Vital CRM + Insight: 會員經濟時代的決策利器
會員經濟: 以客戶作為商業模式的核心
你知道嗎?開發一位新客戶的成本是留住一位老客戶的五倍;只要讓客戶留存率(customer retention rate)成長百分之五，就能讓利潤成長百分之二十五到百分之百;對於大多數公司而言，極大部分(80%)的收益通常是由少部分(20%)的客戶所提供。因此，各家公司無不費盡心思收集客戶資料用以了解客戶屬性，並分析對他們而言最有價值的客戶。
從 Amazon 和 Netflix 這樣的科技巨擘，到咖啡零售業的翹楚 Starbucks，我們也可以看到全球頂尖的企業都以客戶為中心，作為企業經營的核心策略。不管是透過傳統的會員制、新興的數位訂閱模式抑或是引進忠誠度計劃或經營社群等方式，企業越來越注重經營忠誠客戶，提供給客戶更好的服務和福利，對品牌有較高忠誠度的鐵粉，不但定期回購率高，也較樂意向他人推薦產品，甚至向企業提供建議，協助企業改善產品。
如何找出最有價值的客戶是會員經濟的最核心問題，而 Insight 正是為了回答這個問題而生的分析工具。Insight 與 Vital CRM 充分整合，讓您直接在 Vital CRM 中就可以進行各種資料分析，找到您的忠誠客戶，提昇企業獲利。
Vital CRM+Insight:
用對工具，追蹤對的數據
中小企業也能用的雲端 CRM
以客戶為中心的會員經濟時代，一套兼具日常運用和分析功能的客戶關係管理系統就顯得尤為重要。Vital CRM 作為一套雲端的客戶關係管理系統，採用年租的模式，讓經費和人力有限的中小企業不需要花費太多的預算就可以享受到以往只有大企業才能使用的客戶關係管理系統。
以敏捷開發抓住客戶的心
Vital CRM 的開發也非常以客戶為中心，採用敏捷開發的模式，讓我們可以更快速的根據市場反應和客戶的需求做調整，並不斷持續進化。過去幾年裡，我們服務超過一萬家的中小企業、逾十萬位的使用者，更成為台灣唯一兩度被國際權威研究暨顧問機構 Gartner 列為 CRM 供應商指南的指定廠商。
整合線上線下資料，精準勾勒客戶畫像
客戶會從各個不同管道與企業進行接觸和溝通，從店內到線上客服或是網站，客戶都希望可以獲得一致和個人化的體驗。Vital CRM 為企業提供了包含業務、行銷、客服等多層面的資料蒐集和管理，加上可透過 Excel 匯入、API 介接、Vital POS 整合線下銷售、I4Uweb 線上 開店、Line@ 社群平台，成為整從 Vital CRM 的客戶頁可以看到關於某一個客戶從基本資料、偏好、服務記錄、消費歷程、重要日期到待辦事項提醒等等的 360 度樣貌。這些記錄可以幫助服務人員更了解客戶的需求，也能為客戶提供更細緻、有感的服務。透過 Insight 的「客戶輪廓」和「標籤分析」又可以整合分析所有客戶的資料，快速找到目標客群並清晰掌握其樣貌，讓企業不再依賴直覺和經驗，而是依據具體的數據制定符合客戶需求的產品、服務和行銷計劃。
即時分析營運狀況，讓決策更有效率
採用 Modern BI(現代商業智能)技術，透過視覺化的商業儀表板讓 Vital CRM 裡面大量的資料可照需求彈指作出最精準的分析。例如，透過 Insight 中的「消費分析」可以一目了然地掌握營收、訂單數、客單價等重要業績指標的表現以及不同客戶、產品、業務的貢獻度。「商機分析」、「行銷活動分析」等多元報表也都在 Insight 模組中完整呈現，讓企業不需要花費大量人力在繁瑣的資料整理和報表製作，就可以將資料洪流轉化為能為公司帶來實質成長的洞見和行動。
客戶價值動態分群
目前提供根據客戶消費行為進行 RFM 分群，使用者可以有效區分從新客戶、優良客戶、重要發展客戶到沉睡的顧客等多元區隔，進行精準的差異化行銷。在即將更新的下一個版本中，我們也會推出終身價值模式(lifetime value model)，預測未來一段時間內客戶的存活幾率和客戶長期的價值，幫助企業決定在開發新客戶或維繫既有客戶上該投入的資源，並找出能夠長期獲利的客戶類型，用更有效和節省成本的方式去吸引這些客戶。
彈性的方案選擇
Insight 模組「標準方案」中的九大標準報表考慮了大部分企業在客戶輪廓、消費、商機、行銷活動分析以及內部記事、工作管理常常需要用到的分析圖表。為因應不同行業別的特殊分析需求，叡揚也提供「客製化方案」的選擇，深入訪談企業的客戶樣貌和業務人員日常工作流程，為企業提供量身定制的分析服務。客製化方案也提供預測模型的開發和上線服務，如透過機器學習和貝氏分析預測客戶的下次購買時間、流失幾率和對行銷活動的回應等等。另外，對有自主分析能力的企業，推出「自助服務方案」提供每日更新的 Insight 資料來源，企業可以整合 CRM 與更多的內外部資料，如 ERP、POS、網路輿情等，更彈性、更充分地挖掘出客戶資料中的價值。
商業智慧分析的未來
Gartner 預測在 2020 年前，50% 的分析查詢將自動產生、30% 的資料科學工作將轉為自動化，而“增強分析”(Augmented Analytics) 這一利用機器學習和自然語言生成自動產生洞見的方法，將是商業智慧和分析領域下一個重大的創新突破。未來我們也會讓 Insight 可以更自然地融入到客服、行銷和業務使用者的日常工作流程中，讓使用者不僅可以利用視覺化和互動的方式來探索資料，還可以透過搜尋和自然語言查詢的方式來尋找資料中的洞見，甚至透過自然語言生成對洞見和行動建議的描述，為使用者節省寶貴的時間，更快找到數據中的要點和採取行動。