Wie Data Mining im CRM Ihrem Unternehmen zugute kommt

Customer Relationship Management oder CRM ist ein integraler Bestandteil jedes Unternehmens. Es hilft, alte Kunden zu halten und neue zu gewinnen, um den Umsatz zu steigern. Es fungiert als zentrale Datenbank, in der alle Informationen über die Kunden gespeichert werden.

Nun, es ist eine Kombination aus Strategien, Praktiken und Technologien, die es Unternehmen ermöglicht, Kundeninteraktionen und -daten während des gesamten Kundenlebenszyklus zu verwalten. Wo also kommt Data Mining ins Spiel? Ein gutes CRM hilft Ihnen nur dabei, Daten aus allen möglichen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu organisieren. Beispielsweise wird es mit einem Dokumentenmanagementsystem kombiniert, um alle Informationen zu sammeln, die es kann. Die beste CRM-Software ist jedoch so modelliert, dass sie die Daten auch analysiert und interpretiert.

Lassen Sie uns zunächst den Begriff „Data Mining“ verstehen.

Was ist Data-Mining?

Beim Data Mining geht es darum, die verborgenen Muster und Zusammenhänge in einer großen Datenmenge herauszufinden. Die Daten werden zunächst gesammelt, gefolgt von der Auswahl eines geeigneten Algorithmus, um Trends und Korrelationen aufzudecken, um bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Beim grundlegenden Arbeitsalgorithmus geht es darum, Trends in einer Reihe von Daten zu identifizieren und die Analyse zur Parameterdefinition zu verwenden.

Rolle von Data Mining im CRM 

Der Hauptzweck von CRM besteht darin, eine Beziehung zu Kunden und anderen Personen aufzubauen. Um die beste Beziehung zu den Kunden zu gewährleisten, ist es wichtig, über die richtigen Informationen zu verfügen und sie richtig zu gruppieren.

Bei all den Informationen, die das System sammelt, kann Data Mining eine große Hilfe sein. Data Mining kann dabei helfen, die Daten zu analysieren und zu verarbeiten, wodurch es für das Unternehmen einfacher wird, mit Kunden und zukünftigen Kunden zu interagieren.

Obwohl Data Mining ein relativ neuer Trend ist, haben Unternehmen aus allen Branchen begonnen, in Data Mining-Technologie zu investieren. Unternehmen können historische Daten und Informationen über ihre Kunden studieren und sie für einen besseren Prozess in das Tool eingeben. Für einmal wird es definitiv dazu beitragen, die Kundenbindung zu verbessern, da Sie in der Lage sein werden, ihr Kaufverhalten zu analysieren und ihnen einen maßgeschneiderten Service zu bieten.

Es gibt Ihnen eine ganzheitliche Sicht auf den Lebenszyklus des Kunden, der aus Kundenidentifikation, -gewinnung, -bindung und -entwicklung besteht. Die kritischen Elemente des Data Mining sind prädiktive Modellierung, Vorhersage und deskriptive Modellierungstechniken.

Die Kombination von Data Mining mit CRM kann Ihnen dabei helfen, den richtigen Interessenten auszuwählen, Ihre Zielgruppen zu segmentieren, optimale Preisrichtlinien festzulegen und vieles mehr.

Vorteile von Data Mining in CRM

Einige der Bereiche, in denen die Anwendung von Data Mining in CRM sehr hilfreich sein kann: 

Hilft bei Verkaufsprognosen

Data Mining kann Ihnen helfen, zukünftige Trends vorherzusagen, indem es das Verhalten der Menschen in der Vergangenheit analysiert. Dies ist sehr hilfreich bei der Entscheidung über die Wiederauffüllung, da Sie Ihre Produkte weder über- noch zu wenig auf Lager haben, sodass Ihr Kunde nicht mit leeren Händen zurückkehren muss.

Kurz gesagt, es hilft Ihnen bei der Lieferkette und dem Finanzmanagement, die miteinander verbunden sind. Und so gewinnen Sie die Kontrolle über Ihre internen Abläufe.

Hilft bei der Marktsegmentierung

Data Mining hilft Ihnen, Ihre Zielgruppe anhand von Demografie, Kaufverhalten, Geschlecht und anderen Faktoren richtig zu segmentieren. Die Informationen können durch eine Art Marktumfrage, Social-Media-Plattformen und mehr gesammelt werden.

Sie können dann Ihre Marketingkampagne und -strategie entwerfen und dabei ihren Geschmack und ihre Vorlieben berücksichtigen. Dies führt automatisch zu einem höheren ROI für Ihr Unternehmen. Es beseitigt Ineffizienz, indem Kunden aus der Liste entfernt werden, die wenig bis gar kein Interesse an Ihrem Produkt zeigen, wodurch Sie Zeit und Geld sparen.

