Cum să utilizați Big Data Analytics pentru a crește loialitatea clienților - dummy

Odată ce ați strâns datele importante, care este pasul următor? Astăzi, loialitatea clienților este esențială pentru că clientul se află pe locul șoferului atunci când vine vorba de a alege o modalitate de a interacționa cu un furnizor de servicii. Acest lucru este valabil în multe industrii. Cumpărătorul are multe opțiuni de canal și caută din ce în ce mai mult decizii de cumpărare și luând decizii de cumpărare de pe un dispozitiv mobil.

Trebuie să gestionați interacțiunile cu clienții înarmați cu cunoștințe aprofundate și personalizate despre fiecare client individual pentru a concura într-o piață cu ritm rapid, mobil. Ce este necesar pentru a oferi o ofertă potrivită unui cumpărător în timp ce face o decizie de cumpărare? Cum vă asigurați că reprezentanții serviciului clienți sunt înarmați cu cunoștințe personalizate despre valoarea clientului dvs. față de companie și cerințele specifice ale acesteia?

Cum puteți integra și analiza mai multe surse de informații structurate și nestructurate, astfel încât să puteți oferi clienților cea mai potrivită acțiune în momentul implicării? Cum evaluați rapid valoarea unui client și determinați ce tip de ofertă are nevoie clientul, astfel încât să puteți menține clientul mulțumit și să faceți o vânzare?

Directorii companiei vizionează din ce în ce mai mult analizele de date de mare valoare ca arma secretă de care au nevoie pentru a lua următoarea cea mai bună acțiune în medii extrem de competitive.

Companiile își extind folosirea mediilor sociale și a mediilor de calcul mobile și doresc să ajungă la clienții lor la momentul potrivit. Pentru a oferi rezultate reușite ale clienților într-o lume mobilă, ofertele trebuie să fie cât mai vizibile și mai personale. Companiile utilizează platforma lor de analiză, combinată cu o analiză a datelor, cu procesarea rapidă a datelor în timp real pentru a obține un avantaj competitiv. Unele obiective cheie pe care doresc să le atingă includ

• Creșteți înțelegerea nevoilor unice ale fiecărui client. Furnizați aceste informații aprofundate ale clienților la momentul potrivit pentru a le acționa.

• Îmbunătățirea capacității de reacție a clienților la punctul de interacțiune.

• Integrați datele de achiziție în timp real cu volume mari de date istorice de cumpărare și alte surse de date pentru a face o recomandare specifică la punctul de vânzare.

• Oferiți reprezentanților serviciului de relații cu clienții cunoștințele necesare pentru a recomanda următoarea cea mai bună acțiune pentru client.

• Îmbunătățirea satisfacției clienților și păstrarea clienților.

• Oferiți oferta potrivită, astfel încât să fie cel mai probabil acceptată de client.

Cum arata o solutie de actiune?Companiile integrează și analizează volume mari de date nestructurate și streaming din e-mailuri, mesaje text, note de call center, sondaje online, înregistrări vocale, unități GPS și medii sociale.

În unele situații, companiile sunt capabile să găsească noi utilizări pentru date care erau prea mari, prea rapide sau cu o structură greșită care să fie încorporate în modelele de analiză și predicție înainte. Modelele pe care companiile le pot construi sunt mai avansate și pot include date în timp real dintr-o varietate de surse.

Analiștii companiei caută modele în date care să ofere o perspectivă suplimentară asupra opiniilor și comportamentului clienților. Viteza este o prioritate de vârf. Modelul dvs. trebuie să prezică următoarea acțiune optimă foarte repede dacă doriți să aveți succes în această lume mobilă cu ritm rapid.

Tehnologia avansată ajută companiile să genereze informații de acțiune în câteva minute în loc de zile sau săptămâni. Prezicerea următoarei acțiuni de cea mai bună calitate necesită adesea utilizarea unor algoritmi sofisticați de învățare a mașinilor dintr-un mediu de calcul cognitiv.

Uităm la exemple din lumea reală a companiilor din industria serviciilor financiare care investesc în mod semnificativ în noi modalități de a înțelege și de a răspunde clienților.

O bancă globală este preocupată de durata de timp necesară accesării informațiilor despre clienți. Acesta dorește să ofere reprezentanților centrelor de telefonie cu mai multe informații despre clienți și să înțeleagă mai bine rețeaua de relații cu clienții.

Banca a implementat o soluție de analiză a datelor care îmbunătățește modul în care reprezentanții săi îi sprijină pe clienți oferindu-le un indiciu precoce al nevoilor fiecărui client înainte de a intra pe telefon. Platforma folosește date de social media pentru a înțelege relațiile și poate determina cu cine se conectează clientul.

Soluția combină mai multe surse de date, atât interne, cât și externe. Este posibil să existe unele indicații despre evenimentele majore de viață care au loc pentru acest client. Ca urmare, agenții pot să ia următoarea cea mai bună acțiune. De exemplu, un client poate avea un copil gata de absolvire a liceului, iar acesta ar putea fi un moment bun pentru a discuta un împrumut colegiu.