Компаниям необходимо привлекать, взаимодействовать и удерживать клиентов. Клиентская аналитика может упростить этот процесс, но как это работает?
По своей сути клиентская аналитика включает в себя использование таких методов, как прогнозное моделирование, визуализация данных, управление информацией и сегментация, чтобы сообщить бизнесу, кто их клиенты, чем они занимаются, чего они хотят и как лучше всего связаться с ними, создавая персонализированный опыт, который увеличивает прибыль и повышает лояльность.
Почему это важно?
Клиенты более уполномочены и подключены, чем когда-либо. Их ожидания заоблачны, а их покупательский выбор основан на положительном взаимодействии с брендом. Понимая, что на самом деле ищут клиенты, и отмечая, как они ведут себя при поиске продуктов или услуг, маркетологи могут работать над таргетингом на нужную аудиторию способами, которые действительно им понравятся. Поставщики могут найти нужных клиентов, а клиенты могут найти именно то, что ищут. Все выигрывают!
Куда движется технология?
По общему мнению, будущее клиентской аналитики будет тесно связано с развитием машинного обучения, типа искусственного интеллекта, который дает компьютерам возможность обучаться без специального программирования. Машинное обучение — это идеальный способ доступа к информации о клиентах для персонализации опыта. Он может получить доступ к массивным наборам данных через облако (включая данные, которые компания может не иметь возможности собрать самостоятельно), чтобы обеспечить мгновенное понимание и прогнозный анализ.
Разница в ВООБРАЖЕНИИ
В ITMAGINATION мы создали собственную платформу аналитики клиентов под названием CRM online, которая предназначена для анализа профилей клиентов в крупных организациях, предоставляющих финансовые услуги. Он основан на данных в режиме реального времени из всех каналов взаимодействия и предоставляет модели поведения клиентов, а также следующее лучшее предложение и механизм действий в режиме реального времени, рекомендации по личным финансам, анализ оттока и пожизненную ценность информации о клиентах. Он нацелен в первую очередь на сектор финансовых услуг, но также прекрасно работает в секторах электронной коммерции и телекоммуникаций — везде, где есть частое взаимодействие с пользователем.
Учитесь. Знай это. Готово.
