SaaS’te daha fazla veriye, daha fazla metriğe ve daha fazla gösterge paneline yönelik bir açlık var; ancak verinin genel olarak anlaşılmasında çok az ilerleme kaydedildi.
Bu saygıdeğer kaynak yanlış anlaşılır, kötü kullanılır ve çoğu zaman bir anlatıyı ‘doğru’ göstermek için kötülenir; oysa bir şirketin kaderini değiştiren bir hikâyeye dönüştürülmesi gerekir.
CRM analitiği devreye giriyor.
Verilerinizi analitik için nasıl hazırlayacağınızı, CRM analitiğini günlük iş akışlarında kullanmanın en sevdiğim yöntemlerini ve alan eşleme, metrik eşleme ve tahmin için üç ücretsiz şablonu göstereceğim.
CRM Analitiği Nedir?
Aynı ada sahip Salesforce CRM özelliğiyle karıştırılmaması gereken CRM analitiği, işletmenizdeki eğilimleri anlamak ve öngörmek için hem geçmişten hem de günümüzden alınan verilerin sistem bilgisi ve çeşitli hesaplama yöntemleriyle birleştirilmesi uygulamasıdır.
CRM Analitiği ve CRM Raporlaması
CRM raporlaması işletmenizin durumunu kontrol etmeye odaklanırken ve her rapor basit bir soruyu yanıtlaması gerekirken, CRM analitiği; birden fazla sorunun yanıtlarını bir hikâyede bir araya getirmek için raporların, analizlerin ve grafiklerin bir bileşimini kullanarak genel bir durumun resmini oluşturmayı ve bu durumu ileriye dönük olarak öngörmeyi amaçlar.
CRM Analitiği Neden Önemlidir?
Şu anda yaklaşık 70 milyar dolar değerinde olan CRM yazılımı pazarının önümüzdeki 10 yıl içinde 200 milyar doların üzerine çıkacağı tahmin ediliyor. Salesforce gibi sektör liderleri, daha fazla müşteri verisini 360° modellerine dâhil etmenin yeni yollarını sunmaya devam edecek.
Bir işletmenin performansını takip etmek hiç bu kadar kolay olmamıştı; ancak büyüyen bu karmaşanın içindeki bağlantıları, ilişkileri ve eyleme dönüştürülebilir içgörüleri anlamak da hiç bu kadar karmaşık olmamıştı.
Öngörülemeyen başarı, bir yönetim kurulu için öngörülemeyen başarısızlık kadar huzursuz edicidir. Modern şirketler her ikisinin de gelişini görmeli ve her senaryo için bir plana sahip olmalıdır. CRM analitiği işletmeniz için bir kristal küre gibi çalışır.
CRM Analitiğine Başlarken
Gelişmiş bir analitik platformuna erişiminiz olsun ya da yalnızca bir hesap tablonuz bulunsun, veri gölünde (veya bataklığında) anlam bulmak size bağlıdır.
Aslında, verilerinizi gösterişli algoritmaların ötesinde anlamanıza yardımcı olması için bir hesap tablosuyla başlamanızı kesinlikle öneririm. Verilerinize bakın ve bir analist gibi düşünmeye başlayın.
Kendinize soracağınız sorular
- Nasıl çalışıyor?
- Sütunlarınız birbiriyle nasıl ilişkili?
- Hangi satırlar öne çıkıyor?
- Öne çıkmaları iyi mi, kötü mü?
Daha fazla eyleme dönüştürülebilir içgörünün kilidini açmak için biraz daha derine inin:
- Verilere ilişkin bu netleşmiş anlayış stratejimizi nasıl şekillendiriyor?
- Değer önerimiz açısından ne anlama geliyor?
- Ulaşacağımızı düşündüğümüz noktayla karşılaştırıldığında bu bizi nereye götürüyor?
Merak kediyi öldürmüş olabilir; ancak RevOps profesyonelini bir analitik uzmanına dönüştürdü. Sizi şirketinizde saygı duyulan bir lider olarak öne çıkaracak olan da bu uzmanlıktır.
Veri Haritası Oluşturun
Covey’nin sözleriyle, sonunu düşünerek başlayın.
Kuzey Yıldızı metrikleriniz neler? Neleri ÖLÇMENİZ gerekiyor? Bunları oluşturan unsurlar neler? Paylarınız, paydalarınız, çarpanlarınız ve risk faktörleriniz neler? Bunlar nereden geliyor? Hangi sistemler işin içinde?
