Sinds het digitale tijdperk beheren de meeste bedrijven hun klantenrelaties door middel van een CRM-systeem. Nieuwe gegevens worden toegevoegd en nuttige data wordt gebruikt. Deze administratieve taken worden door menig manager enthousiast aangemoedigd, maar door het verkoopteam vaak met tegenzin uitgevoerd. Het is zo tijdrovend, dat verkopers slechts 11% van hun tijd overhouden voor hun kernactiviteit. Er is dus dringend nood aan een efficiëntere manier van werken, zoals Customer Relationship Automation (CRA), de nieuwe vorm van CRM.

Van CRM naar CRA


Een CRM-systeem is geen intelligente tool. Je kan er gegevens invoeren en terug uithalen, maar het systeem analyseert geen data en legt geen verbanden. Zo kan het gebeuren dat je verkoper een klant contacteert met informatie die deze persoon niet interesseert. Deze actie kost je verkoper tijd en energie en schaadt het imago van je bedrijf. Je verkoopteam zou gebaat zijn met een systeem dat voorspelt wat je klanten nodig hebben, gebaseerd op de eerdere contacten via digitale media. Iets wat je kan bereiken met behulp van CRA.

Zelflerende software


Een voorbeeld van een efficiënt CRM-systeem is Salesforce Einstein. Dat is een add-on voor het populaire Salesforce CRM-systeem, dat de sales funnel van de CRM-gebruikers uit het verleden analyseert. Het bekijkt de leads die binnenkomen en wat daaruit voortvloeit. Op basis van die gegevens suggereert het systeem welke nieuwe leads het meeste potentieel hebben. Salesforce Einstein is software dat zichzelf leert om patronen te herkennen door eerder verzamelde data te analyseren. Het leert zichzelf regels aan, die constant evolueren. Hoe meer data het systeem voorhanden heeft, hoe beter het wordt. Als bedrijf dien je enkel je data in te voeren en krijg je, zonder tijd te verliezen, een indicatie van het potentieel van elke lead en opportuniteit. 

Geen goede output zonder input


Om zelflerende software optimaal te gebruiken, is het van groot belang om over voldoende data te beschikken. Zonder data kan het systeem zichzelf namelijk niets aanleren en geen mogelijke trends oppikken. Daarom dien je je CRM-systeem constant aan te vullen met nieuwe gegevens, ook al lijken ze in eerste instantie irrelevant. Denk daarbij aan adres, aantal contactpersonen, naam van de zaakvoerder, etc. Als je geen of onvoldoende gegevens hebt, kom je niet tot inzichten. Dit geldt zowel voor data die je zelf analyseert als laat analyseren met behulp van technologie. Gelukkig kost het met de juiste software amper nog moeite om je data automatisch te laten verrijken. 

Parcel Solutions


Parcel Solutions is een zelflerende software, die de optimale koerierdienst selecteert voor de verzending van allerhande pakketten. Dat doet het niet op basis van wat de koerier belooft, maar met behulp van tracking informatie die elke individuele pakketzender ingeeft. Door deze gegevens uit het verleden te analyseren, kan het systeem voorspellen wanneer een pakket zal aankomen. Een voorbeeld dat duidelijk aangeeft hoe belangrijk het is om data te verzamelen, want meten is weten!

Wens jij meer uit je CRM-systeem te halen en effectief aan de slag te gaan met de data waarover je beschikt? Neem dan contact met ons op, zodat we je kunnen vertellen wat een zelflerende software voor jouw bedrijf kan betekenen.