Маркетинг
07 мая, 2024

Секреты эффективной CRM-аналитики

Выясняем, какие показатели нужно изучать и что делать с полученными данными.

Большинство современных компаний используют CRM-системы для построения продуктивной работы с клиентами. Однако помимо того, что там хранятся данные о покупателях, они являются источником огромного количества информации, которая может позволить вашему бизнесу выйти на новый уровень. Не проводя CRM-аналитику, собственники упускают важный источник данных, способный улучшить работу отделов компании и вырасти в доходе. Решили подробнее рассказать о том, как ее осуществлять и внедрять полученные знания в повседневную деятельность.

Что такое CRM-аналитика

Как правило, часть руководителей, применяющих такие системы для упрощения бизнес-процессов, не используют их возможности до конца: хотя аналитика зачастую является инструментом, «встроенным» в CRM-программу по умолчанию, не все понимают, что с ним можно делать.
Большинство собственников просто вносят данные клиентов в систему, автоматизируя работу, делают с помощью нее рассылки специальных предложений по базе, общаются с потребителями, интегрируют CRM-систему с программами по бухучету, мессенджерами и т. д.

Но далеко не все анализируют собранную информацию, чтобы совершенствовать деятельность компании и принимать стратегические решения. Хотя объем данных достаточно большой, среди них обычно:

Обычно CRM-аналитику можно посмотреть за определенный период времени — например день, неделю, месяц, а исходя из поставленных целей, в программе легко установить необходимый формат и регулярно изучать готовую отчетность.

Что получает компания благодаря CRM-аналитике:

Как проводить CRM-аналитику и применять полученные данные

Эксперты говорят о том, что удобно разделить работу на два ключевых этапа: изучение информации на этапе, предшествующем продажам, и после них.

Предпродажная аналитика может включать в себя:

  1. Изучение количества заявок и их стоимость, поскольку полезно будет понять, какой канал трафика приносит наибольшее количество лидов и насколько они целевые, то есть какое число из них впоследствии переходит «в деньги». Если показатели окажутся неудовлетворительными, а какие-то источники получения заявок — неэффективными, намного проще совершать точечные действия для работы над ошибками.
  2. Анализ разных площадок привлечения клиентов — сайта, социальных сетей, звонков по базе, рекламы, а также всевозможных способов взаимодействия с ними со стороны потребителей. Легко выявить проблемные места, например установить, какая площадка требует слишком большого количества вложений при относительно невысокой отдаче.
  3. Исследование эффективности работы менеджеров — можно установить, на каком этапе возникают трудности, насколько продуктивно трудится каждый из них, сколько в среднем времени уходит на сделку, какие навыки и компетенции имеет смысл развивать у членов команды. Полученные данные позволяют подобрать необходимую программу обучения или усилить работу кого-то из сотрудников.

CRM-аналитика после продаж включает в себя:

  1. Изучение дальнейшего поведения потребителя: остался ли он доволен, какую обратную связь оставил, были ли выявлены проблемы в продукте или сервисе, и если да — как их устранить. Также важно понять, совершает ли клиент повторную покупку, какую и при каких обстоятельствах. Есть ли у него готовность приобрести сопутствующие товары, улучшенную версию основного, принять участие в акциях компании. Полученные данные позволяют принять меры, направленные на увеличение LTV клиента и повышение уровня удовлетворенности.
  2. Анализ уровня среднего чека — имеет значение его показатель в общем и у каждого сотрудника по отдельности. Если он сильно отличается, возможно, каким-то работникам стоит пройти обучение, если у всех не очень высокий — важно найти причины данной проблемы. Впоследствии можно разработать акции, направленные на увеличение размера выручки от каждой сделки.
  3. Расчет величины конверсии, а именно — какое количество посетителей сайта оставляют заявки и сколько из них удается перевести в продажу. Если он невысокий, возможно, компания привлекает нецелевой трафик или посадочные страницы недостаточно эффективны — в таком случае проще выдвинуть гипотезы, которые можно проверить на практике.

Правила эффективного A/B-тестирования

Как посчитать коэффициент оттока клиентов и работать на его уменьшение

ДРУГИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМАМ: