Gartner 2019 CRM 技术炒作周期
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2018年,全球企业应用软件收入总计超过1936亿美元,比2017年增长12.5%。 CRM 占整个企业软件收入市场的近25%。
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2018年72.9%的CRM支出用在软件即服务(SaaS)上,预计到2019年SaaS在CRM软件总支出中所占的份额会增加到75%。
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全球在客户体验和客户关系管理(CRM)软件上的支出增长了15.6%,从2017年的417亿美元增至2018年的482亿美元,预计到2019年将达到552亿美元。
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据 Gartner 的市场份额估计,Salesforce在2018年以19.5%的市场份额称霸全球CRM市场,比实力最接近的竞争对手SAP(份额为8.3%)高出一倍多。
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2018年的CRM收入包括来自客户服务及支持(35.7%)、销售(25.9%)、市场营销(25.4%)和数字商务(13%)的软件和服务收入。据Gartner声称,这四大类别共同构成了客户体验和关系管理市场。
正由于每家企业都需要了解、沟通、服务和加强客户关系,新技术在CRM领域不断涌现。Gartner决定制作有史以来第一份《2019年CRM销售技术炒作周期》,反映了种类日益繁多的新技术层出不穷,在提高运营效率的同时改进销售效率这一态势。Gartner的《2019年CRM销售技术炒作周期》基于《2018年CRM销售炒作周期》的更新版。
Gartner对炒作周期的定义包括技术生命周期的五个阶段,Gartner的《2019年CRM技术炒作周期》如下所示:
Gartner 的2019年CRM炒作周期中的新亮点细述
《CRM炒作周期》中有四种新技术,反映了企业需要更大规模地集成不同系统,并且需要更多基于预测性分析和规范性分析的洞察力。这四种技术包括:
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用于生成线索(拓展销路)的区块链。Gartner认为区块链有望提供一种去中心化的点对点网络模型,该模型支持使用智能合约将数据传送给出价最高的竞标者。 Gartner预测,这种方法将不大需要、在某些情况下完全不需要数据智能解决方案之类的集中权威机制。它还有助于建立一个新的生态系统,用于管理、共享和变现数据以实现创收。
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面向销售的知识图。能够构建一种基于AI的知识模型,以阐明现实世界的实体及其相互之间的关系(用数据模式来表示),表明有望提高销售效率。Gartner预测,这项新兴技术将使企业组织能够使用以节点网络排列的图形、而不是以行列表排列的图形,打造数据驱动的销售组织。其重要之处在于能够以一种更易于理解、更富洞察力的方式,将销售活动和衡量基准与绩效指标关联起来,这对于人工分析而言常常太过复杂。
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数字采用解决方案。Gartner认为这项技术有望在整个销售和营销组织提高多种工具的采用率。数字采用解决方案使卖家能够更快地上手,并提高工作效率。
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关系智能。如果依靠机器学习,销售组织可以全面厘清企业内外的网络关系,从而找出与任何潜在客户或客户互动的潜在途径。Gartner认为这大有用处,因为它能够提供热烈的欢迎甚至引荐,便于在缩短销售周期的同时开展创收活动。
Gartner预测,以下五种技术将在2年或更短的时间内为销售组织带来最重大的转型效益。据Gartner声称,短期内最具变革性的五种技术如下:
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CPQ应用软件套件
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面向销售的数字内容管理
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潜在客户管理
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合作伙伴关系管理(PRM)
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面向B2B的价格优化和管理
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下列CRM技术在去年得到广泛的使用和采用,它们在今年炒作周期中的位置体现了这一点。如今炒作周期上采用最广泛的成熟技术包括:面向销售的数据智能解决方案、CPQ应用软件套件、面向销售的数字内容管理以及销售KPI分析。
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在今年的炒作周期上,可视化配置器(Visual configurator)向主流采用迈进的速度快得多。Gartner将可视化配置器迅速得到采用归功于大多数可视化配置器现在嵌入到价格、报价(CPQ)应用软件或数字商务网站中,或者与它们轻松集成。最先进的可视化配置器使工程、生产和销售团队能够成为开发新产品的实时合作者。
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算法引导销售现在被标为已过时。Gartner重新调整了这项技术的位置,因为该技术现已成为许多CPQ和销售队伍自动化(SFA)应用软件中的一项嵌入式核心功能。Gartner表示,这么一来,算法引导销售应用软件将来作为独立软件来出售令人怀疑。
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销售型社交和预测性B2B营销分析已不在CRM炒作周期上。Gartner已决定将它们并入到面向销售市场的数据智能解决方案中。销售型社交更多地是一种流程,而不是技术市场。基于销售型社交的策略大多数在社交网络上加以执行,这种社交网络拥有使该策略取得成功的受众和规模,LinkedIn就是个例子。Gartner认为,预测性B2B营销分析供应商生态圈已经缩小,从长远来看不是一个可行的市场,因为自2016年以来,针对该领域供应商的客户咨询一直在稳步下降。
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Gartner看到两个主要的因素在驱动CRM领域在2019年及以后的投资和创新。第一个因素是数字优化,即使用数字技术最大限度地改进现有运营流程和商业模式的流程和计划。第二个因素是基于预测性/规范性分析的技术或使用机器学习等功能的技术,机器学习提供了预测性信号和规范性的“下一个最佳行动”建议。
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