Yanıtlanması gereken çok soru var, bu yüzden konuyu daha da küçük parçalara ayıracağım. Bir alan haritası oluşturalım!
Have an account? Log In
Alan Haritası Nasıl Oluşturulur?
- Seçtiğiniz elektronik tablo aracını açın veya yukarıdaki ücretsiz alan eşleme şablonunu indirin
- İhtiyacınız olan önemli alanları, farklı satırlarda A Sütununa yerleştirin (bir nesne için bir sekme [Fırsat, Hesap, Potansiyel Müşteri, Kişi vb.] — entegre etmeniz veya eşlemeniz gereken birden fazla nesne varsa farklı sekmeler kullanın)
- B Sütununa tüm veri türlerini (sayı, dize, seçenek kümesi vb.) yerleştirin
- C Sütununu başka bir kayıt sistemi olarak adlandırın ve D Sütununa veri türünü yeniden ekleyin
- C ve D satırlarını eşleşen alanların ve veri türlerinin adlarıyla doldurun
- D = B (veya eşdeğeri) olup olmadığını kontrol etmek için koşullu biçimlendirme ekleyin
- Her ek sistem için 4-6. adımları tekrarlayın ve her veri türü sütununu B Sütunuyla karşılaştırın
Veri türü uyumsuzluklarınızı gidererek veri bütünlüğünü iyileştirme yolunda önemli adımlar atacaksınız.
Eşlemelerin olması gerekip gerekmediğini doğrulayabileceğiniz çok sayıda boş hücreniz olacaktır. Seçenek kümelerinizdeki tüm seçenekleri listelemek ve bunları da karşılaştırmak için sütunlar ekleyerek bu çalışmayı genişletebilirsiniz. Ayrıca bu sayfa sayesinde genel ekosisteminize ilişkin bilginizi geliştirmiş olacaksınız.
Bunu sizin için tamamlayabilecek araçlar olsa da hepsinin bir maliyeti vardır. İşletmenin büyüklüğüne ve sistemleriniz üzerindeki kontrolünüze bağlı olarak bu tek seferlik bir çalışma olabilir ve devam eden ücreti ödemeniz gerekmeyebilir.
Kuzey Yıldızı Metriklerini Eşleyin
Alanlarınızı eşledikten sonra Kuzey Yıldızı metriklerinizin bileşenlerini eşlemeye başlayabilirsiniz (alan eşleme şablonunun ikinci sekmesine bakın).
- E-tablonuzun yeni bir sekmesinde, izlemeniz gereken metriklerin her birini A Sütununda listeleyin
- Her birini hesaplamak için gereken formülü veya süreci B Sütununa yazın
- C Sütununda, B Sütunundaki yöntemi kullanarak A Sütunundaki metriği hesaplamak için gereken alanlara ait alan eşlemenizden hücre başvurularını listeleyin
Artık metriklerinizin alanlarınızla nasıl ilişkili olduğunu belgeleyen bir kayda ve bu verilerin nerede bulunduğunu gösteren bir eşlemeye sahipsiniz. Veri olgunluğunuz artık Seri C ve üzeri için yeterli düzeydedir. Veri bütünlüğünün ve veri izlenebilirliğinin temellerini oluşturmuş oldunuz.
6 Günlük CRM Analitiği Örnekleri
Veri haritanız oluşturulduktan sonra günlük iş akışlarınızda CRM analitiğini kullanmaya geçebilirsiniz. Analitik becerilerimi kullanıma sunmanın en sevdiğim birkaç yolu şunlar:
1. Süreçleri kolaylaştırın
Fırsat verilerinize analitik bir bakış açısıyla yaklaşarak satış süreçlerinizde nerelerde darboğazlar veya süreçlerde nerelerde aksama/başarısızlık olabileceğini anlamaya başlayabilirsiniz.
Burada yararlanılabilecek en iyi metrik aşamada geçirilen süredir; bu sürenin artıp azaldığını anlamak için metriği haftalık veya aylık olarak inceleyin. Genel olarak, tek bir aşamada geçirilen sürenin orantısız biçimde artması, daha derinlemesine incelemeniz gereken bir durum olduğuna işaret eder.
2. ICP'nizi tanımlayın
Konuştuğum her satış ekibi ICP'sini anladığına inanıyor, ancak bunların kaçı gerçekten ICP'lerine satış yapıyor?
