I sistemi CRM rendono le aziende più competitive migliorando processi complessi, la gestione delle operazioni e curando meglio le relazioni con i clienti.
Tuttavia il problema di qualsiasi CRM è la quantità e la qualità di dati che mette a disposizione. L’idea che “più dati hai, più reddito avrai” ha dimostrato l’effetto contrario portando all’abbandono di numerose trattative con relativa perdita di reddito e di clienti.
Esistono diversi punti di vista del CRM
Essendo una soluzione multi-point, il CRM ha un mix di tecnologia e di strategia che ha reso la gestione del business fondamentalmente diversa.
Ovviamente l’automazione facilita le prestazioni e la gestione dei dati, ma tutto dipende dalle persone che devono operare e dalle decisioni degli stakeholder.
Queste persone scelgono quali dati inserire e come utilizzarli. Così per il CRM serve un insieme di politiche per il tipo di dati da inserire, alcune regole di semantica e informazioni immediate sui cambiamenti per i processi decisionali.
Il corretto inserimento dei record
La qualità dei record ha un ruolo critico e influenza le prestazioni e l’efficienza dei processi di business.
Le soluzioni CRM sono utilizzate da aziende di settori e dimensioni diverse che possono anche variare nelle strategie e negli approcci alle gestioni delle trattative.
Ecco che tutte queste aziende condividono lo stesso obiettivo di mantenere all’interno del CRM i loro dati precisi, puliti e senza duplicati.
Lead, contatti e aziende doppi rendono il database disordinato e non strutturato.
Lead e contatti incomprensibili, e di conseguenza record errati, portano a campagne di marketing e processi di vendita non efficienti.
Record con scarse informazioni sono causa di dati errati ed incompleti; alcuni esempi?
Inefficaci segmentazioni della clientela, mailing list di bassa qualità, follow-up o invio di e-mail multiple ai clienti che si trovano ancora nel bel mezzo della loro sales journey.
Questo comporta che ogni user va formato e va condivisa all’interno dell’azienda una procedura rigorosa di data entry e di gestione dei contatti.
CRM: questione di dati e di semantica
E’ la confusione che causa un sacco di duplicati e quindi interazioni sbagliate con i clienti, che li fanno irritare e abbandonare gli acquisti.
Come regola generale, va comunicata e condivisa la differenza tra lead, contatto e prospect.
La situazione spesso è complicata a causa di diverse definizioni di questi moduli nel CRM.
Il problema potrebbe essere risolto con l’adozione di un unico insieme di termini per una chiara comprensione su come inserire e gestire i record a livello aziendale.
Inoltre si eviteranno enormi database e relative complessità in ogni attività quotidiana.
Quindi, cerchiamo di esplorare le principali definizioni dei record per evitare ulteriori malintesi.
I LEAD sono persone o aziende interessate ai tuoi servizi, prodotti o offerte.
Questi record hanno ancora un valore basso e quindi richiedono una considerazione diversa da parte del marketing rispetto le vendite perché hanno bisogno di ulteriore nurturing.
I CONTATTI sono clienti mirati che sono stati qualificati e convertiti dai commerciali.
Questi contatti sono già nel ciclo di vendita o esiste una specifica data per iniziare una trattativa. Inoltre, i contatti devono essere assegnati ad un commerciale all’interno dell’azienda.
I PROSPECT sono nominativi, indirizzi mail o numeri di telefono di persone che si suppone siano il vostro target.
Questi hanno il valore più basso e potrebbero essere assegnati al marketing.
È possibile inviare loro campagne automatizzate con lo scopo di trasformarli in lead.
Ogni giorno le performance delle aziende portano aggiornamenti e, di conseguenza, nuovi record dalle aree vendita, marketing e dal post-vendita.
Questi dati dovrebbero essere visibili a tutti gli addetti nel CRM per prevenire doppioni o informazioni incomplete.
L’opzione di personalizzazione permette di aggiungere nuovi campi nei moduli all’interno della piattaforma.
Insieme con la creazione di questi campi, si dovrebbe elaborare una serie di condizioni e regole semantiche per l’immissione dei dati e l’aggiornamento.
Ciò contribuirà a prevenire gli errori di ortografia, abbreviazioni, ecc.