Nutzung von Segmentanalyse und prädiktive Analyse für CX

Die Kunden von heute erwarten bei jeder Interaktion ein zeitnahes, relevantes und personalisiertes Erlebnis. Sie haben hohe Erwartungen an den Zeitpunkt und die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihnen in Kontakt treten - d. h. Kunden möchten zu ihren Bedingungen, über ihre bevorzugten Kanäle und mit personalisierten, relevanten Angeboten kommunizieren. Mit den richtigen Daten und Funktionen können Unternehmen eine ansprechende und maßgeschneiderte Customer-Experience (CX) an jedem Punkt der Migration bieten, um kennenlernen Erwartungen kennenlernen, wenn nicht sogar zu übertreffen.

Zu diesen Funktionen gehören die Segmentanalyse, die Kundengruppen mit gemeinsamen Merkmalen analysiert, und die prädiktive Analyse, die Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse nutzt, z. B. welche Maßnahmen ein Kunde wahrscheinlich ergreifen wird. Unternehmen können CX mithilfe der Segmentanalyse und der prädiktive Analyse in den folgenden Schritten verbessern.

Die Verbesserung von Kundenerlebnissen beginnt mit sieben wichtigen Schritten

Verwenden Sie eine skalierbar Datenplattform

Die Zusammenführung der großen Datenmengen, die benötigt werden, um 360-Grad-Kundenprofile zu erstellen und Kunden wirklich zu verstehen, erfordert eine moderne und skalierbar Datenplattform. Die Plattform sollte auf einfache Weise Datenpipelines vereinheitlichen, transformieren und orchestrieren, um sicherzustellen, dass das Unternehmen über alle Daten verfügt, die für genaue und umfassende Analysen benötigt werden, und um die Daten den Teams, die sie benötigen, zur Verfügung zu stellen. Darüber hinaus muss die Plattform in der Lage sein, advanced analytics durchzuführen, um die Erkenntnisse zu liefern, die notwendig sind, um Kundenbedürfnisse zu identifizieren und kennenlernen , was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit führt.

Integrieren Sie die erforderlichen Daten

Die Vereinheitlichung von Kundendaten über Kaufhistorie, social media, demografische Informationen, Website-Besuche und andere Interaktionen ermöglicht detaillierte analytische Einblicke, die für die Pflege und Beeinflussung der Customer Journey erforderlich sind. Diese Einblicke geben Unternehmen und Marketingfachleuten einen genauen Echtzeitüberblick über die Kunden, um ihre Kaufpräferenzen, ihr Kaufverhalten, ihre Produktnutzung und vieles mehr zu verstehen und den Kunden besser kennenzulernen. Einheitliche Daten sind für eine vollständige und konsistente Customer-Experience unerlässlich. Eine Lösung für Datenmanagement kann Kundendaten für CX und andere Zwecke erfassen, speichern, organisieren und analysieren.

Kunden in Gruppen einteilen

Die Kundensegmentierung ermöglicht es Unternehmen, Marktstrategien zu optimieren, indem sie Kundengruppen, die bestimmte Kriterien gemeinsam haben, maßgeschneiderte Angebote unterbreiten. Zu den Kriterien können ähnliche demografische Daten, die Anzahl der Käufe, das Kaufverhalten, Produktpräferenzen oder andere Gemeinsamkeiten gehören. So kann beispielsweise ein Telekommunikationsunternehmen einem Kundensegment ein maßgeschneidertes Angebot unterbreiten, das auf den mobilen Nutzungsgewohnheiten der Gruppe basiert. Unternehmen ermitteln die Kriterien für die Segmentierung, teilen Kunden in Gruppen ein, geben jeder Gruppe eine Persona und nutzen dann die Segmentanalyse, um jede Gruppe besser zu verstehen. Anhand der Analyse lässt sich feststellen, welche Produkte und Dienstleistungen am besten zu den Bedürfnissen der jeweiligen Persona passen, woraus sich dann die am besten geeigneten Angebote und Mitteilungen ableiten lassen. Eine moderne Plattform kann personalisierte Angebote für ein Kundensegment erstellen, das nur aus einer einzigen Person besteht - oder aus einer beliebigen Anzahl von Kunden.

