CRM - Database Terkait Pelanggan

“Bagaimana Anda mengumpulkan, mengelola, dan menggunakan informasi untuk melayani klien Anda akan menentukan apakah Anda menang atau kalah dalam bisnis ini.”

- Bill Gates

Database terkait pelanggan memberikan wawasan bisnis tentang perilaku pelanggan. Ini adalah fondasi di mana strategi perangkat lunak CRM bekerja. Untuk bisnis apa pun yang menggunakan CRM, database terkait pelanggan sangat penting untuk menanamkan strategi dan taktik berbasis pelanggan.

Basis data mendukung semua bentuk CRM - Strategis, Operasional, Analitis, dan Kolaboratif.

Apa itu Database Terkait Pelanggan?

Ini adalah kumpulan informasi terkait pelanggan yang berfokus pada penjualan historis, peluang saat ini, dan peluang masa depan. Basis data ini dikelola oleh sejumlah fungsi berbeda seperti manajer penjualan, manajer saluran, manajer produk, dll. Dapat menyimpan informasi seperti -

  • Informasi pribadi pelanggan yang berisi bidang nama, alamat, detail kontak, preferensi kontak, usia, status perkawinan, tanggal lahir, hari jadi, status profesional dan sosial, dll.

  • Manajer penjualan dapat mencatat transaksi sebelumnya, preferensi produk, peluang, kampanye, pertanyaan, penagihan, dll.

  • Manajer saluran dapat merekam gerai ritel milik bisnis, informasi ritel online.

  • Manajer produk dapat mencatat preferensi produk, rentang harga, kategori produk yang dieksplorasi, dll.

Berdasarkan tujuan masing-masing, ada dua jenis database - Operational dan Analytical. Data operasional berada dalam database Pemrosesan Transaksi Online (OLTP) dan data analitik berada dalam database Pemrosesan Analitik Online (OLAP).

Mengembangkan dan Memelihara Database Terkait Pelanggan

Basis data adalah gudang kumpulan file (atau tabel). File berisi sejumlah record (atau baris tabel), yang pada gilirannya berisi berbagai bidang (atau kolom tabel). Setiap file berisi informasi tentang suatu topik seperti pelanggan, penjualan, produk, dll.

Langkah-langkah yang diberikan di bawah ini diikuti untuk membuat dan memelihara database terkait pelanggan -

Basis data selalu harus sangat akurat dan mutakhir.

Jenis Data Pelanggan

Terutama ada dua jenis data CRM - Primary dan Secondary. Data primer adalah yang pertama kali dikumpulkan. Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan sebelumnya.

Data primer dikumpulkan dengan cara konvensional seperti melakukan survei, mengadakan kompetisi keterampilan, mengundang pelanggan untuk berlangganan buletin atau mendaftarkan pembelian mereka, dll.

Database dan Hardware untuk CRM

Perangkat lunak CRM menggunakan arsitektur Relational Database. Ini terdiri dari tabel dengan baris dan kolom. Tabel tersebut dihubungkan ke tabel lain dengan nomor identifikasi unik yang disimpan di bidang ID, bernamaprimary key.

Sistem Manajemen Basis Data untuk CRM

Ada banyak sistem manajemen database yang tersedia di pasaran saat ini. Beberapa yang populer adalah SQL server Microsoft, Oracle, DB2 dari IBM, dll. Sistem ini membantu memperbarui dan mengelola database.

Pertimbangan Perangkat Keras untuk Database CRM

Platform perangkat keras tempat database akan berada dipilih berdasarkan faktor-faktor berikut -

  • Ukuran database.

  • Teknologi yang ada digunakan dalam bisnis.

  • Lokasi pengguna CRM. Terutama dalam kasus penggunaan CRM secara global, pengguna multibahasa dari zona waktu yang berbeda dapat mengakses CRM untuk tujuan operasional dan analitis.

Atribut Data

Data CRM harus memiliki atribut berikut -

  • Itu pasti sharable karena banyak orang perlu mengaksesnya dari berbagai lokasi geografis.

  • Itu pasti relevant berarti berkaitan dengan tujuan yang diberikan.

  • Seharusnya paling banyak accurate. Data yang tidak akurat menyia-nyiakan upaya pemasaran bisnis, memprediksi peluang yang salah, dan melayani pelanggan dengan layanan yang tidak memadai dan tidak akurat. Data harus ditinjau tepat waktu untuk memastikan penghapusan ketidakakuratan terjadi saat memperoleh dan memasukkan data.

  • Harus up-to-date Berarti itu harus menyimpan dan menampilkan informasi terbaru.

  • Harus transportabledari satu lokasi ke lokasi lain. Ini harus tersedia di mana pengguna membutuhkannya. Teknologi kompilasi dan penanganan data secara elektronik sangat penting untuk bisnis yang bergerak cepat saat ini.

  • Harus secured. Bisnis perlu menjaga data mereka aman dari kehilangan dan pencurian serta pengintaian yang tidak etis karena banyak bisnis dapat berlangganan perangkat lunak CRM yang sama melalui portal yang sama.

