Vissza az alapokhoz: előrejelzések a crm jövőjéről

Az elkövetkező években az ügyfélkapcsolat-menedzsment (CRM) szolgáltatók - köztük a technológiai titánok, mint például a Microsoft, a Salesforce és a Zoho - között egyre növekvő verseny alapvető változást fog okozni a CRM eszközökkel való kölcsönhatásban. Noha a hype nagy része a mesterséges intelligenciát (AI) és a gépi tanulást (ML) veszi körül, a CRM jövőbeli valódi hajtóereje sokkal egyszerűbb lehet, mint gondolnád.

Manny Medina, a seattle-i alapú értékesítési automatizálási startup Outreach vezérigazgatója szerint a CRM szolgáltatók visszamenőleges alapú megközelítést akarnak választani termékükkel kapcsolatban. Medina régóta rendelkezik az üzleti technológiával. Az Amazon Web Services csapata egyik első alkalmazottja volt, és Microsoft ügyvezetõjeként is dolgozott, mielõtt vállalta jelenlegi szerepét. Nemrég beszéltünk Medinnal néhány előrejelzéséről arról, hogy hova megy a CRM mező.

A dolgok állapota

Ahhoz, hogy megértsük, hol megy a CRM, meg kell nézni, hol van most. "A CRM esetében az az eredmény, amelyre vágyunk, az ügyfél utazásának egységes képet alkot - egészen azelőtt, hogy megismertétek az ügyfelet, a megtartás és az eladás szakaszaiig" - mondta Medina. "Mindenki megpróbálja ezt az egész végponttól végigmenni."

A felhőalapú szoftverekre való áttérés óta a vállalatok ezen utazás különálló részeit sarokba helyezték. "A Salesforce átvette ennek a tölcsérnek a középpontját, míg a Marketo-hoz hasonló alkalmazások a tölcsér felső részét a marketing-automatizálási adagoláshoz" - mondta Medina. "A alsó van jegyrendszer-alkalmazásaid, amelyek inkább a downstream oldalon vannak. "

Míg az értékesítési csatorna mindkét végén található eszközök erőteljesek, ez fragmentációs problémákat okozott a vállalkozások számára. "A probléma az, hogy a Marketo-hoz hasonló dolgok egyedi ábrázolása nem azonos a CRM-ben és a CRM-ben annak nem ugyanaz a reprezentáció a jegyrendszerben "- mondta Medina. Ennek eredményeként azt mondta, hogy van verseny egy mindenki számára átfogó csomópontvá válni, amely magában foglalja a teljes ügyfél útját. A Salesforce Lightning kollekciója tovább fejlődik, hogy megfeleljen ennek az igénynek, és az eszközök például a Zapier segítséget nyújthat a különféle platformok összekapcsolásában az eladók számára teljesebb Kilátás.

Talán a legnagyobb bukás azonban kézikönyv belépés. "Sok vállalat azt mondja a repsznek:" Ha fizetni szeretne, be kell írnia az adatokat a CRM-be. " És ami történik, az a tény, hogy sok ismétlés nem teszi be az adatokat addig, amíg az üzlet lezárul ”- mondta Medina. "Nagyon sok igazán rossz szokás alakult ki a CRM-mel, ami az adatokat használhatatlanná teszi."

Medina megemlítette a saját csapatát az Outreach-ban, ahol a képviselők egy nap alatt akár 100 e-mailt tudnak kezelni. "Minden információ és ésszerű jegyzet manuális megadása óriási feladat" - mondta. Noha vannak olyan eszközök, amelyek segítenek ezen folyamatok automatizálásában, ezek nem teljes körűek. A tevékenységi adatok rögzítése fájdalom, és az adatok haszontalanok, mivel az alkalmazottak nem helyesen használják a megoldást.

Az intelligencia felülírása

Az AI és az ML nem újdonságok a CRM területén. 2017-ben a Salesforce bemutatta Einstein motorját, és minden ügyfelének elérhetővé tette. A Zoho hasonló eszközt kínál a Zoho intelligens asszisztens (Zia) formájában. Ezeket a rendszereket prediktív elemzések és más módszerek felhasználására tervezték, hogy fellendítsék a vállalat értékesítési folyamatát. Legalább ez az ötlet. Medina eddig bűnnek tartja az intelligencia nyomását.

"A Salesforce egy kicsit túl boldog volt, hogy előhozza Einsteint. Bejelentették azokat a képességeket, amelyek nem igazán működtek. Azt hiszem, több időre van szükségük ahhoz, hogy ténylegesen működjön" - mondta Medina. "Az ML problémája az, hogy az emberek túl gyorsan mentek előrejelző elemzéssel, anélkül, hogy segítséget nyújtottak volna a kereszteződés kapcsolatok megértéséhez."

