Med den forsigtige vedtagelse af big data-analyse for at personalisere oplevelser køber 53% af forbrugerne mere fra mærker, der personaliserer deres shoppingoplevelse på tværs af alle kanaler, ifølge MyBuys personaliserede forbrugerundersøgelse. Hvis organisationer ønsker, at deres kunder skal forblive loyale, bliver de nødt til at investere i oplevelsen. Med henblik på at opnå dette vil mere end 50% af organisationer omdirigere deres investeringer til kundeoplevelsesinnovationer inden 2018 som pr Gartner forudsigelser. Dette vil føre til 40% mere indtjening pr. Person.
Når forbrugere besøger virksomhedens websteder, sociale mediesider og kataloger, mens de skifter mellem flere enheder, spiller big data en central rolle for at forudsige deres adfærd og skabe en problemfri marketing- og købsproces.
Ifølge en rapport fra Oracle er fordelene ved, at mærker udvikler sig til datadrevne kundeoplevelser, omfattende (Se figur 1). Big data har sikret et markant skift i løft af kundeoplevelser. Resultaterne af undersøgelsen har vist de positive scenarier for organisationer som nævnt i nedenstående figur:
Big data, der forbedrer alle kundekanaler
Da telekommunikationsbranchen er vidne til en eksplosion af konkurrence, har den mest umiddelbare indvirkning været en stigning i kundernes churn. Imidlertid har big data vist sig at være den differentierende faktor for levering af tjenester på tværs af alle kanaler.
Big data har hjulpet teleoperatørerne med at optimere deres websteder på en sådan måde, at det har hjulpet med at løse kundens problemer og overbevist kunderne om at købe fra dem.
At have en sømløs grænseflade på tværs af alle kanaler var en udfordring før. Men nu har big data hjulpet teleoperatørerne med at integrere deres direct mail-stykker til andre kanaler. Da disse stykker nu er integreret, ser kunderne en meget almindelig grænseflade, der har ført til en ideel oplevelse for dem.
Tilvejebringelse af en kundeorienteret tilgang ved at integrere et personligt præg er nu taget i brug af dataanalyse. Tale- og tekstanalyse bruges til at spore kundeinteraktioner på tværs af alle kanaler, herunder stemme, sociale medier, SMS, chat, e-mail og blogs. Det har hjulpet mange mærker til at blive mere kundeorienterede ved at udvikle en følelse af personlig berøring.
Ustrukturerede data var altid en udfordring. Big data har nu gravet dybt ned i den ustrukturerede datamine og har ført til nogle fantastiske indsigter. Sociale lytteværktøjer bruges til at lære, hvad folk siger om mærket på internettet. Sådanne ustrukturerede data har hjulpet med at afsløre en hel del om kundesentimenter og har til gengæld hjulpet operatørerne med at tackle de adresserbare problemer.
Brug af store data til styring af kundeoplevelse
- Valider og styr markedsføringsbeslutningerne
Dataanalyseløsningen giver information, der er relevant for markedsføring, styrende kloge beslutninger vedrørende serviceemballage og marketingkampagner, hvilket resulterer i øgede operatørindtægter.
- Optimer netværksinvestering
Big data-analyse har hjulpet teleoperatører med at kende kundeadfærd og kunderelaterede problemer med at planlægge netværksinvesteringerne effektivt. Dette har igen gjort det muligt for dem at undgå afbrydelser i de højeste indtægtsområder og eliminere overinvestering i områder med lavere prioritet.
- Omfattende visualisering
Sammen med de fleksible dashboards, store dataanalyseløsninger give mange specialiserede dashboards, der understøtter de mest væsentlige brugssager, såsom roamingovervågning og VIP-overvågning skræddersyet til kunderne.
Telekomoperatører bruger store dataløsninger at gennemgå målinger i realtid for at komme med prisen for et produktudbud. Efter at have testet prisen med forskellige kundesegmenter i forskellige regioner, kommer operatørerne med den mest optimerede pris. Dette er en win-win for operatørerne og kunderne, da kunder får den pris, de er tilfredse med, og telekommunikationen modtager en konstant indtægtsstrøm med lav kundekurve.