Vorhersagen, was jedes Segment will

Um CX zu verbessern, muss man verstehen, was Kunden wollen oder brauchen. Mit prädiktive Analysekönnen Unternehmen oft wissen, was ein Kunde will, bevor er es tut. In einem McKinsey-Artikel heißt es: "Die Gestaltung großartiger Kundenerlebnisse wird mit dem Aufkommen der prädiktive Analyse immer einfacher." Unternehmen, die ihre Kunden bis ins kleinste Detail kennen, können ihre Reise fördern, indem sie ihre Handlungen vorhersagen und dann proaktiv zeitnahe und relevante nächstbeste Angebote liefern. prädiktive Analyse kann künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen beinhalten, um die Migration zu prognostizieren und den Lebenszeitwert eines Kunden vorherzusagen. Dies hilft, die Schmerzpunkte der Kunden besser zu verstehen, hochwertige Kundenbedürfnisse zu priorisieren und die Interaktionen zu identifizieren, die für die Kunden am lohnendsten sind. Diese Details können zur Verbesserung der CX genutzt werden.

Gestalten Sie das richtige Angebot

Ein Ziel der Segmentanalyse und der prädiktive Analyse ist es, das richtige Angebot zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal für die richtigen Kunden zu ermitteln. Das Angebot kann eine Empfehlung für ein Produkt sein, das der Kunde haben möchte, ein zeitlich begrenzter Rabatt auf einen Artikel, den er wahrscheinlich kaufen wird, ein exklusives Angebot für ein neues Produkt oder ein Anreiz, sich für ein Treueprogramm anzumelden. Es ist wichtig, den Appetit eines jeden Kunden auf Angebote zu verstehen. Ein zu großes Angebot schreckt ab. Zu wenig kann zu verpassten Chancen führen. Data Analytics kann helfen, den optimalen Zeitpunkt und Inhalt von Angeboten zu bestimmen.

Kundenanalysen in großem Umfang durchführen

Sobald Kunden in Gruppen segmentiert sind und Unternehmen Daten und Analysen optimieren, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, besteht der nächste Schritt darin, die Analysen auf die gesamte Marketingorganisation auszuweiten. Die Ausweitung von Analysen kann zu einer Hyperpersonalisierung führen, bei der Echtzeitdaten und advanced analytics genutzt werden, um kleinen Kundengruppen - oder sogar einzelnen Kunden - relevante Angebote zu unterbreiten. Analysen in großem Umfang können zu maßgeschneiderten Nachrichten und Angeboten führen, die die Kundenzufriedenheit verbessern. Die Analysen helfen Unternehmen auch dabei, Frühindikatoren für abwanderungsgefährdete Kunden zu erkennen, sodass das Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen kann, um sie wieder an sich zu binden.

Analyse für laufende CX-Verbesserungen fortsetzen

Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und Vorlieben können sich im Laufe der Zeit ändern, weshalb eine kontinuierliche Analyse erforderlich ist. Laufende Analysen können die Vorlieben und Abneigungen der Kunden ermitteln, die Faktoren für die Kundenzufriedenheit aufdecken und die Kunden auf ihrem Weg begleiten. Unternehmen können Data Analytics nutzen, um CX kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig die Kundenbindung zu stärken.

Daten leicht zugänglich machen

Um die Kundenzufriedenheit mit Hilfe von Daten und Analysen zu verbessern, benötigen Unternehmen eine Plattform, die die Nutzung und den Zugriff auf Daten für jeden einfach macht. Die Actian Data Platform zum Beispiel bietet unternehmenserprobte Datenintegration, Datenmanagement und Analysen in einer zuverlässigen, flexiblen und benutzerfreundlichen Lösung.

Die Plattform vereint alle relevanten Daten, um eine einzige, genaue Echtzeitansicht der Kunden zu erstellen. Sie stellt die Kundendaten allen im Marketing und im Unternehmen zur Verfügung, die sie benötigen, um Kunden anzusprechen und die Customer-Experience zu verbessern.

Zusätzliche Ressourcen:

• 6 prädiktive Analyse zur Reduzierung der Kundenabwanderung
• 7 Wege, wie Sie mit der Warenkorbanalyse mehr Geld verdienen können
• Wie Anwendungsanalyse Ihre Customer-Experience optimieren kann

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.