Образцы баз данных AdventureWorks — SQL Server
Twitter LinkedIn Facebook Адрес электронной почты- Статья
Применимо к: SQL Server Azure SQL DatabaseУправляемый экземпляр SQL AzureAzure Synapse Analytics AnalyticsPlatform System (PDW)
В этой статье приводятся прямые ссылки для скачивания AdventureWorks
примеров баз данных и инструкции по их восстановлению в базе данных SQL Server и Azure SQL.
Дополнительные сведения о примерах см. в репозитории Примеры GitHub.
Предварительные требования
- База данных SQL Server или Azure SQL
- SQL Server Management Studio (SSMS) или Azure Data Studio
Скачивание файлов резервной копии
Используйте эти ссылки, чтобы скачать соответствующий пример базы данных для вашего сценария.
- Данные OLTP используются для наиболее типичных рабочих нагрузок обработки транзакций в сети.
- Data Warehouse данных для рабочих нагрузок хранения данных.
- Упрощенные данные (LT) — это упрощенная и упрощенная версия примера OLTP .
Если вы не уверены, что вам нужно, начните с версии OLTP, которая соответствует версии SQL Server.
OLTP | хранилище данных | упрощенный интерфейс, |
---|---|---|
AdventureWorks2022.bak | AdventureWorksDW2022.bak | AdventureWorksLT2022. bak |
AdventureWorks2019.bak | AdventureWorksDW2019.bak | AdventureWorksLT2019.bak |
AdventureWorks2017.bak | AdventureWorksDW2017.bak | AdventureWorksLT2017.bak |
AdventureWorks2016.bak | AdventureWorksDW2016.bak | AdventureWorksLT2016.bak |
AdventureWorks2016_EXT.bak | AdventureWorksDW2016_EXT.bak | Н/Д |
AdventureWorks2014.bak | AdventureWorksDW2014.bak | AdventureWorksLT2014.bak |
AdventureWorks2012.bak | AdventureWorksDW2012.bak | AdventureWorksLT2012.bak |
AdventureWorks2008R2.bak | AdventureWorksDW2008R2.bak | Н/Д |
Дополнительные файлы можно найти непосредственно на сайте GitHub:
- SQL Server 2014 –2022 гг.
- SQL Server 2012
- SQL Server 2008 и 2008R2
Восстановление в SQL Server
С помощью .bak
файла можно восстановить образец базы данных в экземпляре SQL Server. Это можно сделать с помощью команды RESTORE (Transact-SQL) или графического интерфейса (GUI) в SQL Server Management Studio (SSMS) или Azure Data Studio.
- SQL Server Management Studio (SSMS)
- Transact-SQL (T-SQL)
- Azure Data Studio
Если вы не знакомы с использованием SQL Server Management Studio (SSMS), вы можете увидеть запрос подключения & для начала работы.
Чтобы восстановить базу данных в SSMS, выполните следующие действия.
Скачайте соответствующий
.bak
файл по одной из ссылок, указанных в разделе Скачивание файлов резервной копии .Переместите файл в
.bak
расположение резервной копии SQL Server. Это зависит от расположения установки, имени экземпляра и версии SQL Server. Например, расположение по умолчанию для экземпляра SQL Server 2019 (15.x) по умолчанию:C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL15. MSSQLSERVER\MSSQL\Backup
.Откройте SSMS и подключитесь к SQL Server.
Щелкните правой кнопкой мыши Базы данных в обозреватель объектов>База данных хранилища… , чтобы запустить мастер восстановления базы данных
Выберите Устройство , а затем нажмите кнопку с многоточием (…), чтобы выбрать устройство.
Нажмите кнопку Добавить , а затем выберите файл,
.bak
который вы недавно переместили в расположение резервной копии. Если вы переместили файл в это расположение, но не видите его в мастере, обычно это указывает на проблему с разрешениями— SQL Server или пользователь, выполнившего вход в SQL Server, не имеет разрешения на доступ к этому файлу в этой папке.Нажмите кнопку ОК , чтобы подтвердить выбор резервного копирования базы данных, и закройте окно Выбор устройств резервного копирования .
Перейдите на вкладку Файлы и убедитесь, что в мастере восстановления базы данных
значение Восстановить как расположение и имена файлов соответствуют предполагаемому расположению и именам файлов.Чтобы восстановить базу данных, нажмите кнопку ОК.
Дополнительные сведения о восстановлении базы данных SQL Server см. в статье Восстановление резервной копии базы данных с помощью SSMS.
Развертывание в Базе данных SQL Azure
У вас есть два варианта просмотра примеров данных Azure SQL базы данных. Вы можете использовать пример при создании базы данных или развернуть базу данных из SQL Server непосредственно в Azure с помощью SSMS.
Чтобы получить образцы данных для Управляемый экземпляр SQL Azure, см. статью Восстановление World Wide Importers в Управляемый экземпляр SQL.
