企业可通过预测分析工具 改善客户关系管理

通过现存的 CRM 数据 ，可以最大限度地改善与重要客户的一对一互动。与预测分析新开发出的功能相结合后， CRM 应用能够在以 TB 级的 用户 数据采集基础上，更深刻的洞悉数据。通过实时客户 数据分析 ，客户能够主动联系公司。

你可能遇到过相同的情况，当你网上购物时，购物网站会根据你购物车内的物品，为你显示其他你可能感兴趣的物品。

 

这与 CRM 的理念如出一辙，当潜在客户进入公司网站购买物品时，使用追加或内置的应用进行预测分析。在你以某项价格向客户销售该商品，他们就会买吗？在客户已购商品的基础上，有目的地进行提议。客户是否会接受提议，取决于你是否能够使客户保留销售以及利润最大化。

实际上，由于卖家的市场回应对 CRM 系统提出更高的要求， CRM 结合预测分析的现象在市场上出现得愈加频繁。例如，客户联系公司的客服中心，进行业务解答或咨询，一旦问题解决，根据客户的账户信息，以及购物记录，客服中心工作人员会提供相应的物品购买提议。以上所有，在客服中心工作人员的电脑屏幕上都有显示。

 

“一些功能目前在 纽带线 CRM 中已有所应用，并且之后将有更多功能投入使用”“ CIO 们必须将之纳入考虑，因为这正是目前 CIO 们所考虑的问题。”

 

预测分析的影响显而易见 ---- 有效利用收集到的客户数据，公司能够借此提升效益。

忙碌的 IT 领袖们很幸运，预测分析不是一项完全陌生的技术，不需要重新接触并实行。相反，它是目前商务智能（ BI ）方案的衍生，对无法轻易由人力辨识的模式，以及使用内的公司数据，通过数据挖掘，梳理，以及分类，进行分析。不过预测分析直接与 CRM 应用结合，进一步提升了应用的重要性。

 

另一项衍生应用是， CRM 应用以及预测分析工具，与社会媒体平台联系越加紧密，对公司管理客户数据有所帮助。

 

这使得公司能够拓宽 CRM 数据领域，更有效地为客户提供精确市场资源 ， 与此相关的话题正逐渐升温。

 

同时，随着各类预测分析的引进，各公司需根据自身的基础架构体系，挑选合适的分析方法。挑选需通过研究，细节调查，以及市场营销， IT 和其他部门的团队讨论，并市场调查来进行。预测分析的选择需要深思熟虑。迈出第一步前，你必须明确目标，这样才能够从之后时间与资源的投资中取得足够的回报。

 

“你必须有所准备，确保你的 CRM 系统能够应付这些状况。”

不少供应商将预测分析内置于产品中，其它供应商则为现存产品提供追加预测功能。许多老式系统需要更新换代，不然你就必须为 CRM 加载软件，以运作系统。

CRM 供应商们希望找出整合所有预测分析工具的方法，目前这项工作尚处于初期阶段。工具与数据的最佳结合方法尚在探寻中。解决以上问题的关键，在于预测面对公司提供的购买提议时，人们会作何反应。