Hva er kundeintelligens?
Customer Intelligence (CI) er innsamling og analyse av store mengder data som organisasjoner bruker til å finne de beste og mest effektive måtene å samhandle med kundene på. Detaljer og aktiviteter som samles inn om kundene, analyseres for å få en dypere forståelse og bygge mer meningsfulle forretningsrelasjoner.
Hva er forretningsfordelene med kundeinformasjon?
Kundeintelligens bygger lojalitet og tilbakevendende kunder ved å engasjere dem på forhånd og proaktivt veilede og optimalisere tilbud på tvers av alle kundekontaktpunkter. Det øker også kundelojaliteten ved å tilby den mest relevante informasjonen og sømløse opplevelser. I tillegg gleder det brukerne ved å tilby dynamisk kundekontekst via relevante, personaliserte og målrettede interaksjoner. Kundeintelligens maksimerer avkastningen på investeringene ved å målrette mot de mest verdifulle kundene.
Hvorfor er kundeintelligens viktig?
For å få et helhetlig bilde av kundene må man integrere flere datakilder for å få dyp innsikt i atferden deres. Her kommer kundeintelligens inn i bildet, et sofistikert økosystem for kundeanalyse som hjelper bedrifter med å levere overlegne kundeopplevelser på tvers av alle kanaler. En robust KI-løsning gir handlingsrettede anbefalinger for hvordan kunderelasjoner kan håndteres. Ved å integrere flere datakilder og systemer genereres det en profil for hver enkelt kunde, slik at man forstår hva som driver valgene deres og veileder dem til den handlingen som er best for dem.
Hva er det CI kan bidra med for å forbedre virksomhetens resultater?
Customer Intelligence kan skape fleksible teknologiplattformer som gjør det mulig for organisasjoner å bruke dataanalyse og maskinlæring til å:
- Utvide kryss- og mersalg. Ved å analysere kundenes tilbøyelighet til å ta imot nye tilbud kan bedriftene forutse kampanjeeffektiviteten og finjustere kanalmarkedsføringen. Dette arbeidet utføres autonomt, basert på forbedring av maskinlæringsmodeller. Fordelene er blant annet bedre salgsrater for kampanjer, lavere markedsføringskostnader og større innsikt i avkastningen på markedsføringen.
- Bruk agent- og kanalanalyser. Ved å analysere kundeatferd per kanal og per selger eller agent kan bedrifter optimalisere hvordan de betjener kundene og måle avkastningen på investeringen. Dette bidrar til å øke inntektene, tilpasse og forbedre tjenestene, øke kundetilfredsheten og forbedre konsulentenes effektivitet.
- Optimalisere driften av kundesenteret. Analyser som måler effektiviteten til kundesentrene, viser hvordan man kan redusere kostnadene, optimalisere kundeopplevelsene gjennom deres foretrukne kanaler og identifisere årsaker til lekkasje.
- Kvalifiser potensielle kunder fra tredjeparter. Å forbedre hvordan man kvalifiserer potensielle kunder fra kampanjer og tredjepartsdata kan øke markedsføringsressurseffektiviteten og øke kundetilfredsheten.
- Redusere kundefrafall. Identifiser risikokunder og årsakene til frafall. Automatisert overvåking av risikokunder gir innsikt som gir forslag til forebyggende tiltak.
- Tenk nytt om merkevarelojalitet. Med omfattende data om forbrukeratferd kan organisasjoner personlig anerkjenne og belønne hver enkelt kunde på alle berøringspunkter for å bygge tilknytning og merkevarelojalitet.
Hva er noen eksempler fra den virkelige verden på hvordan bedrifter har brukt kundeinformasjon til å øke resultatene?
Her er noen få…
En nasjonal spesialforhandler beriket mer enn 80 % av sine kunderegistre og etablerte tilknytninger, og koblet transaksjonsdata med masterdata for å forbedre kampanjeeffektiviteten, noe som førte til en forbedring av responsraten på 14 %.
Et nasjonalt forsikringsselskap forbedret identifiseringen av kvalifiserte potensielle kunder med 45 % ved å skape en enkelt kundevisning for å identifisere kvalifiserte potensielle kunder for tilpassede tilbud fra et univers med over 120 millioner medlemmer.
For å forbedre kundeopplevelsen og øke konverteringsfrekvensen utførte et nasjonalt finansselskap sømløs, automatisert dataintegrasjon mellom ulike datafangst-, analyse- og målrettingsverktøy, noe som gjorde dem i stand til å personalisere målrettingen for 97 % av kjente kunder og oppnå en avkastning på 25 %.
For å finjustere de eksisterende lojalitetsstyringsprogrammene skapte et ledende selskap innen skjønnhetsprodukter og -tjenester personas for 6 millioner kunder basert på demografisk profil, kjøpsatferd og uoppfylte behov.
En intelligens- og analyseløsning gjorde det mulig for en global bilprodusent å forstå kundenes atferdsmønstre bedre. Løsningen økte mulighetene for kryssalg og mersalg ved å analysere 13,5 millioner svar på salgs- og serviceundersøkelser.