Развертывание нового примера базы данных
При создании базы данных в Azure SQL Database можно создать пустую базу данных, выполнить восстановление из резервной копии или выбрать пример данных для заполнения новой базы данных.
Чтобы добавить пример данных в новую базу данных, выполните следующие действия.
Подключитесь к портал Azure.
Выберите Создать ресурс в левом верхнем углу области навигации.
Выберите Базы данных, а затем База данных SQL
.Введите запрошенные сведения для создания базы данных.
На вкладке Дополнительные параметры выберите Пример существующих данных в разделе Источник данных:
Выберите Создать, чтобы создать новую База данных SQL, которая является восстановленной копией
AdventureWorksLT
базы данных.
Развертывание базы данных из SQL Server
SSMS позволяет развертывать базу данных непосредственно в Azure SQL Database. В настоящее время этот метод не обеспечивает проверку данных, поэтому он предназначен для разработки и тестирования и не должен использоваться в рабочей среде.
Чтобы развернуть пример базы данных из SQL Server в базу данных Azure SQL, выполните следующие действия.
Подключитесь к SQL Server в SSMS.
Если вы еще не сделали этого, восстановите образец базы данных в SQL Server.
Щелкните правой кнопкой мыши восстановленную базу данных в обозреватель объектов>Задачи>Развернуть базу данных в База данных SQL Microsoft Azure….
Следуйте указаниям мастера, чтобы подключиться к базе данных Azure SQL и развернуть базу данных.
Создание скриптов
Вместо восстановления базы данных можно использовать скрипты для создания AdventureWorks
баз данных независимо от их версии.
Приведенные ниже скрипты можно использовать для создания всей AdventureWorks
базы данных:
- AdventureWorks OLTP Scripts Zip
- AdventureWorks DW Scripts Zip
Дополнительные сведения об использовании скриптов можно найти на сайте GitHub.
Дальнейшие действия
После восстановления примера базы данных воспользуйтесь следующими руководствами, чтобы приступить к работе с SQL Server:
- Руководства по ядру СУБД SQL Server
- Подключение и выполнение запросов с помощью SQL Server Management Studio (SSMS)
- Подключение и выполнение запросов с помощью Azure Data Studio
Понимание NoSQL | Spring по-русски!
NoSQL относится к базе данных, которая не основана на SQL (Structured Query Language), языке, чаще всего ассоциирующимся с реляционными базами данных. По факту, NoSQL данные не являются реляционными, NoSQL БД обычно не имеют схем и они имеют более согласованную модель, чем имеющиеся в традиционных реляционных БД.
Термин «NoSQL» означает, что традиционные реляционные БД не позворяют решить все задачи, особенно те, которые связаны с большими объемами данных.
Термин был расширен до значения «Not only SQL», который означает поддержку для потенциальных SQL-интерфейсов в каждом ядре нереляционной БД. Разработчики приложений, которые используют NoSQL решения, не обязательно исключают реляционные БД, а вместо этого видят ценность правильности использования каждого из хранилищ данных для решения соответствующей задачи.Использование NoSQL
NoSQL хранилища данных отвечают за те ключевые требования хранения данных, которые не могут быть удовлетворены реляционными БД.
Кеширование
Кеширование результатов является общей задачей повышения отзывчивости приложения. К примеру, web-сайт отдает одни и те же ответы сотням и тысячам пользователей. Вместо того, чтобы утомительно пересчитывать в реляционной БД одно и то же, стоит вручную настроить кеширование. Некоторые NoSQL хранилища предоставляют похожие решения, но разработчику не нужно поддерживать пользовательский кеш.
Хранилища ключ-значение
Некоторые NoSQL БД сохраняют пары ключ-значение для быстрого поиска, к примеру, в случае доступа вопрос/ответ. Реляционные БД более ориентированы на сохранение сложных структур данных и различных взаимосвязей между типами данных. Эта технология излишне усложняет, когда разработчик хочет реализовать способ быстрого сохранения и доступа к Q&A данным.
Хранение документов
другие типы данных более документо ориентированы и имеют различные вариации. К примеру, формы данных могут иметь дополнительные поля. Реляционные БД с их строгими схемами предъявляют требования ко всем полям каждой из сохраняемой строки данных. Документоориентированные NoSQL хранилища более гибкие и эффективны в этом плане.
Быстрый доступ к большим наборам данных
Реляционные БД теряют производительность при поиске в больших объемах данных. Исторически, разработчики строят системы, в которых пишутся SQL запросы для нахождения небольшого количества записей, которые удаляют для увеличения общей эффективности. Чем больше результирующий набор, тем более дорогим становится запрос. Большие объемы данных или запросы, которые включают обработку больших объемов данных, называются «data warehousing».
NoSQL хранилища становятся более популярными и протестированы во многих ситуациях. Эти ситуации включали большие объемы данных, а также большой темп роста данных во многих системах.
Менее жесткие требования согласованности
NoSQL также считается альтернативой традиционным реляционным БД, потому что некоторые из требований к согласованности, которые являются частью реляционных БД, очень отличаются в современных системах.
