Cómo utilizar análisis de datos grandes para aumentar la lealtad de los clientes

Una vez que se reúnen los grandes datos, ¿cuál es el siguiente paso? Hoy la lealtad del cliente es de suma importancia debido a que el cliente está en el asiento del conductor a la hora de tomar una decisión acerca de cómo interactuar con un proveedor de servicios. Esto es cierto en muchas industrias. El comprador tiene muchas más opciones de canal y está investigando cada vez más las decisiones de compra y tomar decisiones de compra de un dispositivo móvil.

Usted necesita para administrar sus interacciones con los clientes, armados con un profundo y personalizados conocimiento acerca de cada cliente para competir en un mercado de ritmo rápido, móvil impulsada. ¿Qué se necesita para proporcionar la oferta adecuada a un comprador, mientras que él está haciendo una decisión de compra? ¿Cómo se asegura de que sus representantes de servicio al cliente están armados con el conocimiento personalizado sobre el valor de su cliente a la empresa y sus necesidades específicas?

¿Cómo se puede integrar y analizar múltiples fuentes de información estructurada y no estructurada para que pueda ofrecer a los clientes la acción más apropiada en el momento de la contratación? ¿Cómo evalúa rápidamente el valor de un cliente y determinar qué tipo de oferta que las necesidades del cliente para que pueda mantener al cliente satisfecho y hacer una venta?

Ejecutivos de la compañía están viendo cada vez más análisis de datos grandes como el arma secreta que necesitan para dar el siguiente mejor acción en entornos altamente competitivos.

Las empresas están ampliando su uso de los medios sociales y entornos de computación móvil y quieren llegar a sus clientes en el momento adecuado. Para obtener resultados exitosos de los clientes en un mundo móvil, las ofertas deben ser lo más específico y más personal posible. Las empresas están utilizando su plataforma de análisis combinado con el análisis de datos grande con rápido procesamiento de datos en tiempo real para lograr una ventaja competitiva. Algunos de los objetivos clave que desean alcanzar incluyen

• Aumentar su comprensión de las necesidades únicas de cada cliente. Proporcionar estos puntos de vista de los clientes en profundidad en el momento adecuado para que sean recurribles.

• Mejorar la capacidad de respuesta a los clientes en el punto de interacción.

• Integrar datos de compra en tiempo real con grandes volúmenes de datos de compra históricas y otras fuentes de datos para hacer una recomendación dirigida a los puntos de venta.

• Proporcionar los representantes de servicio al cliente con el conocimiento para recomendar el siguiente mejor acción para el cliente.

• Mejorar la satisfacción del cliente y la retención de clientes.

• Entregar la oferta adecuada de manera que es más probable que sean aceptadas por el cliente.

¿Cómo es una solución siguiente acción mejor aspecto tiene? Las empresas están integrando y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados y Transmisión de mensajes de correo electrónico, mensajes de texto, notas de centros de llamadas, encuestas en línea, grabaciones de voz, unidades GPS, y los medios sociales.

En algunas situaciones, las empresas son capaces de encontrar nuevos usos para los datos que eran demasiado grandes, demasiado rápido, o de la estructura equivocada, debe incorporarse al análisis y modelos predictivos antes. Los modelos que las empresas son capaces de construir son más avanzados y pueden incorporar los datos en tiempo real a partir de una variedad de fuentes.

Analistas de la compañía están buscando patrones en los datos que proporcione información adicional sobre las opiniones de los clientes y el comportamiento. La velocidad es una prioridad. Su modelo debe predecir la siguiente mejor acción muy rápidamente si usted quiere tener éxito en este mundo móvil de ritmo rápido.

La avanzada tecnología está ayudando a las empresas a generar información para la acción en cuestión de minutos en lugar de días o semanas. La predicción de la siguiente mejor acción a menudo requiere el uso de algoritmos de aprendizaje automático sofisticados desde un entorno de computación cognitiva.

Miramos a ejemplos reales de empresas en la industria de servicios financieros que están invirtiendo fuertemente en nuevas maneras de entender y responder a los clientes.

Un banco global está preocupado por la cantidad de tiempo que se necesita para acceder a la información del cliente. Se quiere proporcionar a los representantes del centro de llamadas con más información sobre los clientes y tener una mejor comprensión de la red de relaciones con los clientes.

El banco implementó una solución de análisis de datos grande que mejora la forma en que sus representantes apoyan a los clientes, proporcionándoles una indicación temprana de las necesidades de cada cliente antes de que llegaran en el teléfono. La plataforma utiliza los datos de medios sociales para comprender las relaciones y puede determinar a quien el cliente conectado.

La solución combina múltiples fuentes de datos, tanto internos como externos. Alguna indicación puede existir de los principales acontecimientos de la vida que se están produciendo para este cliente. Como resultado, los agentes son capaces de dar el siguiente mejor acción. Por ejemplo, un cliente puede tener un niño a punto de graduarse de la escuela secundaria, y esto podría ser un buen momento para hablar de un préstamo de la universidad.