Что такое клиентская аналитика?
Основная цель анализа клиентских данных — улучшить общее впечатление о клиенте. Используя различные результаты клиентской аналитики и программное обеспечение для клиентской аналитики, предприятия могут собирать и анализировать данные о клиентах, сегментировать клиентов на группы на основе общих характеристик, создавать персонализированные отношения между брендом и клиентами, прогнозировать будущие действия клиентов и, в конечном итоге, делать бизнес мнения, которые обеспечивают успешную кампанию и удовлетворительное решение для аналитики пути клиента, которое будет удерживать и привлекать клиентов.
Процесс измерения и анатомирования нюансов клиентского опыта, который становится все более важным фактором в бизнес-мнениях, начинается с осознания клиентом своей потребности в продукте или услуге, а также средств, с помощью которых клиент исследует бизнес и продукты, и, в конечном итоге, через воронка продаж к покупке.
Использование клиентской аналитики
До сих пор организация собирала данные и решала проблемы на местном уровне. Что вы делаете, когда создали первоклассный дизайн, но пользователи не обращаются к вам? Вы проводите A/B-тестирование различных вызовов для проведения, вы просматриваете в Google Analytics время, которое ваши неявные клиенты проводят на странице, вы отслеживаете показатель отказов и множество других переменных, характерных для действий пользователей в Интернете.
Точно так же кажется, что интеграция данных клиентская аналитика на основе ИИ сейчас медленно становится новым стандартом для текущего рынка. Анализ показывает, что более трех четвертей компаний, считающих себя передовыми в плане интеграции технологий, бизнес-притязаний и аналитики, заявили, что они занимают передовые позиции на рынке.
Огромная зрелость инструментов, которые предприятия используют для оптимизации взаимодействия пользователей с их услугами и веб-сайтами, приводит к огромным объемам необработанных данных, которые впоследствии не используются.
Преимущества клиентской аналитики
· Источники клиентских данных. Сочетание возникающих источников клиентских данных, таких как интеллектуальные устройства с голосовым управлением, домашняя роботизация, носимые устройства и путешествия в социальных сетях, раскрывает важные и ценные подробности о жизни клиента.
· Искусственный интеллект ИИ и машинное обучение развиваются, чтобы стать более ориентированными на человека, а системы анализа поведения клиентов с поддержкой ИИ, по прогнозам, сохранят понимание этики и сочувствия в ближайшем будущем.
· Облачная аналитика. Растет переход от традиционных моделей локальной аналитики к облачным моделям.
· End-to-End Integration Сквозные аналитические процессы объединяют данные клиентов с применимыми данными в режиме реального времени из маркетинга, сделок, обслуживания клиентов и внешнего социального сотрудничества, что приводит к меньшему восприятию клиентов и аналитике.
Заключение
Внедряя модель на основе ИИ, подобную той, которую мы ясно описали, предприятия могут отслеживать взаимодействие с клиентами в режиме реального времени и стимулировать проницательность, которая позволит поставщикам услуг обеспечивать безупречный клиентский опыт и своевременно промежуточное звено для эффективного восстановления обслуживания. Таким образом, предприятия могут использовать данные, поступающие не только из их собственных точек соприкосновения, но и из внешних точек соприкосновения в цифровых, физических и социальных каналах, с претензией на постоянное и активное использование клиентского опыта для удержания клиентов и завоевания их доверия и долгосрочного сотрудничества. - срок роста.
FutureAnalytica.ai предлагает решение AI без кода, которое представляет собой технологию следующего поколения, которая позволяет любому, у кого нет опыта работы с данными или кодирования, разрабатывать передовые решения AI/ML. Решение AI без кода, которое позволяет новичку создавать сложные решения для расширенной аналитики несколькими щелчками мыши. По любым вопросам пишите нам на [email protected].
