Slik bruker du Big Data Analytics for å øke kundeloyalitet - dummies

Når du samler dine store data, hva er ditt neste skritt? I dag er kundeloyalitet avgjørende fordi kunden er i førersetet når det gjelder å velge mellom hvordan man samhandler med en tjenesteleverandør. Dette gjelder i mange bransjer. Kjøperen har mange flere kanalalternativer, og etterforsker i økende grad kjøpsbeslutninger og foretar kjøpsbeslutninger fra en mobilenhet.

Du må administrere dine kundeinteraksjoner med væpnet og tilpasset kunnskap om hver enkelt kunde for å konkurrere i et raskt, mobildrevet marked. Hva tar det for å gi det riktige tilbudet til en kjøper mens han tar en innkjøpsbeslutning? Hvordan sikrer du at dine kundeservicerepresentanter er bevæpnet med tilpasset kunnskap om kundens verdi til selskapet og hennes spesifikke krav?

Hvordan kan du integrere og analysere flere kilder til strukturert og ustrukturert informasjon, slik at du kan tilby kundene den mest hensiktsmessige tiltaket på tidspunktet for engasjement? Hvordan vurderer du raskt verdien av en kunde og bestemmer hvilken type tilbud som kunden trenger, slik at du kan holde kunden fornøyd og gjøre et salg?

Bedriftsledere ser stadig større dataanalyse som det hemmelige våpenet de trenger for å ta den nest beste handlingen i svært konkurransedyktige miljøer.

Bedrifter utvider bruken av sosiale medier og mobile datamaskiner og ønsker å nå sine kunder til rett tid. For å levere vellykkede kundeutfall i en mobil verden, må tilbudene være så målrettede og personlige som mulig. Bedrifter bruker deres analyseplatform kombinert med stor dataanalyse med rask behandling av sanntidsdata for å oppnå konkurransefortrinn. Noen viktige mål de ønsker å oppnå, inkluderer

• Øk forståelsen for hver kundes unike behov. Gi disse dybdegående kundeinnsiktene til rett tid for å få dem til å fungere.

• Forbedre responsiviteten til kundene på samspillspunktet.

• Integrere sanntidskjøpsdata med store volumer av historiske kjøpsdata og andre datakilder for å gjøre en målrettet anbefaling på salgsstedet.

• Gi kundeservicerepresentanter kunnskapen om å anbefale den nest beste handlingen for kunden.

• Forbedre kundetilfredshet og kundeoppbevaring.

• Lever riktig tilbud slik at det er mest sannsynlig at kunden aksepterer det.

Hva ser en neste beste handlingsløsning ut?Bedrifter integrerer og analyserer store mengder ustrukturert og streaming data fra e-postmeldinger, tekstmeldinger, call center notater, online undersøkelser, stemmeopptak, GPS-enheter og sosiale medier.

I noen situasjoner kan bedrifter finne nye bruksområder for data som var for store, for fort, eller av feil struktur som skal inkorporeres i analyser og prediktive modeller før. Modeller som bedrifter kan bygge er mer avanserte og kan inneholde sanntidsdata fra en rekke kilder.

Bedriftsanalytikere ser etter mønstre i dataene som gir ytterligere innblikk i kunders meninger og oppførsel. Hastighet er en topp prioritet. Din modell må forutsi neste beste handling veldig raskt hvis du vil lykkes i denne raske mobile verden.

Avansert teknologi hjelper bedrifter å generere brukbar informasjon i løpet av minutter i stedet for dager eller uker. Forutsi neste beste handling krever ofte bruk av sofistikerte maskinlæringsalgoritmer fra et kognitivt databehandling.

Vi ser på ekte eksempler på selskaper i finansnæringen som investerer tungt på nye måter å forstå og svare på kunder.

En global bank er bekymret for hvor lang tid det tar å få tilgang til kundeinformasjon. Det ønsker å gi kundesenterets representanter mer informasjon om kunder og å få bedre forståelse av nettverket av kundeforhold.

Banken implementerte en stor dataanalysløsning som forbedrer måten sine representanter støtter kunder ved å gi dem en tidlig indikasjon på hver kundes behov før de kommer på telefon. Plattformen bruker sosiale media data til å forstå forhold og kan bestemme hvem kunden er koblet til.

Løsningen kombinerer flere kilder til data, både intern og ekstern. Enkelte indikasjoner kan forekomme av store livshendelser som finner sted for denne kunden. Som et resultat er agenter i stand til å ta den nest beste handlingen. For eksempel kan en kunde ha et barn klar til å oppgradere fra videregående skole, og dette kan være en god tid å diskutere et høyskole lån.