Verwendung von Big Data Analytics zur Steigerung der Kundentreue - Dummies

Sobald Sie Ihre Big Data gesammelt haben, was ist Ihr nächster Schritt? Heutzutage ist die Kundenbindung von größter Wichtigkeit, da sich der Kunde auf dem Weg zum Anbieter befindet, wenn es darum geht, eine Wahl zu treffen, wie er mit einem Dienstanbieter interagieren soll. Das gilt für viele Branchen. Der Käufer hat viel mehr Kanaloptionen und recherchiert zunehmend Kaufentscheidungen und trifft Kaufentscheidungen von einem mobilen Gerät.

Sie müssen Ihre Kundeninteraktionen mit detailliertem und individuellem Wissen über jeden einzelnen Kunden verwalten, um in einem schnelllebigen, mobilen Markt bestehen zu können. Was braucht es, um dem Käufer das richtige Angebot zu machen, während er eine Kaufentscheidung trifft? Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Kundenberater mit maßgeschneiderten Kenntnissen über den Wert Ihres Kunden für das Unternehmen und ihre spezifischen Anforderungen ausgestattet sind?

Wie können Sie mehrere Quellen von strukturierten und unstrukturierten Informationen integrieren und analysieren, damit Sie den Kunden zum Zeitpunkt des Engagements die am besten geeignete Aktion anbieten können? Wie beurteilen Sie schnell den Wert eines Kunden und bestimmen, welche Art von Angebot der Kunde braucht, damit Sie den Kunden zufrieden stellen und verkaufen können?

Führungskräfte des Unternehmens betrachten zunehmend Big Data Analytics als die Geheimwaffe, die sie benötigen, um in wettbewerbsintensiven Umgebungen die nächstbeste Aktion durchzuführen.

Unternehmen erweitern ihre Nutzung von Social Media und Mobile Computing Umgebungen und wollen ihre Kunden zur richtigen Zeit erreichen. Um erfolgreiche Kundenergebnisse in einer mobilen Welt zu liefern, müssen Angebote so zielgerichtet und persönlich wie möglich sein. Unternehmen nutzen ihre Analyseplattform in Kombination mit Big Data-Analysen mit schneller Verarbeitung von Echtzeitdaten, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Einige wichtige Ziele, die sie erreichen wollen, sind

• Verschaffen Sie sich ein besseres Verständnis für die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden. Geben Sie diese detaillierten Kundeneinblicke zur richtigen Zeit an, um sie umsetzbar zu machen.

• Verbessern Sie die Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden am Ort der Interaktion.

• Integrieren Sie Kaufdaten in Echtzeit mit großen Mengen historischer Kaufdaten und anderer Datenquellen, um eine gezielte Empfehlung am Point of Sale abzugeben.

• Bieten Sie den Kundendienstmitarbeitern das Wissen an, um die nächste beste Aktion für den Kunden zu empfehlen.

• Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.

• Liefern Sie das richtige Angebot, damit es am wahrscheinlichsten vom Kunden angenommen wird.

Wie sieht eine Next-Best-Action-Lösung aus?Unternehmen integrieren und analysieren große Mengen unstrukturierter und gestreamter Daten aus E-Mails, Textnachrichten, Call-Center-Notizen, Online-Umfragen, Sprachaufnahmen, GPS-Geräten und sozialen Medien.

In einigen Situationen sind Unternehmen in der Lage, neue Verwendungen für Daten zu finden, die zu groß, zu schnell oder von der falschen Struktur waren, um zuvor in Analysen und Vorhersagemodelle integriert zu werden. Die Modelle, die Unternehmen erstellen können, sind fortschrittlicher und können Echtzeitdaten aus einer Vielzahl von Quellen enthalten.

Unternehmensanalysten suchen nach Mustern in den Daten, die zusätzliche Einblicke in Kundenmeinungen und -verhalten bieten. Geschwindigkeit hat oberste Priorität. Ihr Modell muss die nächste beste Aktion sehr schnell vorhersagen, wenn Sie in dieser schnelllebigen mobilen Welt erfolgreich sein wollen.

Die fortschrittliche Technologie hilft Unternehmen dabei, verwertbare Informationen in Minuten anstatt in Tagen oder Wochen zu generieren. Die Vorhersage der nächsten besten Aktion erfordert oft den Einsatz von ausgeklügelten Algorithmen für maschinelles Lernen aus einer kognitiven Computerumgebung.

Wir betrachten Beispiele aus der realen Welt von Unternehmen aus der Finanzdienstleistungsbranche, die stark in neue Wege investieren, um Kunden zu verstehen und darauf zu reagieren.

Eine globale Bank ist besorgt über die Dauer des Zugriffs auf Kundeninformationen. Sie möchte Call-Center-Vertretern mehr Informationen über Kunden zur Verfügung stellen und das Netzwerk der Kundenbeziehungen besser verstehen.

Die Bank implementierte eine Big-Data-Analyse-Lösung, die die Art und Weise verbessert, wie ihre Vertreter Kunden unterstützen, indem sie ihnen frühzeitig die Bedürfnisse jedes Kunden vor dem Telefonieren mitteilt. Die Plattform verwendet Social-Media-Daten, um Beziehungen zu verstehen und zu bestimmen, mit wem der Kunde verbunden ist.

Die Lösung kombiniert mehrere Datenquellen, sowohl intern als auch extern. Einige Anzeichen können von wichtigen Lebensereignissen existieren, die für diesen Kunden stattfinden. Infolgedessen können Agenten die nächstbeste Aktion ausführen. Zum Beispiel kann ein Kunde ein Kind haben, das bereit ist, von der High School abzuschließen, und dies könnte ein guter Zeitpunkt sein, um ein College-Darlehen zu besprechen.