Como usar Big Data Analytics para aumentar a fidelidade do cliente
Depois de reunir seus dados grandes, o que é seu próximo passo? lealdade do cliente hoje é fundamental porque o cliente está no assento do motorista quando se trata de fazer uma escolha sobre como interagir com um provedor de serviços. Isto é verdade em muitas indústrias. O comprador tem muitas mais opções de canais e é cada vez pesquisando decisões de compra e tomada de decisões de compra a partir de um dispositivo móvel.
Você precisa gerenciar suas interações com o cliente armados com em profundidade e personalizados conhecimento sobre cada cliente para competir em um mercado em ritmo acelerado, móvel-driven. O que é preciso para fornecer a oferta certa para um comprador, enquanto ele está a fazer uma decisão de compra? Como você garante que seus representantes de serviço ao cliente está armado com o conhecimento personalizado sobre o valor do seu cliente para a empresa e suas necessidades específicas?
Como você pode integrar e analisar múltiplas fontes de informação estruturada e não estruturada de modo que você pode oferecer aos clientes a ação mais apropriada no momento do noivado? Como você avaliar rapidamente o valor de um cliente e determinar que tipo de oferta que o cliente precisa para que você possa manter o cliente satisfeito e fazer uma venda?
Os executivos da empresa estão cada vez mais vendo grandes análise de dados como a arma secreta que eles precisam para tomar a próxima melhor ação em ambientes altamente competitivos.
As empresas estão expandindo seu uso de meios sociais e dos ambientes de computação móvel e quer chegar aos seus clientes no momento certo. Para produzir resultados bem sucedidos do cliente em um mundo móvel, ofertas precisam ser tão específica e pessoal possível. As empresas estão usando sua plataforma de análise combinada com a análise de dados grande com processamento rápido de dados em tempo real para alcançar vantagem competitiva. Alguns objetivos principais que pretendem alcançar incluem
Aumentar a sua compreensão das necessidades específicas de cada cliente. Fornecer esses insights do cliente em profundidade no momento certo para fazê-los acionável.
Melhorar a capacidade de resposta aos clientes no ponto de interação.
Integrar dados de compra em tempo real com grandes volumes de dados de compra históricos e outras fontes de dados para fazer uma recomendação alvo no ponto de venda.
Fornecer representantes de serviço ao cliente com o conhecimento para recomendar a próxima melhor ação para o cliente.
Melhorar a satisfação do cliente e retenção de clientes.
Entregar a oferta certa para que seja mais provável de ser aceite pelo cliente.
O que faz uma solução próxima melhor ação se parece? As empresas estão a integrar e analisar grandes volumes de dados não estruturados e de streaming de e-mails, mensagens de texto, notas de call center, pesquisas on-line, gravações de voz, GPS e mídias sociais.
Em algumas situações, as empresas são capazes de encontrar novos usos para os dados que foi muito grande, muito rápido, ou da estrutura de errado deve ser incorporada análises e modelos preditivos antes. Os modelos que as empresas são capazes de construir são mais avançados e podem incorporar dados em tempo real a partir de uma variedade de fontes.
analistas da empresa está à procura de padrões nos dados que irá fornecer esclarecimentos adicionais sobre as opiniões dos clientes e comportamentos. A velocidade é uma prioridade. Seu modelo deve prever a próxima melhor ação muito rapidamente se você quiser ser bem sucedido neste mundo móvel em ritmo acelerado.
Avançada tecnologia está ajudando as empresas a gerar informações acionáveis em minutos em vez de dias ou semanas. Prevendo a próxima melhor ação muitas vezes requer o uso de algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina a partir de um ambiente de computação cognitiva.
Nós olhamos para alguns exemplos reais de empresas do setor de serviços financeiros que estão investindo pesadamente em novas maneiras de entender e responder aos clientes.
Um banco global está preocupado com a duração do tempo que leva para acessar informações do cliente. Quer fornecer representantes de call center com mais informações sobre os clientes e ter uma melhor compreensão da rede de relacionamentos com os clientes.
O banco implementou uma solução de análise de dados grande que melhora a forma como os seus representantes apoiar os clientes, proporcionando-lhes uma indicação precoce das necessidades de cada cliente antes de chegar ao telefone. A plataforma utiliza os dados de mídia social para compreender as relações e pode determinar quem o cliente conectado.
A solução combina múltiplas fontes de dados, tanto internos como externos. Alguma indicação pode existir de grandes eventos de vida que estão ocorrendo para este cliente. Como resultado, os agentes são capazes de tomar a próxima melhor ação. Por exemplo, um cliente pode ter uma criança pronto para concluir o ensino médio, e isso pode ser um bom momento para discutir um empréstimo da faculdade.