Analitica Recomandărilor Zia

Capturile de ecran din acest articol sunt in limba engleza. Interfata Zoho CRM poate varia in functie de versiune si limba setata.

Zia poate analiza datele clienților, cum ar fi detaliile achizițiilor, interesele și cerințele, pentru a recomanda articole similare altor clienți. De asemenea, compară modelul comportamental al clienților și identifică atribute similare, pe care le folosește pentru a recomanda produsul sau serviciul potrivit.

Aceste sugestii sunt utile pentru echipa de vânzări, ajutându-i să cunoască produsul potrivit de propus unui client, crescând astfel șansele de conversie.

Disponibilitate

Permisiune necesară

Administratorii și utilizatorii cu permisiunea Gestionare configurație pot accesa analitica recomandărilor.

Analitica recomandărilor oferă un rezultat consolidat unde poți vizualiza numărul total de recomandări active disponibile la o anumită dată, numărul de tranzacții sau oferte create cu ajutorul acestor sugestii și multe altele. Per ansamblu, aceste analize vor permite factorilor de decizie să înțeleagă performanța instrumentului de recomandare și să-l ajusteze conform cerințelor afacerii lor.

Să luăm exemplul unei afaceri imobiliare care folosește instrumentul de recomandare pentru a sugera proprietăți potrivite clienților săi.

Pe baza exemplului de mai sus, analitica recomandărilor va evidenția:

Numărul de recomandări active disponibile în prezent. Recomandările vor fi împărțite între clienți noi și existenți. Analitica va afișa numărul de recomandări disponibile pentru fiecare tip de recomandare. Vezi și Tipuri de recomandări.
În imaginea de mai jos, poți vedea că există patru recomandări active. Două pentru clienți existenți (de tip relație și secvență) și două pentru clienți noi (prima dată și pachet).
Rata de succes a recomandării ne spune cât de bine poate instrumentul să analizeze datele și să ofere sugestii utile. Ratele de succes iau în considerare dacă o anumită recomandare este utilizată de reprezentantul de vânzări. De exemplu, dacă o ofertă este creată pentru produsul recomandat clientului B, înseamnă că sugestia Zia a fost potrivită.
Pentru rate de succes mai mari, poți analiza motivul pentru care anumite recomandări au fost respinse de clienți și revizui configurația pentru a o alinia cu așteptările lor.
Un grafic care afișează defalcarea ratei totale de succes pentru o anumită perioadă (săptămâna/luna aceasta și săptămâna/luna/trimestrul trecut). În imaginea de mai jos poți vedea că din cinci recomandări, două au progresat mai departe cu crearea unui contract de închiriere, în timp ce trei au fost respinse. Din cele două recomandări reușite, una este parțială și una este exactă.
O recomandare parțială înseamnă că proprietatea recomandată a fost luată în considerare împreună cu alte tipuri de proprietăți, cum ar fi vila împreună cu casa individuală.
Grafic cu bare care afișează produsele cele mai și cele mai puțin recomandate și defalcarea lor.
În imaginea de mai jos poți vedea proprietățile cele mai recomandate și pentru fiecare tip de proprietate:

Numărul de ori în care a fost recomandată de Zia.
Numărul de clienți unici care au achiziționat proprietatea respectivă.
Numărul total de tranzacții, adică oferte închise, contracte de închiriere create sau plăți efectuate pentru acea proprietate.

De asemenea, poți filtra datele pentru a vizualiza proprietățile cele mai sau cele mai puțin recomandate.

Reține că doar 10 puncte de date vor fi afișate în grafic.

Tendința recomandărilor în timp (săptămâna/luna aceasta și săptămâna/luna/trimestrul trecut) pentru a determina dacă a existat o creștere constantă, o scădere sau o creștere sau scădere bruscă a recomandărilor.
Pe baza tendinței, poți analiza motivul și face ajustări la strategiile de vânzări sau marketing existente pentru a-ți atinge așteptările. De exemplu, dacă observi o creștere a recomandărilor în perioada sărbătorilor, poți deduce că majoritatea clienților au fost înclinați să achiziționeze ceea ce li s-a recomandat. Urmarea unei strategii similare pentru sezoanele viitoare s-ar dovedi fructuoasă în creșterea vânzărilor.
Performanța fiecărui tip individual de recomandare poate fi analizată prin:

Numărul de ori în care o anumită recomandare a fost făcută. De exemplu, dacă recomandările bazate pe relație sunt mai numeroase comparativ cu alte tipuri, poți deduce că sistemul identifică relația între entități pe baza intereselor clienților.
Numărul de oferte create din fiecare recomandare pentru a determina rata de succes. De exemplu, dacă Zia a făcut zece recomandări bazate pe relație din care doar patru oferte au fost create, atunci ar fi recomandabil să monitorizezi pâlnia de vânzări și să înțelegi motivul din spatele abandonului.

