Πώς να χρησιμοποιήσετε το Big Data Analytics για να αυξήσετε την αφοσίωση των πελατών - ανδρείκελα

Μόλις συγκεντρώσετε τα μεγάλα σας δεδομένα, ποιο είναι το επόμενο βήμα σας; Σήμερα, η εμπιστοσύνη των πελατών είναι πρωταρχικής σημασίας επειδή ο πελάτης βρίσκεται στη θέση του οδηγού όταν πρόκειται να κάνει μια επιλογή σχετικά με τον τρόπο αλληλεπίδρασης με έναν πάροχο υπηρεσιών. Αυτό ισχύει σε πολλές βιομηχανίες. Ο αγοραστής έχει πολλές επιλογές καναλιών και ερευνά όλο και περισσότερο τις αποφάσεις αγοράς και λαμβάνει αποφάσεις αγοράς από μια κινητή συσκευή.

Πρέπει να διαχειρίζεστε τις αλληλεπιδράσεις των πελατών σας οπλισμένες με σε βάθος και εξατομικευμένες γνώσεις για κάθε μεμονωμένο πελάτη για να ανταγωνιστείτε σε μια ταχύτατη και κινητή αγορά. Τι χρειάζεται για να προσφέρει τη σωστή προσφορά σε έναν αγοραστή ενώ λαμβάνει μια απόφαση αγοράς; Πώς εξασφαλίζετε ότι οι αντιπρόσωποί σας εξυπηρέτησης πελατών εξοπλίζονται με προσαρμοσμένες γνώσεις σχετικά με την αξία του πελάτη σας στην εταιρεία και τις συγκεκριμένες απαιτήσεις της;

Πώς μπορείτε να ενσωματώσετε και να αναλύσετε πολλαπλές πηγές δομημένων και αδόμητων πληροφοριών ώστε να μπορείτε να προσφέρετε στους πελάτες την πιο κατάλληλη ενέργεια κατά τη στιγμή της εμπλοκής; Πώς αξιολογείτε γρήγορα την αξία ενός πελάτη και καθορίζετε τι είδους προσφορά χρειάζεται ο πελάτης ώστε να μπορείτε να κρατήσετε τον πελάτη ικανοποιημένο και να κάνετε μια πώληση;

Τα στελέχη της εταιρίας βλέπουν ολοένα και περισσότερο τις μεγάλες αναλύσεις δεδομένων ως το μυστικό όπλο που χρειάζονται για να κάνουν την επόμενη καλύτερη δράση σε ιδιαίτερα ανταγωνιστικά περιβάλλοντα.

Οι εταιρείες διευρύνουν τη χρήση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και των κινητών υπολογιστών και θέλουν να προσεγγίσουν τους πελάτες τους την κατάλληλη στιγμή. Για να παραδώσει επιτυχημένα αποτελέσματα πελατών σε έναν κόσμο κινητής τηλεφωνίας, οι προσφορές πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο στοχοθετημένες και προσωπικές. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την πλατφόρμα analytics τους σε συνδυασμό με τη μεγάλη ανάλυση δεδομένων με την ταχεία επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για να επιτύχουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Μερικοί βασικοί στόχοι που επιθυμούν να επιτύχουν είναι

• Αυξήστε την κατανόησή τους για τις μοναδικές ανάγκες κάθε πελάτη. Παρέχετε αυτές τις σε βάθος πληροφορίες πελατών την κατάλληλη στιγμή για να τις κάνετε ενεργητικές.

• Βελτιώστε την ανταπόκριση στους πελάτες στο σημείο της αλληλεπίδρασης.

• Ενσωματώστε δεδομένα αγοράς σε πραγματικό χρόνο με μεγάλους όγκους ιστορικών δεδομένων αγοράς και άλλες πηγές δεδομένων για να κάνετε μια στοχοθετημένη σύσταση στο σημείο πώλησης.

• Παρέχετε στους αντιπροσώπους εξυπηρέτησης πελατών τις γνώσεις για να προτείνετε την επόμενη καλύτερη δράση για τον πελάτη.

