Découvrir des informations : comment les entreprises utilisent-elles les données CRM pour prospérer ?

Dans le paysage numérique actuel, les entreprises dépendent de plus en plus de la technologie et des données pour guider leurs opérations et éclairer leurs processus de prise de décision. Les données CRM (Customer Relationship Management) sont donc très importantes. Parmi les différentes formes de données, les données de gestion de la relation client sont particulièrement importantes pour aider les entreprises à comprendre et à servir leurs clients. Les données CRM consistent en des informations que les entreprises recueillent sur leurs clients et leurs interactions avec l'entreprise, qui sont utilisées pour gérer et améliorer les relations avec les clients.

Qu'est-ce que les données CRM ?

Ce sont les données qui sont collectées et stockées dans un CRM (gestion de la relation client) système. Ces données peuvent inclure les coordonnées des clients, des détails sur les interactions avec les clients, des informations sur les produits ou services que les clients ont achetés ou pour lesquels ils ont exprimé leur intérêt, ainsi que toute note ou observation sur le client. Le but des données CRM est d'aider une entreprise à gérer et à améliorer ses relations avec ses clients. Il peut être utilisé à diverses fins, comme aider une équipe de vente à suivre et à suivre les prospects, analyser le comportement des clients pour identifier les tendances ou les modèles et fournir un service client personnalisé.

Gestion des données CRM

La gestion des données CRM implique les processus et les systèmes qu'une entreprise utilise pour collecter, stocker et analyser les données de gestion de la relation client (CRM). Voici un aperçu du fonctionnement typique d'un système de gestion de données CRM :

La première étape de la gestion des données CRM consiste à collecter des données à partir de diverses sources, telles que les interactions avec les clients, les activités de vente et de marketing et les formulaires Web. Les données collectées sont ensuite stockées dans un système CRM, qui est une base de données spécialisée conçue pour gérer les données des clients.

Une fois les données stockées dans le système CRM, elles peuvent être analysées pour identifier les tendances, les modèles et les informations qui peuvent aider l'entreprise à comprendre ses clients et à améliorer ses opérations. Le système CRM peut générer des rapports basés sur les données analysées, qui peuvent être utilisés pour suivre les performances, identifier les domaines à améliorer et prendre des décisions éclairées.

Quels sont les types de données CRM ?

Il existe 4 catégories principales en ce qui concerne les types de données CRM :

Données d'identité

Les données d'identité font référence à des informations spécifiques à un client ou à un prospect particulier et sont utilisées pour les identifier dans un système ou une base de données CRM. Cela peut inclure des éléments tels que le nom, l'adresse et les coordonnées d'une personne. Les données d'identité sont propres à un individu ou à une organisation et sont utilisées pour aider à identifier des enregistrements spécifiques dans un système CRM ou une autre base de données.

Les données d'identité aident non seulement à identifier les enregistrements, mais elles aident également les équipes à communiquer et à assister les prospects et les clients, ainsi qu'à accomplir des tâches. Par exemple, avant de lancer une campagne d'appels à froid, les commerciaux doivent créer une liste de destinataires avec des informations d'identité telles que des noms et des numéros de téléphone. Sans stocker ces données dans un système CRM, l'équipe commerciale devrait passer plus de temps à rechercher chaque prospect potentiel, ce qui serait moins efficace.

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Données descriptives

Les données descriptives fournissent le contexte, les caractéristiques ou les caractéristiques d'un prospect, d'un contact, d'un client ou d'une opportunité. Contrairement aux données d'identité, qui sont utilisées pour identifier un seul enregistrement, les données descriptives peuvent être utilisées pour filtrer ou rechercher plusieurs enregistrements car elles sont pertinentes pour plusieurs prospects ou clients. Voici des exemples de données descriptives :

• Profession
• Industrie
• Taille de l'organisation
• Phase de prospection ou de transaction
• Situation géographique

Les données descriptives offrent des informations personnelles sur les dossiers individuels pour aider les équipes de vente, de service client ou de marketing à mieux communiquer et à aider les prospects et les clients. Par exemple, connaître le nom d'une personne à partir de ses données d'identité peut vous aider à démarrer une conversation avec un prospect, mais connaître son intitulé de poste, son secteur d'activité et la taille de son entreprise peut vous aider à trouver et à adapter une solution à ses besoins spécifiques. Les systèmes CRM peuvent stocker et organiser ce type de données dans un profil ou via des fonctionnalités de marquage et d'étiquetage.

