Mit der umsichtigen Einführung von Big-Data-Analysen zur Personalisierung von Erlebnissen kaufen laut Angaben 53 % der Verbraucher mehr von Marken, die ihr Einkaufserlebnis auf allen Kanälen personalisieren Kundenumfrage zur Personalisierung von MyBuy. Wenn Unternehmen möchten, dass ihre Kunden treu bleiben, müssen sie in die Erfahrung investieren. Um dies zu erreichen, werden bis 50 mehr als 2018 % der Unternehmen ihre Investitionen auf Innovationen im Bereich Kundenerlebnis umlenken Gartner-Vorhersagen. Dies führt zu 40% mehr Umsatz pro Person.
Wenn Verbraucher die Unternehmenswebsites, Social-Media-Seiten und Kataloge besuchen, während sie zwischen mehreren Geräten wechseln, spielt Big Data eine entscheidende Rolle, um ihr Verhalten vorherzusagen und einen nahtlosen Marketing- und Kaufprozess zu schaffen.
Laut einem Bericht von Oracle sind die Vorteile von Marken, die sich zu datengesteuerten Kundenerlebnissen entwickeln, weitreichend (siehe Abbildung 1). Big Data hat zu einer deutlichen Verschiebung der Kundenerfahrungen geführt. Die Ergebnisse der Umfrage haben die positiven Szenarien für die Organisationen aufgezeigt, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:
Big Data verbessert alle Kundenkanäle
Da die Telekommunikationsbranche eine Explosion des Wettbewerbs erlebt, war die unmittelbarste Auswirkung eine Zunahme der Kundenabwanderung. Big Data hat sich jedoch als der Differenzierungsfaktor für die Bereitstellung von Diensten über alle Kanäle hinweg erwiesen.
Big Data hat den Telekommunikationsbetreibern geholfen, ihre Websites so zu optimieren, dass sie die Probleme der Kunden lösen und Kunden davon überzeugen, bei ihnen zu kaufen.
Eine nahtlose Schnittstelle über alle Kanäle hinweg zu haben, war zuvor eine Herausforderung. Aber jetzt hat Big Data die Telekommunikationsbetreiber dabei unterstützt, ihre Direktmailings in andere Kanäle zu integrieren. Da diese Teile jetzt integriert sind, sehen die Kunden eine sehr gemeinsame Schnittstelle, die für sie ein ideales Erlebnis bietet.
Die Bereitstellung eines kundenorientierten Ansatzes durch die Integration einer persönlichen Note wird jetzt von Data Analytics abgedeckt. Sprach- und Textanalyse wird verwendet, um Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg zu verfolgen, einschließlich Sprache, soziale Medien, SMS, Chat, E-Mail und Blogs. Es hat vielen Marken geholfen, durch die Entwicklung einer persönlichen Note kundenorientierter zu werden.
Unstrukturierte Daten waren immer eine Herausforderung. Big Data hat sich mittlerweile tief in die unstrukturierte Datenmine eingegraben und zu fantastischen Erkenntnissen geführt. Social-Listening-Tools werden verwendet, um zu erfahren, was die Leute im Internet über die Marke sagen. Solche unstrukturierten Daten haben dazu beigetragen, viel über die Kundenstimmung zu verraten und haben wiederum den Betreibern geholfen, die adressierbaren Probleme anzugehen.
Nutzung von Big Data für das Customer Experience Management
- Validieren und steuern Sie die Marketingentscheidungen
Die Datenanalyselösung liefert marketingrelevante Informationen, steuert weise Entscheidungen in Bezug auf Servicepakete und Marketingkampagnen, was zu erhöhten Betreibereinnahmen führt.
- Optimieren Sie die Netzwerkinvestition
Big-Data-Analysen haben Telekommunikationsbetreibern geholfen, das Kundenverhalten und kundenbezogene Probleme zu kennen, um die Netzinvestitionen effizient zu planen. Dies wiederum hat es ihnen ermöglicht, Ausfälle in den umsatzstärksten Bereichen zu vermeiden und Überinvestitionen in Bereichen mit niedrigerer Priorität zu vermeiden.
- Umfassende Visualisierung
Zusammen mit den flexiblen Dashboards, Big-Data-Analyselösungen bieten viele spezialisierte Dashboards, die die wichtigsten Anwendungsfälle unterstützen, wie z. B. Roaming-Überwachung und VIP-Überwachung, die auf die Kunden zugeschnitten sind.
Telekommunikationsbetreiber verwenden große Datenlösungen um Metriken in Echtzeit zu überprüfen, um den Preis für ein Produktangebot zu ermitteln. Nachdem der Preis mit verschiedenen Kundensegmenten in verschiedenen Regionen getestet wurde, ermitteln die Betreiber den am besten optimierten Preis. Dies ist eine Win-Win-Situation für die Betreiber und die Kunden, da die Kunden den Preis erhalten, mit dem sie zufrieden sind, und die Telekommunikation eine stetige Einnahmequelle mit geringer Kundenabwanderung erhält.
