Come utilizzare Big Data Analytics per aumentare la fedeltà dei clienti - dummies

Una volta raccolti i tuoi big data, qual è il tuo prossimo passo? Oggi la fedeltà del cliente è fondamentale perché il cliente è nel posto di guida quando si tratta di fare una scelta su come interagire con un fornitore di servizi. Questo è vero in molti settori. L'acquirente ha molte più opzioni di canale e sta sempre più ricercando le decisioni di acquisto e prendendo decisioni di acquisto da un dispositivo mobile.

È necessario gestire le interazioni con i clienti armati di conoscenze approfondite e personalizzate su ogni singolo cliente per competere in un mercato frenetico e guidato dai dispositivi mobili. Che cosa serve per offrire l'offerta giusta a un acquirente mentre sta prendendo una decisione d'acquisto? Come garantite che i vostri rappresentanti del servizio clienti siano dotati di conoscenze personalizzate sul valore del cliente per l'azienda e le sue esigenze specifiche?

In che modo puoi integrare e analizzare molteplici fonti di informazioni strutturate e non strutturate in modo da poter offrire ai clienti l'azione più appropriata al momento del fidanzamento? Come valuta rapidamente il valore di un cliente e determina il tipo di offerta di cui il cliente ha bisogno in modo da poter mantenere il cliente soddisfatto e fare una vendita?

I dirigenti aziendali stanno sempre più osservando l'analisi dei big data come l'arma segreta di cui hanno bisogno per compiere la prossima azione migliore in ambienti altamente competitivi.

Le aziende stanno espandendo il loro uso dei social media e degli ambienti di mobile computing e vogliono raggiungere i loro clienti al momento giusto. Per offrire ai clienti risultati di successo in un mondo mobile, le offerte devono essere il più mirate e personali possibile. Le aziende utilizzano la loro piattaforma di analisi combinata con l'analisi dei big data con elaborazione rapida di dati in tempo reale per ottenere un vantaggio competitivo. Alcuni obiettivi chiave che desiderano raggiungere includono

• Aumenta la loro comprensione delle esigenze specifiche di ogni cliente. Fornisci questi approfondimenti approfonditi ai clienti al momento giusto per renderli fruibili.

• Migliora la reattività ai clienti nel punto di interazione.

• Integrare i dati di acquisto in tempo reale con grandi volumi di dati di acquisto storici e altre fonti di dati per fare una raccomandazione mirata al punto di vendita.

• Fornire i rappresentanti del servizio clienti con le conoscenze per consigliare la migliore azione successiva per il cliente.

• Migliora la soddisfazione del cliente e la fidelizzazione dei clienti.

• Fornire l'offerta giusta in modo che sia più probabile che venga accettata dal cliente.

Che aspetto ha una prossima soluzione di azione migliore?Le aziende stanno integrando e analizzando grandi volumi di dati non strutturati e in streaming da e-mail, messaggi di testo, call center, sondaggi online, registrazioni vocali, unità GPS e social media.

In alcune situazioni, le aziende sono in grado di trovare nuovi utilizzi per dati troppo grandi, troppo veloci o della struttura errata da incorporare in analitica e modelli predittivi. I modelli che le aziende sono in grado di costruire sono più avanzati e possono incorporare dati in tempo reale da una varietà di fonti.

Gli analisti aziendali stanno cercando modelli nei dati che forniscano ulteriori informazioni sulle opinioni e il comportamento dei clienti. La velocità è una priorità assoluta. Il tuo modello ha bisogno di prevedere la prossima azione migliore molto rapidamente se vuoi avere successo in questo frenetico mondo mobile.

La tecnologia avanzata aiuta le aziende a generare informazioni utilizzabili in pochi minuti anziché giorni o settimane. Predire la prossima azione migliore spesso richiede l'uso di sofisticati algoritmi di apprendimento automatico da un ambiente di calcolo cognitivo.

Esaminiamo esempi reali di aziende nel settore dei servizi finanziari che stanno investendo molto in nuovi modi per comprendere e rispondere ai clienti.

Una banca globale è preoccupata per il tempo necessario per accedere alle informazioni sui clienti. Vuole fornire ai rappresentanti dei call center maggiori informazioni sui clienti e una migliore comprensione della rete di relazioni con i clienti.

La banca ha implementato una soluzione di analisi dei big data che migliora il modo in cui i suoi rappresentanti supportano i clienti fornendo loro un'indicazione precoce delle esigenze di ogni cliente prima che entrassero al telefono. La piattaforma utilizza i dati dei social media per comprendere le relazioni e può determinare a chi è collegato il cliente.

La soluzione combina più fonti di dati, sia interne che esterne. Potrebbe esserci qualche indicazione dei principali eventi della vita che si stanno verificando per questo cliente. Di conseguenza, gli agenti sono in grado di compiere la migliore azione successiva. Ad esempio, un cliente può avere un bambino pronto a laurearsi, e questo potrebbe essere un buon momento per discutere di un prestito universitario.