Toplam Satış hattınızı (kazanılan ve kaybedilen kapanmış fırsatlar dahil) alın ve özet tabloya dönüştürün. Verileri ICP'nizle uyumlu olacak şekilde bölümlere ayırın ve sonraki/kazanılan aşamaların dağılımının ICP alanlarınızla en uyumlu müşterilere doğru bir eğilim gösterip göstermediğine bakın.
Gösteriyorsa stratejinizle uyumlusunuz demektir. Ancak göstermiyorsa ve kazanılan verileriniz ICP'nizin dışındaysa hedefiniz yanlış olabilir veya sizin için bir yön değişikliği gerekebilir. Kazanılan verileriniz ICP'nizin içindeyse ancak geç aşamadaki anlaşmalarınız değilse ekibiniz yanlış müşteri adayı araştırması yapıyor veya pazar gözlerinizin önünde değişiyor demektir.
3. Eğilimleri ve müşteri davranışlarını öngörün
Birçok şirketin belirli konularda bilgi almak için serbest metin kutuları kullandığını görüyorum. Bu bilgiler kategorilere ayrılmadığı sürece analiz açısından çoğunlukla faydasızdır.
Metin verilerini temizlemeye başlamak için alanınızdaki tüm metinler üzerinde temel bir sıklık analizi çalıştırın ve en yaygın eğilimleri bulun. Ardından formüller veya iş akışları kullanarak serbest metne göre güncellenecek doğru/yanlış alanları ya da seçim listeleri oluşturabilirsiniz.
Author's Tip
Analizde kullanılacağını bildiğiniz bir metin alanı varsa, bunu açılır liste olarak oluşturun.
4. Tahmin oluşturun ve performansı takip edin
Makul bir satış hızına sahip bir işletmeyseniz, tahmin yaparken geometriden yararlanabilirsiniz. Bunu bir elektronik tabloda oluşturabilir veya ücretsiz tahmin şablonunu (alan haritası şablonundaki 3. sekme) indirebilirsiniz.
- A sütununa Günleri, B sütununa Kalanı girin
- Şimdi tablonuzun ilk satırında 0. güne ilişkin hedefinizi yazın.
- Gerçekleşen her satış için günü kaydedin ve ardından değeri hedefinizden çıkararak, hizalanan satıra Kalan miktarı girin.
- Bir girişiniz olduğunda 40. gün olarak yeni bir satır ekleyin. Bir grafik ekleyin ve serinize en iyi uyum çizgisini ekleyin.
Buna daha fazla anlaşma ekledikçe, en iyi uyum çizgisinin yatay eksenle kesiştiğini göreceksiniz; hedefinize ulaşma ihtimalinizin olduğu nokta budur.
Bu tahmin grafiği etkilidir; çünkü yalnızca neyi ve ne kadar kaçıracağınızı değil, kaç gün önde veya geride olacağınızı gösterir.
5. Yeni fırsatları belirleyin
Birden fazla ürün hattına veya güçlü bir üst satış sürecine sahip olan herkesin uygulayabileceği nispeten basit bir yöntemdir.
Müşteri tabanınızı ve işletme büyüklüğüne (çalışan sayısı veya değerleme) göre ortalama müşteri harcamasını, daha büyük bir işletmedeyseniz dikey sektör/ sektör bazında inceleyin.
Ardından hesabınızdaki kullanılmamış alan hakkında kabaca bir fikir edinmeli ve muhtemelen karşılayabileceklerinden daha az ödeme yapanları görebilmelisiniz. Bunun gibi basit yoğunluk analizleri, kullandığınız değişkene bağlı olarak birçok içgörü sağlayabilir.
Müşterilerin (büyüklük ve sektöre göre) kaç kez tekrar satın alma yaptıkları, ortalama olarak ne kadar süre müşteriniz oldukları ve kaç destek talebi gönderdikleri gibi diğer faydalı satış analizlerini inceleyebilir ve ardından bunları standartlarınızla karşılaştırabilirsiniz.
Bu, genel olarak nerede geri adım atabileceğinizi ve nereye odaklanmanız gerektiğini gösterir; kapsama planlamasına eşlik edecek harika bir analitik faaliyettir.
More Articles
6. Risk altındaki müşterileri işaretleyin
Bu yöntem biraz daha zordur; çünkü elde tutmayı gerçekten ayrıntılı şekilde incelemek için muhtemelen bir makine öğrenimi modeli oluşturmanız gerekir. Ancak bir uyarı çerçevesi oluşturarak başlayabilirsiniz.