Разработчики знают, что некоторые требования к данным не требуют жесткой ACID модели реляционных БД, но они, как правило, имеют худшую производительность. Взамен они могут удовлетворить свои потребности, используя согласованность в конечном счете, которая, как правило, имеет лучшую производительность. Некоторые NoSQL хранилища даже предоставляют разработчику выбор какой должна быть согласованность, жесткой или нет.
Ограничения NoSQL
SQL является мощным, 40-летним стандартом, который был возможен потому, что все реляционные БД имели одну и ту же концепцию сохранения данных в таблицы и ссылку на них посредством внешнего ключа. Несмотря на то, что переход с одной реляционной БД на другую не на 100% прозрачен, он намного легче, чем переход между двумя различными NoSQL хранилищами. Разрабочики, изучившие SQL, сталкиваются с небольшими проблемами при переходе между вендорами.
Поэтому каждое NoSQL хранилище имеет уникальный подход к тому, как хранить данные, а также как разные биты данных относятся к другим, нет одного API для управления всем этим. Когда применяется новое NoSQL хранилище, разработчик должен потратить время и усилия на изучение нового языка запросов, а также семантику согласованности.
примеры NoSQL баз данных
Доступно множество NoSQL хранилищ; ниже представлены наиболее популярные:
- MongoDB. Документная БД с открытым исходным кодом.
- CouchDB. БД, которая использует JSON для документов, JavaScript для MapReduce запросов, и обычный HTTP для API.
- GemFire. Распределенная платформа управления данными, обеспечивающая динамическую масштабируемость, высокую производительность и сохранность как у БД.
- Redis. Сервер структур данных, где ключами могут быть строки, хеши, списки, наборы и сортированные наборы.
- Cassandra. БД, которая обеспечивает масштабируемость и высокую надежность без потери производительности.
- memcached. Высокопроизводительная, распределенная в памяти и объектная система кеширования с открытым исходным кодом.
- Hazelcast. Высоко масштабируемая распределенная платформа с открытым исходным кодом.
- HBase. Hadoop БД, распределенное и масштабируемое хранилище больших объемов данных.
- Mnesia. Распределенная система управления базами данных.
- Neo4j. Высокопроизводительная, enterprise-класса графовая БД с открытым исходным кодом.
С оригинальным текстом урока вы можете ознакомиться на spring.io.
Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.comments powered by DisqusТипы баз данных (с примерами)
Дата публикации Автор Джули Полито
Технологии баз данных изменялись и развивались с годами. Реляционный, NoSQL, иерархический… это может привести к путанице. Хранение данных не должно быть головной болью. Если вы пытаетесь выбрать правильную базу данных для своей организации, вот руководство по свойствам и использованию каждого типа.
Какие существуют типы баз данных?
1. Реляционные базы данных
Реляционные базы данных существуют с 1970-х годов. Название происходит от способа хранения данных в нескольких связанных таблицах. В таблицах данные хранятся в строках и столбцах. Система управления реляционными базами данных (RDBMS) — это программа, которая позволяет создавать, обновлять и администрировать реляционную базу данных. Язык структурированных запросов (SQL) является наиболее распространенным языком для чтения, создания, обновления и удаления данных. Реляционные базы данных очень надежны. Они совместимы с ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), который представляет собой стандартный набор свойств для надежных транзакций базы данных. Реляционные базы данных хорошо работают со структурированными данными. Организациям, которые имеют много неструктурированных или частично структурированных данных, не следует рассматривать реляционную базу данных.
Examples: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, PostgreSQL and IBM Db2
2. NoSQL databases
NoSQL is a broad category that includes any database that doesn’t use SQL as its primary data язык доступа. Эти типы баз данных также иногда называют нереляционными базами данных. В отличие от реляционных баз данных, данные в базе данных NoSQL не обязательно должны соответствовать заранее определенной схеме, поэтому эти типы баз данных отлично подходят для организаций, стремящихся хранить неструктурированные или частично структурированные данные. Одним из преимуществ баз данных NoSQL является то, что разработчики могут вносить изменения в базу данных «на лету», не затрагивая приложения, использующие эту базу данных.
Примеры: Apache Cassandra, MongoDB, CouchDB и CouchBase
3. Облачные базы данных
Облачная база данных база данных, предназначенная для работы в облаке. Как и другие облачные приложения, облачные базы данных обеспечивают гибкость и масштабируемость, а также высокую доступность. Облачные базы данных также часто требуют минимального обслуживания, поскольку многие из них предлагаются по модели SaaS.
Примеры: База данных Microsoft Azure SQL, служба реляционной базы данных Amazon, автономная база данных Oracle.
4. Столбчатые базы данных
Столбчатые базы данных, также называемые хранилищами данных столбцов, хранят данные в столбцах, а не в строках. Эти типы баз данных часто используются в хранилищах данных, потому что они отлично подходят для обработки аналитических запросов. Когда вы делаете запрос к столбцовой базе данных, она по существу игнорирует все данные, которые не относятся к запросу, потому что вы можете получить информацию только из тех столбцов, которые вам нужны.
