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从CRM到大数据:CIO和CMO应该避免的3个错误

社区2017-11-15媒体资讯
大数据已经从一个流行词演变成了每个高管的战略定位中的一个重要问题。这种牵引力是真实的,大数据是生活在炒作,每个人都想用它——即使他们通常不知道从哪里开始。
 
根据今年通用电气全球创新晴雨表,“70%的企业认为大数据对于优化业务效率至关重要,61%的企业认为这将是一个真正的挑战。”对于那些使用它的人来说,69%的人认为创新过程的价值增加了。
 
Jean Baptiste Bouzige Ekimetrics的CEO和创始人——一个利基战略营销优化和数据策略咨询公司——说,“等领域分析和数据科学在预算和快速增长的兴趣在建立公司,它是有前途的,只要企业高管不要重复同样的错误,他们一直在做自CRM突破2000”。
 
对BigData热衷者的“CRMania”课程
 
根据Gartner最近的一项研究,CRM市场仍在增长,今年将达到240亿美元的记录。在这种级别的投资中,组织将需要从他们的系统中提取尽可能多的价值。
 
然而,许多数据行业已经忘记了10年前开始的“疯狂”。人们似乎犯了同样的错误,他们用CRM做了大数据:专注于工具和软件,而不是理解高管和业务团队对准确和可操作的分析的需求。
 
Bouzige指出:“CRM战略不能基于软件集成或定制。CRM指的是客户关系管理,不幸的是,它变成了一个通用的术语,用来指定负责目标活动的系统,这暗示了方法论、数据库和工具之间的普遍混淆。
 
今天,在BigData上有许多技术选项,包括:Hadoop、NoSQL系统、数据湖和图形数据库。理解不同的选择很重要,但核心目标应该是架构可伸缩的信息系统,以获取有意义的智能,即使是来自非结构化的信息。
 
音量和自动化控制噪音
 
“一个主要的行业领导者不明白为什么市场上最好的工具不能表现得很好”,Ekimetrics的首席执行官Bouzige告诉我们,“我们在调查了这个过程后发现,工具背后的数据都被糟糕的数据质量所污染”。选择“最好的工具”或“最流行的工具”是不够的。主要的挑战是有效地实现工具,并在没有正确的方式交付时做出正确的反应。
 
高科技、银行、保险、电信、医药、消费品、IT制造业和IT服务业垂直行业是客户关系管理的最大客户,因为他们有大量的数据,需要自动化。因此,这些行业自然是最倾向于接受BigData浪潮的。
 
“重点是防弹的过程理解所有数据集到一个更好的业务准确性、自动化之后,太多的公司冲自己变成自动化正确的完成第一步。”Bouzige认为,”我听到太多的cio说:不管噪音数据,只要我们有体积和自动化”
 
得分:数字不言自明
 
CRM行业创新所隐含的一大进步就是评分系统。Bouzige向我们解释说:“分数是计算购买产品概率的一种方式。”
 
评分是降低CRM活动目标规模的有效方法,因此是成本效益导向策略的重要杠杆。在CMO设计的许多CRM特性中,有倾向评分,用于优化目标的操作任务;“这种统计方法不便于用来提升商业理解”,Bouzige报道。
 
因此,倾向分数只会带来相对的战略价值,而且可能具有误导性。我曾在一家全球顶级零售商那里看到经验丰富的高级营销人员,被埋在数百个分数的图书馆下面。他们无法简单地绘制出一个关键客户的概要,因此很难建立基于分析的基于频率的策略。
 
新的大数据技术的问题在于,大量的算法有相同的缺点:它们很强大,但很难链接到战略业务理解上。“风险可能是错过一个突破,而专注于战术而不是战略。”在最坏的情况下,你可能会错过你的目标,而盲目依赖复杂的算法,而不是表达你的商业意识。
 
为了避免“数字代表他们自己”的陷阱,人们应该记住“90 / 10”规则的Avinash Kaushik,一个主要的分析传道者:“把90%的资源放在人身上,只有10%的工具”.

竞争优势将取决于人的因素
 
HortonWorks的首席执行官罗布·比尔登(Rob Bearden)预计,到2020年,大数据市场的估值将达到1000亿美元,其中一半将由开源软件框架的Hadoop驱动。“开源并不是微不足道的,它是一种范式转换,而CRM和大数据之间的最大区别”是“Bouzige”,因为大多数的BigData竞争工具都是开源的,你不需要匆忙和过度支付软件解决方案,而这些解决方案不适合你的业务。
 
你需要的是正确的人力资源来理解你的目标,从反应分析转向积极的客户互动。许多组织缺乏一个连贯的、可管理的数据结构,大数据技术将有助于构建这些数据,即使这些数据来自于分析人员,他们可以从工具中后退一步,并结合准确的方法。
 
Bouzige总结道:“在Ekimetrics,我们特意选择不通过工具的镜头来解决大数据问题,因为我们相信90%的附加值,因此所有的竞争优势都将取决于人的因素。”毕竟,真正授权大数据集的是人类的解释和战略决策。

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