Doğru şekilde takip edebildiğiniz müşteri deneyiminizin her bir boyutunu ele alın ve sunduğunuz teklifin her bölümü için en mutlu ve yenileme yapma olasılığı en yüksek müşterilerinizin ortalama katılımını/etkileşimini/kullanımını hesaplayın.
Ardından geriye doğru ilerleyin ve bunları uyarı kriterleriniz olarak kullanın:
- Diğer müşterilerin her biri ürününüze aynı şekillerde katılıyor/etkileşim kuruyor/kullanıyor mu?
- Ürünü belirgin biçimde yetersiz kullananlarda sorun belirli bir alanla mı sınırlı?
- Bu değerden yararlanmamak bir risk faktörü olabilir mi?
Buradan hareketle, müşterileriniz üzerinde hangi ‘uyarıların’ etkin olduğunu gösterecek bir dizi onay kutusu formülü oluşturabilirsiniz.
Etkin uyarıların sayısı daha sonra ‘durum’ olarak kullanılabilir; örneğin 6 uyarı, müşteriyi kırmızı duruma geçirir.
Bu modelin uygulanması, kapsamlı sağlık puanlamasına göre daha basittir ve hangi uyarıların etkin olduğunu görebildikleri için ekibiniz açısından daha eyleme geçirilebilirdir. Bu puanlamayı tüm müşteri tabanınız genelinde incelediğinizde, yüzde kaçı yeşil durumda? Bu oran genel olarak elde tutma rakamlarınızla uyumlu mu?
Author's Tip
CRM analitiğinin karmaşık olması gerekmez.
Tüm bu örnekler bir elektronik tabloda tamamlanabilir ve kuruluşunuzda neyin işe yarayıp neyin yaramadığını derinlemesine anlamanıza yardımcı olur.
CRM Analitiği Platformuna İhtiyacınız Var mı?
Sizin için metriklerinizi belirlemeye çalışarak birkaç adım daha ileri giden bir veri analitiği platformu kullanıyorsanız, durun ve bu metriği bir yönetim kurulu toplantısında veya üst yönetime raporlama yaparken ayrıntılı olarak incelemeniz gerekip gerekmediğini sorgulayın.
Platformu başlıca bir metrik olarak kullanmayı bırakın; bunun yerine operasyonel ve yönlendirici amaçlarla kullanın. Bir şeyin nasıl hesaplandığını, verilerin nereden geldiğini, hata toleransını veya değişkenliğini bilmiyorsanız platform işlevseldir, ancak içgörü sağlamaz.
Salesforce CRM Analytics (eski adıyla Einstein Analytics) veya Tableau CRM gibi platformlar verilerinizi derinlemesine anlamanızı sağlar, ancak verilerin kendisi hakkında yine de geniş ve derin bir anlayış gerektirir.
Diğer platformlar daha çok kara kutular gibi görünebilir ve iç işleyişini göremediğiniz, kendilerine özgü tescilli anlaşma puanlarına sahip olabilir. Bunlar küçük şirketler için önemli satış noktaları olsa da bu metriklerdeki bütünlük ve sağlamlık eksikliği, onları gerçek raporlama veya analitik çalışmaları için uygun olmaktan çıkarır.
Daha Büyük İş Etkisi İçin CRM Verilerinden Yararlanın
Yaygın kanı size derin sulara temkinli ve ihtiyatlı adımlarla girmenizi söylese de benim tavsiyem oldukça cesur: Atlayın.
Sığ tarafa mı yoksa doğrudan derin sulara mı atlayacağınızı seçmek size kalmış. Ancak orada keşfedilmeyi bekleyen bir anlam dünyası var.
Analitik, veri bilimi ile kehanet sanatının kesişimidir. Onu tanımak için kendinizi ona kaptırmalısınız.
Bulduğunuz verilerle kendi Shashibo küpünüzü oluşturuyorsunuz. Yüzlerini renklendiriyor ve şekilleri uygun gördüğünüz gibi biçimlendiriyorsunuz. Kaosun içinde bir yapı, yapının içinde de kaos var. CRM Analitiğini anlamanın keyfi de burada yatıyor.
Bir elektronik tablo açın. Bir analitik platformu devreye alın. Verilerinizle oynayın.
Size meydan okuyorum.