Comment utiliser de grandes analyses de données pour augmenter la fidélité des clients

Une fois que vous vous réunissez vos données importantes, ce qui est votre prochaine étape? Aujourd'hui, fidélisation de la clientèle est primordiale parce que le client est dans le siège du conducteur quand il vient à faire un choix sur la façon d'interagir avec un fournisseur de services. Cela est vrai dans de nombreuses industries. L'acheteur a beaucoup plus d'options de canal et est de plus en plus des recherches sur les décisions d'achat et de prendre des décisions d'achat à partir d'un appareil mobile.

Vous devez gérer vos interactions avec les clients munis en profondeur et personnalisés connaissances sur chaque client pour concurrencer dans un marché en évolution rapide, mobile entraînée. Que faut-il pour fournir la bonne offre à un acheteur, alors qu'il prend une décision d'achat? Comment vous assurez-vous que vos représentants de service à la clientèle sont armés de connaissances personnalisées sur la valeur de votre client à l'entreprise et ses besoins spécifiques?

Comment pouvez-vous intégrer et d'analyser de multiples sources d'informations structurées et non structurées de telle sorte que vous pouvez offrir à ses clients l'action la plus appropriée au moment de l'engagement? Comment évaluez-vous rapidement la valeur d'un client et de déterminer quel type d'offre que les besoins des clients afin que vous puissiez garder le client satisfait et faire une vente?

Les dirigeants d'entreprise sont de plus en plus affichés grandes analyses de données comme l'arme secrète dont ils ont besoin pour prendre la prochaine meilleure action dans des environnements hautement compétitifs.

Entreprises étendent leur utilisation des médias sociaux et les environnements informatiques mobiles et veulent atteindre leurs clients au bon moment. Pour obtenir des résultats de la clientèle succès dans un monde mobile, les offres doivent être aussi ciblée et personnelle que possible. Les entreprises utilisent leur plate-forme d'analyse combinée avec une grande analyse de données avec un traitement rapide des données en temps réel pour obtenir un avantage concurrentiel. Certains objectifs clés qu'ils souhaitent atteindre comprennent

• Accroître leur compréhension des besoins uniques de chaque client. Fournir ces connaissance des clients en profondeur au bon moment pour leur faire une action.

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  Améliorer la réactivité aux clients au moment de l'interaction.

• Intégrer les données d'achat en temps réel avec de grands volumes de données d'achat historiques et d'autres sources de données pour faire une recommandation ciblée au point de vente.

• Fournir représentants du service à la clientèle avec la connaissance de recommander la prochaine meilleure action pour le client.

• Améliorer la satisfaction client et de fidélisation de la clientèle.

• Livrer la bonne offre de sorte qu'il est plus susceptible d'être acceptée par le client.

Qu'est-ce que une solution prochaine meilleure action ressemble? Les entreprises sont l'intégration et l'analyse de grands volumes de données non structurées et de streaming à partir des e-mails, les messages texte, centre d'appels, les notes des sondages en ligne, les enregistrements vocaux, des unités de GPS, et les médias sociaux.

Dans certaines situations, les entreprises sont en mesure de trouver de nouvelles utilisations des données qui était trop grand, trop rapide, ou de la mauvaise structure pour être incorporé dans l'analyse et des modèles prédictifs avant. Les modèles que les entreprises sont en mesure de construire sont plus avancés et peuvent intégrer des données en temps réel à partir d'une variété de sources.

Analystes de la Société sont à la recherche des tendances dans les données qui fournira des informations supplémentaires sur les opinions et les comportements clients. La vitesse est une priorité absolue. Votre modèle doit prévoir la prochaine meilleure action très rapidement si vous voulez avoir du succès dans ce monde mobile trépidant.

La technologie avancée est d'aider les entreprises à générer des informations décisionnelles en quelques minutes au lieu de plusieurs jours ou semaines. Prédire la prochaine meilleure action nécessite souvent l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage-machine sophistiquée à partir d'un environnement informatique cognitive.

Nous regardons un des exemples réels des entreprises dans le secteur des services financiers qui investissent lourdement dans de nouvelles façons de comprendre et répondre aux clients.

Une banque mondiale est préoccupé par la longueur du temps qu'il faut pour accéder à l'information à la clientèle. Il veut fournir aux représentants des centres d'appel avec plus d'informations sur les clients et d'avoir une meilleure compréhension du réseau de la relation client.

La banque en œuvre une grande solution d'analyse de données qui améliore la façon dont ses représentants assistent les clients en leur fournissant une indication précoce des besoins de chaque client avant qu'ils ne sur le téléphone. La plate-forme utilise les données des médias sociaux pour comprendre les relations et peut déterminer que le client connecté.

La solution combine plusieurs sources de données, à la fois internes et externes. Une indication peut exister des grands événements de la vie qui se déroulent pour ce client. En conséquence, les agents sont en mesure de prendre la prochaine meilleure action. Par exemple, un client peut avoir un enfant prêt à terminer leurs études secondaires, et cela pourrait être un bon moment pour discuter d'un prêt collège.