Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning - Den här bloggen belyser den outnyttjade potentialen hos kundinformation för att optimera affärsprocesser och förbättra den totala effektiviteten. Lär dig hur företag kan utnyttja kunddata för att få värdefulla insikter i kundernas preferenser, beteenden och behov, och använda den informationen för att optimera sin verksamhet. Den betonar också vikten av att anpassa kundinformationsinitiativ till affärsmål och strategier och understryker behovet av att företag prioriterar sina kundinformationsinsatser.
Det är en paradox i informationsåldern. Överflödet av information som bombarderar oss dagligen alltför ofta skymmer verklig insikt. Intelligens borde driva bättre innovation, men om den inte samlas in och används strategiskt fungerar den som en sommarroman på stranden – en engagerande distraktion. I det nuvarande scenariot använder företag i allt högre grad detaljerad analys för att finjustera prissättning, förpackning och produktprestanda för att hitta nästa stora idé.
För närvarande har företag tillgång till en aldrig tidigare skådad mängd kunddata, men i de flesta fall behöver de hjälp med att lista ut vad de ska göra med den. Denna dataflod har skapat fler flaskhalsar för företag eftersom de fortfarande arbetar med äldre system, vilket gör det besvärligt att uppnå sina mål för dataintegration, standardisering och kvalitet. Dålig datakvalitet är ett annat problem som regelbundet hämmar ansträngningarna att skapa en detaljerad kundvy. Med korrekt och tillförlitlig data är stegen för att skapa en enda kundvy väl genomförda.
Därför måste kundupplevelseteam samarbeta med dataägare i hela organisationen för att bättre förstå datainsamlingsprocessen och hur den kan förbättras för att minska eller eliminera risken för mänskliga fel. Data blir också snabbt överflödiga. Att övervaka datakällorna över tid är viktigt för att säkerställa att datakvaliteten förblir densamma.
Den globala marknaden för kundinformationsplattformar förväntas nå 8,3 miljarder dollar år 2028, med en marknadstillväxt på 28,1 % årlig tillväxttakt under prognosperioden.
Moderna företag arbetar med en datadriven metod för att utveckla relaterbara marknadsprodukter. Till skillnad från traditionella "hit-and-trial"-metoder använder dagens organisationer data för att fatta välgrundade beslut som har hög sannolikhet att lyckas. Företag samlar in data relaterad till sina kunder med hjälp av olika kanaler som undersökningar, spårning av köpresor, registrering av klagomål etc. Därefter använder team flera tekniker för att söka efter mönster i det stora havet av insamlad data och tillhandahålla rapporter till ledningen. En sådan process kallas Customer Intelligence Analytics.
Kundintelligens (KI) samlar in kunddata och hämtar insikter från den. KI låter företag ta reda på vilka deras kunder är – var de bor, vilka produkter de gillar, vilka problem de vill lösa och så vidare. Målet är att använda informationen för att skräddarsy varje interaktion till enskilda kunder och förbättra deras upplevelse. Ta en titt på dess komponenter i figuren nedan.
I takt med att affärsbehoven utvecklas och kundprogram mognar, kommer kraven på befintliga lösningar att fortsätta öka, och chefers sponsring blir ännu viktigare i strävan att modernisera. Men modernisering innebär bara ibland att ersätta befintlig teknik.
För många organisationer är det klokaste tillvägagångssättet att bygga vidare på det som finns tillgängligt idag och gå mot flexibla arkitekturer som stöder morgondagens arbetsbelastningar. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för ledare att utöka eller avlasta kapacitet till lösningar som syftar till att hantera data och lägga till intelligens.
|
Data och teknik fortsätter att förändras för att hantera nya och olika användningsområden , och varje iteration sker lite snabbare. För att stödja kundernas frågor med fler och olika typer av svar finns det ett nuvarande och potentiellt framtida behov av äldre applikationer som fokuserar på datalagring, relationella applikationer som kan stödja en rad olika resurser och arkitekturer med framtida tillstånd.
Källa: Informatica Föränderliga behov kring kundinformationsplattformar kräver utökade funktioner som stöder komplex analys av en mängd olika användare. Det kräver också växande tekniska kapaciteter för att ha kraften och funktionaliteten som krävs för att möta dessa krav.
