Utilisation de l'analyse Big Data pour accroître la fidélisation de la clientèle - dummies

Une fois que vous avez rassemblé vos données volumineuses, quelle est votre prochaine étape? Aujourd'hui, la fidélité des clients est primordiale, car le client est le conducteur lorsqu'il s'agit de choisir un mode d'interaction avec un fournisseur de services. Cela est vrai dans de nombreuses industries. L'acheteur a beaucoup plus d'options de canal et recherche de plus en plus des décisions d'achat et de prendre des décisions d'achat à partir d'un appareil mobile.

Vous devez gérer vos interactions clients avec des connaissances approfondies et personnalisées sur chaque client pour être compétitif sur un marché mobile et dynamique. Que faut-il pour fournir la bonne offre à un acheteur pendant qu'il prend une décision d'achat? Comment vous assurez-vous que vos représentants du service à la clientèle sont armés de connaissances personnalisées sur la valeur de votre client pour l'entreprise et ses exigences spécifiques?

Comment intégrer et analyser plusieurs sources d'informations structurées et non structurées afin de proposer aux clients les actions les plus appropriées au moment de l'engagement? Comment évaluez-vous rapidement la valeur d'un client et déterminez le type d'offre dont le client a besoin pour que le client soit satisfait et fasse une vente?

Les dirigeants d'entreprise considèrent de plus en plus l'analyse des données volumineuses comme l'arme secrète dont ils ont besoin pour prendre les meilleures mesures dans des environnements hautement compétitifs.

Les entreprises étendent leur utilisation des médias sociaux et des environnements informatiques mobiles et veulent atteindre leurs clients au bon moment. Pour offrir des résultats clients réussis dans un monde mobile, les offres doivent être aussi ciblées et personnelles que possible. Les entreprises utilisent leur plate-forme d'analyse combinée à l'analyse de grandes quantités de données avec un traitement rapide des données en temps réel pour obtenir un avantage concurrentiel. Parmi les objectifs clés qu'ils souhaitent atteindre, citons

• Accroître leur compréhension des besoins uniques de chaque client. Fournissez ces informations approfondies aux clients au bon moment pour les rendre exploitables.

• Améliorer la réactivité aux clients au moment de l'interaction.

• Intégrez des données d'achat en temps réel avec d'importants volumes de données d'achat historiques et d'autres sources de données afin de formuler une recommandation ciblée sur le point de vente.

• Fournissez aux représentants du service clientèle les connaissances nécessaires pour recommander la meilleure action suivante pour le client.

• Améliorer la satisfaction de la clientèle et la fidélisation de la clientèle.

• Livrer la bonne offre afin qu'elle soit la plus susceptible d'être acceptée par le client.

À quoi ressemble une prochaine meilleure solution d'action?Les entreprises intègrent et analysent de gros volumes de données non structurées et en continu provenant d'e-mails, de messages texte, de notes de centre d'appels, de sondages en ligne, d'enregistrements vocaux, d'unités GPS et de médias sociaux.

Dans certaines situations, les entreprises sont capables de trouver de nouvelles utilisations de données trop volumineuses, trop rapides ou de la mauvaise structure à intégrer dans les analyses et les modèles prédictifs auparavant. Les modèles que les entreprises sont capables de construire sont plus avancés et peuvent intégrer des données en temps réel provenant de diverses sources.

Les analystes d'entreprise recherchent des tendances dans les données qui fourniront un aperçu supplémentaire des opinions et du comportement des clients. La vitesse est une priorité absolue. Votre modèle doit prédire la prochaine meilleure action très rapidement si vous voulez réussir dans ce monde mobile trépidant.

La technologie avancée aide les entreprises à générer des informations exploitables en quelques minutes plutôt qu'en quelques jours ou semaines. Prédire la prochaine meilleure action nécessite souvent l'utilisation d'algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique à partir d'un environnement informatique cognitif.

Nous examinons des exemples concrets d'entreprises du secteur des services financiers qui investissent massivement dans de nouvelles façons de comprendre et de répondre aux clients.

Une banque mondiale est préoccupée par le temps qu'il faut pour accéder aux informations des clients. Il souhaite fournir aux représentants des centres d'appels plus d'informations sur les clients et mieux comprendre le réseau de relations clients.

La banque a mis en place une solution d'analyse de données volumineuses qui améliore la manière dont ses représentants supportent les clients en leur fournissant une indication précoce des besoins de chaque client avant de passer au téléphone. La plateforme utilise les données de médias sociaux pour comprendre les relations et déterminer à qui le client est connecté.

La solution combine plusieurs sources de données, internes et externes. Il existe peut-être une indication des principaux événements de la vie qui se déroulent pour ce client. En conséquence, les agents sont en mesure de prendre la meilleure action suivante. Par exemple, un client peut avoir un enfant prêt à obtenir son diplôme d'études secondaires, et cela pourrait être un bon moment pour discuter d'un prêt universitaire.