Примеры: Google BigQuery, Cassandra, HBase, MariaDB, хранилище данных SQL Azure
5. Базы данных с широким столбцом
Широкий столбец базы данных, также известные как хранилища широких столбцов, не зависят от схемы. Данные хранятся в семействах столбцов, а не в строках и столбцах. Высоко масштабируемые базы данных с широкими столбцами могут обрабатывать петабайты данных, что делает их идеальными для поддержки приложений, работающих с большими данными в режиме реального времени.
Примеры: BigTable, Apache Cassandra и Scylla
6.
Объектно-ориентированные базы данных
Объектно-ориентированная база данных основана на объектно-ориентированном программировании, поэтому данные и все ее атрибуты связаны друг с другом как объект. Объектно-ориентированные базы данных управляются объектно-ориентированными системами управления базами данных (ООСУБД). Эти базы данных хорошо работают с объектно-ориентированными языками программирования, такими как C++ и Java. Как и реляционные базы данных, объектно-ориентированные базы данных соответствуют стандартам ACID.
Примеры: Wakanda, ObjectStore
7. Базы данных «ключ-значение»
Один из самых простых типов баз данных NoSQL, ключ-значение базы данных сохраняют данные в виде группы пар ключ-значение, составленной по два элемента данных каждый. Их также иногда называют хранилищем ключей-значений. Базы данных «ключ-значение» обладают высокой масштабируемостью и могут обрабатывать большие объемы трафика, что делает их идеальными для таких процессов, как управление сеансами для веб-приложений, сеансы пользователей для массовых многопользовательских онлайн-игр и онлайн-корзины покупок.
Примеры: Amazon DynamoDB, Redis
8. Иерархические базы данных
Иерархические базы данных используют модель родитель-потомок для хранения данных. Если бы вы нарисовали иерархическую базу данных, она выглядела бы как генеалогическое древо с одним объектом наверху, разветвляющимся на несколько объектов под ним. Формат «один ко многим» является жестким, поэтому дочерние записи не могут иметь более одной родительской записи. Первоначально разработан IBM в начале 19В 60-х годах иерархические базы данных обычно используются для поддержки высокопроизводительных и высокодоступных приложений.
Примеры: IBM Information Management System (IMS), реестр Windows
9. Базы данных документов
JSON-подобные документы для моделирования данных вместо строк и столбцы. Базы данных документов, которые иногда называют документоориентированными базами данных, предназначены для хранения и управления документоориентированной информацией, также называемой полуструктурированными данными. Базы данных документов просты и масштабируемы, что делает их полезными для мобильных приложений, требующих быстрых итераций.
Примеры: MongoDB, Amazon DocumentDB, Apache CouchDB. Программное обеспечение графоориентированных систем управления базами данных (СУБД) предназначено для выявления связей между точками данных и работы с ними. Поэтому базы данных графов часто используются для анализа взаимосвязей между разнородными точками данных, например, для предотвращения мошенничества или для сбора данных о клиентах из социальных сетей.
Примеры: Datastax Enterprise Graph, Neo4J
11. Базы данных временных рядов
amped, или временные ряды, данные. Примеры данных этого типа включают сетевые данные, данные датчиков и данные мониторинга производительности приложений. Все эти датчики Интернета вещей, которые привязываются ко всему, выдают постоянный поток данных временных рядов.
Примеры: Druid, eXtremeDB, InfluxDB
Хотите узнать больше о базах данных и ETL?
Учитывая растущий объем и сложность данных, а также скорость и масштаб, необходимые для их обработки, единственное место, где вы можете эффективно и экономически выгодно конкурировать, — это облако. Matillion предоставляет комплексное решение для интеграции и преобразования данных, специально созданное для облака. И имеет множество соединителей базы данных для репликации ваших данных в облаке.
Только Matillion ETL специально разработан для Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics и Delta Lake для Databricks, что позволяет компаниям выйти на новый уровень простоты, скорости, масштабируемости и экономии. Продукты Matillion, которым доверяют компании всех размеров для удовлетворения своих потребностей в интеграции и преобразовании данных, высоко оценены на AWS, GCP и Microsoft Azure Marketplaces. Не знаете, что означает ETL, прочитайте наше руководство о том, что такое ETL?
Если вы знаете, запросите демонстрацию, чтобы узнать больше о том, как вы можете раскрыть потенциал своих данных с помощью облачного подхода Matillion к преобразованию данных.
Или воспользуйтесь Matillion Data Loader — бесплатным и не требующим написания кода способом извлечения данных из нескольких баз данных и загрузки их в облачное хранилище данных или озеро данных. Хотите попробовать загрузчик данных Matillion? Зарегистрироваться Сегодня.