CDO:n kan sedan utöka interna applikationer genom att sömlöst leverera nya funktioner med förbättrad, intelligent data tillbaka till befintliga system, inklusive:
Master Data Management (MDM) – Utformad för att behärska kärnattribut (strukturerad data) och domäner för operativt och analytiskt bruk. Kundinsiktslösningar kan utöka och förbättra data från befintliga MDM-lösningar för att hantera nya datatyper och affärskrav, vilket kompletterar kundprofilen.
Företagsdatalager (EDW) – Utformade för att stödja operativ rapportering och affärsinformation. Datalager används ofta för att stödja avancerade kundinformationsanvändningsfall.
Kundrelationshantering (CRM) – Utformad kring att automatisera kundnära processer för information om kända kunder och potentiella kunder. CRM utökas vanligtvis med ytterligare data filtrerad från kundinsikter för att fokusera team på de mest produktiva aktiviteterna.
Idag kan MDM, EDW:er och CRM utesluta kritisk information som sociala medier, e-post, klickström, chatt, analys och enkätdata. Grafiken nedan visar hur kundintelligensteknik kan lägga till och härleda ytterligare dataelement till kundprofilen, såsom relationer, sentiment och ledande indikatorer – vilket kompletterar vyn för att hantera nya användningsområden kring personalisering, kundupplevelse, näst bästa upplevelse, näst bästa interaktion och kundresa .
Kundinformation kan skapa flexibla teknikplattformar som gör det möjligt för organisationer att tillämpa dataanalys och maskininlärningsmöjligheter och:
Utöka korsförsäljning och merförsäljning: Företag kan prognostisera kampanjeffektivitet och finjustera kanalmarknadsföring genom att analysera kundernas benägenhet för nya erbjudanden. Detta arbete utförs autonomt och förlitar sig på förbättring av maskininlärningsmodeller. Fördelarna inkluderar bättre kampanjförsäljningsnivåer, lägre marknadsföringskostnader och större insyn i marknadsförings-ROI.
Kanalanalys: Genom att tillämpa analyser av konsumentbeteende per kanal och per agent kan organisationer optimera hur de betjänar kunder och mäta ROI. Detta bidrar till att öka intäkterna, anpassa och förbättra tjänster, öka nöjdheten och förbättra agenternas effektivitet.
Kvalificera leads från tredje part: Att förfina hur man kvalificerar leads från kampanjer och tredjepartsdata kan öka kundnöjdheten och effektiviteten hos marknadsföringsresurser.
Minska kundbortfall: Identifiera riskkonsumenter och orsakerna till kundbortfall. Automatiserad övervakning av riskkonsumenter ger insikter som föreslår förebyggande åtgärder.
Omtolka varumärkeslojalitet: Med djupgående data om kundbeteende kan företag personligen belöna och uppmärksamma varje konsument vid alla konsumtionskontakter för att bygga upp kontakt och varumärkeskärlek.
Stärk ditt företag med datadrivet beslutsfattande:
Vi hjälper dig att implementera kundinformationsmetoder för att fatta välgrundade beslut baserade på handlingsbara insikter från kunddata, vilket leder till bättre prestanda och resultat.
Prata med våra experter på dataanalys Kundinformation hittar tillämpningar i följande fyra användningsfall:
Beteendesegmentering: Den mest populära tillämpningen av kundintelligens, beteendesegmentering, klassificerar användare i separata kluster baserat på beteendemönster. Faktorer som att vara i samma köplivscykelfas, likhet mellan tidigare köp etc. dikterar denna klassificering.
Modellering av användarflöden: Användarflöde hänvisar till en konsuments väg när de utför en uppgift på din webbplats eller mobilapplikation. Kundinformation ger dig möjlighet att övervaka konsumentresor och identifiera de flaskhalsar som användarna möter i sina uppgifter. Detta gör att du kan förenkla dina funktioner i appen så att dina kunder kan utnyttja dina tjänster problemfritt.
Geografisk målgruppsinriktning: Geografisk målgruppsinriktning med hjälp av kundinformation förenklar processen att anpassa meddelanden och erbjudanden för kunder. Ett känt exempel på denna tillämpning är nuvarande online-matleveranssystem. De förlitar sig på kundinformationsdata för att erbjuda populära restauranger nära användarnas platser baserat på deras demografiska data.
