Cara Menggunakan Analytics Data Big untuk Meningkatkan Kesetiaan Pelanggan - dummies

Sebaik sahaja anda mengumpulkan data besar anda, apakah langkah seterusnya anda? Hari kesetiaan pelanggan adalah yang paling penting kerana pelanggan berada di kerusi pemandu ketika datang untuk membuat pilihan tentang cara berinteraksi dengan pembekal perkhidmatan. Ini berlaku di banyak industri. Pembeli mempunyai lebih banyak pilihan saluran dan semakin meneliti keputusan pembelian dan membuat keputusan membeli dari peranti mudah alih.

Anda perlu menguruskan interaksi pelanggan anda bersenjata dengan pengetahuan yang mendalam dan disesuaikan tentang setiap pelanggan untuk bersaing dalam pasaran yang pantas didorong oleh mudah alih. Apakah yang diperlukan untuk memberikan tawaran yang tepat kepada pembeli ketika dia membuat keputusan pembelian? Bagaimanakah anda memastikan bahawa wakil khidmat pelanggan anda bersenjata dengan pengetahuan khusus tentang nilai pelanggan anda kepada syarikat dan keperluan spesifiknya?

Bagaimanakah anda dapat mengintegrasikan dan menganalisis pelbagai sumber maklumat berstruktur dan tidak tersusun supaya anda boleh menawarkan kepada pelanggan tindakan yang paling sesuai pada masa penglibatan? Bagaimanakah anda dengan cepat menilai nilai pelanggan dan menentukan jenis tawaran yang diperlukan oleh pelanggan supaya anda dapat memastikan pelanggan berpuas hati dan membuat jualan?

Eksekutif syarikat semakin melihat analisis data besar sebagai senjata rahsia yang mereka perlukan untuk mengambil tindakan terbaik yang akan datang dalam persekitaran yang sangat kompetitif.

Syarikat memperluaskan penggunaan media sosial dan persekitaran pengkomputeran mudah alih dan ingin menjangkau pelanggan mereka pada masa yang tepat. Untuk memberikan hasil pelanggan yang berjaya di dunia mudah alih, tawaran perlu menjadi sasaran dan peribadi yang mungkin. Syarikat-syarikat menggunakan platform analisis mereka digabungkan dengan analisis data yang besar dengan pemprosesan cepat data masa nyata untuk mencapai kelebihan daya saing. Beberapa matlamat utama yang mereka ingin capangkan termasuk

• Meningkatkan kefahaman mereka tentang keperluan unik setiap pelanggan. Berikan wawasan pelanggan yang mendalam pada masa yang tepat untuk membuatnya boleh bertindak.

• Tingkatkan respons kepada pelanggan pada titik interaksi.

• Mengintegrasikan data pembelian masa nyata dengan jumlah besar data pembelian sejarah dan sumber data lain untuk membuat cadangan yang disasarkan pada titik jualan.

• Sediakan wakil khidmat pelanggan dengan pengetahuan untuk mencadangkan tindakan terbaik yang akan datang untuk pelanggan.

• Tingkatkan kepuasan pelanggan dan pengekalan pelanggan.

• Luangkan tawaran yang tepat supaya kemungkinan besar akan diterima oleh pelanggan.

Apa yang kelihatan seperti penyelesaian tindakan terbaik?Syarikat mengintegrasikan dan menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur dan streaming daripada e-mel, mesej teks, nota pusat panggilan, tinjauan dalam talian, rakaman suara, unit GPS, dan media sosial.

Dalam beberapa situasi, syarikat dapat mencari kegunaan baru untuk data yang terlalu besar, terlalu cepat, atau struktur yang salah untuk dimasukkan ke dalam analisis dan model ramalan sebelum ini. Model-model yang dapat dibina oleh syarikat-syarikat yang lebih maju dan dapat menggabungkan data masa nyata dari pelbagai sumber.

Penganalisis syarikat mencari corak dalam data yang akan memberikan maklumat tambahan kepada pendapat dan tingkah laku pelanggan. Kelajuan adalah keutamaan. Model anda perlu meramalkan tindakan terbaik yang akan datang dengan cepat jika anda ingin berjaya dalam dunia mudah alih pantas ini.

Teknologi maju membantu syarikat untuk menghasilkan maklumat yang boleh dijangkiti dalam beberapa minit berbanding hari atau minggu. Ramalan tindakan terbaik yang akan datang sering memerlukan penggunaan algoritma mesin pembelajaran yang canggih dari persekitaran pengkomputeran kognitif.

Kami melihat contoh sebenar syarikat-syarikat dalam industri perkhidmatan kewangan yang melabur banyak cara baru untuk memahami dan memberi respons kepada pelanggan.

Bank global prihatin tentang masa yang diperlukan untuk mengakses maklumat pelanggan. Ia mahu menyediakan wakil pusat panggilan dengan lebih banyak maklumat mengenai pelanggan dan mempunyai pemahaman yang lebih baik mengenai rangkaian hubungan pelanggan.

Bank melaksanakan penyelesaian analitik data besar yang meningkatkan cara wakilnya menyokong pelanggan dengan menyediakan mereka dengan petunjuk awal setiap keperluan pelanggan sebelum mereka masuk ke telefon. Platform ini menggunakan data media sosial untuk memahami hubungan dan boleh menentukan siapa pelanggan disambungkan.

Penyelesaian ini menggabungkan pelbagai sumber data, baik dalaman dan luaran. Sesetengah petunjuk mungkin wujud peristiwa kehidupan utama yang sedang berlaku untuk pelanggan ini. Akibatnya, agen dapat mengambil tindakan terbaik yang akan datang. Sebagai contoh, seorang pelanggan mungkin mempunyai anak yang bersedia untuk lulus dari sekolah menengah, dan ini mungkin masa yang baik untuk membincangkan pinjaman kolej.