爱客CRM：企业管理中的7大作用
发布时间：2015-07-13 | 浏览量: 6710
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重视服务质量的企业，不仅仅是关注于服务人员的服务意识一定要强，同时强调团队是一个整体，每一个环节都影响着客户的体验。爱客CRM帮助业务人员实现一对一的客户营销。所以企业实施CRM方案时，应该让每个人，都了解到CRM系统所带来的好处并鼓励他们使用。下面就简单概述几点爱客CRM对于企业管理提升的显而易见的作用。
1、大数据的全业务覆盖
CRM通过大数据来对客户、产品、服务满意度进行理性的360度全方位评估，进而分别做具体的工作优化。从客户第一次接洽开始，全部的跟单行为、时间、方式、内容，都被汇总展示在客户视图内，其中包括了售前洽谈、售中管理、售后维护全流程，每一次与客户接触的细节都详细记录。通过CRM的业务大数据帮助用户回顾跟单过程，找到优化节点，提升企业每一个人的工作效能和服务标准。
2、工作方法有利于员工能力提升
培训员工，培训人们怎样去使用你的CRM解决方案，不是一招一式的完成动作，而是一个提高认识的过程，很多老板不愿意花时间在“磨刀上”，而喜欢员工一来就“砍柴”。CRM用精细的流程化管理和优秀行业的经验，培养和训练员工。在熟练操作CRM业务功能时，久而久之建立起每一个人工作意识，更贴合实际的业务场景。快速有效的为新的销售人员提供相关的客户背景资料，让他们自己尝试寻找合适的解决方法。
3、确定重要客户
对于业务人员，CRM记录公司所有人员与客户交易往来的记录，以此来全面了解客户的喜好和客户的过去，及时工作中可能出现的突发状况。建立以客户为中心的CRM系统和营销关系，这种关系则是建立在一个了解的基础上，随着客户数量的增多，将客户分类管理、贴标签是一种非常好的方式。爱客CRM重要客户筛选功能是将“海量”客户中最有价值的那部分筛选出来，加以明确标注，提醒业务人员重点关照，提高工作效率，合理分配时间，专注投入并让客户的价值最大化。并实时了解变化的关系等级，帮助企业挖掘更多销售机会和客户价值。
4、团队跨部门沟通协作
跨部门沟通很关键，CRM影响到每个人—市场营销，调度。在日常工作中，企业是一个整体，所有部门和环节都相互依赖，必须让所有部门的人知道是怎么回事，并是如何影响他们的。各部门员工之间的跨部门跨层级的沟通同样十分重要，很多企业面临的问题是“各扫门前雪”的现象，因为责任不同和任务互不了解而逃避一些事务执行。对于此一方面需要建立统一目标的企业文化，鼓励全员参与企业销售目标。爱客CRM通过一整套的完善系统流程串联起企业各部门的有效支援。比如客服人员进行售后服务和售后信息搜集工作可以追溯到售前的阶段或者推进到维修阶段，信息真正实现了全维度共享，进一步加快了各个环节的响应速度，进而进步了客户满足度。各部门之间建立一种更快的、更好的、更新的合作方法。
5、全业务销售平台的流程化管理
员工的工作方法和工作习惯往往影响了效率，有可能是对企业现有的工作流程和逻辑不适应所造成的。而CRM流程化管理有助于改善企业现有的流程窘境状况。例如爱客的客户关系管理软件的客户视图，在CRM中记录了执行过程中的所有问题，解决方法，以及客户的反馈等等，360度的还原了与客户售前、售中、售后的全过程跟踪。这些数据可以帮助员工学习分析问题和解决问题的技巧，能够让他们更多的了解工作细节。通过CRM数据中的企业各部门工作环节的标准流程，减少工人的负效率，进而减少用工成本，加强交接执行力。
6、移动CRM的管理变革
很多销售团队的工作开始使用智能设备，如平板电脑和手机。他们期望在移动中能获得信息，在外面访问CRM系统变得更有效率，以帮助他们完成一笔交易。对于外勤的管理而言，可能出现的管理痛点莫过于其执行力差，因为管理者看不见的。对于此，爱客CRM作为一款移动CRM提供了语音汇报和拜访签到的功能。但这更多面向了管理层，而销售人员本人也需要辅助其业务执行的工具。要知道，强有力的执行是企业实现维系客户的关键。通过爱客CRM待办任务提醒、内部公告、以及销售漏斗的阶段管理，有条理、不遗漏的安排工作进度。把企业与客户关系，分解为每个岗位人员与客户的关系实现管理，更具备穿透性、更重视人与人的沟通。业采用移动信息化手段来解决目前存在的问题是非常必要的。移动互联网+云计算的新时代，更多企业借助爱客CRM实现企业管理变革，带来新的生机和竞争力。
7、销售团队的厚数据中心
“厚数据”区别于不够精确、太过薄弱的大数据，它是丰富的、具有前后关联性的数据，只有通过丢开电脑、深入实际生活才能获得。企业需要通过厚数据弥补大数据，爱客一直强调的业务过程重现，产生数据的前后过程和事务之间的联系，更注重从人的角度去分析客户之间的联系。爱客CRM对于客户管理是可量化的，一切相关数据都将会被记录，并将在日后，被多次挖掘利用，挖掘数据中存在的潜在商业价值。各种同比环比分析、销售漏斗分析、图表图形的统计分析以及销售机会预测，都大大提升企业对数据的分析能力。
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