הטעות שעולה לכם בהפסד אדיר!

מבדיקה מדגמית אצל מרבית לקוחותינו רק בשנה האחרונה מצאנו כי התיעוד מידע האסטרטגי והחשוב ביותר אודות הלקוחות שלהם נעשה בשדה “הערות” בכרטיס לקוח

למה בחרנו לשתף אתכם וכמה זה קריטי עבורכם?

בכל ארגון עסקי, הדאטה הארגוני מהווה נכס אדיר היכול להשפיע משמעותית על הצלחת  תוצאות החברה. בין אם מדובר במערכות CRM, ERP כמו פריוריטי, מערכות לידים או אפילו אקסלים, הדאטה נאספת ומתנקזת במגוון מקומות. עם זאת, לא כל הארגונים מנצלים את הפוטנציאל הגלום במידע זה. במאמר זה נדון בחשיבות ניהול הדאטה הארגוני ונשתף טיפים לשיפור ביצועים באמצעות ניתוח והבנה עמוקה של הנתונים.

ארגון המידע ולמידה: הצעד הראשון להצלחה

לפני שמתחילים ליישם מודלים של Machine Learning (ML) או בינה מלאכותית (AI), חשוב לבצע סדר וארגון במידע הקיים. רוב החברות נוטות לאגד את המידע בשדה “הערות” או ב”משימות”, ולא בשדות ופרמטרים ייעודיים. גישה זו פוגעת לכם בתוצאות בצורה משמעותית !  לא ניתן לנתח את הנתונים ולבצע הסקת מסקנות משמעותיות.
מה עשינו שהשפיע ללקוחות שלנו על התוצאות?
יצרנו שדות ופרמטרים ייעודיים וביטלנו שפיכת כל המידע בשדות כלליים אלו. באמצעות המידע שנשפך לשדות ופרמטרים אלו , הלקוח יכול לנתח ולהבין מי הלקוח האידיאלי, מהו המסע הנכון עבורו, אילו מסרים מתאימים ומהם הצרכים והכאבים שלו. בנוסף – למדנו להכיר את הנתונים הפרסונאליים שלו שהתחבאו איי שם ב”הערות”, מה שאפשר לנו לייצר גם שיח מקרב יותר.

מפה המשכנו ל:

טיוב הנתונים ובניית פרמטרים חדשים

תהליך ארגון הדאטה כולל גם טיוב הנתונים ובניית פרמטרים חדשים. זהו תהליך של נבירה במידע הקיים וזיהוי הערות שחוזרות על עצמן ומשפיעות על תהליך המכירה. לדוגמה, הערות כמו “מעוניין בפגישה”, “לא מעוניין בפגישה”, “רוצה לשלב את בן/בת הזוג בפגישה” ועוד. על ידי סיווג הערות אלו לפרמטרים ייעודיים, ניתן לבנות מסד נתונים עשיר ומדויק יותר.

שיתוף פעולה עם מחלקות המכירות והשיווק

לצד האנליזה, חשוב לקבל פידבק ממחלקות המכירות והשיווק. שיתוף הפעולה מאפשר להבין היכן מתרחשות “נפילות” לאורך המשפך השיווקי והמכירתי, ולזהות פרמטרים נוספים שיכולים להשפיע על תהליך המכירה.

שלב הלמידה והסקת מסקנות עסקיות

לאחר ארגון וטיוב הדאטה, מגיע שלב הלמידה והסקת המסקנות. בשלב זה מנתחים את הפרמטרים המשפיעים על  יחסי הממרה במשפך השיווקי, סגירת העסקה ואת אחוז ההשפעה של כל פרמטר. המטרה היא למצוא את ה”נוסחה” המנצחת שתגביר את אחוזי ההצלחה.

שימוש במערכות Machine Learning

העלאת הנתונים למערכות ML מאפשרת להבין תובנות עסקיות ולחזות מגמות עתידיות. מומלץ להשתמש בכמות דאטה גדולה, לפחות 10,000 רשומות, כדי לקבל תוצאות מדויקות. המערכות מחזירות תובנות חשובות, כמו תיעדוף חכם של לידים ושיוך לקבוצות רלוונטיות (A, B, C), על בסיס הפרמטרים שנקבעו.

מה עושים אם אין מערכת ML בארגון?

לא לכל הארגונים יש גישה למערכות ML, או שהם אינם מעוניינים להטמיע אותן. במקרים אלו, ניתן לבצע את הניתוח באמצעות אנליסט אנושי. האנליסט ייקח את הדאטה, יחקור וינתח אותה כדי להסיק מסקנות עסקיות. חשוב להדגיש כי תהליך זה דורש זמן ומשאבים, אך הוא חיוני לשיפור הביצועים.

בניית עצי פעולה והתאמת המסע ללקוח

לאחר קבלת התובנות, יש לבנות עצי פעולה המותאמים לכל קבוצה או תת-קבוצה של לקוחות. המסע של כל לקוח צריך להיות מותאם אישית, עם מסרים ומועדים הנכונים לו.

הטמעת התובנות במערכות הארגון

כדי לוודא שהתובנות מיושמות, יש לבצע מספר פעולות:

1. הפיכת הפרמטרים החדשים לשדות חובה במערכת ה-CRM: כך, כל נציג מכירות יידרש למלא את הפרמטרים בעת התיעוד.
2. הטמעת הנוסחה במערכת ה-CRM: כדי שהמערכת תוכל לבצע תיעדוף אוטומטי של הלידים הנכנסים בהתאם לנוסחה שנקבעה.
3. התאמת המסע ללקוח במערכת: באמצעות אוטומציות, מסרים ותזמונים בהתאם לעצי הפעולה שנבנו.

סיכום והמלצות

ניהול דאטה ארגוני בצורה יעילה יכול לשפר משמעותית את ביצועי החברה. חשוב לארגן ולטייב את הנתונים, לשתף פעולה עם מחלקות המכירות והשיווק, ולהשתמש בכלים מתקדמים לניתוח הנתונים. בין אם באמצעות מערכות ML או אנליסט אנושי, המטרה היא להסיק תובנות עסקיות שיובילו לשיפור תהליכים ולהגדלת המכירות.

קריאה נוספת

אנו מזמינים אתכם לקרוא מאמרים נוספים בנושא שיפור ביצועים באתר שלנו