Il binomio di CRM e Data Analysis, oggi più che mai, va considerato imprescindibile. Il motivo deriva dal fatto che così come il Customer Relationship Management ormai è diventato uno strumento fondamentale per la gestione del cliente, anche tutti i dati che vi si riferiscono, provenienti spesso da fonti disparate, rappresentano quello che ormai viene definito all’unanimità il vero e proprio “carburante” dell’azienda. Un carburante che però bisogna essere in grado di valorizzare e gestire al meglio ad esempio in funzione di una efficace strategia di Sales & Marketing.
Occorrono a tale scopo realtà come TeamSystem, società leader in Italia nei software gestionali e nelle soluzioni digitali su misura per il business, che insieme a CATA Informatica siano capaci di convertire i dati in valore. Per questo attraverso il suo competence center dedicato, CATA Informatica propone il CRM di TeamSystem in maniera tale che le aziende possano disporre di CRM e Data Analysis come offerta congiunta e integrata.
Sia nel caso in cui l’organizzazione possieda già un ERP TeamSystem, sia in caso contrario, CATA Informatica provvede a connettere il CRM di TeamSystem con l’ecosistema applicativo già presente in azienda. L’obiettivo primario è quello di fornire uno strumento con cui analizzare, attraverso cruscotti o dashboard che consentono di avere viste determinate, ciò che è accaduto, sta accadendo o si vorrebbe che accadesse nel rapporto con i clienti attuali e potenziali.
Coniugare CRM e Data Analysis, infatti, permette di trasformare i dati in informazioni a disposizione non solo del reparto vendite, ma anche del customer care e di chi opera nella fase di post vendita. Partendo, poi, da una segmentazione accurata della customer base, è possibile far scaturire campagne di upselling, di cross selling o dirette a un nuovo mercato e a intercettare nuovi clienti. Gli esempi di utilizzo a tal proposito possono essere disparati. Di seguito, ne riportiamo alcuni che possono essere emblematici.
Un’applicazione di CRM e Data Analysis può prendere la mosse dall’osservazione delle performance di vendita circoscritte a un certo segmento di clientela. Questi dati, se confrontati in benchmark con altri esterni all’azienda che riguardano l’andamento del mercato, aiutano a comprendere meglio se le politiche di vendita attuate nello specifico siano in linea con i market trend o se debbano essere riviste. Un altro modo per trarre valore dall’incrocio di CRM e Data Analysis è il ricorso alla simulazione di differenti scenari con cui riuscire a ipotizzare l’impatto che una determinata azione potrebbe avere sulla clientela. O ancora, l’analisi statistica dei comportamenti d’acquisto condotta su cluster definiti fa sì che le campagne promosse sui medesimi cluster si ispirino alle logiche emerse in precedenza.
Analogamente, CRM e Data Analysis possono essere utilizzati non solo per ottimizzare l’attività commerciale, ma anche per migliorare la soddisfazione del cliente e, di conseguenza, il customer engagement anticipando le richieste sulla base dello storico delle interazioni.
Gli esempi riportati sopra, ovviamente, non vanno intesi in maniera esaustiva. Servono a far capire concretamente in che modo il CRM di TeamSystem, con il supporto di CATA Informatica, possa mettere la Data Analysis al servizio della strategia dell’azienda in termini commerciali, di assistenza tecnica e di fidelizzazione del cliente. Infatti, queste tre aree - vendita, marketing e post vendita - vanno gestite sia con gli strumenti tecnologici idonei sia con il giusto know-how. CATA Informatica, da questo punto di vista, propugna un approccio in veste di consulente applicativo specializzato in aree che, come il CRM, necessitano di competenze multisettoriali e di una consolidata esperienza. Il suo ruolo di system integrator, perciò, si esprime nell’affiancare l’azienda nella scelta della migliore tecnologia e dei tool più innovativi, nonché nell’aiutarla a identificare quelle leve strategiche con cui governare la gestione del cliente, qualora l’organizzazione decida di adottare un CRM potenziato dalla Data Analysis.
31 mar 2021
28 lug 2021
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22 dic 2021
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