
CRM系统是如何完成商业数据分析的
在风口上,猪都会飞”的互联网时代,企业还没借助OA、ERP、CRM 系统等等这样的工具帮助企业提高效果,那真有点OUT,大数据的时代,再不会运用CRM系统商业数据分析功能做大数据分析,那也快OUT了。
其实我们平时所说的商业分析,数据分析的商业感觉到底是神马,它并不是什么很高深的理论或者别人捉摸不透的玩意。不是具体的结果,而是我们的分析的思维方式。
我们应该都听过「数据分析师不是数羊」的故事,如果你通过各种工具和技术计算了羊群里有1000只羊,然后告诉放羊的牧民时,这只是告诉了一个他知道的数字。
如果你告诉他,我们现在羊群有1000只羊,900只是母羊,100只是公羊。然后根据羊的特征不同,有300只是“非常能吃的”、100只是“非常能长的”、400只是“正常生羊崽的”。那么牧民会高兴,高兴的是你告诉了他一些一眼看不出来的信息,而又会有些遗憾,遗憾的是“然并卵!”
如果你告诉他,我们现在有1000只羊,900只母羊、100只公羊,严重的羊群性别比例失调,当务之急是引进更多的公羊。根据市场预估的情况,5月份买羊比4月份买羊便宜,所以4月份可以多卖掉母羊,5月份引进公羊。牧民听到这个建议,大喜!(这就是大数据分析的核心价值和意所在)
我们做数据分析,一定要从一个只是统计数据,到分析数据,再到解决实际问题,最终创造价值!
统计数据=>>分析数据=>>解决问题=>>创造价值
商业数据分析,从概念来说要一分为二:1.商业。2.数据分析
你要问我商业是什么?不好意思,我真没办法具体回答!
有人说是赚钱,有人说是业务,有人说是企业之间的合作,有人说是人心,也有人说是为社会创造价值!
更愿意定义成,我们平时所做得业务分析是什么。是明白实际的业务是怎么回事,从而解决业务中得痛点问题,这个痛点问题不是你自己发现的,而是业务告诉你的。而这个解决痛点问题的方法,不是别人告诉你的,而是你发现的。
我们还是来看CRM系统是如何完成数据分析的。
一、数据统计
CRM系统是如何完成数据统计的呢?这很简单,当我们在使用CRM系统的时候,这个无形就是在积累数据,CRM系统就在统计的数据。比如:客户管理:360度无死角录入客户信息;订单管理:记录公司所有的订单信息;项目管理:公司所有项目流程信息;产品管理:完整的产品信息及销售情况;业绩管理:财务人员录入的所有销售业绩;这些数据不断的积累,CRM系统已在无形中完成了数据积累统计的过程。
二、数据分析
当企业在运营过程中,总会或多或少碰到些问题,那么如何找到问题的根源呢?找到问题根源,才是根本解决问题的办法。那么数据分析就发挥着重要的作用了。比如某个月业绩下滑严重(可以从数据分析的业绩曲线明显看出),接下来怎么办?当然不能胡乱猜测,这时就要做数据分析了,用数据说话。首先分析每个销售员的业绩情况,同比上月,是否有巨大下滑?有,个例,那么是销售员本身的问题比较大;如果普通存在,可能市场原因,或者产品本身存在问题;那么接下来还可以从单个产品的销售曲线同比上个月的曲线进行分析,这也可以很直观的看出,是否是产品出现问题;这些都没有问题,还可以再从推广数据进行分析,总之可以从数据分析中,找到问题的根本原因。
三、解决问题
在数据分析步骤中已找到了问题的根本原因,那么接下来就好办了,根据存在的问题,去解决它。销售员自身的问题,那么就从销售人员开始,分析他业绩下滑的原因,并解决;如果是产品问题,那就分析产品,分析阻碍用户购买的原因,如产品缺陷?那就改进产品;如果是推广的问题,如投入少了?渠道出问题了?那就加大投入,拓展渠道、优化渠道合作等等。
四、创造价值
这个也就顺理成章了,完成了以上几大步骤,那创造价值也就顺理成章了。而且这么多的数据,我们在分析用户的结果中,一定可以看到用户的喜爱习惯等,这样我们就可以更深入的了解用户,为用户提供更好更适合的产品及服务,还可以从用户的喜好中创新新的产品或服务,为企业提高竞争力,为企业、为用户创造价值。
不以解决问题为目的的分析都是耍流氓,在我们做商业数据分析时,我们重复一遍,这个步骤:数据统计==>>数据分析==>>解决问题==>>创造价值。对商业数据分析这个问题,你有更好的意见或建议,欢迎补充。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07