Hilft dabei, schnelle und intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen

Data Mining verwendet prädiktive Modellanalysen, um den Lebenszeitwert jedes Kunden zu bestimmen. Mit solchen Informationen und tiefgreifenden Einblicken können Sie für jeden Kunden einen angemessenen personalisierten Service erstellen, indem Sie die ordnungsgemäße Zuweisung von Geldern sicherstellen.

Beispielsweise enthält Ihre Abrechnungssoftwarelösung alle Informationen über Ihre neuen und alten Kunden. Sie können die Informationen sammeln und sie verwenden, um das Kaufverhalten dieser Kunden zu untersuchen und ein personalisiertes Erlebnis für sie zu schaffen.

Hilft bei der Betrugserkennung

Ein wesentlicher Vorteil ist, dass es bei der Erkennung von Betrug hilft. Wie?

Zunächst einmal analysiert es vergangene betrügerische Aktivitäten, um zu verhindern, dass sie erneut auftreten. Es behält ein Auge und erkennt sofort, falls es einen ähnlichen Transaktionsprozess in der Natur bemerkt. Es ermöglicht Unternehmen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um Betrug zu verhindern.

Institutionen wie Banken und andere Finanzunternehmen können Data Mining nutzen, um betrügerische Trends vorherzusagen und die Zahl uneinbringlicher Forderungen zu reduzieren.

Hilft bei der Steigerung der Kundenbindung

Jedes Mal, wenn ein Wettbewerber einen niedrigeren Preis anbietet, springen die Kunden von einem Schiff zum anderen. Wenn Sie diese Kundenabwanderungsrate reduzieren möchten, kann Data Mining helfen.

Beispielsweise verwendet Data Mining ein Modell namens „Kundencluster“, bei dem Daten von Zielgruppen auf Social-Media-Websites verwendet werden, um Ideen zur Verbesserung des Markenservices, zur Zufriedenheit der Kunden und zur Steigerung der Loyalität zu generieren.

Tatsächlich ist Data Mining nicht immer kundenorientiert. Die Beiträge Ihrer Mitarbeiter können Ihnen auch einen guten Einblick geben, wie Sie Ihren Service verbessern, Feedback zur Produktentwicklung erhalten und vieles mehr.

Kurz gesagt, die Bestimmung Ihres Lifetime Customer Value hilft Ihnen nicht nur, Ihre Akquisekosten zu senken, sondern ermöglicht Ihnen auch, herauszufinden, warum Kunden abspringen. Und indem Sie Gründe identifizieren, können Sie Strategien entwickeln, wie Sie Ihre Kunden binden und die Markentreue erhöhen können.

Hilft bei der Vorhersage von Zahlen für Garantieansprüche

Data Mining hilft Ihnen, die Anzahl der Kunden vorherzusagen, die tatsächlich von der von Ihnen eingerichteten Garantie profitieren werden. Sie können dann die durchschnittlichen Kosten dieser Ansprüche berechnen.

Dies geschieht normalerweise, indem die Daten vergangener Garantien oder Garantien, Nettoumsätze und Gewinne betrachtet werden.

Schlussworte

Es ist klar, dass die Nutzung von CRM in diesem Zeitalter der Datenanalyse es Ihnen ermöglicht, Geschäftsmöglichkeiten zu optimieren. Es macht den gesamten Prozess des Aufbaus und der Pflege der Kundenbeziehung produktiver.

Je mehr Daten Sie sammeln, desto mehr Wert können Sie Ihren Kunden bieten, was letztendlich zu höheren Einnahmen führen kann. Es hängt jedoch weitgehend davon ab, wie effektiv Sie die Daten nutzen. Der Schlüssel zu einem effektiven CRM liegt nicht nur in der Datenerfassung, sondern auch darin, wie Sie sie organisieren und interpretieren.

Wenn Sie also mit einer Menge Kundendaten dasitzen und nichts damit anfangen, ist es an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen. Es ist eine hervorragende Gelegenheit, das Beste aus Ihren Geschäftsdaten herauszuholen.

Himanshu Singh ist Marketingspezialist bei SoftwareSuggest. Er kennt sich mit Softwareplattformen wie E-Commerce-Plattformen, Abrechnungssoftware und Dokumentenmanagement aus. Er interessiert sich auch für Bereiche wie maschinelles Lernen und Halbleiter. In seiner Freizeit beschäftigt er sich gerne mit Gitarre, Badminton und Fotografie.

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