빅 데이터 애널리틱스를 사용하여 고객 충성도를 높이는 방법

빅 데이터 애널리틱스를 사용하여 고객 충성도를 높이는 방법 - 큰 데이터를 수집하면

큰 데이터를 수집하면 다음 단계는 무엇입니까? 오늘날 고객 충성도는 서비스 제공 업체와 상호 작용하는 방법을 선택할 때 운전석에 있기 때문에 중요합니다. 이는 많은 산업 분야에서 마찬가지입니다. 구매자에게는 더 많은 채널 옵션이 있으며 구매 결정을 연구하고 모바일 장치에서 구매 결정을 내리고 있습니다.

급변하는 모바일 시장에서 경쟁하려면 각 개별 고객에 대한 심층적이고 맞춤 설정된 지식으로 무장 한 고객 상호 작용을 관리해야합니다. 구매 결정을 내리는 동안 구매자에게 적절한 제안을하기 위해서는 무엇이 필요합니까? 귀사의 고객 서비스 담당자가 귀사의 고객 가치와 귀사의 특정 요구 사항에 대한 맞춤 지식을 어떻게 갖추 었는지 확인하려면 어떻게해야합니까?

고객이 참여할 때 가장 적절한 조치를 취할 수 있도록 구조화 및 비정형 정보의 여러 소스를 어떻게 통합하고 분석 할 수 있습니까? 어떻게하면 고객의 가치를 신속하게 평가하고 고객이 만족할 수 있고 판매를 할 수 있도록 고객이 필요로하는 어떤 종류의 제안을 결정합니까?

회사 경영진은 경쟁이 심한 환경에서 차세대 조치를 취하는 데 필요한 대용량 데이터 분석 기술을 점점 더 많이 검토하고 있습니다.

각 고객의 고유 한 요구 사항에 대한 이해를 높입니다. 이러한 심층적 인 고객 통찰력을 적시에 제공하여 실용 가능하게 만드십시오.
  • 상호 작용 시점에서 고객에 대한 대응력을 향상시킵니다.

  • 실시간 구매 데이터를 많은 양의 과거 구매 데이터 및 기타 데이터 소스와 통합하여 판매 시점에 목표로하는 권장 사항을 만듭니다.

  • 고객 서비스 담당자에게 고객에게 차선책을 추천 할 수있는 지식을 제공하십시오.

  • 고객 만족도 및 고객 유지율 향상.

  • 고객이 가장 많이 받아 들일 수 있도록 적절한 제안을 전달하십시오.

  • 차세대 액션 솔루션은 어떻게 생겼습니까?회사는 전자 메일, 문자 메시지, 콜 센터 메모, 온라인 설문 조사, 음성 녹음, GPS 장치 및 소셜 미디어에서 대량의 비정형 및 스트리밍 데이터를 통합하고 분석합니다.

기업은 이전에 분석 및 예측 모델에 통합하기에는 너무 크거나 빠르거나 잘못된 구조의 데이터를 새로운 용도로 사용할 수 있습니다. 기업이 구축 할 수있는 모델은 더욱 발전되어 다양한 출처의 실시간 데이터를 통합 할 수 있습니다.

회사 분석가는 고객 의견 및 행동에 대한 추가 통찰력을 제공 할 데이터 패턴을 찾고 있습니다. 속도가 최우선입니다. 이 급변하는 모바일 세상에서 성공하기 위해서는 모델에서 차세대 액션을 매우 빠르게 예측해야합니다.

첨단 기술은 회사가 수일 또는 수주가 아닌 수 분 내에 실행 가능한 정보를 생성 할 수 있도록 도와줍니다. 차선책을 예측하기 위해서는 종종인지 컴퓨팅 환경에서 정교한 기계 학습 알고리즘을 사용해야합니다.

우리는 고객을 이해하고 대응할 수있는 새로운 방법에 많은 투자를하고있는 금융 서비스 업계의 실제 사례를 살펴 봅니다.

글로벌 은행은 고객 정보에 액세스하는 데 걸리는 시간에 대해 우려하고 있습니다. 콜센터 담당자에게 고객에 대한 더 많은 정보를 제공하고 고객 관계 네트워크를 더 잘 이해하고자합니다.

은행은 전화를 받기 전에 각 고객의 요구 사항을 조기에 알려줌으로써 대표자가 고객을 지원하는 방식을 향상시키는 대용량 데이터 분석 솔루션을 구현했습니다. 플랫폼은 소셜 미디어 데이터를 사용하여 관계를 이해하고 고객이 누구에게 연결되었는지를 결정할 수 있습니다.

이 솔루션은 내부 및 외부의 여러 데이터 소스를 결합합니다. 이 고객을 위해 일어나는 주요 생활 사건에 대한 몇 가지 징후가있을 수 있습니다. 결과적으로 에이전트는 다음 최상의 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 고등학교를 졸업 할 준비가 된 자녀를 가질 수 있으며 대학 학자금 대출에 대해 토론 할 좋은 시간이 될 수 있습니다.