Data Warehousing (DW)

Gudang data adalah tempat penyimpanan besar data terkait pelanggan yang diterima dari berbagai database. Repositori ini bisa sampai beberapa terabyte (2 40 byte).

Banyak bisnis global yang beroperasi dari berbagai negara dan benua menghasilkan data dalam jumlah besar. Data ini perlu diubah menjadi informasi yang berguna untuk operasi dan analisis lebih lanjut. Gudang data melakukan tugas ini dengan -

  • Menerima data dari sistem ETL yang mengekstrak data berharga, mengubahnya menjadi format yang diperlukan, dan memuatnya ke dalam database.

  • Mengatur data menurut mata pelajaran bisnis dan berbagai periode waktu.

  • Standarisasi data yang berasal dari berbagai sumber dalam satu format. Misalnya membawa salam, kode (m / f atau pria / wanita), satuan ukur, dll dalam format yang sama.

  • Melakukan pembaruan data secara berkala, misalnya harian atau mingguan, tergantung pada kebutuhan bisnis. Itu tidak dilakukan secara real time.

  • Menyediakan data yang diperbarui untuk tujuan analitik, penggalian data, dan pelaporan.

Data Marts

Ini adalah versi yang lebih kecil dari gudang data yang melayani bisnis atau fungsi tertentu. Proyek data mart lebih murah daripada proyek data warehouse karena volume datanya lebih kecil dan fungsi yang digunakannya spesifik. Biaya, waktu, dan upaya yang diperlukan untuk menangani data tersebut lebih sedikit.

Akses Data dan Interogasi

Aplikasi CRM memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan database. Misalnya, seorang penjual menambahkan data pelanggan pada saat penagihan atau setelah panggilan layanan pelanggan dihadiri. Selain itu, pengguna perlu menginterogasi data untuk tujuan analitis.

Dengan demikian, akses data dan interogasi sangat penting dan dilakukan dengan tiga cara berikut -

Penambangan Data

Penambangan data adalah proses memilah-milah data dalam jumlah besar untuk mendapatkan informasi yang paling relevan dalam waktu sesingkat mungkin. CRM mengambil bantuan Artificial Intelligence untuk menemukan solusi bagi pertanyaan terpenting bisnis.

Dalam konteks CRM, data mining adalah aplikasi analitik prediktif untuk mendukung pemasaran, penjualan, dan layanan. Dalam CRM, data mining menemukan asosiasi di antara data, mengklasifikasikan pelanggan sesuai dengan nilai bisnis, dan membantu menemukan jawaban dari pertanyaan berikut -

  • Pelanggan mana yang harus ditargetkan bisnis?
  • Berapa biaya akuisisi pelanggan?
  • Pelanggan mana yang membeli (atau tidak membeli) produk?
  • Siapa nasabah margin tinggi / menengah / rendah?
  • Profil pelanggan mana yang berulang kali melakukan pembayaran default?
  • Bagaimana bisnis dapat membagi pasarnya?
  • Bisakah bisnis menawarkan harga yang sama untuk semua segmen pelanggan?

Misalnya, seorang analis Walmart memperhatikan bahwa penjualan bir dan popok tinggi pada hari Jumat. Setelah fakta ini diperhatikan oleh Walmart, bisnis tersebut membuat kedua produk tersebut berdekatan satu sama lain di rak. Hal ini mengakibatkan kenaikan penjualan kedua produk tersebut.

Dengan demikian, data mining membantu menghasilkan volume penjualan dengan menyediakan data yang paling relevan untuk analisis pemasar.

Kueri Database

Kueri adalah alat untuk mengakses dan mengubah database. Structured Query Language(SQL) digunakan untuk pengelolaan Database Rasional. Kueri datang dalam bentuk pernyataan seperti SELECT, ADD, DELETE, UPDATE, DROP, dll.

Misalnya, lihat pernyataan kueri berikut -

CREATE DATABASE Db_Name
DELETE * FROM EMPLOYES
SELECT Emp_Name, Emp_Salary
FROM Employees
WHERE Emp_Salary >= 25000

Laporan

Aplikasi CRM menghasilkan laporan secara berkala untuk menganalisis sifat penjualan, kinerja, dan banyak aktivitas terkait lainnya. Laporan umumnya diakses oleh orang manajemen bisnis untuk penilaian kinerja.

Teknologi OLAP mampu menampilkan data pada level terendah sebagai wiraniaga dan tertinggi sebagai kawasan, yang dapat membantu untuk menilai kinerja dan mempertanyakan kinerja yang buruk.

Posisi CRM Sehubungan dengan Database

Setelah mengetahui berbagai jenis CRM di bab sebelumnya, mari kita lihat CRM mana yang berdiri di mana sehubungan dengan database pelanggan -

CRM analitis bekerja paling dekat dengan database pelanggan dan CRM strategis bekerja paling jauh dari database.