Diferentes tipos de dados para crm social,

Ao determinar quais dados Social CRM você quer encurralar, é importante ter em mente os diferentes tipos de dados e que eles podem ensinar-lhe. Muitas empresas usam dados históricos para tomar um palpite no desempenho futuro através de métricas semelhantes.

Video: O que é CRM?

Previsão, planejamento de orçamento e metas de vendas são muitas vezes baseadas em dados analíticos históricos, mas esta abordagem pode ser limitante. Para capturar uma visão histórica bem-arredondado para o planejamento, é importante entender a diferença entre análise descritiva e profético analítica.

• analytics descritivas: Este tipo de dados identifica eventos passados ​​e os fatores percebidos ou reais que desempenharam na criação dos eventos. A idéia é olhar para os indicadores de sucesso e fracasso em iniciativas passadas. É uma estratégia reativa para planejamento de marketing - olhando para trás, reagindo às descobertas, e ajustar os planos futuros para atender às condições anteriores.

• Análise preditiva: Este é um modelo matemático que prevê com precisão os resultados e resultados baseados em fatos futuros. É mais fácil (e normalmente mais acessível) para manter os clientes existentes do que para gerar novos, razão pela qual modelagem preditiva muitas vezes leva iniciativas de marketing para promoções e ofertas. Tomando o que você sabe os clientes preferem e alcançá-los com o que eles querem cai em modelagem preditiva.

Video: Qual CRM usar?

Tenha em mente que o passado não pode sempre prever o futuro. Ambos modelagem descritiva e preditiva têm os seus limites, em parte porque os seguintes fatores tornam amanhã (ou no próximo ano) um pouco diferente de ontem (ou passado):

• O mercado de hoje está sempre em evolução e complexo.

• Você está reunindo uma grande quantidade de dados em um ritmo rápido em CRM social.

• Mercados são alvos móveis que você não pode sempre prever com precisão.

Video: CRM Gestão de Relacionamento com o Cliente

No entanto, se você analisar os dados históricos no contexto certo, você pode desenvolver uma abordagem mais tangível para planejamento. Mas é vital para distinguir os tipos de dados que você está coletando e analisando primeiro. Depois de saber o que você tem, você pode tirar conclusões e traduzir esses dados em métricas acionáveis.