So verwenden Big Data Analytics Kundenbindung zu erhöhen
Sobald Sie Ihre große Daten zu sammeln, was ist der nächste Schritt? Heute Kundenbindung ist von größter Bedeutung, weil der Kunde in den Fahrersitz, wenn es um eine Wahl zustande kommt, wie bei einem Dienstanbieter zu interagieren. Dies gilt in vielen Branchen. Der Käufer hat viel mehr Kanal-Optionen und wird zunehmend Kaufentscheidungen der Erforschung und Entscheidungen Kauf von einem mobilen Gerät.
Sie müssen Ihre Kunden-Interaktionen mit fundiertem bewaffnet zu verwalten und individuelle Wissen über jeden einzelnen Kunden in einer schnelllebigen, mobile getriebenen Markt zu konkurrieren. Was braucht es, das richtige Angebot an einen Käufer zu liefern, während er eine Kaufentscheidung macht? Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Kundendienstmitarbeiter mit individuellem Wissen Wert über Ihre Kunden an das Unternehmen und ihre spezifischen Anforderungen bewaffnet sind?
Wie können Sie mehrere Quellen von strukturierten und unstrukturierten Informationen integrieren und analysieren, so dass Sie Kunden die am besten geeignete Maßnahme zum Zeitpunkt des Eingriffs zu bieten hat? Wie beurteilen Sie schnell den Wert eines Kunden und bestimmen, welche Art von Angebot, dass die Kundenbedürfnisse, so dass Sie den Kunden zufrieden zu halten und einen Verkauf zu machen?
Die Führungskräfte sehen zunehmend Big Data Analytics als Geheimwaffe sie die nächste beste Aktion in hohem Maße wettbewerbsfähige Umgebungen zu nehmen.
Die Unternehmen bauen ihre Nutzung von Social Media und Mobile-Computing-Umgebungen und wollen ihre Kunden zur richtigen Zeit zu erreichen. Um eine erfolgreiche Kunden Ergebnisse in einer mobilen Welt liefern, müssen Angebote als gezielte und persönlich wie möglich zu sein. Die Unternehmen sind mit ihrer Analyse-Plattform mit großen Datenanalyse kombiniert mit schnellen Verarbeitung von Echtzeitdaten Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Einige der wichtigsten Ziele, die sie erreichen wollen gehören
Erhöhen Sie ihr Verständnis der individuellen Bedürfnisse des Kunden. Geben Sie diese in detaillierte Kundeninformationen zur richtigen Zeit, um sie umsetzbare zu machen.
Verbesserung der Anpassungsfähigkeit an die Kunden am Point-of-Interaktion.
Integrieren Sie in Echtzeit Kaufdaten mit großen Mengen von historischen Anschaffungsdaten und anderen Datenquellen eine gezielte Empfehlung an den Point of Sale zu machen.
Geben Sie Kundendienstmitarbeiter mit dem Wissen um die nächste beste Aktion für den Kunden zu empfehlen.
Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
das richtige Angebot zu liefern, so dass es sehr wahrscheinlich ist vom Kunden akzeptiert werden.
Was bedeutet eine nächste beste Aktion Lösung aussehen? Unternehmen integrieren und Analyse großer Mengen unstrukturierter und Streaming-Daten von E-Mails, SMS, Call-Center-Notizen, Online-Umfragen, Sprachaufnahmen, GPS-Geräte und Social Media.
In einigen Situationen können Unternehmen neue Anwendungen für Daten zu finden, die zu groß, zu schnell war, oder von der falschen Struktur vor Einbau in Analysen und Vorhersagemodelle werden. Die Modelle, die Unternehmen sind in der Lage zu bauen, sind weiter fortgeschritten und können aus einer Vielzahl von Quellen in Echtzeit Daten integrieren.
Analysten Unternehmen suchen nach Mustern in den Daten, die zusätzliche Einblicke in Kundenmeinungen und Verhalten liefern. Die Geschwindigkeit ist oberste Priorität. Ihr Modell benötigt, um die nächste beste Aktion sehr schnell zu berechnen, wenn Sie in dieser schnelllebigen mobilen Welt erfolgreich sein wollen.
Advanced-Technologie hilft Unternehmen umsetzbare Informationen in Minuten zu generieren, anstatt von Tagen oder Wochen. Die Vorhersage erfordert die nächste beste Aktion oft den Einsatz von hoch entwickelten Maschinenlernalgorithmen aus einer kognitiven Computing-Umgebung.
Wir schauen auf eine reale Beispiele von Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche, die stark auf neue Weise investieren, um Kunden zu verstehen und darauf zu reagieren.
Eine globale Bank ist besorgt über die Länge der Zeit es braucht, Kundeninformationen zuzugreifen. Sie will Vertreter Call-Center mit über Kunden mehr Informationen zur Verfügung zu stellen und ein besseres Verständnis für das Netzwerk von Kundenbeziehungen zu haben.
Die Bank implementierte eine Big Data Analytics-Lösung, die die Art und Weise ihre Vertreter unterstützen Kunden verbessert, indem sie mit einem frühen Hinweis auf die Bedürfnisse jedes Kunden, bevor sie ihnen am Telefon bekam. Die Plattform nutzt Social-Media-Datenbeziehungen zu verstehen und kann bestimmen, wem der Kunde verbunden.
Die Lösung kombiniert mehrere Datenquellen, sowohl intern als auch extern. Einige Hinweise können von wichtigen Ereignissen im Leben gibt, die Platz für diesen Kunden einnehmen. Als Ergebnis sind Agenten der Lage, die nächste beste Maßnahmen zu ergreifen. Zum Beispiel kann ein Kunde ein Kind bereit, von der High School zu absolvieren, und dies könnte eine gute Zeit sein, ein College-Darlehen zu diskutieren.