كيف تساعد تحليلات العملاء في تحسين تجربة المشتري


تحليل العملاء

صورة فوتوغرافية بواسطة Unsplash ، CC0 1.0.0 تحديث

يريد العملاء دائمًا أن يعاملوا بشكل جيد. لذلك ، بغض النظر عن الصناعة التي تنتمي إليها ، فإن رضاك ​​أمر حيوي إذا كنت تريدهم أن يظلوا صادقين مع عملك.

تشير أبحاث برايس ووترهاوس كوبرز إلى ذلك 32٪ من العملاء اترك علامة بعد تجربة سيئة واحدة فقط.

مماثل ، 86٪ من المشترين إنهم على استعداد لدفع المزيد مقابل الحصول على تجربة عملاء رائعة.

في حين أن هذا يمثل تحديًا ، إلا أنه يمثل أيضًا أولوية. لذلك ، تستخدم جميع الشركات تحليلات العملاء لتحسين تجربة المشتري.

فيما يلي بعض أفكار تحليلات العملاء الفعالة للغاية التي تستخدمها الشركات لتحسين تجربة المشتري:

توحيد البيانات

يوصى بشدة بتوحيد البيانات لأي تحليل سلوكي. يساعد الشركات في إنشاء عرض واحد للعميل. يمكنهم فهم العملاء والتفاعل معهم بشكل أفضل من خلال التعرف عليهم وعلى نقاط اهتمامهم.

يتضمن توحيد البيانات توحيد بيانات العميل عبر جميع أنظمتك الداخلية. إذا كانت منصة عملك كبيرة ، فليس من السهل القيام بالعملية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون باهظة ، وتستغرق وقتًا طويلاً ، ومكلفة.

أدوات التوحيد لجيل جديد من البيانات تجعل هذا الأمر نسيمًا. إنهم قادرون على جمع العشرات من مصادر البيانات التي تغطي ملايين نقاط البيانات. أيضًا ، يمكن توقع النتائج في غضون أسابيع بدلاً من شهور.

تستخدم العديد من الشركات توحيد البيانات لتجاوز بيانات العملاء المتضاربة ، وتحسين دقة البيانات وخدمة العملاء.

توليد المعلومات من البيانات

يبدأ العملاء في إنتاج البيانات من لحظة دخولهم إلى موقع الويب ، مثل أنشطة النقر والتصفح والتصفح.

يتم استيعاب كل شيء بواسطة مواقع الويب والبرامج وتخزينها في قاعدة بياناتها. يستخدم برنامج التحليل هذه البيانات لعمل تنبؤات دقيقة.

أدوات مثل تحليلات جوجل 360 يقدم لك معلومات مفصلة من خلال تحليل البيانات التي تحصل عليها. على سبيل المثال ، ما هي المتصفحات وأنظمة التشغيل التي يأتي منها العملاء ، وما أكثر ما يحبه العملاء ، وما لا يحبونه ، وأجزاء مسار المبيعات التي تعمل على إيقاف تشغيل العملاء ، هي بعض الأفكار الرائعة للتحسين. الزبائن.

وبالمثل ، فإن أدوات مثل فينتيزا، تقدم تحليلًا متعمقًا للبيانات في 15 معلمة. أيضًا ، يمكنك تصفية المعلومات التي تم جمعها من خلال عدة متغيرات مختلفة.

على سبيل المثال ، يمكنك معرفة عدد الزوار الذين تم تسجيلهم على مواقع الويب الخاصة بك عن طريق البحث في Google. يوفر Finteza أيضًا قياس جودة حركة المرور ويكتشف 12 نوعًا من حركة المرور منخفضة الجودة.

من خلال قياس جودة حركة المرور في الوقت الفعلي ، يمكنك تصفية زيارات الروبوت والتحويلات المزيفة حتى تتمكن من التوقف عن الدفع مقابل الزيارات التي لا تقوم بالتحويل.

تسليم المعلومات في الوقت الحقيقي

يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي (AI) هو محرك لا يصدق لتجربة العملاء الرقمية (DCX).

اكتشفت شركة Gartner في عام 2019 أن استخدام الأعمال لتقنية الذكاء الاصطناعي نما 270٪ في السنوات الأربع الماضية. علاوة على ذلك ، من المتوقع أن تقوم منظمة العفو الدولية خلق ما يقرب من 4 تريليون دولار في قيمة الأعمال بحلول عام 2022.

