购买客户关系管理软件前必知五个问题

本文探讨了企业在选择客户关系管理(CRM)软件时需要考虑的五个关键问题:选择何种类型的软件、租赁还是买断、如何挑选合适的供应商、价格与功能的权衡以及是否全公司推行。文章提供了详细的分析与建议。


企业上客户关系管理软件,需要付出实实在在的资金、时间、管理成本,所以,企业上客户关系管理软件,这是个来不得半点马虎的问题,一定要进行全面了解。而这其中,有5个问题,是企业必须要知道的,在这里,来为大家解答一下。


1、选择什么类型


市面上的管理软件有很多,客户关系管理软件更是不少,其中,CRM软件就是代表,但是,有些软件,比如智邦国际ERP软件,不光能够满足企业客户关系管理的需求,更是能够满足企业生产管理、项目管理、库存管理等更多的功能,那么应该选择CRM软件,还是ERP软件呢?


其实这个问题很简单,只要企业根据自身的需求来选就好了,就比如,如果是贸易型企业,只是为了满足客户关系管理和日常办公的需求,就可以买CRM软件,但是,如果企业在近期有生产管理、库存管理等其他方面的需求,就可以选择ERP软件了;像智邦国际CRM软件可以跨版本升级到ERP软件,方便企业按需选择,就非常灵活了。总之,只要企业根据自身的需求来选择就好了,毕竟,适合企业的才是好的。


2、是租用还是买断


企业在选择管理软件时,是租用软件呢,还是买断软件呢,这确实是个问题,但是我们不能武断的下结论,在这里,将两种形式分析一下。


一般来说,在信息安全上,买断式软件,企业的客户和内部信息是存储在企业的服务器上,其他各方无法获取,注重数据安全,以及拥有产品、生产核心科技等的大型企业,一般用的买断式;而租用的,企业信息是存储在第三方平台上的,相比买断来说无保障,2~3人的微型企业,不用考虑信息安全可以使用。


在软件的个性化定制上,买断式软件厂商更有经验。而在价格上,租用的软件虽然单月付的金额少,但长年累月整体算下来费用更高,没有一次性买断软件的性价比高。像oracle、SAP、智邦国际等市面上的软件厂商都支持买断式服务,同样,支持租用的也有很多,企业是租用还是买断,企业可以根据以上分析自行衡量。


3、选择哪家厂商


目前市面上的客户关系管理软件发展的如火如荼,像上文提到的oracle、SAP、智邦国际等厂商,他们的CRM软件、ERP软件都是不错的选择。


那么具体选择哪家厂商呢,选择时可以参考哪些因素呢,其实可供参考的因素还挺多的,比如,可以参考软件的功能与企业的匹配度,以及软件部署周期和操作界面等,同时还有软件价格、软件厂商实力,以及售后服务体系等,总之,综合考虑衡量各方因素,哪家能给企业带来更多效益,就选择哪家。


4、是不是要选择价格低的


在两款软件功能相似的情况下,选择价格低的那款,是没有问题的,也就是选择了性价比高的那一款,毕竟,选择性价比高的,永远不会错;同时,在相同的价格下,客户关系管理软件能够给企业带去的功能和便利越多,也代表着性价比越高,值得选择。


但是我们选择的时候总是会陷入既要功能,又要价格的漩涡,很难做到两者平衡到最佳,相当的难取舍。这时候关键是要顾全大局,看到底对于企业,是价格重要还是功能重要了。


5、要不要全员上


对于企业是否要全员上客户关系管理软件这个问题,可以负责的告诉你,肯定要全员上;企业只有全员上管理软件,人心才齐,员工用时,才没有顾虑,数据才能更全面,软件才能用好。同时只有全员上,员工彼此才能真正的体会到软件对沟通效率、成本方面的作用,才能看到效果,并及时根据实际需求扩展功能,给企业带去更多的效益。毕竟,我们做出了应用客户关系管理软件的决定,就要全力以赴去落实,才能确保软件用起来,才能真正提高效益。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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