Warum macht datengesteuertes Kundenerlebnis den Unterschied?
In der Vergangenheit basierten Daten zu Kundeninteraktionen in erster Linie auf Beobachtung und Kommunikation von Mensch zu Mensch, aber jetzt können sie aufgrund der Tausenden von Datenpunkten, die Unternehmen über jeden Kunden untersuchen können, Trends besser nutzen, die sonst unbemerkt bleiben würden ihren Kundenstamm zu verstehen und zu segmentieren.
Musteranalyse: Big Data hilft, Kundenverhaltensmuster basierend auf strukturierten Daten wie sequentiellen demografischen Daten oder unstrukturierten Daten wie Tweets zu Produkten zu bestimmen.
Stimmungsanalyse: Dies hilft den Betreibern zu wissen, was Kunden über ihre Produkte / Dienstleistungen sagen, und Hilfen helfen ihnen, Probleme anzugehen, bevor sie sich zu sehr ausbreiten.
Empfehlungsanalyse: Big Data spielt eine zentrale Rolle, um Telekom-Kunden die beste Empfehlung zur Steigerung der Konversionsrate zu geben.
Marketinganalyse: Es hilft den Telekommunikationsbetreibern, Kundeninteraktionen zu analysieren und Marketingentscheidungen und Nachrichten zu optimieren.
Mit den programmatischen Werbe- und E-Mail-Marketing-Metriken bewegen sich Betreiber in Richtung einer kontinuierlichen Verbesserung in ihrem Marketingprogramm. Das Sammeln der wichtigen Daten hat es ihnen ermöglicht, ihre Bemühungen zu analysieren und zu verbessern, um ein erstklassiges Kundenerlebnis zu bieten.
Das Customer Experience Management wird durch Big-Data-Analyselösungen einfach, da es überzeugende Visualisierungen, Grafiken, Diagramme und Dashboard-Berichte bietet, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Umfrageantworten auf einen Blick zu verstehen und Einblicke in diese zu gewinnen!
Future von CEM mit Big Data Analytics
Der globale Big-Data-Umsatz soll erreichen $ 203 Milliarden 2020, was bedeutet, dass Betreiber der Leistung und Qualität des Kundenservice einen Schritt voraus sein und sich auf die Kundenwahrnehmung konzentrieren müssen, um einen wesentlichen Teil dieses Umsatzwachstums zu erzielen. Mit dem Datenanalysetool können Unternehmen beispielsweise Kunden für schlechte Erfahrungen entschädigen, bevor sie sich überhaupt beschweren, was möglicherweise eine potenzielle rote Fahne in einen Wow-Moment verwandelt.
Ein führender Telekommunikationsanbieter hat eine mobile App entwickelt, um den Status einer Kundenanfrage anzuzeigen, was wiederum die eingehenden Anrufe reduzierte. Dies sollte die Anwendung von Big-Data-Analyselösungen sein, bei denen ein Angebot oder eine Dienstleistung stark anget ist. Es kann den Kunden helfen, ihren CLV-basierten Status, das erwartete Service-Level und Funktionen oder Dienste, für die sie möglicherweise bezahlen müssen, zu sehen.
In den kommenden Jahren wird die 'Crystal Ball Analysis' im Customer Experience Management weit verbreitet sein, was bedeutet, dass Analysen von Vorteil sein werden, um Menschen je nach Stimmung, in glücklicher oder niedergeschlagener Stimmung, basierend auf dem, was sie tippen oder suchen, anzusprechen zum.
Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall von Big Data wird für Mitarbeiter im Vertrieb und Marketing der Telekommunikation sein. Sie können Analysen verwenden, um die Auswirkungen ihrer Aktionen vorherzusagen und einzelnen Kunden personalisiertere Pitches oder Inhalte bereitzustellen, anstatt sich auf historische Daten zu verlassen.
„Predictions-as-a-Service“ wird wachsen, wobei Big-Data-Analysen verwendet werden, um Daten von verschiedenen Plattformen zu sammeln und zu analysieren, wie sie im Vergleich zu breiteren regionalen und globalen Verkaufstrends im Telekommunikationssektor abschneiden. Dies wird durch das Verständnis der Einflüsse aktueller Ereignisse, wirtschaftlicher Faktoren und sogar des Wetters auf die Vertriebspipeline unterstützt.
Fazit
Big Data hat das Potenzial, die Telekommunikationsstrategie von Segmenten hin zu echter Personalisierung zu verlagern. Dank Big Data verfügen Betreiber heute über beispiellose Informationsmengen, und durch die richtige Nutzung können sie die Kundenbedürfnisse ermitteln, bevor sie jemals mit einem Kunden interagieren.
Mithilfe von Big-Data-Analyselösungen können Betreiber Verhaltensauslöser analysieren und personalisierte Marketingmaßnahmen an die Bedürfnisse ihrer Kunden nach relevantem E-Mail-Marketing und programmatischer Werbung anen.