Что такое база данных CRM? примеры + как построить
Никогда еще компаниям не было так легко общаться со своими клиентами. С помощью социальных сетей, электронной почты, телефона, приложений для обмена сообщениями и чата компании могут быстро и легко привлекать своих клиентов к наиболее важным для них каналам. Эта многоканальная экосистема обеспечивает значительные преимущества как для клиентов, так и для компаний, а ключевым инструментом, оптимизирующим эту среду поддержки, является база данных CRM.
CRM, что означает управление взаимоотношениями с клиентами, использует базы данных, которые используются для автоматического сбора, хранения и анализа всей информации, которую компания собирает о своих клиентах, будь то публикация в учетной записи социальной сети, покупка, сделанная в магазине. Интернет-магазин, звонок в службу поддержки или участие в вебинаре. Затем база данных CRM делает всю эту информацию доступной на одной настраиваемой панели инструментов.
Вот что CRM делает лучше всего: упрощает связь между продажами, маркетингом и службой поддержки, помогает организовать потенциальных клиентов в одном месте и, что наиболее важно, обеспечивает такое глобальное представление о клиентском опыте, которое подпитывает усилия по удержанию и лояльности. В этой статье мы рассмотрим более тонкие детали базы данных CRM, в том числе то, как ее создать и, в конечном счете, максимально увеличить ее влияние на ваш бизнес.
Что такое база данных CRM?
База данных CRM — это инструмент управления взаимоотношениями с клиентами, который собирает все взаимодействия компании с клиентами в одном месте, а затем делает всю эту информацию доступной для компании на одной настраиваемой панели инструментов. Это означает, что агентам службы поддержки не нужно входить и выходить из нескольких систем, копируя и вставляя номера счетов в различные программные инструменты, чтобы получить основную информацию о клиенте. С CRM все данные о клиентах, созданные с помощью разрозненных инструментов, учетных записей и систем, автоматически сохраняются в базе данных и легко доступны для всех в команде.
Базы данных CRM сильно изменились за последние 30 лет. Первоначально CRM была местом, куда менеджеры могли обратиться, чтобы понять воронку продаж своей компании. Часто эта информация хранилась в простом инструменте, таком как электронная таблица, которая помогала торговым представителям и высшему руководству составлять планы на следующий квартал или год. С тех пор современные CRM-системы превратились в сложные программные базы данных, которые могут подключаться к любому инструменту, который компания использует для взаимодействия со своими клиентами. Базы данных CRM упрощают улучшение качества обслуживания клиентов, предоставляя компании инструменты для увеличения продаж и предоставления своим клиентам исключительной поддержки.
CRM также помогает компаниям разобраться во всех данных, которые они собирают о своих клиентах, с помощью глубокой и действенной аналитики, которая помогает им понять путь клиента и то, как сделать его счастливым. Это может принимать форму оценки эффективности кампаний по автоматизации маркетинга, поиска ценных возможностей перекрестных продаж или определения способов повышения скорости и эффективности работы представителей службы поддержки клиентов или отдела продаж. Компании могут создавать настраиваемые отчеты на основе ключевых показателей эффективности, которые наиболее важны для них и их рабочего процесса. И, конечно же, как и CRM прошлых дней, он может предоставить ценную информацию о воронке продаж компании, помогая направлять планирование и прогнозы компании.
Примеры того, почему вам может понадобиться база данных CRM
- Управление лидами
- Длительные и сложные циклы продаж
- Разрозненные данные клиента
- Автоматизация маркетинга Решения
Есть ряд моментов, которые компании должны учитывать при оценке того, подходит ли CRM-решение для их бизнеса. Во-первых, нужна ли бизнесу помощь в управлении лидами? CRM может быть очень полезна для компаний с большим объемом потенциальных клиентов, поскольку она создает временные рамки для каждого контакта, которые легко отслеживать. CRM также позволяет компаниям устанавливать автоматические напоминания для каждого контакта, поэтому потенциальные клиенты назначаются конкретным продавцам, и ничего не ускользает.
Система CRM для продаж также может быть невероятно полезна для организаций, чьи потенциальные клиенты имеют несколько точек соприкосновения внутри компании или имеют длинные и сложные циклы продаж. Если клиент связан с продажами, поддержкой и продуктом, CRM-система поможет компаниям убедиться, предоставляя 360-градусное представление о клиенте, что они не дублируют работу и не мешают потенциальному клиенту, запрашивая одно и то же. информацию несколько раз.
Компании, ориентированные на данные, также могут многое выиграть, рассматривая базу данных CRM. Объединив все источники данных компании в одном месте, CRM может создавать действенные отчеты практически по любому аспекту бизнеса компании, от прогнозов продаж до показателей удовлетворенности клиентов, таких как Net Promoter Score℠ и CSAT.
CRM также ценны для компаний, которые хотят проводить автоматизацию маркетинга, например, маркетинговые кампании по электронной почте. CRM позволяет легко делать все, от рассылки информационных бюллетеней всей клиентской базе компании до реализации сложной сегментации для узконаправленных предложений.
Каковы основные элементы построения базы данных CRM?
CRM может стать мощным дополнением практически к любой организации, но ее влияние будет зависеть от того, какие данные в нее помещаются и как они используются внутри организации.
