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客户管理软件

移动CRM管理软件未来将迈向何方?

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当前,随着云计算以及移动互联网的快速发展,再加上智能手机、平板电脑等移动终端设备的普及,企业级移动信息化的大潮风起云涌。全世界IT行业似首一夜之间就迈进了移动办公软件应用全面抗战的状态。..

企业进行CRM选型时需要注意的加法系统与减法系统对比

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我们知道,通常情况下,一个CRM系统,一般可以将其分为加法系统与减法系统。简单的说,CRM系统的加法系统,便是一个平台式的系统。这个CRM平台上没有现成的功能,或者功能比较少,需要项目管理员根据企业的需求加进去。为此平台式的CRM系统又可以称之为加法系统。而CRM系统的减法系统,便是模块化的系统。在CRM软件上已经实现了企业常用的功能。在使用过程中,项目管理员需要将多余的功能除去,而只选择对企业有用的功能。..

确定需求目标助企业成功实施CRM客户管理系统

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近几年来,CRM客户管理系统在企业管理运营中不断普及,不少国内企业开始建立自己的CRM系统,取得了不错的效益。企业在建立或选择CRM系统的过程中,面临多重选择:有商业化的成熟产品,也有开源的免费系统,系统本身也有大小繁简之区别。如何选择适合企业本身的CRM客户管理系统,尤其是选择一个可持续发展更新的解决方案,并不是一件容易的事。本文就CRM客户管理系统的近期的发展趋势做探讨,希望对正在建立或选择CRM客户管理系统方案的企业有所帮助。 ..


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CRM系统软件的哲学思考:理性主义来理解CRM系统

作者:佚名  来源:网络
导语:经过十几年的快速发展之后,CRM系统度过了漫长的市场培育期,即将迎来成熟期。目前这一阶段也是CRM系统惨烈搏杀的一个阶段,据不完全统计,国内大大小小的CRM系统厂商已经超过600家,各厂商几度火拼,努力扩大自己在CRM系统市场上的版图。在过去的十多年,CRM软件技术日趋成熟,市场规模与日俱增,这吸引了更多的软件公司转型进入,以及更多的创业者选择这片蓝海。可以预测的是CRM在2014年将迎来更加激烈的竞争,到时候在线CRM厂商将迎接更多的挑战。

    用经验主义来辅助CRM

  经验主义和理性主义则略有不同,这正如企业家在管理上有不同的气质。经验主义认为,一切知识都来源于经验,激进的经验主义者唯一强调感觉经验而否认理性思维,在他们看来,理性认识是抽象的、间接的认识,思想愈抽象则愈远离真理。换句话说,有时候我们经常看到一些较为感性的企业家或者凭知觉获得成功的管理者。

  尤其是互联网时代,瞬息万变,以往的定制和规矩很容易被颠覆,对于市场不具有确定性,CRM的思想方法和工作作风或许也不足以让企业家完全观察和处理问题,所以偶尔从狭隘的个人经验出发,用XTools CRM数据作为基础,个人经验和“赌一赌”的勇气也非常重要。正如我们不仅仅是相信于crm的大数据信息,而是凭借自己的以往经验 结合在一起去探索、发现问题,寻找企业业务流中的厚数据。

 经过十几年的快速发展之后,CRM管理软件度过了漫长的市场培育期,即将迎来成熟期。目前这一阶段也是CRM惨烈搏杀的一个阶段,据不完全统计,国内大大小小的CRM厂商已经超过600家,各厂商几度火拼,努力扩大自己在CRM市场上的版图。在过去的十多年,CRM软件技术日趋成熟,市场规模与日俱增,这吸引了更多的软件公司转型进入,以及更多的创业者选择这片蓝海。可以预测的是CRM在2014年将迎来更加激烈的竞争,到时候在线CRM厂商将迎接更多的挑战。

    与此同时,企业客户关系管理市场的整体需求也在不断上涨,但需要注意的是,受经济发展疲软的影响,中国管理软件在近几年来并不景气,不只是一些知名度比较的财务软件这样,CRM市场也同样如此。再加上CRM应用度不断成熟,很多用户开始重新选型或二次开发,竞争更加激烈。

    众所周知,每个领域都有自己的哲学,对这个领域的基本概念和一些道理方法提出质疑,企业管理也不例外。我们使用CRM 客户关系管理软件来管理业务,就是更深刻去理解管理的概念,理解这些思想在实际工作中的人财物事单各个环节中发现实际意义。真正理解CRM管理软件的意义,才不至于成为一种假装的管理,不至于变成教条主义。


  用理性主义来理解CRM

  CRM是理性的,管理哲学试图揭示出理性能够把我们带到多远。在管理中,有很多困惑和痛点,一些问题需要解答,不能凭借运气、直觉来解决,而需要充足的证据和理由。而crm就是作为一种管理分析数据而存在的,就以国内知名的xtools crm为例,通过CRM系统中的自动汇总统计业务数据。内容包括客户、合同、产品、活动等多个部门的工作信息,直观呈现出BOSS所需的企业决策依据。

企业CRM的哲学思考
    我们看数据,通过数据看出发展轨迹和方向,找出错误,然后用正确的方法和营销方案,构建起无懈可击的属于自己企业的管理方法。crm就像笛卡尔的理性主义,为企业提供理性坚实可靠的数据,进而寻找适合自己的值得遵循的方法论。



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