Données qualitatives

Les données CRM qualitatives font référence aux motivations, comportements ou sentiments d'un prospect ou d'un client qui ne peuvent pas être quantifiés. Alors que les données d'identité et descriptives peuvent souvent être obtenues par le biais de recherches de base en ligne, les données qualitatives sont subjectives et nécessitent des méthodes plus complexes telles que des enquêtes, le suivi des activités ou des discussions avec des clients actuels et potentiels pour être collectées. Voici des exemples de données qualitatives :

• Un prospect nous contacte au sujet des prix
• Un client très satisfait de son récent achat auprès de l'entreprise
• Un client indiquant qu'il apprécie l'amélioration de la convivialité d'un produit
• Un prospect exprimant un intérêt pour le produit ou le service de l'entreprise en raison d'un désir d'améliorer l'efficacité opérationnelle

La principale différence entre les données descriptives et qualitatives est le périmètre à partir duquel les informations sont obtenues. Les données descriptives fournissent des informations sur ce qu'est un enregistrement, tandis que les données qualitatives fournissent des informations sur ce qu'un enregistrement pense, fait ou ressent à propos d'une marque, d'un produit ou d'un service.

Par exemple, si vous vendez un logiciel de gestion de projet à une entreprise, leur industrie et la taille de leur entreprise représentent ce qu'est le record, tandis que leur désir de trouver une solution logicielle plus abordable représente ce que pense le record. Ce type d'informations peut être utilisé pour comprendre les pensées des prospects et des clients et peut aider à améliorer et à développer des produits ou des services, à améliorer le support client et à optimiser le marketing CRM, les campagnes de vente et les opérations.

Il peut être plus difficile de créer ou de filtrer des informations de contact sur la base de données qualitatives, mais les systèmes CRM vous permettent d'ajouter ces informations aux enregistrements de profil sous forme de notes ou d'activité.

Des données quantitatives

Les données quantitatives fournissent des informations objectives et numériques sur les comportements ou les impressions d'un enregistrement, telles que le nombre de fois qu'un client clique sur un e-mail, le chiffre d'affaires potentiel d'une transaction en cours ou le nombre total de tickets de service déposés par un client. Ce type de données peut aider à comprendre comment un enregistrement se comporte, pense ou se sent.

Les données quantitatives peuvent être spécifiques à des clients, prospects ou transactions individuels, ou elles peuvent être agrégées. Par exemple, le calcul du taux de conversion total des pistes en transactions implique de prendre les statuts du pipeline de toutes les pistes actuelles et de déterminer le pourcentage qui est devenu des transactions gagnées. De même, le calcul du revenu potentiel total de la transaction implique d'additionner la taille de la transaction potentielle de chaque prospect dans le pipeline.

Étant donné que les données quantitatives sont numériques, elles sont principalement utilisées pour l'analyse et la création de rapports. Les équipes peuvent utiliser des données CRM mesurables pour identifier les problèmes dans leur processus de vente, évaluer l'efficacité des campagnes marketing, suivre la progression des objectifs de vente et évaluer les performances de chaque représentant.

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Comment collectez-vous les données CRM ?

Il existe différentes manières de collecter des données CRM :

Saisie manuelle des données

Une façon de collecter des données CRM consiste à les saisir manuellement dans le système, soit directement, soit via l'utilisation d'une feuille de calcul ou d'un autre outil d'importation de données. Cela peut prendre du temps, mais cela peut être utile pour de petites quantités de données ou pour des données qui ne sont pas facilement disponibles par d'autres moyens.

Intégration des données

De nombreux systèmes CRM offrent des fonctionnalités d'intégration de données qui vous permettent d'importer automatiquement des données à partir d'autres sources, telles que des plateformes de messagerie, des outils d'automatisation du marketing ou des réseaux sociaux. Cela peut faire gagner du temps et aider à garantir que les données sont tenues à jour.

Formulaires Web

Vous pouvez utiliser des formulaires Web pour collecter des données CRM auprès de clients ou de prospects. Par exemple, vous pouvez utiliser un formulaire sur votre site Web pour recueillir les coordonnées des personnes qui souhaitent en savoir plus sur vos produits ou services.

Commentaires des clients

La collecte des commentaires des clients peut être une source précieuse de données CRM. Cela peut se faire par le biais d'enquêtes, de groupes de discussion ou d'autres méthodes de recherche.