1. Управление персоналом
Первым ключевым элементом CRM-системы является управление персоналом. Как отмечалось ранее, CRM позволяет легко задействовать людей в организации для решения проблем клиентов, отслеживания потенциальных клиентов или управления кампаниями по автоматизации маркетинга. Но программное обеспечение CRM также позволяет менеджерам назначать и отслеживать работу для всех в команде, а также обеспечивать прозрачность состояния проектов, циклов продаж и многого другого.
2. Управление контактами
Управление контактами также является важным элементом платформ управления взаимоотношениями с клиентами. Благодаря хранению всех контактов компании в одном месте, которое автоматически обновляется, вся компания может легко получить быстрый доступ к наиболее важной информации. Когда торговые представители могут тратить больше времени на работу с клиентами и меньше времени на обновление контактной информации, они могут заключать больше сделок и быстрее.
3. Управление лидами
Еще одним элементом программного обеспечения CRM является управление лидами. Когда лиды вводятся в систему, CRM позволяет легко автоматически назначать продавцов, определять следующие шаги и отслеживать их прогресс. Это также позволяет легко оставаться в курсе следующих шагов для потенциальных клиентов, которые могут иметь несколько точек взаимодействия в компании. В CRM есть одно централизованное место для обновлений, поэтому несколько членов команды не ищут постоянно новую информацию.
Автоматизация задач по продажам — еще один ключевой элемент баз данных CRM. Автоматизируя многие бизнес-задачи, связанные с продажами, такие как обработка заказов, обмен информацией, отслеживание заказов и управление контактами, управление продажами помогает отделам продаж работать бесперебойно и эффективно, позволяя уделять больше внимания клиентам, а не административным задачам.
4. Обслуживание клиентов
Обслуживание клиентов также является ключевым элементом баз данных CRM. Поскольку CRM выводит каждое взаимодействие с клиентом на унифицированную информационную панель, у агентов по обслуживанию клиентов есть все необходимое для решения проблем клиентов — нет необходимости входить и выходить из разных систем, чтобы получить такую информацию, как номера счетов, историю заказов или предыдущие взаимодействия с клиентами. обслуживание и поддержка. Это означает, что клиенты не ждут с нетерпением, пока представитель службы поддержки пытается получить полную картину, и, что важно, это избавляет потребителей от необходимости повторять свои действия, особенно если их переводят к другому члену команды.
5. Автоматизация маркетинга
Базы данных CRM также могут играть ключевую роль в обеспечении автоматизации маркетинга. Предоставляя маркетологам эффективные способы сегментации своих клиентов и, что особенно важно, интегрируясь с такими распространенными инструментами, как MailChimp, CRM помогает компаниям проводить и измерять успех таких программ, как маркетинговые кампании по электронной почте.
6. Отчетность и аналитика
Наконец, отчетность и аналитика являются центральным компонентом CRM-систем. Компании могут использовать CRM для создания информационных панелей и отчетности на основе своих уникальных ключевых показателей эффективности и бизнес-требований. CRM-системы упрощают улучшение отношений с клиентами, начиная от отслеживания времени решения заявок в службу поддержки клиентов и заканчивая пониманием всей цепочки продаж компании за год.
Какие выгоды получают компании от создания базы данных CRM?
Вот несколько преимуществ базы данных CRM.
- Централизованная база данных для отделов продаж
- Одно место для всех коммуникаций с клиентами
- Автоматический ввод данных
- Контакты организованной компании Преимущества
- Сегментация клиентов
- Отчеты о продажах
- Оптимизированные коммуникации
- Стабильность
Одним из самых больших преимуществ, которые компании могут ожидать от использования базы данных CRM, является централизованная база данных для организации продаж. Устраняя необходимость в том, чтобы отдельные торговые представители выполняли утомительную работу, необходимую для ведения своих личных баз данных, CRM автоматизирует процесс и позволяет любому сотруднику компании получать самую свежую информацию с информационной панели CRM.
CRM также упрощает управление коммуникациями со всеми клиентами и потенциальными клиентами в одном месте. Компании, использующие CRM, могут видеть всю историю компании, общаясь с каждым клиентом одним нажатием кнопки. База данных CRM также упрощает управление отношениями, позволяя устанавливать напоминания и назначать агентов для поддержания сделок, обеспечивая при этом прозрачность для менеджеров, чтобы убедиться, что заявки отслеживаются.
Автоматизация ввода данных — еще одно преимущество для компаний, внедряющих решение CRM. Торговым представителям и агентам не нужно обновлять информацию о своих звонках или электронных письмах с клиентами в другой системе. Все автоматически регистрируется в решении CRM, освобождая сотрудников для выполнения более важной работы по заключению сделок и решению проблем клиентов.
CRM также включают эффективные способы организации всех контактов компании. CRM позволяет легко увидеть, посещал ли клиент веб-сайт, связывался со службой поддержки, запрашивал демонстрацию, а также заметки от агентов, которые обрабатывали предыдущие взаимодействия. CRM также делает все эти данные доступными для поиска, независимо от того, где находится клиент.
