Vad är Customer Intelligence?
Customer Intelligence (CI), även kallat kundanalys, är insamling och analys av stora mängder data som företag använder för att bestämma de bästa och effektivaste sätten att interagera med sina kunder. Detaljer och aktiviteter som samlas om kunder analyseras, för att få djupare förståelse och bygga mer meningsfulla affärsrelationer.
Vad är affärsnyttan med Customer Intelligence?
Customer Intelligence skapar lojalitet och genererar affärer kontinuerligt genom att förebyggande engagera och proaktivt styra och optimera erbjudanden över kundens samtliga kontaktpunkter. Den ökar också kundlojaliteten genom att erbjuda den mest relevanta informationen och sömlösa upplevelser. Dessutom gör den användarna nöjda genom att erbjuda dynamisk kundkontext via relevanta, personliga och riktade interaktioner. Customer Intelligence maximerar avkastningen genom att rikta in sig på de mest värdefulla kunderna.
Varför är Customer Intelligence viktigt?
En heltäckande bild av kunder kräver integrering av flera datakällor för att generera djupa insikter i beteende. Ange kundinformation, ett sofistikerat ekosystem för kundanalys som hjälper företag att leverera överlägsna kundupplevelser i alla kanaler. En robust CI-lösning ger handlingsbara rekommendationer för att hantera relationer. Genom att integrera flera datakällor och system, det genererar en profil för varje individ, förstå vad som driver deras val och guidar dem till deras näst bästa åtgärd.
Vilka är några specifika aspekter av affärsresultat som CI kan förbättra?
Customer Intelligence kan skapa flexibla teknikplattformar som gör det möjligt för organisationer att tillämpa dataanalys och maskininlärningsmöjligheter och:
- Utöka kors- och merförsäljning. Genom att analysera kundernas benägenhet för nya erbjudanden kan företag förutse kampanjens effektivitet och finjustera kanalmarknadsföring. Detta arbete utförs autonomt och förlitar sig på förbättring av maskininlärningsmodeller. Fördelarna inkluderar bättre kampanjförsäljningspriser, lägre kostnader för marknadsföring och större insyn i avkastningen på marknadsföring.
- Tillämpa agent-/kanalanalys. Genom att använda analyser på kundbeteende per kanal och säljare eller agent kan företag optimera hur de betjänar kunder och mäter avkastningen på avkastningen. Detta bidrar till att öka intäkterna, anpassa och förbättra tjänsterna, öka tillfredsställelsen och förbättra agentens effektivitet.
- Optimera kontaktcenterverksamheten. Analyser som mäter effektiviteten hos callcenter identifierar sätt att minska kostnaderna, optimera kundupplevelser genom sina föredragna kanaler och identifiera orsaker till läckage.
- Kvalificera leads från tredje part. Att förbättra kvalificeringen av leads från kampanjer och data från tredje part kan öka marknadsresurseffektiviteten och öka kundnöjdheten.
- Minska kundförlusten. Identifiera riskkunder och drivkrafterna för utmattning. Automatiserad övervakning av riskkunder ger insikter som föreslår förebyggande åtgärder.
- Föreställ dig varumärkeslojalitet. Med omfattande data om konsumentbeteende, så kan företag personligen erkänna och belöna varje kund vid alla kontaktpunkter för att knyta an och skapa intresse för varumärket.
Vilka är några verkliga exempel på hur företag har använt Customer Intelligence för att öka prestandan?
Här är några...
En rikstäckande fackhandlare använde mer än 80 % av sina konsumentregister och etablerade kontakter och kopplade transaktionsdata med masterdata för att förbättra kampanjens effektivitet, vilket ledde till en 14 % förbättring av svarsfrekvensen.
Ett nationellt försäkringsbolag förbättrade kvalificerad prospektidentifiering med 45 % genom att skapa en enda kundvy för att identifiera kvalificerade utsikter för anpassade erbjudanden från det ofantliga antalet 120 miljoner medlemmar.
För att förbättra kundupplevelsen och öka konverteringsfrekvensen utförde ett nationellt finansföretag sömlös, automatiserad dataintegrering mellan olika datainsamlings-, analys- och inriktningsverktyg, vilket gjorde det möjligt för dem att anpassa inriktningen för 97 % av kända kunder och uppnå en avkastning på 25 %.
För att finjustera sina befintliga lojalitetshanteringsprogram, så skapade ett ledande företag inom skönhetsprodukter och -tjänster olika personas för 6 miljoner kunder efter demografisk profil, köpbeteende och ouppfyllda behov.
En intelligens- och analyslösning gjorde det möjligt för en global biltillverkare att bättre förstå kundernas beteendemönster. Lösningen ökade möjligheterna till kors- och merförsäljning genom att analysera 13,5 miljoner försäljnings- och serviceundersökningar.