Interactions avec les ventes et le support

Toutes les interactions qu'une entreprise a avec ses clients peuvent être une source de données CRM. Cela peut inclure des appels téléphoniques, des e-mails, des réunions en personne et des tickets d'assistance.

Dans l'ensemble, la meilleure approche pour collecter des données CRM dépendra des besoins et des objectifs spécifiques d'une entreprise, ainsi que des ressources et des capacités dont elle dispose.

Quelle est la structure de données CRM idéale ?

Il n'y a pas de structure de données CRM "idéale" qui fonctionnera pour toutes les entreprises. La structure de vos données CRM dépendra des besoins et des objectifs spécifiques de votre entreprise, ainsi que des types de données que vous devez collecter et stocker. Cependant, vous pouvez suivre certains principes généraux pour vous assurer que vos données CRM sont structurées de manière efficace et efficiente :

• Organisez les données en catégories logiques : Vos données CRM doivent être organisées en catégories qui ont du sens pour votre entreprise. Cela peut vous aider à trouver et à accéder rapidement aux données dont vous avez besoin.
• Utilisez des conventions de nommage claires et cohérentes : L'utilisation de conventions de dénomination claires et cohérentes pour vos données peut aider à réduire la confusion et à améliorer l'organisation globale de vos données.
• Tenir à jour les données : Il est important de maintenir à jour vos données CRM pour vous assurer qu'elles sont exactes et utiles. Cela peut impliquer l'examen et la mise à jour réguliers de vos données, ainsi que la mise en œuvre de processus pour garantir que les nouvelles données sont saisies avec précision et rapidité.
• Utilisez des balises de données et des étiquettes : Le marquage et l'étiquetage de vos données peuvent faciliter leur recherche et leur organisation. Par exemple, vous pouvez utiliser des balises pour identifier des clients ou des opportunités importants, ou pour mettre en évidence des données nécessitant un suivi ou une action.

Ainsi, la clé d'une structure de données CRM efficace est de s'assurer qu'elle est bien organisée, claire et cohérente, et qu'elle est régulièrement maintenue et mise à jour.

L'impact des mauvaises données CRM

De mauvaises données CRM peuvent avoir un certain nombre d'impacts négatifs sur une entreprise, notamment :

• Mauvaise expérience client : Si une entreprise dispose de mauvaises données CRM, il se peut qu'elle ne dispose pas d'informations exactes ou complètes sur ses clients. Cela peut entraîner une mauvaise expérience client, car l'entreprise peut ne pas être en mesure de fournir un service ou une assistance personnalisés.
• Opérations inefficaces : De mauvaises données CRM peuvent également compliquer le fonctionnement efficace d'une entreprise. Par exemple, si une équipe de vente dispose d'informations incorrectes ou obsolètes sur un client, elle peut perdre du temps à suivre des prospects qui ne sont plus intéressés ou à contacter le mauvais contact.
• Opportunités ratées: Si une entreprise dispose de mauvaises données CRM, elle peut manquer des opportunités de vente incitative ou de vente croisée à ses clients, car elle peut ne pas disposer d'informations complètes ou précises sur leurs besoins et leurs préférences.
• Baisse des revenus : Tous ces facteurs peuvent entraîner une baisse des revenus d'une entreprise. Une mauvaise expérience client peut entraîner la perte de clients, des opérations inefficaces peuvent réduire la productivité et la rentabilité, et des opportunités manquées peuvent empêcher une entreprise de réaliser pleinement son potentiel de revenus.

Dans l'ensemble, il est important pour une entreprise de disposer de données CRM précises et à jour afin d'offrir une bonne expérience client, de fonctionner efficacement et de maximiser les revenus.

Conclusion

L'importance des données CRM ne peut être surestimée. À une époque de changements technologiques rapides et de nouvelles façons de faire des affaires, les données CRM aident les entreprises à rester compétitives et à s'adapter aux conditions changeantes du marché. En collectant et en analysant les données CRM, les entreprises peuvent identifier les tendances, cibler leurs efforts marketing plus efficacement et améliorer l'expérience client globale.

Cependant, il est important que les entreprises gèrent soigneusement leurs données CRM, car une mauvaise gestion des données peut entraîner des opportunités manquées, une baisse des revenus et d'autres impacts négatifs. À l'ère numérique, une gestion efficace des données CRM est cruciale pour les entreprises qui cherchent à réussir sur un marché de plus en plus complexe et concurrentiel.

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• La source: https://dataconomy.com/2023/01/crm-data-types-benefits-risks/