Kun la prudenta adopto de grandaj datumaj analizoj por personecigi spertojn, 53% de la konsumantoj aĉetas pli de markoj, kiuj personigas sian aĉetan sperton tra ĉiuj kanaloj, laŭ Enketo pri Personigo de MyBuy pri Konsumantoj. Se organizoj volas, ke iliaj klientoj restu fidelaj, ili devos investi en la sperto. Kun la celo atingi tion, pli ol 50% de organizoj redirektos siajn investojn al klientaj spertaj novigoj ĝis 2018 laŭ Antaŭdiroj de Gartner. Ĉi tio kondukos al 40% pli da enspezoj por persono.
Kiam konsumantoj vizitas la retejojn de la kompanio, paĝojn pri sociaj amaskomunikiloj kaj katalogojn, dum ili ŝanĝas inter pluraj aparatoj, grandaj datumoj ludas pivotan rolon por antaŭdiri sian konduton kaj krei senprobleman merkatan kaj aĉetan procezon.
Laŭ raporto de Oracle, la avantaĝoj de markoj evoluantaj al datumaj klientaj spertoj estas ampleksaj (Vidu Figuron 1). Grandaj datumoj certigis gravan ŝanĝon en altigado de klientaj spertoj. La rezultoj de la enketo indikis la pozitivajn scenarojn por la organizoj kiel menciite en la suba figuro:
Grandaj datumoj plibonigantaj ĉiujn klientajn kanalojn
Ĉar la telekomunika industrio ĉeestas eksplodon de konkurenco, la plej tuja efiko estis pliiĝo de kliento. Tamen granda datumo montriĝis la diferenca faktoro por liveri servojn tra ĉiuj kanaloj.
Grandaj datumoj helpis la telekomunikistajn operatorojn optimumigi siajn retejojn tiel, ke ili helpis solvi problemojn de kliento kaj konvinkis klientojn aĉeti de ili.
Havi perfektan interfacon tra ĉiuj kanaloj estis defio antaŭe. Sed nun, grandaj datumoj helpis la telekomunikistajn telefonistojn integri siajn rektpoŝtajn mesaĝojn al aliaj kanaloj. Ĉar ĉi tiuj pecoj nun estas integritaj, klientoj vidas tre oftan interfacon, kiu kondukis idealan sperton por ili.
Provizi klient-centran aliron per integrado de persona tuŝo nun estas provizita per datuma analitiko. Parolado kaj tekstanalitiko estas uzata por spuri klientajn interagojn tra ĉiuj kanaloj, inkluzive de voĉo, sociaj retoj, SMS, babilejo, retpoŝto kaj blogoj. Ĝi helpis multajn markojn pli klientiĝi per disvolvi senton de persona tuŝo.
Senstrukturaj datumoj ĉiam estis defio. Grandaj datumoj nun enprofundiĝis en la senstrukturita datuma minejo kaj kondukis al iuj mirindaj komprenoj. Sociaj aŭskultiloj estas uzataj por lerni, kion homoj diras pri la marko tra la interreto. Tiaj senstrukturaj datumoj helpis malkaŝi multon pri klientaj sentoj kaj siavice helpis la telefonistojn pritrakti la pritrakteblajn problemojn.
Uzante Grandan Datumon por istrado de Klienta Sperto
- Konfirmu kaj direktu la merkatajn decidojn
La solvo pri datuma analitiko provizas informojn koncernajn por merkatado, gvidantaj saĝajn decidojn pri servaj pakoj kaj merkataj kampanjoj, rezultigante pliigitajn enspezojn de telefonistoj.
- Optimumigu la retan investon
Analizo pri grandaj datumoj helpis telekomunikistojn koni klientan konduton kaj klientajn aferojn por plani la retajn investojn efike. Ĉi tio siavice ebligis al ili eviti malfunkciojn en la plej altaj enspezaj areoj kaj forigi troinvestadon en malpli prioritataj areoj.
- Ampleksa bildigo
Kune kun la flekseblaj instrumentoj, solvoj pri grandaj datumaj analizoj provizi multajn specialigitajn instrumentojn subtenantajn plej esencajn uzokazojn, kiel migra monitorado, kaj VIP-monitorado adaptita al la klientoj.
Telekomunikistoj uzas grandajn datumaj solvoj revizii metrikojn en reala tempo por elpensi la prezon por produkta oferto. Post testado de la prezo kun malsamaj segmentoj de klientoj en malsamaj regionoj, telefonistoj elpensas la plej optimumigitan prezon. Ĉi tio estas gajno-gajno por la telefonistoj kaj la klientoj, ĉar klientoj ricevas la prezon, kiun ili kontentigas, kaj la telekomunikado ricevas konstantan enspezon kun malalta kliento.
