วิธีการใช้ Analytics ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มความภักดีของลูกค้า - Dummies

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่แล้วขั้นตอนต่อไปของคุณคืออะไร? ความภักดีของลูกค้าในปัจจุบันเป็นสิ่งสำคัญยิ่งเพราะลูกค้าอยู่ในที่นั่งคนขับเมื่อพูดถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับการโต้ตอบกับผู้ให้บริการ นี้เป็นจริงในหลายอุตสาหกรรม ผู้ซื้อมีตัวเลือกช่องทางอีกมากมายและกำลังทำการวิจัยเกี่ยวกับการตัดสินใจซื้อและการตัดสินใจซื้อจากอุปกรณ์เคลื่อนที่มากขึ้น

คุณต้องจัดการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าด้วยความเชี่ยวชาญในเชิงลึกและแบบกำหนดเองเกี่ยวกับลูกค้าแต่ละรายเพื่อแข่งขันในตลาดที่มีการขับเคลื่อนด้วยอุปกรณ์เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว การจัดหาข้อเสนอพิเศษที่เหมาะสมกับผู้ซื้อในขณะที่เขากำลังตัดสินใจซื้อมีอะไรบ้าง คุณมั่นใจได้อย่างไรว่าตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าของคุณได้รับความรู้เกี่ยวกับคุณค่าของลูกค้าของคุณกับ บริษัท และความต้องการเฉพาะของลูกค้า

คุณสามารถผสานรวมและวิเคราะห์แหล่งข้อมูลโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหลาย ๆ แหล่งเพื่อให้คุณสามารถเสนอการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดแก่ลูกค้าได้ตลอดเวลาของการมีส่วนร่วม คุณจะประเมินมูลค่าของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและพิจารณาว่าข้อเสนอพิเศษประเภทใดที่ลูกค้าต้องการเพื่อให้คุณสามารถทำให้ลูกค้าพึงพอใจและขายได้?

ผู้บริหารของ บริษัท กำลังดูข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ว่าเป็นอาวุธลับที่พวกเขาต้องการเพื่อดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง

เพิ่มความเข้าใจในความต้องการเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย ให้รายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าในเวลาที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถดำเนินการได้

• ปรับปรุงการตอบสนองต่อลูกค้าในจุดที่มีปฏิสัมพันธ์

• รวมข้อมูลการซื้อแบบเรียลไทม์เข้ากับข้อมูลการซื้อในอดีตและแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพื่อให้คำแนะนำที่ตรงจุดขาย

• ให้ตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้ามีความรู้เพื่อแนะนำการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปสำหรับลูกค้า

• ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าและการรักษาลูกค้า

• ส่งมอบข้อเสนอพิเศษที่เหมาะสมเพื่อให้ลูกค้าได้รับการยอมรับจากลูกค้ามากที่สุด

• โซลูชันการดำเนินการที่ดีที่สุดถัดไปมีลักษณะเป็นอย่างไรบริษัท ต่างๆกำลังรวมและวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและสตรีมมิ่งเป็นจำนวนมากจากอีเมลข้อความโทรศัพท์บันทึกย่อของศูนย์บริการการสำรวจออนไลน์การบันทึกเสียงหน่วย GPS และสื่อสังคมออนไลน์

ในบางสถานการณ์ บริษัท ต่างๆสามารถหาข้อมูลใหม่ ๆ ที่มีขนาดใหญ่เกินไปเร็วเกินไปหรือมีโครงสร้างที่ไม่ถูกต้องซึ่งรวมเข้าไว้ใน analytics และ predictive models ก่อน โมเดลที่ บริษัท สามารถสร้างได้สูงขึ้นและสามารถรวมข้อมูลเรียลไทม์จากแหล่งต่างๆ

นักวิเคราะห์ของ บริษัท กำลังมองหารูปแบบในข้อมูลที่จะให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับความคิดเห็นและพฤติกรรมของลูกค้า ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โมเดลของคุณจำเป็นต้องคาดเดาการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปอย่างรวดเร็วหากคุณต้องการประสบความสำเร็จในโลกมือถือที่ก้าวไปอย่างรวดเร็วนี้

เทคโนโลยีขั้นสูงช่วยให้ บริษัท สามารถสร้างข้อมูลที่ดำเนินการได้ในเวลาไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นวันหรือสัปดาห์ การคาดเดาการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปมักต้องใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เครื่องจักรที่ทันสมัยจากสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบองค์ความรู้

เรามองไปที่ตัวอย่างจริงของ บริษัท ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินที่กำลังลงทุนอย่างมากในรูปแบบใหม่ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อลูกค้า

ธนาคารทั่วโลกมีความกังวลเกี่ยวกับระยะเวลาที่ใช้ในการเข้าถึงข้อมูลลูกค้า ต้องการให้ตัวแทนจากศูนย์บริการข้อมูลลูกค้าทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าและเข้าใจเครือข่ายความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

ธนาคารใช้โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงวิธีที่ผู้แทนสนับสนุนลูกค้าด้วยการระบุความต้องการของลูกค้าแต่ละรายก่อนที่จะโทรศัพท์ แพลตฟอร์มใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์และสามารถกำหนดว่าบุคคลใดที่ลูกค้าเชื่อมต่ออยู่

โซลูชันนี้จะรวมข้อมูลหลายแหล่งทั้งภายในและภายนอก ข้อบ่งชี้บางอย่างอาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์สำคัญที่เกิดขึ้นกับลูกค้ารายนี้ เป็นผลให้ตัวแทนสามารถดำเนินการได้ดีที่สุดครั้งต่อไป ตัวอย่างเช่นลูกค้าอาจมีลูกพร้อมที่จะจบการศึกษาจากโรงเรียนมัธยมและนี่อาจเป็นช่วงเวลาที่ดีสำหรับการพูดคุยเกี่ยวกับเงินกู้ของวิทยาลัย