Еще одним важным преимуществом CRM-систем является возможность легко сегментировать клиентов компании. Когда маркетинговые команды могут сегментировать своих клиентов, они могут проводить маркетинговые кампании по электронной почте, которые являются более персонализированными и эффективными. С помощью CRM возможна сегментация по демографическим и географическим данным, а также более подробная информация, например, сколько времени прошло с тех пор, как клиент посещал веб-сайт или просматривал ли он конкретное предложение.
2021 Gartner Magic Quadrant для центра взаимодействия с клиентами CRM
Отчет Gartner Magic Quadrant 2021 доступен для бесплатной загрузки в течение ограниченного времени.
Получить бесплатный отчет
CRM также дает компаниям возможность создавать отчеты о продажах, которые помогают им управлять своей воронкой с помощью настраиваемых информационных панелей, точно настроенных для отслеживания наиболее важных ключевых показателей эффективности компании. Отчеты CRM предоставляют такие данные, которые позволяют менеджерам понять работу, выполняемую для закрытия сделок, а также дают представление о прогнозах доходов для руководства.
Компании, использующие CRM, также получают выгоду от возможности оптимизировать коммуникации между многими разрозненными командами. Поскольку все работают на одной и той же панели CRM, независимо от того, занимаются ли они продажами, обслуживанием, поддержкой или управлением, легко назначать работу, отслеживать прогресс и сотрудничать с товарищами по команде, чтобы решать проблемы клиентов, поддерживать сделки и открывать новые возможности. .
Еще одним преимуществом CRM для растущих компаний является возможность использовать одно и то же программное обеспечение по мере роста бизнеса. Поскольку CRM универсальна, особенно облачные версии программного обеспечения как услуги (SaaS), компании могут добавлять функции и функциональные возможности не только по мере изменения ожиданий и потребностей клиентов, но и по мере развития программного обеспечения для бизнеса, будь то новое поставляемое программное обеспечение, социальные сети. торговые точки или бухгалтерские инструменты.
Для чего можно использовать базу данных CRM?
Гибкость систем CRM означает, что они в высшей степени настраиваемые, обеспечивая такую гибкость, которая позволяет им вписываться в рабочие процессы компаний, начиная от глобальных предприятий и заканчивая предпринимательскими стартапами. Консолидируя информацию о клиентах в единой среде и обеспечивая настройку рабочего процесса, CRM могут, например, помочь отделу продаж создать повторяемый процесс продаж для большей эффективности. Имея инструкцию по заключению сделок и инструмент, который автоматически обновляет каждый контакт с клиентом без ручного ввода данных, отделы продаж могут больше сосредоточиться на построении отношений, а не на рутинной работе.
В то время как сотрудники могут работать более эффективно с CRM, их руководители также могут использовать этот инструмент для управления своими командами. Эти лидеры могут обратиться к CRM за помощью в назначении работы, получении информации о ходе выполнения и отслеживании показателей без необходимости запрашивать кропотливо созданные отчеты от других команд.
Между тем, CRM также является эффективным способом управления организациями по обслуживанию клиентов. Предоставляя агентам службы поддержки доступ ко всей информации о клиенте в одном месте, службам поддержки клиентов и службам поддержки проще решать проблемы клиентов без необходимости перетасовывать клиентов между разными командами — ключевая проблема, которая приводит к снижению удовлетворенности клиентов — или входить в систему. и из разрозненных систем, чтобы получить информацию о таких вещах, как доставка, выполнение заказа или прошлые обращения в службу поддержки. А базы данных CRM также помогают группам поддержки предоставлять упреждающие услуги, автоматизируя некоторые из этих распространенных запросов клиентов, таких как статус заказа или возврат.
Инструменты, необходимые для создания базы данных CRM
Базы данных CRM представляют собой сложные части программного обеспечения; создание пользовательской базы данных CRM с нуля требует обширных навыков разработки программного обеспечения и дорогих локальных серверов для хостинга. Хотя создание собственной локальной базы данных CRM является вариантом, обратите внимание, что для этого требуется команда ИТ-специалистов для администрирования службы, постепенного добавления функций и управления безопасностью для обеспечения безопасности данных клиентов.
Тем не менее, уже существуют популярные программные пакеты баз данных CRM, которые могут удовлетворить потребности подавляющего большинства предприятий. Для большинства компаний проще работать с поставщиком услуг, чтобы либо приобрести и установить лицензии на программное обеспечение базы данных CRM, либо настроить базу данных с открытым исходным кодом, либо использовать облачную CRM.
Типы баз данных CRM
Вот 3 основных типа баз данных CRM.
1. CRM-системы с открытым исходным кодом
CRM-системы с открытым исходным кодом — это программные решения, которые доступны в Интернете и загружаются и устанавливаются на собственные серверы компании. Одним из преимуществ CRM с открытым исходным кодом является то, что он позволяет компаниям создавать и настраивать решения для конкретных случаев использования. Он также обеспечивает полный контроль над данными клиентов и является недорогим, поскольку доступно множество бесплатных опций.
