Umfassende Kundenprofilierung und Datenmanagement
Zusammenfassung
- Ein hervorragender Kundenservice basiert auf der Erfassung von Unternehmensdaten, um die Erwartungen der Verbraucher genau vorherzusagen und zu antizipieren.
- Für eine genaue Kundenprofilierung müssen unterschiedliche Marketingdaten, Mobilgeräte-Tracking-Protokolle und Transaktionsdaten zusammengeführt werden.
- Durch die Zusammenführung von IoT aus Cloud, On-Premises und IoT können Analysetools verborgene Kaufmuster in Echtzeit aufdecken.
- Eine zentralisierte Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, Maschinelles Lernen einzusetzen, die Kunden mit zeitnahen Nachrichten ansprechen.
Definition von außergewöhnlichem Service
Unternehmen sind stets bestrebt, ihren Kunden die besten Erfahrungen zu bieten. Es gibt verschiedene Auslegungen dessen, was guten und hervorragenden Service ausmacht, und manchmal werden diese Begriffe synonym verwendet. Vielen Unternehmen gelingt es jedoch nicht, einen außergewöhnlichen Service zu bieten, weil sie ihre Kunden nicht verstehen.
Die Erbringung von Dienstleistungen jeglicher Art setzt voraus, dass wir vorhersehen, was der Kunde erwartet. Manchmal wissen sie nicht, was sie wollen - deshalb nutzen Unternehmen Erkenntnisse, um vorherzusagen, was für sie am nützlichsten sein könnte. Viele gute Unternehmen mit großartigen Produkten sind gescheitert, weil die Customer-Experience schlecht waren. Die Notwendigkeit, die Kundenerwartungen zu verstehen und Produkte und Dienstleistungen zu liefern, die diese Erwartungen kennenlernen , macht außergewöhnlichen Service aus.
Profilierung und Verwaltung von Daten
Um die Bedürfnisse unserer Kunden vor und nach einem Kauf zu erfüllen, müssen wir alle verfügbaren Daten sammeln. Diese Daten müssen so strukturiert werden, dass sie auf den Kunden und den Service zugeschnitten sind. Dies erfordert ein Verständnis von Marketing-, Transaktions-, Mobil- und organisatorischen Servicedaten. Einige Beispiele für Marketingdaten wären der Name des Kunden, demografische Informationen, Alter, finanzielle Merkmale und Online-Aktivitäten. Transaktionsdaten können uns ein tieferes Verständnis für ihre Kaufpräferenzen und ihr Verhalten vermitteln. Mobile Daten von Geräten wie Handys, die mit Sensoren ausgestattet sind, können uns zeigen, wo sich der Kunde befindet, wie weit er von uns entfernt ist und wie sein Puls und seine Bewegungen sind. Um die Effektivität der Daten zu maximieren, müssen wir die Marketing-, Transaktions- und mobilen Daten mit den organisatorischen Servicedaten kombinieren. Dazu gehören Service, Anwendungen, Infrastruktur, Plattform und Fähigkeiten. Die Daten müssen aus einer Vielzahl von Quellen wie Cloud, On-Premises und IoT , einschließlich Quellen von Drittanbietern, bezogen werden. Für ein genaues Kundenprofil ist es unerlässlich, Daten aus allen Quellen zu sammeln.
Um Ihre Kunden besser kennenzulernen, müssen Sie Muster und Informationen aufdecken, die dabei helfen, ein Bild davon zu zeichnen, wer unsere Kunden zu jedem beliebigen Zeitpunkt sind. Das Verständnis der Kaufgewohnheiten ermöglicht es, mithilfe von Analysen das Kundenverhalten vorherzusagen und die Kunden durch den Migration zu führen. Auf der Analyse historischer Daten basierende Vorhersagen zum Verhalten können als Grundlage für Entscheidungen dienen, und diese Entscheidungen können genutzt werden, um den Verbraucher zu beeinflussen und Vertrauen zu ihm aufzubauen.
Verbesserung von Daten und Entscheidungshilfen
Um die Daten für die Entscheidungsunterstützung bei der Profilerstellung zu verbessern, sammeln wir zunächst die Daten aus so vielen Quellen wie möglich. Über alle Clouds, On-Premises und alle anderen Datenquellen hinweg. Unternehmensweite Datensammlung Fähigkeiten sind einMuss sein um den Kunden möglichst vollständig zu erfassen und ihn für Ihre Services oder Produkte zu profilieren.
Die Daten müssen schnell analysiert werden, damit Sie Ihre Kunden mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit ansprechen können. Jeder Mensch ist mobil. Wenn also Daten gesammelt werden, müssen Sie in der Lage sein, so schnell wie möglich zu kommunizieren und Ihre Kunden zu beeinflussen.
Je besser Sie Ihre gesammelten kundenbezogenen Daten verstehen, desto besser können Sie Automatisierung, Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere neue Technologien effektiv nutzen. Diese neuen Fähigkeiten beginnen mit einer klaren Datenstrategie, der Technologie zur Unterstützung der Strategie und den täglichen Datenerfassungsabläufen des Unternehmens.
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