A probléma abban rejlik, hogy az ML hogyan működik a CRM-ben. A legtöbb esetben az ML nagy kapcsolatokat azonosít nagy adathalmazokban. Számos összefüggést fedez fel anélkül, hogy valódi betekintést nyújtana arról, hogy miért történnek a dolgok.

A Zapier egyik alapítója és vezérigazgatója, Wade Foster is úgy véli, hogy az AI még nem áll készen a főidőre. " Az AI-nek még hosszú utat kell megtennie, mielőtt megfigyelhetjük a radikális átalakulásokat, amelyeket a tech-közösség említ. "- mondta." Az egyszerűbb megoldás az automatizálás. Az értékesítési képviselők beépíthetik az automatizálást a meglévő folyamataikba, hogy azonnali riasztásokat és frissítéseket kapjanak a különböző CRM-eszközökről, amelyeket már használnak a jelenlegi és leendő ügyfelek jobb megértése érdekében."

Az Outreach Medina példát mutatott erről csapat egy ML modell használata az értékesítési műveletek javításához. A modell megmutatta, hogy azoknak a kilátásoknak, amelyekkel a képviselők több időt töltenek együtt dolgozni, volt a legnagyobb esélyük arra, hogy eladásvá váljanak. Medina szerint azonban valójában az történt, hogy a képviselők egyszerűen inkább több időt töltenek el az ezekkel a lehetőségekkel kapcsolatos munkák elvégzésében, mert úgy érezték, hogy valószínűleg inkább eladnak rájuk. "Ez olyan, mintha azt állítanánk, hogy a fulladás növekedését a jégkrém okozza fogyasztás amikor valójában csak nyár történik, "mondta Medina." A korreláció nem okozati összefüggés."

Összpontosítás az egyszerűségre

A következő évre a Medina azt jósolja, hogy az AI és az ML nem lesz olyan kiemelkedő, mint gondolná a vállalati marketing. "egy csomó csalódás, egy csomó tényező, amely nem működik, és egy alapvető megközelítés, ahol abba kell hagynunk az ML-ről való beszélgetést, és egy kicsit vissza kell térnünk a valódi adattudományhoz."

A Medina a Facebook, a Google és a Netflix adatműveleteit kínálja példáiként a vállalatok számára, amelyek intelligens betekintést nyernek adataiba. Az adatok begyűjtése az emberi elemzéstől az értékesítési csapatok fejlesztési lehetőségeinek feltárásáig terjed.

Medina elmondta, hogy ez az alapokhoz való megközelítés irányítja az Outreach munkáját. "Szétválasztásra kerül a rep, és a rep között Data "- mondta. - Így támadjuk meg a piacot. Olyan értékesítési elkötelezettség-platformot hozunk létre, ahol a képviselő valójában e-maileket küld, és ott lakik, amikor a playbook él, így a képviselők tudják, mit kell tenni minden helyzetben."

Amit az Outreach célja, hogy összekapcsolja a kényelmeset automatikák megszoktunk egy imádnivaló emberi érintéssel. "Ez javítja a képviselő hatékonyságát" - mondta Medina. "Akkor megtesszük, megfordulunk, és megkapjuk az összes adatot, és felhasználónknak, az ügyfélnek adjuk, hogy felfedezzük a fejlesztési lehetőségeket."

Data Hunger

A beszélgetés során Medina megemlítette, hogy szerinte minden CRM-szolgáltató „adat-éhes”. Azt jósolta, hogy az ügyfelek utazásának több részét átfogó törekvések mellett az olyan fejlesztők, mint például a Salesforce, stratégiai partnerségeket fognak aláírni, mint amilyenek voltak az Amazon Web Services-rel 2016-ban. Ezek a partnerségek mind az ügyfelek teljes utazásának lefedésére, mind pedig adat. "A Salesforce egy Oracle adatbázisra épül" - mondta Medina. "Nem méretezi jól. Nem képes befogadni a nem strukturált és a strukturált adatokat. Ezért látjuk ezeket a partnerségeket. Különböző, több gyártó stratégiára van szükségük."

Miközben a CRM-terület továbbra is frissíti infrastruktúráját, a vállalkozások új és hatékony módszereket keresnek az ügyfelek forrására. A LinkedIn felhasználók többsége valószínűleg a webhelyet tekinti hálózatépítés és tartalom megosztása platformjának. De sok vállalat számára, beleértve a CRM fejlesztőket is, a LinkedIn gazdag adatbányászat a felhasználói információk kihasználására.

"A LinkedIn jelenleg a munka egyetlen önfrissítő szociális adatbázisa" - mondta Medina. "Emiatt a Microsoftnak van egy kis előnye, mert lelassíthatják API-jaik megnyitását." Figyelembe véve azt a tényt, hogy a Microsoft saját CRM-platformot kínál, a LinkedIn-adatokat saját maguknak használó cég elképzelése nem nehéz elképzelni.