CRM:利用售后数据创造更大价值

CRM与销售薪酬管理
CRM应用中的售前数据可用来推动销售,而售后数据才是赚取利润的关键。将两者相结合才能把彼此的价值发挥到最大。

CRM应用革新了企业的销售流程。销售代表在CRM中梳理了联系人与其它相关数据(比如姓名、职位、公司、联络信息和历史信息等)。透过这些售前数据,销售代表和销售经理可以捕捉、预测,并优化管理销售渠道。但你是否知道售后数据产生于哪些地方?售前与售后数据之间又有什么内在联系?

大部分公司的售后数据都散布于各类系统(如ERP、人事管理和薪资管理系统)之内。然而,这些数据往往受缚于电子表格的约束,比如有不少公司目前依然采用人工方式来管理销售薪酬流程。所幸的是,越来越多的公司开始摒弃呆板的电子表格,继而将售后数据汇集到销售薪酬管理库中,并与薪酬机制挂钩来形成一种一站式的数据仓库。 这种方式从根本上改变了售后数据的原有格局。

通过新的机制,旧有的销售薪酬管理应用将会产生巨大的变化。首先,自动化流程将可精确计算出所需薪酬,因此相关人员可以从中掌握更准确的信息,比如售出了哪些产品、卖给哪些客户、毛利率是多少、通过哪些渠道、在哪个地区销售等。这是一个很大的突破,公司可以通过调整这些数据来对活动中的销售情况做出更得当的应变。他们可以更合理地设计薪酬制度来催化获利更丰厚的销售行为,让薪酬制度更具灵活性与适用性,并始终对市场机遇保持敏锐的触觉。

由于大部分公司的薪酬流程通常都倚重于电子表格库,因此无法与CRM应用、流程和数据很好的连通。但是通过将售后数据汇集到销售薪酬管理库后,后勤办公室流程和面向客户的CRM之间就架起了一座通道。打通CRM与销售薪酬管理应用之间的阻滞能帮助公司进行无缝数据共享并合理调配多种渠道。这不难达成。实际上,如今基于Web 2.0的mashup和网络服务机制早已成功做到了这一点。

公司的销售代表和销售经理可以凭此获取更宽阔的销售视野。比方说,如果缺乏一种简单的方式来整合售前与售后数据,那么销售代表就无法快速得知他们在帮助公司售出公司想要售出的产品后能为自己增加多少奖金或佣金。但是通过将销售薪酬管理与CRM相连结,销售代表可以精确、即时地获知每笔交易将会为他们带来的奖金。他们甚至能够运行模拟场景来判别如何调整销售结构以获取最丰厚的佣金、奖金和特别奖励。 通过行之有效的战略薪酬计划,销售代表来说回报最多的产品就是公司获利最丰厚的产品,这样就形成了一种愉快的双赢局面。

那些投资于CRM应用的公司应提高对售后数据的重视。销售交易所产生的数据并不是鸡肋,而是含金量极高的信息,它们能够延展CRM投资的价值,并帮助公司实现销售与利润两手抓,两手都要硬的目标。

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作者:admin,原文链接:http://rthinker.com/articlecrm/?p=81
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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