Qu’est-ce que le CRM analytique ?
Le concept de CRM analytique revient souvent dans vos recherches internet à propos de l’amélioration de la relation client, mais vous n’y comprenez rien ? Les logiciels CRM proposés par des éditeurs vous semblent performants, mais vous voulez mieux comprendre le processus avant de vous lancer ? Découvrez aujourd’hui les tenants et les aboutissants du CRM Analytique.
CRM Analytique : un élément crucial du CRM global
Le CRM Analytics est une étape importante du CRM ou Customer Relationship Management. Cela consiste à analyser les données recueillies tout au long de la gestion de la relation client. Ce n’est pas une action unique, mais un ensemble de méthodes et d’outils permettant une analyse complète des dites données.
Le CRM Analytique décortique les informations collectées à propos du client, de ses décisions et de son comportement global d’achat. Mieux comprendre le client permet de le satisfaire et d’anticiper ses besoins. Lui proposer les produits et les services qu’il recherche en devançant sa demande est une technique efficace pour le fidéliser sur long terme.
Par ailleurs, le CRM Analytics s’inscrit dans la business intelligence de l’entreprise. Consultez d’ailleurs des plateformes spécialisées comme celle-ci, pour comprendre ce concept. En tout cas, les outils utilisés, les actions menées et les méthodes mises en pratique dans le cadre du CRM analytique facilitent les prises de décision.
Zoom sur les outils du CRM Analytique
Les CRM Analytics nécessitent quelques outils pour optimiser la relation client et atteindre les objectifs fixés au centre de la business intelligence de l’entreprise. Parlons en premier lieu du Data Warehouse ou Datamart qui permet de stocker les données recueillies. Les analystes et les décideurs de la marque puisent dans cet entrepôt de données pour tout projet d’analyse décisionnelle et de prise de décision.
Évidemment, rien n’est laissé au hasard pour garantir l’efficacité d’un Data Warehouse. Les données sont donc stockées selon une structure et une organisation précise.
Plusieurs critères y sont rigoureusement respectés :
- Organisation par thème
- Uniformisation du format avant utilisation
- Pérennité et permanence des données (non volatilité)
- Horodatage des données
Parlons ensuite du Data Mining qui regroupe divers outils destinés à l’exploration des informations recueillies dans le Data Warehouse. Cet instrument spécifique est destiné à analyser et à prospecter au cœur de la base de données afin d’en extraire des informations répondant à des critères bien précis. Pour ce faire, l’outil Data Mining détecte les structures originales et révèle des concordances informelles entre les données.
Les statistiques font également partie des outils couramment nécessaires au CRM analytique. Les analyses statistiques ne sont toutefois pas à la portée des managers novices. Ainsi, l’assistance d’un statisticien professionnel est de rigueur pour éviter toutes interprétations approximatives.
CRM analytique et bien plus encore
Si le CRM analytique est au cœur des outils indispensables au CRM global, il faut savoir qu’il existe d’autres méthodes de gestion de relation client. Citons par exemple le CRM collaboratif qui consiste à échanger directement avec les clients et les partenaires. Divers canaux sont alors utilisés pour entretenir cette relation particulière.
D’autre part, il existe ce qu’on appelle le CRM opérationnel. Il s’agit cette fois d’intégrer et d’automatiser toutes les actions relatives au client front-office. Les ventes font partie du CRM opérationnel au même titre que le marketing, les services clients avant, pendant et après un achat ou une prestation de services ainsi que toute l’organisation en back-office.
Le CRM analytique est primordial pour instaurer une relation durable et de qualité avec le client. Incluant diverses actions et nécessitant divers outils, ce processus est au cœur des préoccupations des entreprises désireuses de se développer rapidement. Il faudra s’informer plus en profondeur si vous voulez mettre ces outils en pratique.
Le concept de CRM analytique revient souvent dans vos recherches internet à propos de l’amélioration de la relation client, mais vous n’y comprenez rien ? Les logiciels CRM proposés par des éditeurs vous semblent performants, mais vous voulez mieux comprendre le processus avant de vous lancer ? Découvrez aujourd’hui les tenants et les aboutissants du CRM Analytique.
CRM Analytique : un élément crucial du CRM global
Le CRM Analytics est une étape importante du CRM ou Customer Relationship Management. Cela consiste à analyser les données recueillies tout au long de la gestion de la relation client. Ce n’est pas une action unique, mais un ensemble de méthodes et d’outils permettant une analyse complète des dites données.
Le CRM Analytique décortique les informations collectées à propos du client, de ses décisions et de son comportement global d’achat. Mieux comprendre le client permet de le satisfaire et d’anticiper ses besoins. Lui proposer les produits et les services qu’il recherche en devançant sa demande est une technique efficace pour le fidéliser sur long terme.
Par ailleurs, le CRM Analytics s’inscrit dans la business intelligence de l’entreprise. Consultez d’ailleurs des plateformes spécialisées comme celle-ci, pour comprendre ce concept. En tout cas, les outils utilisés, les actions menées et les méthodes mises en pratique dans le cadre du CRM analytique facilitent les prises de décision.
Zoom sur les outils du CRM Analytique
Les CRM Analytics nécessitent quelques outils pour optimiser la relation client et atteindre les objectifs fixés au centre de la business intelligence de l’entreprise. Parlons en premier lieu du Data Warehouse ou Datamart qui permet de stocker les données recueillies. Les analystes et les décideurs de la marque puisent dans cet entrepôt de données pour tout projet d’analyse décisionnelle et de prise de décision.
Évidemment, rien n’est laissé au hasard pour garantir l’efficacité d’un Data Warehouse. Les données sont donc stockées selon une structure et une organisation précise.
Plusieurs critères y sont rigoureusement respectés :
- Organisation par thème
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- Horodatage des données
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