Personliga e-postmeddelanden: Baserat på beteendesegment kan företag skicka specifika meddelanden eller erbjudanden anpassade till dessa kundsegments allmänna preferenser eller köpmönster. Personliga e-postmeddelanden är också ett användningsfall för kontobaserad marknadsföring (ABM) inom B2B.
Steg 1: Samla in kunddata över olika kanaler
Det första steget i kundinformation är datainsamlingsprocessen. Detta kräver att du samlar in rådata från många kanaler, inklusive e-postmeddelanden, feedback, webbplatser, samtal och sociala medieplattformar. Denna massiva mängd indata kan bättre förstås genom att klassificera den i följande tre typer:
Direkt feedback: Detta inkluderar undersökningar, frågeformulär, klagomål och andra metoder för datainsamling där användarna villigt lämnar feedback om sina erfarenheter av ert företag. Analys av dessa data kan ge liten insikt men är fortfarande avgörande för att få en tydlig uppfattning om era kunders problem och förväntningar. Alternativt kan kunderna också erbjuda sin direkta feedback till en tredje part som kan dela sina resultat med era affärsteam.
Indirekt feedback: Denna data finns på sociala medieplattformar eller i kundtjänstklagomål där användare avslöjar sina tankar om ditt företag.
Anledd feedback: Anledd feedback består av data som samlats in med hjälp av processutvinning, cookies, köphistorik och andra sådana medier från alla företagsprocesser som är kopplade till kunder.
Steg 2: Konfigurera analysinfrastruktur
När du har samlat in den information som krävs i steg 1 är det dags att implementera analyser på dina kunddata. Ditt teknikteam behöver antingen bygga en analysuppsättning från grunden eller använda onlineplattformar för att utvinna värdefulla insikter från rådata. Med hjälp av resultaten av din analys kan du dela upp dina kunder i olika segment beroende på deras beteendemönster. Detta gör att du kan analysera varje komponent noggrant och samla in mer detaljerade insikter.
Steg 3: Omvandla dina data till handlingsbara insikter
Det sista steget i kundinformationsprocessen innebär att vidta åtgärder utifrån de insikter som extraherats i steg 2. Dashboards, kundresekartor, rapporter etc. är några format där du kan presentera insikter för dina team. Detta gör det möjligt för ditt marknadsföringsteam att tillgodose olika segment separat och skapa mer personliga annonskampanjer.
Frigör kraften i data: Kom igång med kundinformation idag!
Med vår konsultation inom analys kan du börja bygga dina kundinformationsstrategier för att driva bättre beslutsfattande och kundcentrerade initiativ.
- En välkänd specialiserad återförsäljare berikade mer än 80 % av sina kundregister och etablerade partnerskap genom att koppla transaktionsdata till masterdata för att förbättra och förbättra kampanjens effektivitet, vilket ledde till en förbättring av svarsfrekvensen med 14 %.
- En nationell försäkringsorganisation förbättrade identifieringen av kvalificerade potentiella kunder med 45 % genom att sammanställa en detaljerad kundvy för att identifiera kvalificerade potentiella kunder för anpassade erbjudanden över hela världen med över 120 miljoner medlemmar.
- För att förbättra kundupplevelsen (CX) och öka konverteringsfrekvensen genomförde ett nationellt finansföretag en sömlös, automatiserad dataintegration mellan ett flertal verktyg för datainsamling, analys och målgruppsinriktning, vilket gjorde det möjligt för dem att anpassa målgruppen för 97 % av kända konsumenter och uppnå en avkastning på investeringen (ROI) på 25 %.
- För att finjustera sina nuvarande lojalitetsprogram skapade en ledande organisation för skönhetsprodukter och -tjänster personas för 6 miljoner konsumenter baserat på demografisk profil, köpbeteende och ouppfyllda behov.
- En intelligens- och analyslösning hjälpte en global biltillverkare att bättre förstå kundernas beteendemönster. Lösningen förbättrade möjligheterna till korsförsäljning och merförsäljning genom att analysera 13,5 miljoner svarsposter från service- och försäljningsundersökningar.
Att använda teknik för att förbättra kundupplevelserna är avgörande för att öka vinsten och behålla kunderna. Om företaget vill sticka ut bör det använda kundinformation på allvar för att fatta välgrundade, datadrivna beslut.
De insikter organisationen får från kundinformation kommer att öka varumärkeslojaliteten och förbereda verksamheten för att möta alla förändringar i branschen. Kontakta oss på Polestar Analytics idag!