企业对CRM管理系统的三大误解

本文揭示了企业在使用CRM系统时常见的三大误解,并深入剖析了CRM的真实本质,强调关注CRM关系而非控制客户,分析的重要性在于提供个性化接触而非数据堆积,以及实施CRM应采取分阶段策略以确保成功。

这真是一个有趣的事情。一些企业明知道他们的同行和竞争者可能失败却仍然要跟风;尽管有那么多客户没有实现预想的结果,但专家们仍然继续吹捧CRM管理系统的好处。为什么会这样呢?

答案其实很简单。那就是这些企业对CRM存在着许多误解。他们对这些误解的认识能力以及对CRM真相的重视将直接影响到他们的成功。下面我们将逐一分析普遍存在的三大误解,以及企业必须了解的真相。


误解一:

CRM是用来管理客户的

真相:今天的CRM并非是用来管理客户的,说它是用来管理数据的更确切。管理的标准定义是控制,在企业中我们随时都可以看到经理们企图"控制"直接向他们汇报的职员。在CRM的管理方面花费太多的时间是一个失败的处方。

客户不希望被控制。他们不愿意有人告诉他们要做什么或怎么买,然而一个客户管理手段恰恰集中在这一点上。企业不能管理他们的客户,客户希望自己管理自己。事实是如果企业将注意力放在CRM的关系方面,他们将会更加成功。


误解二:

分析是成功的关键

真相:分析仅仅是分解数据的另一种方式。可以肯定,它可以针对客户购买习惯、接触行为等提供特定描述,但是它不能提供客户想要什么和需要什么的信息。

分析能够准确地确定一个客户过去买了什么,未来可能喜欢买什么,以及他们为什么要买,然后,系统出现广告或购买建议以图激发客户的购买兴趣。但是,这真的是客户想买的东西吗?

笔者的经验是客户更需要人性化的接触。他们更希望与人交谈,希望与一个热情的人交流,从而使他们的问题得到解决或者购买一个真实的人推荐的东西。分析对于CRM的成功是很重要的,但只想不断收集更多的数据,把赌注完全押在数据上,取代与顾客交流的人,结果将是悲哀的错误。


误解三:

CRM成功来自全方位的实施

真相:这可能是为什么那么多CRM实施没有达到预期目的的原因。企业是那样热衷于追逐技术流行风潮,他们购买整套的 软件,企图以最新的技术来弥补在CRM方面失去的时间,其实全方位实施CRM并不适合所有的企业。一些著名的CRM专家会告诉你分阶段实施才是最好的办 法,这样可以确保在进入下一个CRM购买阶段之前,前面的阶段都能正常工作并取得相应的投资回报。

全方位实施的另一个问题是,仅进行全员软件培训就会花费相当长的时间,更不用说让员工适应企业的文化变革了。多数人认为CRM管理系统也包含变革管理,我们需要遵循变革管理的原则,即分阶段实施,取得来自员工的内部认可和来自客户的外部认可,以便顺利推行新的工作方式。


【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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