eCRM
eCRM is een breed begrip, maar het valt of staat allemaal met data. Door het verzamelen van de juiste klantdata breng je niet alleen de wensen van de klant in beeld, ook verzamel je informatie waardoor je de klant op een persoonlijke, relevante manier kunt benaderen.
Hiermee maak je als merk het verschil: door de juiste boodschap op het juiste moment aan de juiste ontvanger te verzenden creëer je engagement met je klanten en bouw je waardevolle relaties op. Het doel van eCRM? Het continu optimaliseren van het klantcontact en het inrichten van de ultieme customer journey.
Ematters werkt vanuit de Golden Profile gedachte: welke informatie heb je minimaal van je klanten nodig om een conversie te realiseren? We helpen je graag op weg om de golden profile in kaart te brengen. Daarnaast kunnen we je ook adviseren in het juiste eCRM systeem dat past bij jouw organisatie. Zowel nu, als bij de toekomstvisie. En, met behulp van marketing automation kunnen we campagnes naadloos op elkaar laten aansluiten, wat gegarandeerd leidt tot een hoge engagement van jouw base.
Ben je benieuwd hoe we jou hiermee kunnen ondersteunen?
Verleidelijk als het allernieuwste is, laten we ons geregeld lekker maken door kunstmatige intelligentie. We vergeten hierdoor te kijken naar de eigen strategie en klant. Pas dan is er een ‘golden profile’ samen te stellen, een basisvereiste om zoiets als machine learning te kunnen benutten. De aanpak resulteert in betere interactie.
Zeker bij bedrijven die al wat langer bestaan, zie je vaak de historie terug in de datastructuur. De systemen voor bijvoorbeeld CRM en ERP zijn weliswaar succesvol gebruikt, maar de inrichting ervan is nooit gekoppeld aan de bredere bedrijfsstrategie. Dit is vaak een resultante van interne ‘owners’ die los van elkaar met systemen aan de slag zijn gegaan en daarbij een andere doelstelling hebben gehad. Hierdoor ontbreekt een kloppend en bruikbaar dataprofiel. Onduidelijk is bijvoorbeeld waarvoor iemand benaderd mag worden en waarvoor niet. Dit leidt juist nu zich de kansen van kunstmatige intelligentie voordoen tot uitdagingen. Wie bijvoorbeeld een grote stap wil maken met personalisatie of een ander zelflerend model, loopt algauw vast.
