Cách sử dụng Công cụ Phân tích Dữ liệu Lớn để Tăng Sự trung thành của Khách hàng - những Cụm

Khi bạn thu thập dữ liệu lớn, bước tiếp theo của bạn là gì? Ngày nay lòng trung thành của khách hàng là điều tối quan trọng vì khách hàng đang ngồi trên ghế lái xe khi lựa chọn cách tương tác với nhà cung cấp dịch vụ. Điều này đúng với nhiều ngành. Người mua có nhiều tùy chọn kênh hơn và ngày càng nghiên cứu các quyết định mua hàng và đưa ra quyết định mua hàng từ thiết bị di động.

Bạn cần quản lý các tương tác khách hàng của mình với những kiến ​​thức chuyên sâu và tùy chỉnh về từng khách hàng để cạnh tranh trong một thị trường đầy sức mạnh. Phải làm gì để cung cấp lời mời phù hợp với người mua trong khi anh ta đang đưa ra quyết định mua hàng? Làm thế nào để bạn đảm bảo rằng đại diện dịch vụ khách hàng của bạn được trang bị kiến ​​thức về giá trị của khách hàng của bạn cho công ty và các yêu cầu cụ thể của nó?

Làm thế nào bạn có thể tích hợp và phân tích nhiều nguồn thông tin có cấu trúc và không có cấu trúc để bạn có thể cung cấp cho khách hàng hành động thích hợp nhất tại thời điểm cam kết? Làm thế nào để bạn nhanh chóng đánh giá giá trị của một khách hàng và xác định những loại cung cấp mà khách hàng cần để bạn có thể giữ khách hàng hài lòng và thực hiện bán hàng?

Giám đốc điều hành của công ty đang ngày càng xem các phân tích dữ liệu lớn như là vũ khí bí mật mà họ cần để thực hiện hành động tốt nhất tiếp theo trong các môi trường cạnh tranh cao.

Tăng sự hiểu biết của họ về nhu cầu độc đáo của từng khách hàng. Cung cấp những hiểu biết sâu sắc của khách hàng vào đúng thời điểm để làm cho họ có thể hành động.

• Cải thiện phản hồi cho khách hàng tại thời điểm tương tác.

• Tích hợp dữ liệu mua theo thời gian thực với khối lượng lớn dữ liệu mua hàng lịch sử và các nguồn dữ liệu khác để đưa ra đề xuất nhắm mục tiêu tại điểm bán hàng.

• Cung cấp cho đại diện dịch vụ khách hàng với kiến ​​thức để đề xuất hành động tốt nhất tiếp theo cho khách hàng.

• Cải thiện sự hài lòng của khách hàng và duy trì khách hàng.

• Cung cấp đúng sản phẩm để khách hàng chấp nhận nhiều nhất.

• Giải pháp hành động tốt nhất tiếp theo trông như thế nào?Các công ty đang tích hợp và phân tích khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và luồng dữ liệu từ e-mail, tin nhắn văn bản, ghi chú trung tâm cuộc gọi, khảo sát trực tuyến, ghi âm, đơn vị GPS và phương tiện truyền thông xã hội.

Trong một số trường hợp, các công ty có thể tìm thấy các ứng dụng mới cho dữ liệu quá lớn, quá nhanh hoặc sai cấu trúc được tích hợp vào các phân tích và mô hình tiên đoán trước đó. Các mô hình mà các công ty có thể xây dựng được nâng cao hơn và có thể kết hợp dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau.

Các nhà phân tích của công ty đang tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu cung cấp thêm thông tin chi tiết về quan điểm và hành vi của khách hàng. Tốc độ là ưu tiên hàng đầu. Mô hình của bạn cần tiên đoán hành động tốt nhất tiếp theo rất nhanh nếu bạn muốn thành công trong thế giới di động nhanh này.

Công nghệ tiên tiến đang giúp các công ty tạo ra thông tin có thể hành động trong vài phút thay vì ngày hoặc tuần. Dự đoán hành động tốt nhất tiếp theo thường đòi hỏi phải sử dụng các thuật toán học máy tinh vi từ môi trường tính toán nhận thức.

Chúng tôi nhìn vào một ví dụ thực tế của các công ty trong ngành dịch vụ tài chính đang đầu tư rất nhiều vào những cách mới để hiểu và đáp ứng với khách hàng.

Một ngân hàng toàn cầu quan tâm đến khoảng thời gian cần để truy cập thông tin khách hàng. Nó muốn cung cấp cho đại diện trung tâm cuộc gọi với nhiều thông tin hơn về khách hàng và để có một sự hiểu biết tốt hơn về mạng lưới các mối quan hệ khách hàng.

Ngân hàng đã triển khai một giải pháp phân tích dữ liệu lớn để cải thiện cách thức đại diện của họ hỗ trợ khách hàng bằng cách cung cấp cho họ một chỉ dẫn sớm về nhu cầu của từng khách hàng trước khi họ gọi điện thoại. Nền tảng sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội để hiểu các mối quan hệ và có thể xác định người mà khách hàng kết nối.

Giải pháp kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, cả trong và ngoài. Một số dấu hiệu cho thấy có thể tồn tại các sự kiện sinh hoạt chính đang diễn ra cho khách hàng này. Kết quả là, các đại lý có thể thực hiện hành động tốt nhất tiếp theo. Ví dụ, một khách hàng có thể có một đứa trẻ đã sẵn sàng để tốt nghiệp trung học, và đây có thể là thời điểm tốt để thảo luận về một khoản vay đại học.