Quais são as principais habilidades e ferramentas para dominar a análise de dados de CRM para vendas diretas?

1 Entenda suas fontes de dados

O primeiro passo para dominar a análise de dados do CRM é entender de onde vêm seus dados e como eles são coletados, armazenados e organizados. Suas fontes de dados podem incluir seu sistema de CRM, seu software de automação de vendas, sua plataforma de marketing por e-mail, seus canais de mídia social, suas análises da Web e suas pesquisas de feedback de clientes. Você precisa saber como acessar, integrar e limpar seus dados de diferentes fontes e como garantir sua qualidade, precisão e consistência.

2 Defina suas metas e métricas de dados

O próximo passo é definir o que você deseja alcançar com sua análise de dados e quais métricas você usará para medir seu progresso e resultados. Suas metas e métricas de dados devem estar alinhadas com seus objetivos e estratégias de vendas e refletir os principais indicadores de desempenho (KPIs) do seu funil de vendas, como leads, conversões, receita, retenção e referências. Você também deve definir específicos, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com limite de tempo (INTELIGENTE) metas de dados e rastreá-las regularmente.

3 Usar ferramentas de visualização de dados e relatórios

Uma das melhores maneiras de dominar a análise de dados do CRM é usar ferramentas de visualização e relatórios de dados que podem ajudá-lo a transformar seus dados brutos em insights significativos e acionáveis. As ferramentas de visualização de dados podem ajudá-lo a criar tabelas, gráficos, painéis e relatórios que podem ilustrar suas tendências, padrões e correlações de dados e destacar seus pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças. As ferramentas de relatório de dados podem ajudá-lo a comunicar suas descobertas e recomendações de dados para sua equipe, gerentes e clientes, além de mostrar sua proposta de valor e vantagem competitiva.

4 Aplicar técnicas e métodos de análise de dados

Para analisar com êxito os dados do CRM, você deve ser capaz de aplicar técnicas e métodos de análise de dados. A análise descritiva é uma técnica comum que resume e descreve seus dados usando estatísticas básicas. A análise exploratória ajuda a descobrir e explorar os dados usando estatísticas avançadas. A análise preditiva prevê e prevê resultados com aprendizado de máquina, enquanto a análise prescritiva prescreve e otimiza ações de dados com otimização, simulação e análise de decisão. Todas essas técnicas são essenciais para entender seus dados e resolver quaisquer problemas relacionados.