Kial datum-klienta sperto faras la diferencon?
En la pasinteco, datumoj pri klientaj interagoj ĉefe baziĝis sur observado kaj interpersona komunikado, sed nun, pro la miloj da datumaj punktoj, kiujn kompanioj povas ekzameni pri ĉiu kliento, ĝi povas uzi tendencojn, kiuj alie povus pasi nerimarkitaj al pli bona komprenu kaj segmentu ilian klientan bazon.
Ŝablona Analizo: Grandaj datumoj helpas determini la konduton de kliento laŭ aŭ strukturitaj datumoj kiel sinsekvaj demografiaj datumoj aŭ senstrukturaj datumoj kiel tweets pri produktoj.
Sento-Analizo: Ĉi tio helpas la telefonistojn scii, kion klientoj diras pri siaj produktoj / servo kaj helpoj helpas ilin trakti problemojn antaŭ ol ili disvastiĝos tro grandaj.
Rekomenda Analizo: Grandaj datumoj ludas pivotan rolon por helpi doni la plej bonan rekomendon al la telekomunikaj klientoj por pliigi la konvertiĝan indicon.
Merkatika analizo: Ĝi helpas la telekomunikistajn operatorojn analizi klientajn interagojn kaj optimumigi merkatajn decidojn kaj mesaĝojn.
Kun la programaj reklamaj kaj retpoŝtaj merkataj metrikoj, telefonistoj moviĝas al kontinua pliboniga biciklado en sia merkatiga programo. Kolekti la esencajn datumojn ebligis al ili analizi kaj plibonigi siajn klopodojn liveri plej bonan klientan sperton.
Klienta sperto-istrado fariĝas facila per grandaj datumaj analizaj solvoj, ĉar ĝi provizas konvinkajn bildigojn, grafikaĵojn, diagramojn kaj o-raportojn, kiuj permesas al entreprenoj kompreni kaj akiri informojn pri siaj enketaj respondoj unuavide!
estontaj de CEM kun Big Data Analytics
Oni atendas, ke la tutmondaj enspezoj pri grandaj datumoj atingos $ 203 miliardoj de 2020, signifante ke telefonistoj devas antaŭeniri klientan servan rendimenton kaj kvaliton kaj fokusiĝi al perceptoj de klientoj por fariĝi signifa parto de ĉi tiu enspezo.. Ekzemple, la datuma analiza ilo povas ebligi kompaniojn kompensi la klientojn pro malbonaj spertoj antaŭ ol eĉ plendi, eble transformante eblan ruĝan flagon en nekredeblan momenton.
Ĉefa telekomunika telefonisto disvolvis moveblan programon por montri la staton de enketo de kliento, kiu siavice reduktis la envenantajn alvokojn. Tia estu la apliko de grandaj datumaj analizaj solvoj, kie oferto aŭ servo estas tre adaptitaj. Ĝi povas helpi la klientojn vidi sian CLV-bazitan statuson, la atendatan servan nivelon, kaj funkciojn aŭ servojn, kiujn ili eble pagos.
En la venontaj jaroj, 'Kristala Pilka Analizo' estos vaste aplikata en istrado de klienta sperto, kio signifas, ke analizoj utilos al celaj homoj laŭ sia humoro, en feliĉaj aŭ malgajaj humoroj, laŭ tio, kion ili tajpas aŭ aspektas. por.
Alia signifa uzokazo de grandaj datumoj estos por homoj laborantaj pri vendoj kaj merkatado en telekomunikado. Ili povas uzi analizojn por antaŭvidi la efikon de siaj agoj kaj provizi pli personigitajn prezentojn aŭ enhavon al individuaj klientoj, anstataŭ dependi de historiaj datumoj.
'Antaŭdiroj-kiel-servo' kreskos, en kiu granddata analitiko estos uzata por kolekti la datumojn de diversaj platformoj kaj analizi kiel ĝi funkcias kontraŭ pli vastaj regionaj kaj tutmondaj vendaj tendencoj en la telekomunika sektoro. Ĉi tio estos subtenita per kompreno de la influoj de aktualaj eventoj, ekonomiaj faktoroj kaj eĉ la vetero sur ĝia venda dukto.
konkludo
Granda datumo povas movi la telekomunikan strategion de segmentoj al vera personigo. Nun, kun grandaj datumoj, telefonistoj havas senprecedencajn kvantojn da informoj, kaj per taŭga uzado, ĝi permesis al ili determini bezonojn de klientoj antaŭ ol iam interagi kun kliento.
Uzante solvojn pri analitiko pri grandaj datumoj, telefonistoj povas analizi kondutajn ellasilojn kaj adapti personecigitan merkatan penon por plenumi la bezonojn de siaj klientoj pri koncerna retpoŝta merkatado kaj programeca reklamado.
