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 Fähigkeiten können Unternehmen eine ansprechende und maßgeschneiderte Customer-Experience (CX) an jedem Punkt der Migration bieten, um die Erwartungen zu erfüllen, wenn nicht sogar zu übertreffen.

Zu diesen Fähigkeiten gehören die Segmentanalyse, die Gruppen von Kunden 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 mit 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 die Daten den Teams, die sie benötigen, zur Verfügung stellen. Darüber hinaus muss die Plattform in der Lage sein, Advanced Analytics durchzuführen, um die notwendigen Einblicke zur Identifizierung und Erfüllung von Kundenbedürfnissen zu liefern, 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

Die Verbesserung der Kundenzufriedenheit erfordert die Fähigkeit zu verstehen, was Kunden wollen oder brauchen. Mit prädiktive Analyse können 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

One goal of segment analysis and predictive analytics is to determine the right offer at the right time through the right channel to the right customers. The offer can be recommending a product customers want, a limited-time discount on an item they’re likely to buy, giving an exclusive deal on a new product, or providing incentives to sign up for loyalty programs. It’s important to understand each customer’s appetite for offers. Too much and it’s a turn-off. Too little and it may result in missed opportunities. Data analytics can help determine the optimal timing and content of offers.

Kundenanalysen in großem Umfang durchführen

Once customers are segmented into groups and organizations are optimizing data and analytics to create personalized experiences, the next step is to scale analytics across the entire marketing organization. Expanding analytics can lead to hyper-personalization, which uses real-time data and advanced analytics to serve relevant offers to small groups of customers—or even individual customers. Analytics at scale can lead to tailored messaging and offers that improve CX. The analytics also help organizations identify early indicators of customers at risk of churn so the business can take proactive actions to reengage them.

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

To improve CX with data and analytics, organizations need a platform that makes data easy to use and access for everyone. For example, the Actian Analytics AI Platform offers enterprise-proven data integration, data management, and analytics in a trusted, flexible, and easy-to-use solution.

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

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