A análise de CRM ajuda a entender seus clientes em um nível mais profundo e também a encontrar oportunidades para aumentar as receitas
Nenhuma empresa existe sem clientes. E, justamente por isso, conquistar a fidelidade dos usuários têm se tornado uma das questões principais quando o assunto é crescimento e aumento da lucratividade. Além disso, estudos já mostraram que reter um cliente é muito mais econômico do que conquistar um novo, e justamente por isso a perda de um cliente é algo a ser evitado ao máximo. Neste sentido, existem algumas ferramentas que podem ser utilizadas em suas estratégias de retenção, incluindo a análise de CRM.
Isso porque um dos pontos principais de utilizar dados aliado ao relacionamento com clientes é fazer a análise do CRM. Em poucas palavras, ela se refere ao processamento de dados que residem no banco de dados dos softwares de CRM, a fim de descobrir informações úteis de clientes sobre os quais sua empresa possa atuar. Como resultado, a integração de análises torna esses sistemas mais inteligentes na compreensão dos clientes, e também permite que você tome decisões melhores baseadas em dados.
A seguir, vamos entender mais sobre como a análise de CRM funciona, e sua importância dentro da Ciência de Dados.
A importância da Análise de CRM para o seu negócio
Então, por onde devemos começar a reter nossos clientes atuais para gerenciar apropriadamente um fator tão relevante e com tanto impacto nos negócios? Ou ainda, quais medidas precisam ser tomadas para tornar quem compra seus produtos e serviços mais comprometido com a sua empresa?
Primeiramente, é preciso ter em mente que a conexão de CRM aos dados da empresa pode de fato alavancar o seu negócio. Essa integração permitirá impulsionar fatores como:
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Modelagem Preditiva: os gostos e preferências dos clientes digitais de hoje estão em constante evolução. O uso de CRM Analytics permite que sua empresa preveja como seus clientes responderão no futuro, sempre com base em comportamentos anteriores.
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Análise de Mercado: com uso de CRM e Big Data, as tendências dos clientes podem ser exploradas e usadas para prever novas necessidades, direcionando o desenvolvimento de produtos e os esforços promocionais da sua empresa.
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Maior compreensão do cliente: através do uso do CRM, sua empresa pode descobrir como certo produto ou marca é percebido pelos clientes, utilizando esses dados para identificar pontos fracos e revisar suas estratégias de Marketing.
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Receita e Crescimento: por fim, a análise de CRM fornece a você métricas de desempenho mais precisas, ajudando a tomar decisões melhores e mais informadas. Também é possível usar essas informações para gerar leads e fechar negócios com mais facilidade, melhorando o desempenho do negócio e também a receita.
Como é possível perceber, as possibilidades que o Big Data oferece são infinitas. Contudo, é preciso ter em mãos as ferramentas certas para obter os melhores insights de seus dados. Assim, se sua empresa deseja usufruir de todos os benefícios do Big Data, o primeiro passo é investir em um software de gerenciamento de relacionamento com o cliente. Isso porque um CRM pode acompanhar o rastro de dados que os clientes deixam em várias plataformas online e apresentar essas informações de forma racional e coerente.
Quais tipos de dados devem ser armazenados no CRM
Apesar de os dados serem os principais impulsionadores do uso do CRM, nem todos os gestores e tomadores de decisão entendem completamente como a coleta de informações funciona, e quais tipos de dados devem ser armazenados em um sistema deste tipo. O ideal, de acordo com os especialistas, é que os dados armazenados incluam:
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Dados de identidade: incluem detalhes descritivos que podem ser utilizados para identificar seus clientes e contatos (nome, endereço, mídias sociais, etc).
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Dados descritivos: incluem detalhes do estilo de vida de seus clientes. Esses dados fornecem uma visão mais ampla sobre essas pessoas, e permite conhecê-las em um nível mais profundo. No CRM, dados descritivos podem incluir detalhes de carreira ou família, por exemplo.
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Dados quantitativos: como o nome diz, esses dados incluem pontos de dados mensuráveis, que podem ajudar você a entender como seu usuário interage com a empresa. Por exemplo: quantas compras determinado cliente realizou, ou o preço médio dessas transações.
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Dados qualitativos: dados qualitativos são armazenados em seu CRM para informar atitudes, motivações e comportamentos de seu usuário, sempre relacionados a decisões de compra. Em geral, esses dados são coletados a partir de um feedback direto, ou com pesquisas de satisfação.
Como analisar dados de CRM: um processo de 8 etapas
Por fim, é importante entender como fazer a análise de dados de CRM. A seguir, nosso objetivo é demonstrar uma forma de avaliar suas análises de CRM passo a passo, para enfim ter a habilidade de encontrar insights acionáveis para seu negócio. Vejamos, então, cada um destes 8 passos.
1. Identifique exatamente o que você gostaria de analisar
Tenha em mente qual o seu objetivo dentro da análise de CRM. Você pretende analisar dados para fins de Marketing, vendas, sucesso do cliente? Seja específico e veja seus resultados melhorarem.
