Big Data Analyticsを使用して顧客のロイヤルティを向上させる方法 - 大きなデータを収集するとダミー

大きなデータを収集したら、次のステップは何ですか？今日、サービスプロバイダーと対話する方法を選択する際には、顧客が運転席にいるため、顧客のロイヤルティが最も重要です。これは多くの業界で当てはまります。購入者にはさらに多くのチャネルオプションがあり、購入の意思決定やモバイルデバイスからの購入の意思決定がますます研究されています。

急速に変化するモバイル駆動市場で競争するためには、個々の顧客に関する詳細なカスタマイズされた知識を身につけた顧客との対話を管理する必要があります。購入決定をしている間にバイヤーに適切なオファーを提供するためには何が必要ですか？どのようにして、顧客サービス担当者が、お客様の顧客価値と会社固有の要件に関するカスタマイズされた知識を身につけていることを確認しますか？

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エンゲージメント時に顧客に最も適切なアクションを提供できるように、構造化情報と非構造化情報の複数のソースをどのように統合して分析できますか？どのようにして顧客の価値をすばやく評価し、顧客が満足し続けることができるように、顧客が必要とするどのようなオファーを決定するのですか？

企業の経営幹部は、競争の激しい環境下で次善の行動をとるために必要な秘密兵器として、大規模なデータ分析を目にしています。

<！企業は、ソーシャルメディアとモバイルコンピューティング環境の利用を拡大し、適切なタイミングで顧客にアプローチしたいと考えています。モバイル業界で成功した成果を出すためには、できるだけターゲットを絞って個人的なものにする必要があります。企業は、分析プラットフォームと大規模なデータ分析を組み合わせ、リアルタイムデータを高速に処理して競争上の優位性を実現しています。彼らが達成したいいくつかの重要な目標には、

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各顧客のユニークなニーズに対する理解を深めます。これらの徹底的な顧客の洞察を適切なタイミングで提供し、それらを実行可能にします。

インタラクションのポイントで顧客への反応を改善します。
大量の過去の購入データおよび他のデータソースとリアルタイムの購入データを統合し、販売時点での推奨された推奨を実現します。
顧客サービス担当者に知識を提供して、顧客に次善策を提案する。
顧客満足度と顧客保持力を向上させます。
顧客に最も受け入れられるように適切なオファーを提供する。
次善策はどのようなものですか？企業は、電子メール、テキストメッセージ、コールセンターノート、オンライン調査、音声録音、GPSユニット、ソーシャルメディアから大量の非構造化ストリーミングデータを統合して分析しています。

企業によっては、あまりにも大きすぎたり、速すぎたり、間違った構造のデータを分析や予測モデルに組み込む前に、新しい用途を見つけることができます。企業が構築できるモデルはより高度であり、さまざまなソースからのリアルタイムデータを組み込むことができます。

企業アナリストは、顧客の意見や行動をより詳細に把握するためのデータのパターンを探しています。スピードが最優先です。このペースの速いモバイル世界で成功を収めたい場合、モデルは次のベストアクションを非常に迅速に予測する必要があります。

高度なテクノロジーは、数日または数週間ではなく数分で実用的な情報を生成する企業を支援しています。次善の行動を予測するには、しばしば認知コンピューティング環境からの洗練された機械学習アルゴリズムを使用する必要があります。

金融サービス業界の企業が、顧客を理解し対応する新しい方法に大きく投資している実例を見ます。

グローバル銀行は、顧客情報にアクセスするのにかかる時間について懸念しています。コールセンターの代理人に顧客に関する詳細情報を提供し、顧客関係のネットワークをよりよく理解したいと考えています。

銀行は、顧客が電話に出る前に各顧客のニーズを早期に把握できるようにすることで、代理店が顧客をサポートする方法を改善する、大規模なデータ分析ソリューションを実装しました。プラットフォームはソーシャルメディアデータを使用して関係を理解し、顧客が誰に接続しているかを判断できます。

このソリューションは、内部および外部の複数のデータソースを統合します。この顧客のために起こっている主要な生命イベントのいくつかの兆候が存在する可能性があります。その結果、エージェントは次善策を講じることができます。例えば、顧客は子供を高校を卒業する準備ができているかもしれません。そして、これは大学ローンを話す良い機会かもしれません。