Hur man använder Big Data Analytics för att öka kundlojalitet - dummies

När du samlar dina stora data, vad är ditt nästa steg? Idag är kundlojalitet viktigast eftersom kunden är i förarsätet när det gäller att välja hur man interagerar med en tjänsteleverantör. Detta gäller i många branscher. Köparen har många fler kanalalternativ och undersöker alltmer köpbeslut och köper beslut från en mobil enhet.

Du måste hantera dina kundinteraktioner med en djupgående och kundanpassad kunskap om varje enskild kund att konkurrera på en snabb, mobildriven marknad. Vad tar det för att ge rätt köpare rätt när han fattar ett inköpsbeslut? Hur ser du till att dina kundtjänstrepresentanter är beväpnade med kundanpassad kunskap om din kunds värde för företaget och hennes specifika krav?

Hur kan du integrera och analysera flera källor till strukturerad och ostrukturerad information så att du kan erbjuda kunderna den lämpligaste åtgärden vid engagemanget? Hur utvärderar du snabbt värdet av en kund och bestämmer vilken typ av erbjudande som kunden behöver så att du kan behålla kunden nöjd och göra en försäljning?

Företagsledare ser allt större dataanalys som det hemliga vapnet som de behöver för att ta nästa bästa åtgärd i mycket konkurrenskraftiga miljöer.

Företag utökar sin användning av sociala medier och mobila datormiljöer och vill nå sina kunder vid rätt tidpunkt. För att leverera framgångsrika kundresultat i en mobil värld måste erbjudanden vara så riktade och personliga som möjligt. Företag använder sin analysplattform i kombination med stor dataanalys med snabb bearbetning av realtidsdata för att uppnå konkurrensfördelar. Några viktiga mål de vill uppnå inkluderar

• Öka deras förståelse för varje kunds unika behov. Ge de här djupa kundinsikten vid rätt tillfälle för att göra dem verkningsfulla.

• Förbättra mottagligheten hos kunderna vid interaktionspunkten.

• Integrera realtidsköpdata med stora volymer av historiska inköpsdata och andra datakällor för att göra en riktad rekommendation på försäljningsstället.

• Ge kundtjänstens representanter kunskapen att rekommendera nästa bästa åtgärd för kunden.

• Förbättra kundtillfredsställelse och kundretention.

• Leverera rätt erbjudande så att det är troligt att kunden accepterar det.

Hur ser en nästa bästa åtgärdslösning ut?Företagen integrerar och analyserar stora volymer av ostrukturerade och strömmande data från e-postmeddelanden, textmeddelanden, anteckningar om callcenter, online-undersökningar, röstinspelningar, GPS-enheter och sociala medier.

I vissa situationer kan företag hitta nya användningsområden för data som var för stora, för snabba eller av fel strukturer som införlivades i analys och prediktiva modeller innan. Modellerna som företag kan bygga är mer avancerade och kan innehålla realtidsdata från olika källor.

Företagsanalytiker letar efter mönster i data som ger ytterligare insikt i kunders åsikter och beteende. Hastighet är en topprioritet. Din modell måste förutse nästa bästa åtgärd mycket snabbt om du vill bli framgångsrik i denna snabba mobilvärld.

Avancerad teknik hjälper företag att generera användbar information i minuter istället för dagar eller veckor. Att förutse nästa bästa åtgärd kräver ofta användning av sofistikerade maskinlärningsalgoritmer från en kognitiv datormiljö.

Vi tittar på ett verkligt exempel på företag inom finansbranschen som satsar kraftigt på nya sätt att förstå och svara på kunder.

En global bank är oroad över hur lång tid det tar att få tillgång till kundinformation. Det vill ge företrädare för callcenter med mer information om kunder och att få en bättre förståelse för nätverket av kundrelationer.

Banken genomförde en stor dataanalyslösning som förbättrar hur sina representanter stöder kunder genom att ge dem en tidig indikation av varje kunds behov innan de kom till telefonen. Plattformen använder sociala medier för att förstå relationer och kan avgöra vem kunden är ansluten till.

Lösningen kombinerar flera datakällor, både interna och externa. Vissa indikationer kan finnas av stora livshändelser som äger rum för denna kund. Som ett resultat kan agenter ta nästa bästa åtgärd. Till exempel kan en kund ha ett barn redo att gå från gymnasiet, och det kan vara en bra tid att diskutera ett college lån.