CRM автоматизация розничной торговли с помощью bpmonline
Автоматизация розничной торговли и e-commerce сегодня востребована как никогда – увеличение количества конкурентов, каналов коммуникации, ежедневных операций и транзакций приводит к необходимости выстраивания и оптимизации внутренних бизнес процессов торговых сетей. Одним из ключевых инструментов оптимизации деятельности ритейла является внедрение CRM систем для автоматизации всех операций работы с клиентами, маркетинга, продаж, логистики и сервисного обслуживания.
CRM представляет собой комплекс программного обеспечения для управления всеми аспектами взаимоотношений с клиентами – от привлечения посредством маркетинговых акций до продажи и поддержания коммуникаций.
Ключевыми задачами данной системы является управление клиентской базой, планирование и реализация маркетинговых программ, автоматизация продаж.
С помощью модуля клиентской базы имеется возможность хранить полную исчерпывающую информацию о покупателях торговых сетей. На основе поведенческих и демографических характеристик осуществлять сегментацию базы, выделять ключевые сегменты, на основе чего планировать целевые более эффективные программы продаж и маркетинговых коммуникаций. С помощью ведения полной истории взаимоотношений (посещения торговых точек, покупки, обращения в службу поддержки) имеется возможность выстраивать эффективные процессы сервисного обслуживания, анализировать модель поведения и потребности клиентов.
Модуль маркетинговых коммуникаций призван обеспечить повышение эффективности работы в плане привлечения клиентов. С помощью CRM системы можно автоматизировать задачи планирования и реализации маркетинговых кампаний, автоматизировать массовые рассылки и триггерные рассылки. С помощью инструментов аналитики имеется возможность оценивать эффективность того или иного канала продвижения, рентабельность маркетинговых программ
Благодаря открытой архитектуре, построенной на принципах SOA, система управления отношениями с клиентами является отличным инструментом для поставки важнейших данных работы с клиентами для ряда аналитических систем бизнес аналитики. С помощью построенных многомерных моделей и кубов имеется возможность более глубокого анализа ключевых трендов потребительского поведения, эффективности работы торговых точек и каналов. А с помощью построения прогнозных и статистических моделей можно предсказать показатели продаж, потребностей в тех или иных позициях товара на будущие периоды.
