提升装备制造企业竞争力:2023年CRM选型与应用完全解读

在加快产业转型升级的大背景下,高端装备制造业既面临机遇也面临挑战。随着公司规模的不断壮大,再加上装备制造业营销体系及服务体系管理体系的复杂性,一些问题逐渐暴露出来,装备制造业企业需要根据自身业务需求和管理流程选择合适的CRM系统。下面为大家提供2023年装备制造企业CRM选型与应用指南.

装备制造企业在生产营销中常常碰到以下几类问题:

1、市场营销管理

随着企业推广成本的上升,以及用户对企业多方面了解的渠道愈来愈多,这给企业的所有线索转型和管理带来了更大的考验。因而,企业务必标准化全部线索转换过程,搞好流程追踪,并能够对整个ROI和统计数据进行及时的市场洞察。

2、售后服务管理

制造业商品通常需要进行维护等售后服务,以往对售后服务企业的印象全是"成本中心"。在数字经营模式下,企业需要重新建立数据保障体系,实现从被动服务向主动服务和增值服务的变化。因而,制造业CRM系统必须提供更好的售后服务安全管理功能,包含服务请求处理、服务回访和疑问解答服务。

3、渠道管理

制造企业营销渠道多样,基本上是销售和分销的混合经营方式,包含代理商、代理商、销售等。随着数字化的发展,"顾客至上"已成为企业数字化转型的目标。针对制造企业而言,他们愈来愈期待开展渠道下沉,便于更及时地了解客户的具体需求,更好地迭代商品。因而,在选择CRM系统时,设备制造企业必须考虑企业与渠道提供商中间的全流程协作,从而更好地创建和更改代理商。

4、项目交付管理

众所周知,设备制造企业在设备安装交货环节经常碰到交付周期长、人员协作艰难、进度和成本不透明等管理问题。因而,CRM系统需要实现工程进度的高效管理,监控项目计划的实施,便于提前发现风险与难题,及时调整资源安排及计划,保证项目流程的可控性、和对危险的预警性。

针对以上问题装备制造业企业在进行CRM技术选型时,通常会关注以下几个技术选型维度:

SaaS模式或私有部署

企业在选择CRM系统时,需要考虑系统的部署方式。SaaS部署方式具有灵活、便捷、实现快等优点,同时,SaaS模式所独具的高成长性、开放性、易用性、安全性和超高性价比的按需订阅模式,也成为大中型企业的首选。

CRM企业是否具有行业成功"经验"

中大规模企业在选择CRM产品和服务,会更需要关注业务场景,和CRM厂家在关键业务场景上的理解能力,以及是具有已经验证的同类型、同级别企业的成功经验做参考。如果CRM厂商具有相关行业或业态的成熟应用场景,开箱即用,这将帮助企业极大的降低选型成本、实施风险。

可拓展性

有些企业在初用CRM系统时觉得很容易应用,但是大概2年后同一款产品就不能满足企业的需求。此外,随着企业规模的扩大,业务的流程和环节也会越来越复杂。因而,企业在选择CRM时,应保证其能够灵活地融入公司需求,这是企业选择CRM的关键标准之一。

移动端适配

移动端适配移动互联网影响着人们的沟通与合作模式。移动设备能够打破空间和时间的限制,让员工能够依据状况实时跟进工作职责。同时,在这个追寻极致体验的时期,手机不仅要满足业务需求,还要带给用户更真实、高效、靠谱的用户体验。 因而,CRM系统需要支持移动终端融入,便于职工随时查询和处理业务。

多语言支持

在全球化的市场环境下,装备制造业企业需要考虑CRM系统的多语言支持,以便于企业的客户和员工能够更好地进行沟通和交流。

技术团队和售后服务

任何产品都不完美,在CRM系统的实施和应用中都会遇到很多问题,因此在选择CRM时,必须重视CRM厂商的实施团队、技术能力和售后服务。以防在后续使用中发生问题时,能够立即得到响应和解决。

相关推荐
埃菲尔铁塔_CV算法16 分钟前
人工智能图像算法:开启视觉新时代的钥匙
人工智能·算法
EasyCVR17 分钟前
EHOME视频平台EasyCVR视频融合平台使用OBS进行RTMP推流,WebRTC播放出现抖动、卡顿如何解决?
人工智能·算法·ffmpeg·音视频·webrtc·监控视频接入
打羽毛球吗️23 分钟前
机器学习中的两种主要思路:数据驱动与模型驱动
人工智能·机器学习
好喜欢吃红柚子40 分钟前
万字长文解读空间、通道注意力机制机制和超详细代码逐行分析(SE,CBAM,SGE,CA,ECA,TA)
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·cnn
小馒头学python44 分钟前
机器学习是什么?AIGC又是什么?机器学习与AIGC未来科技的双引擎
人工智能·python·机器学习
神奇夜光杯1 小时前
Python酷库之旅-第三方库Pandas(202)
开发语言·人工智能·python·excel·pandas·标准库及第三方库·学习与成长
正义的彬彬侠1 小时前
《XGBoost算法的原理推导》12-14决策树复杂度的正则化项 公式解析
人工智能·决策树·机器学习·集成学习·boosting·xgboost
Debroon1 小时前
RuleAlign 规则对齐框架:将医生的诊断规则形式化并注入模型,无需额外人工标注的自动对齐方法
人工智能
羊小猪~~1 小时前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
AI小杨1 小时前
【车道线检测】一、传统车道线检测:基于霍夫变换的车道线检测史诗级详细教程
人工智能·opencv·计算机视觉·霍夫变换·车道线检测