Top 10 angajați care folosesc aceste recomandări pentru a crea oferte pot ajuta la identificarea motivului pentru care alți membri ai echipei nu au reușit să finalizeze tranzacțiile sau de ce clienții au respins sugestia etc. Dacă un membru creează un număr mai mic de oferte din recomandări, atunci o analiză suplimentară a intereselor clienților și a modelului de cumpărare ar fi utilă. Aceste informații pot fi folosite pentru a îmbunătăți configurațiile existente și a obține recomandări mai precise.

Segmentarea recomandărilor:

Segmentarea recomandărilor Zia în grupuri cu caracteristici similare va ajuta utilizatorii să înțeleagă modelul acestor recomandări și să fie pregătiți să gestioneze ofertele mai eficient.

Segmentarea este realizată de Zia fără a fi nevoie de intervenția utilizatorului.

Sub fiecare segment, numărul de clienți împreună cu condiția pentru acel segment particular sunt listate. De exemplu, în recomandarea de mai jos, poți vedea câte înregistrări sunt asociate cu fiecare segment și criteriile care constituie segmentul.

În cadrul segmentelor, poți căuta câmpuri comune din meniul derulant, iar câmpurile comune din toate segmentele sunt evidențiate. Afacerile pot folosi aceste informații pentru a identifica un model printre clienții segmentați și a planifica strategii de marketing sau vânzări eficiente.

Pe lângă condiție, Zia arată și produsele cele mai recomandate pentru acel segment, numărul de recomandări ratate și rata de câștig a produsului.

Poți vizualiza recomandările care au fost ratate în toate segmentele sub formă de raport tabelar.

Poți vedea, de asemenea, rata de succes a recomandărilor Zia în diferite segmente.

Managerii pot folosi această segmentare a recomandărilor pentru a viza eficient diferite grupuri de clienți și a vinde produsul potrivit setului potrivit de clienți.

Analitica recomandărilor bazată pe feedback-ul utilizatorilor

Pe lângă analitica performanței recomandărilor, Zia afișează și analize bazate pe feedback-ul utilizatorilor. Pentru fiecare recomandare, Zia va afișa o bară de feedback cu like/dislike în înregistrările tale. Apasă aici pentru a afla despre feedback-ul direct asupra recomandărilor Zia.

Pe baza răspunsurilor utilizatorilor, Zia calculează și afișează următoarele informații:

Analitica generală a feedback-ului
Analitica feedback-ului bazată pe tipul de recomandare
Analitica feedback-ului bazată pe tipul de produs
Contribuția la feedback
Oportunități de cross-sell ratate

Folosind aceste informații, vei obține o idee dacă recomandările Zia sunt utilizate și, dacă da, cât de valide sunt recomandările. Poți vedea, de asemenea, cum se simt reprezentanții tăi de vânzări în legătură cu aceste recomandări și evalua care recomandări de produse sunt favorabile.

Analitica generală a feedback-ului
Feedback-ul direct este o recenzie sinceră pe care reprezentanții tăi de vânzări o exprimă prin voturile lor. Dacă recomandarea a fost utilă în acel moment, utilizatorul ar putea vota util, altfel, prin voturile negative poți înțelege că recomandarea nu a fost utilă și nu a existat nicio conversie. Această analitică generală bazată pe feedback va dezvălui eficacitatea sa în câmpul de bătălie al vânzărilor.

Prezintă următoarele informații folosind un grafic de tip gogoașă:

Numărul total de feedback-uri oferite
Numărul de feedback-uri pozitive
Numărul de feedback-uri negative

Analitica feedback-ului bazată pe tipul de recomandare

Pe baza tipului de recomandare (prima dată, repetare, secvență, relație sau pachet), numărul de recenzii pozitive și negative va fi tabelat.

De exemplu, dacă recomandările de tip pachet au mai multe voturi negative, poți deduce că Zia are nevoie de mai multă pregătire/antrenament pentru a perfecționa recomandările de tip pachet.

Analitica feedback-ului bazată pe produs

Zia calculează feedback-ul pentru produsele cele mai recomandate și cele mai puțin recomandate. Acest lucru va ajuta la analiza recomandărilor de produse care au fost cele mai precise și utile.

Contribuția la feedback

Această analiză va tabela toți utilizatorii care au participat la recenzia recomandărilor. Poate indica care utilizatori folosesc activ recomandarea în activitățile lor de rutină.

Oportunitate de cross-sell ratată

Cross-selling-ul este un aspect important al recomandărilor Zia, deoarece generează mai multe venituri în mod strategic. Ratarea unei recomandări de cross-sell înseamnă o oportunitate pierdută, iar Zia va afișa toate informațiile despre aceasta. Tabelul va afișa cine a ratat oportunitatea pentru care înregistrare, care este produsul recomandat și care este perioada sugestiei și data ultimei tranzacții.