zu verstehen und alle damit verbundenen Probleme zu lösen.