ولكن لكي يكون الذكاء الاصطناعي مؤثرًا في تجربة العملاء ، يجب مشاركة الأفكار العملية في الوقت الفعلي. لا يمكن الوصول إلى هذه الرؤى لفرق التسويق أو CX في نموذج موحد يمكنهم استخدامه مباشرة.

لهذا السبب يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء تحليل لمجموعات أكبر من البيانات لتحديد العلاقات ذات المغزى داخل كل جزء من البيانات. يمكنك حتى التنبؤ باحتمالية السلوكيات المستقبلية بدقة كبيرة.

يحلل الذكاء الاصطناعي ويكشف المعلومات في ميكروثانية. نتيجة لذلك ، يمكن لفرق التحليلات الحصول على استجابات للطلبات الداخلية بشكل أسرع من أي وقت مضى.

تحليل البيانات الضخمة

البيانات الضخمة هي الاتجاه الجديد في الصناعة الذي يصل إلى ذروته بسرعة. اليوم ، صناعة البيانات الضخمة بقيمة 189 مليار دولار وهو ما يزيد بمقدار 20 مليار دولار عن العام الماضي. بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن تصل إلى 247 مليار دولار في عام 2022.

في الواقع ، تجد الشركات أن البيانات الضخمة مفيدة في اتخاذ قرارات عمل صحية.

فيما يلي بعض الطرق التي تساعد بها تحليلات البيانات الضخمة الشركات:

  • مراجعة التحليل: يتم جمع المراجعات من منصات مختلفة مثل Google و App Store و Yelp لاكتساب نظرة ثاقبة على مشاكلك وتجاربك. يتم استخدام البرنامج الآلي لتحليل جميع المراجعات المقدمة على أي منتج أو خدمة معينة. ثم صنف المراجعات على أنها إيجابية وسلبية ومحايدة.
  • خدمة العملاء الشخصية: تمت برمجة أدوات تحليل البيانات الضخمة للحصول على فكرة عن متطلبات وتفضيلات كل عميل. ساعد في إنشاء استراتيجيات منفصلة ومختلفة لكل عميل لتحسين رضا العملاء.
  • تحديد المقاييس الضعيفة: هناك الكثير من المعلومات حول تجربة العملاء التي تحتويها مقاييس إدارة البيانات الضخمة. AHT (يعني وقت المناولة) و FCR (حل الاتصال الأول) هي على سبيل المثال لا الحصر. من السهل حساب وقت استجابة العملاء عبر قنوات متعددة باستخدام البيانات الضخمة. ستساعد معرفة أنواع استفسارات العملاء أو نقاط القوة والضعف في إجراءات خدمة العملاء الوكلاء على تحسين كفاءتهم في حل المشكلات.
  • تحليل الوكيل: قد يفتقر بعض وكلاء الدعم إلى الأداء. على سبيل المثال ، يعد متوسط ​​وقت الاستجابة ووقت الانتظار ومعدل التغيير عوامل مهمة تؤثر على إنتاجية خدمة العملاء. هنا ، تساعد تحليلات البيانات الضخمة في العثور على هؤلاء الوكلاء.
  • صافي نقاط الترويج (NPS): تساعد NPS على تحليل وقياس تجربة العملاء ورضاهم. عادة ما تكون عبارة عن درجة عددية (بين 1 و 10) يتم حسابها بناءً على توصية العميل. يمكن أن يكون أي منتج أو خدمة ذات علامة تجارية معينة.

افكار اخيرة

أدى العدد المتزايد من الوافدين الجدد إلى الصناعة إلى منافسة تجارية شرسة. وقد أجبر هذا أصحاب الأعمال على التركيز بشدة على تحسين تجربة العملاء وإيجاد طرق لتحقيق ذلك.

برز تحليل العملاء إلى جانب الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة كحل للشركات لإنشاء عملاء مخلصين. مع الأفكار التحليلية المذكورة أعلاه ، أصبح جمع البيانات وتحليلها أسهل بكثير.

هناك العديد من أدوات تحليل العملاء المتقدمة لتحقيق المستوى الأمثل لتجربة العملاء. يقومون تلقائيًا بجمع تجارب العملاء من خلال مجموعة متنوعة من نقاط الاتصال ، مثل البريد الإلكتروني والمراجعات عبر الإنترنت وتعليقات موقع المقارنة. يساعد التحليل الذي يتم إجراؤه على البيانات المجمعة في تحديد مجالات التحسين لتجربة عملاء أفضل.

Related Posts

اترك رد