• Βελτιώστε την ικανοποίηση των πελατών και τη διατήρηση των πελατών.

• Παραδώστε τη σωστή προσφορά έτσι ώστε να είναι πιο πιθανό να γίνει αποδεκτή από τον πελάτη.

Ποια είναι η επόμενη βέλτιστη λύση δράσης;Οι εταιρείες ενοποιούν και αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων μη δομημένων και συνεχούς ροής από ηλεκτρονικά μηνύματα, μηνύματα κειμένου, σημειώσεις κέντρου κλήσεων, επιγραμμικές έρευνες, εγγραφές φωνής, μονάδες GPS και κοινωνικά μέσα.

Σε ορισμένες περιπτώσεις, οι εταιρείες είναι σε θέση να βρουν νέες χρήσεις για δεδομένα που ήταν υπερβολικά μεγάλα, πάρα πολύ γρήγορα ή για λανθασμένη δομή που έπρεπε να ενσωματωθούν στην ανάλυση και πρότυπα πρότυπα πριν. Τα μοντέλα που μπορούν να δημιουργήσουν οι εταιρείες είναι πιο προηγμένα και μπορούν να ενσωματώσουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από διάφορες πηγές.

Οι αναλυτές της εταιρείας αναζητούν μοντέλα στα δεδομένα που θα παρέχουν επιπλέον γνώση των απόψεων και της συμπεριφοράς των πελατών. Η ταχύτητα αποτελεί κορυφαία προτεραιότητα. Το μοντέλο σας πρέπει να προβλέψει την επόμενη βέλτιστη ενέργεια πολύ γρήγορα, εάν θέλετε να επιτύχετε σε αυτόν τον ταχύτατα αναπτυσσόμενο κόσμο κινητών τηλεφώνων.

Η προηγμένη τεχνολογία βοηθά τις εταιρείες να δημιουργούν πληροφορίες που μπορούν να ενεργοποιηθούν μέσα σε λίγα λεπτά αντί για ημέρες ή εβδομάδες. Η πρόβλεψη της επόμενης καλύτερης δράσης συχνά απαιτεί τη χρήση εξελιγμένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης από ένα περιβάλλον γνωστικής πληροφορικής.

Παρακολουθούμε παραδείγματα πραγματικών εταιρειών στον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών που επενδύουν σε νέους τρόπους κατανόησης και ανταπόκρισης στους πελάτες.

Μια παγκόσμια τράπεζα ανησυχεί για το χρονικό διάστημα που χρειάζεται για την πρόσβαση στις πληροφορίες των πελατών. Επιθυμεί να παρέχει στους εκπροσώπους του τηλεφωνικού κέντρου περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τους πελάτες και να κατανοεί καλύτερα το δίκτυο των σχέσεων με τους πελάτες.

Η τράπεζα εφάρμοσε μια μεγάλη λύση για την ανάλυση δεδομένων, η οποία βελτιώνει τον τρόπο με τον οποίο οι εκπρόσωποί της υποστηρίζουν τους πελάτες, παρέχοντάς τους μια έγκαιρη ένδειξη των αναγκών κάθε πελάτη προτού φτάσουν στο τηλέφωνο. Η πλατφόρμα χρησιμοποιεί δεδομένα κοινωνικών μέσων για να κατανοήσει τις σχέσεις και μπορεί να καθορίσει σε ποιον συνδέεται ο πελάτης.

Η λύση συνδυάζει πολλαπλές πηγές δεδομένων, εσωτερικές και εξωτερικές. Κάποιες ενδείξεις μπορεί να υπάρχουν για μεγάλα συμβάντα ζωής που λαμβάνουν χώρα για αυτόν τον πελάτη. Ως αποτέλεσμα, οι πράκτορες είναι σε θέση να κάνουν την επόμενη καλύτερη δράση. Για παράδειγμα, ένας πελάτης μπορεί να έχει ένα παιδί έτοιμο να αποφοιτήσει από το γυμνάσιο και αυτό ίσως είναι μια καλή στιγμή για να συζητήσουμε ένα κολέγιο δάνειο.