Verbesserung der Kundenerfahrung mit Big Data Analytics

Die große Daten, die einen Unterschied machen können, wie die Unternehmen erfüllen ihren Kunden und Partnern ist nicht unbedingt in traditionellen Datenbanken nicht mehr. Der Wert von unstrukturierten Daten aus nicht-traditionellen Quellen hat deutlich werden. Wirtschaftsführer haben entdeckt, dass, wenn sie Informationen schnell analysieren können, die unstrukturierte ist - entweder in Form von Text von Kunden-Support-Systeme oder Social-Media-Sites - sie wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie Big Data Analytics macht Unternehmen agiler und profitabel

Wenn Unternehmen massiv Sammlungen von Daten zu analysieren und diese Ergebnisse in Echtzeit an den Kunden Entscheidungsprozess zu vergleichen, können Unternehmen enorme Umsatzsteigerungen zu gewinnen. Daher kann ein Unternehmen die Fähigkeit agil und wendig zu sein, verwandeln eine Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten im Rahmen eines Geschäftsprozesses nutzen, und vor allem profitabel.

Viele Unternehmen sammeln sich große Mengen an unstrukturierten Daten, die als Quelle von Informationen über ihre Kundenerfahrung nur wenig genutzt wurden. Unstrukturierte Daten ist der Text in E-Mails, SMS, Call-Center-Notizen, Kommentare in Antworten auf die Umfrage, Tweets gefunden und Blogs. Diese Art von Daten repräsentiert etwa 80 Prozent der verfügbaren Daten für Unternehmen und es wächst weiter.

Unstrukturierte Daten hat in der Regel viele manuelle Stunden zu überprüfen und in vielen Unternehmen genommen hat es nie ausreichend analysiert wurden. Die Unternehmen erkennen, dass, wenn diese Daten zur richtigen Zeit analysiert wird, kann es helfen, Muster der Unzufriedenheit der Kunden zu identifizieren oder zu einem potentiellen Produktfehler, so dass Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können, bevor es zu spät ist.

Die zunehmende Komplexität der Textanalyse wird von Unternehmen als großer Vorteil angesehen, die tiefe Analyse von großen Mengen unstrukturierter Daten in Echt oder nahezu in Echtzeit ermöglicht, so dass die Ergebnisse bei der Entscheidungsfindung verwendet werden. Textanalyse ist der Prozess unstrukturiertem Text zu analysieren, relevante Informationen zu extrahieren und sie in strukturierte Informationen umzuwandeln, die auf verschiedene Weise genutzt werden können.

Mit großer Daten- und Textanalyse um die Verbesserung der

die Mechanik der Textanalyse zu verstehen, ist in Ordnung, aber wie würde diese Arbeit in der realen Welt? Schauen Sie sich ein Beispiel für eine Autovermietung, die großen Druck von aufstrebenden Unternehmen wurde erlebt, die nicht den gleichen hohen Aufwand hatte. Wie könnte die bestehenden Unternehmen konkurrieren? Die Verbesserung der Ansprechbarkeit schien der Schlüssel zum Erfolg zu sein.

Daher war das Unternehmen in der Lage Textanalyse zu verwenden, die einen wesentlichen Verbesserungen im Kundendienst zu beginnen. Das Unternehmen ermutigt seine Kunden Feedback über ihre Leistungen in Online-Umfragen oder per E-Mail oder Text zur Verfügung zu stellen. Kunden verwendet, um diese Kommunikationsmethoden Kommentare über Probleme mit dem Service zur Verfügung zu stellen, wie eine länger als erwartete Wartezeiten, schlechte Agent-Dienst, oder das Auto nicht bekommen, die sie bestellt haben.

Allerdings hatte das Unternehmen die Antwort und Interpretation dieser Kommentare inkonsistent. Das Unternehmen wurde unter den richtigen Ansatz, aber die Reaktion war zu langsam und die Analyse war uneinheitlich. Agentur Manager lesen Sie die E-Mails und Kommentare in Web-Befragungen und Textnachrichten. Manager lesen Sie die Kommentare online und stellte sie für die zukünftige Aufmerksamkeit in Kategorien.

Leider hat dieser Ansatz eine lange Zeit, und jeder Manager verfolgt einen anderen Ansatz, um Kommentare zu kategorisieren. Es war zu einfach Muster der Unzufriedenheit oder Sorge zu verpassen, die auftauchen können, wenn Sie in der Lage waren, auf einmal über eine große Anzahl von Kommentaren zu suchen.

Was Manager tun wollte, war zu analysieren Feedback von den Kunden so schneller, dass sie mögliche Probleme in Echtzeit und Adresse Probleme zu Beginn identifizieren konnten, bevor sie größere Probleme geworden.

Manager implementiert eine Textanalyse-Lösung, die sich schnell über alle Arten von Quellen Text für Einsicht analysieren dürfen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten. Sie führten auch eine Stimmungsanalyse-Lösung, die einen automatisierten Ansatz ermöglichte Formen der Kommunikation zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit benötigen. Sie konnten große Mengen an Informationen über die Kundenerfahrung in Echtzeit zu erfassen und schnell zu analysieren und Maßnahmen ergreifen.

Das Unternehmen war in der Lage zu bedeutenden Verbesserungen bei der Kundenzufriedenheit zu machen. Es ist in der Lage eine bessere Übersicht über Auto und -ausrüstung Leistungsniveau zu halten und Probleme zu finden und sie frühzeitig zu beheben. Es hat jetzt ein genaueres Verständnis davon, wo Probleme liegen und kann sie viel schneller erkennen. Die neue Analyse zur Verfügung gestellt Manager mit einer frühzeitigen Erkennung von Problemen an einem Standort.

Als Ergebnis waren sie in der Lage, Änderungen vorzunehmen und die Kundenzufriedenheit an diesem Ort zu verbessern.