Конечно, как и любое бесплатное решение CRM, вы получаете то, за что платите, используя CRM с открытым исходным кодом. Многие решения предлагают только базовую функциональность и требуют значительной работы для настройки. При использовании CRM с открытым исходным кодом компании должны самостоятельно устанавливать, управлять и настраивать систему CRM, что требует дорогостоящего оборудования и специализированных ИТ-специалистов для управления решением. Решения CRM с открытым исходным кодом также требуют от компаний управления собственными мерами безопасности данных, чтобы обеспечить безопасность важной информации о клиентах.
2. Локальная
Локальная CRM — это еще один тип CRM, который могут оценить предприятия. Как и решения с открытым исходным кодом, локальные решения размещаются на собственных серверах компании. Для локальных решений также требуется специальное оборудование и ИТ-персонал для управления, эксплуатации и обслуживания программного обеспечения CRM. В отличие от бесплатных CRM-систем с открытым исходным кодом, локальные варианты могут быть гораздо более надежными и многофункциональными. Локальные решения также являются самыми дорогими вариантами CRM, поскольку они требуют крупного авансового платежа для покупки программного обеспечения.
3. Облачная CRM
Облачная CRM — отличный вариант для компаний, которые хотят быстро и легко начать работу с CRM без необходимости самостоятельно управлять программным обеспечением. Облачные CRM-решения управляются поставщиками услуг и предлагаются компаниям по модели SaaS.
В облачных решениях CRM-система работает на серверах провайдера. Это означает, что компаниям не нужно беспокоиться об обслуживании собственных серверов или наличии группы ИТ-специалистов для управления системой. В облачных CRM-компаниях также есть большие группы экспертов по безопасности, которые постоянно контролируют систему, которая также включает множество уровней протоколов и мер безопасности корпоративного уровня.
Используя облачную CRM, компании просто входят в систему из любого места, где есть подключение к Интернету, и начинают работать. И в отличие от локальных услуг, которые требуют больших первоначальных затрат, решения SaaS позволяют компаниям платить по мере их использования с ежемесячной платой за использование услуги. Еще одно преимущество веб-системы CRM заключается в том, что компании могут добавлять или удалять функции и возможности по мере роста и развития своих компаний.
Каждая компания уникальна, и их конкретные потребности в CRM также различаются. Однако для предприятий важно разработать стратегию CRM, поскольку они оценивают потенциальных поставщиков CRM. Чем больше компания знает о своем клиентском пути, какие инструменты ей необходимы для интеграции в базу данных CRM, а также о том, какие отчеты и аналитика важны для нее, тем легче ей будет оценивать различных поставщиков.
Еще одним ключевым моментом для любой компании, которая оценивает различные пакеты программного обеспечения базы данных CRM, являются функции и ресурсы безопасности. Данные о клиентах в системах CRM могут быть привлекательным призом для хакеров, поэтому очень важно, чтобы компании учитывали, кто будет управлять и контролировать протоколы безопасности CRM.
При изучении различных поставщиков также рекомендуется, чтобы предприятия искали рекомендации от аналогичных компаний, которые успешно внедрили базу данных CRM, поскольку истории клиентов и тематические исследования могут быть отличным руководством.
Как система CRM помогает систематизировать данные о клиентах?
Одной из наиболее важных функций программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами является его способность помочь бизнесу организовать свои данные о клиентах. Данные о клиентах могут поступать из десятков источников внутри компании, будь то посещение веб-сайта, звонок в службу поддержки, запрос на демонстрацию или адрес доставки из онлайн-заказа. Результатом обычно является хаотическая смесь различных типов данных, поступающих из ряда различных программных решений, электронных таблиц, управляемых вручную, и почтовых ящиков. CRM помогает навести порядок в хаосе.
Когда компания развертывает CRM-платформу, одна из самых важных вещей, которую она делает, если хочет извлечь из решения максимальную пользу, — это разработка продуманной CRM-стратегии. Это требует понимания пути клиента: шагов (и болевых точек), которые начинаются с того, что кто-то становится потенциальным клиентом, до момента, когда он становится клиентом и, в конечном итоге, постоянным клиентом. Путь клиента документирует способы, которыми клиент находит компанию, как клиенты узнают о компании, решают стать клиентом, получают поддержку от компании, а затем повторно взаимодействуют с ней.
Когда компания понимает путь клиента как часть своей стратегии CRM, она использует эту информацию для определения видов информации, которая хранится в базе данных CRM. Это могут быть такие показатели, как история покупок, демо-запросы, контакты службы поддержки и многое другое. Затем CRM подключается к различным системам, которые использует бизнес для управления этими точками взаимодействия, и объединяет их в единое целостное представление о клиентах на 360 градусов, которое можно искать, сегментировать и обновлять в режиме реального времени без ручного ввода данных.