2. Entenda os dados e como eles foram gerados
Isso é extremamente importante. Você precisa entender qual a natureza dessas informações. Os dados foram importados, gerados automaticamente ou inseridos manualmente? Tudo isso faz diferença. Afinal, se são dados importantes, você precisa se certificar que estão atualizados; se forem inseridos manualmente, é preciso verificar se tudo foi realizado de forma correta, etc.
3. Certifique-se de que os dados estão limpos
Essa dica é valiosa: observe quaisquer dados ausentes e possíveis informações duplicadas. Isso acontece bastante, e prejudica a sua análise. Então, faça um trabalho minucioso de verificação para ter certeza de que as informações estão realmente corretas.
4. Descritivo
Nesta etapa, visualize os dados e anote o que você está vendo. Certifique-se de que os dados mostrados estão dentro do período de tempo que você precisa.
5. Diagnóstico
Na sequência, examine o que faz com que esses dados sejam o que são. Eles estão refletindo algo que sua equipe está fazendo certo ou errado? Ou tratam-se de fatores externos? Esses fatores são controláveis? Novamente, aqui é o momento de ser extremamente específico.
6. Preditivo
Nesta etapa, você deve prever o que provavelmente acontecerá no futuro, tanto devido a essas análises quanto às realizadas no passado. Compare diferentes prazos (mensal, trimestral) para obter uma previsão precisa, e converse com outros membros da equipe para conseguir diferentes insights.
7. Prescritivo
Agora, você precisa entender o que precisa ser feito para que esses dados melhorem ou permaneçam os mesmos. Ou seja, como atingir suas metas. Quais indicadores você deve melhorar ou acompanhar de perto? Sua taxa de vendas está melhor ou pior do que em trimestres anteriores? Tudo isso é importante para ajustar suas estratégias e estar mais de acordo com o objetivo principal do negócio.
8. Aja de acordo com suas conclusões
Por fim, com todas as informações em mãos, e as decisões tomadas, execute a ação necessária para ajudar a melhorar sua análise de CRM ou apenas permanecer em um nível suficientemente aceitável.
Case Salesforce: a plataforma nº 1 para CRM Analytics
Para deixar ainda mais claro quais os benefícios de adotar uma abordagem CRM em conjunto com os dados de sua empresa, apresentamos o estudo da plataforma de CRM Salesforce, reconhecida hoje como a número 1 do mundo. Em texto divulgado pela Tableau, a empresa explica como as análises de CRM beneficiaram o negócio.
O primeiro ponto levantado diz respeito a análise contextual da empresa. Isso porque a análise de CRM oferece insights, previsões e recomendações em uma única interface, diretamente no Salesforce, para que suas equipes de vendas e serviços possam tomar todas as decisões baseadas em dados. Assim, enquanto o cliente A está sendo atendido, a análise de CRM apresenta um insight – no momento exato do atendimento – e afirma que um desconto de 10% pode ajudar a fechar o negócio. Com isso, o representante executa a ação aprovada no Salesforce, oferecendo o desconto.
Uma pesquisa geral com clientes da Salesforce descobriu que os usuários do CRM Analytics relataram aumentos na produtividade. Além disso, foi identificada uma melhora no processo de tomada de decisão orientada por dados, na taxa de fechamento, de negócios, e uma redução no tempo de análise de informações.
A empresa também destacou a realização de previsões mais inteligentes e integradas com inteligência artificial, sem necessidade de codificação. Com isso, analistas podem usar os mesmos dados que prepararam no CRM para painéis a fim de potencializar as previsões e recomendações da IA. E como esses insights são integrados em toda a experiência de CRM, os usuários de negócios têm maior probabilidade de adotar dados e IA em suas tomadas de decisões.
No caso da Salesforce, o CRM Analytics oferece visualizações e previsões diretamente na conta do cliente da empresa, ou na página de oportunidade. Isso ajuda representantes de vendas e serviços a determinar seu próximo movimento, seja fechar um negócio ou resolver um problema do cliente.
Segundo a empresa, a análise de CRM também simplifica a governança de dados, permitindo que as equipes se adaptem a novos requisitos de negócios à medida que a adoção e o envolvimento dos usuários também aumentam. Isso permite, por exemplo, que usuários criem e consumam conteúdo com base em dados confiáveis, atualizados, precisos e relevantes.
Um exemplo de marca que fez uso da plataforma Salesforce foi a MECCA, empresa australiana com foco em beleza global, incluindo maquiagem, perfumes e produtos de cuidados com a pele. Com o uso de CRM, a MECCA aprimorou sua experiência do cliente online e offline e conseguiu tornar cada ponto de contato o mais bem-sucedido possível. Você pode saber mais sobre este case acessando este artigo.
Conclusão
Enfim, foi possível perceber a influência e as possibilidades do uso de CRM Analytics para o crescimento e desenvolvimento do negócio. Aqui, o importante é utilizar a estratégia correta, ter pleno conhecimento sobre os dados utilizados e, mais do que isso tudo, entender qual objetivo está sendo buscado. Com tudo isso em mente, é possível melhorar ainda mais o relacionamento com seu cliente, além de aperfeiçoar os processos internos e tomar decisões mais bem informadas, de preferência orientada por dados.