Hvorfor datadrevet kundeoplevelse gør forskellen?
Tidligere var data vedrørende klientinteraktioner primært baseret på observation og person-til-person kommunikation, men nu på grund af de tusindvis af datapunkter, som virksomheder kan undersøge om hver kunde, kan de bruge tendenser, der ellers måske går ubemærket hen til bedre forstå og segmentere deres kundebase.
Mønsteranalyse: Store data hjælper med at bestemme kundeadfærdsmønster baseret på enten strukturerede data som sekventielle demografiske data eller ustrukturerede data som tweets om produkter.
Sentimentanalyse: Dette hjælper operatørerne med at vide, hvad kunderne siger om deres produkter / service, og hjælpemidler hjælper dem med at løse problemer, før de spreder sig for store.
Anbefalingsanalyse: Big data spiller en central rolle for at hjælpe med at give den bedste anbefaling til telekunderne om at øge konverteringsfrekvensen.
Marketinganalyse: Det hjælper teleoperatørerne med at analysere kundeinteraktioner og optimere marketingbeslutninger og meddelelser.
Med de programmatiske reklame- og e-mailmarkedsføringsmålinger bevæger operatørerne sig i retning af løbende forbedringscykling i deres marketingprogram. Indsamling af vitale data har gjort det muligt for dem at analysere og forbedre deres bestræbelser på at levere en bedste kundeoplevelse.
Kundeoplevelsesistration bliver let gennem store dataanalyseløsninger, da den giver overbevisende visualiseringer, grafer, diagrammer og dashboardrapporter, der giver virksomheder mulighed for hurtigt at forstå og få indsigt i deres svar på undersøgelsen!
Fremtid af CEM med Big Data Analytics
Den globale big data-indtjening forventes at nå $ 203 mia 2020, hvilket betyder, at operatører skal gå foran kundeservicepræstationer og kvalitet og foke på kundens opfattelse for at blive en væsentlig del af denne omsætningsvækst. For eksempel kan dataanalyseværktøjet gøre det muligt for virksomhederne at kompensere kunderne for dårlige oplevelser, før de endda klager, muligvis omdanne et potentielt rødt flag til et wow-øjeblik.
En førende teleoperatør udviklede en mobilapp til at vise status for en kundes forespørgsel, hvilket igen reducerede de indgående opkald. Sådan bør anvendelsen af big data-analyseløsninger være, hvor et tilbud eller en tjeneste er meget tilet. Det kan hjælpe kunderne med at se deres CLV-baserede status, det forventede serviceniveau og funktioner eller tjenester, de muligvis skal betale for.
I de kommende år vil 'Crystal Ball Analysis' være den bredt anvendte i kundeoplevelsesstyring, hvilket betyder, at analyser vil være gavnlige for at målrette mod folk afhængigt af deres humør, i glade eller nedstemte stemninger, baseret på hvad de skriver eller ser ud til.
En anden vigtig anvendelse af big data vil være for folk, der arbejder med salg og marketing inden for telekom. De kan bruge analyser til at forudsige virkningen af deres handlinger og give mere personlige pitcher eller indhold til individuelle kunder i stedet for afhængigt af historiske data.
'Predictions-as-a-service' vil se vækst, hvor big data-analyser vil blive brugt til at indsamle data fra forskellige platforme og analysere, hvordan det fungerer mod bredere regionale og globale salgstendenser i telekomsektoren. Dette vil blive bakket op af forståelse af indflydelsen fra aktuelle begivenheder, økonomiske faktorer og endda vejret på dens salgspipeline.
Konklusion
Big data har potentialet til at flytte telekomstrategien fra segmenter til ægte personalisering. Nu, med big data, har operatører hidtil usete mængder information, og gennem korrekt udnyttelse har det gjort det muligt for dem at bestemme kundernes behov, før de nogensinde interagerer med en kunde.
Ved hjælp af store dataanalyseløsninger kan operatører analysere adfærdsmæssige udløsere og skræddersy en personlig marketingindsats for at imødekomme deres klients behov for relevant e-mailmarkedsføring og programmatisk reklame.
