Video: Cari tahu bagaimana Tableau membantu GRAB meningkatkan kepuasan pelanggan 2025
Setelah mengumpulkan data besar Anda, apa langkah Anda selanjutnya? Saat ini loyalitas pelanggan sangat penting karena pelanggan berada di kursi pengemudi saat harus menentukan pilihan bagaimana berinteraksi dengan penyedia layanan. Hal ini berlaku di banyak industri. Pembeli memiliki lebih banyak pilihan saluran dan semakin meneliti keputusan pembelian dan membuat keputusan pembelian dari perangkat seluler.
Anda perlu mengelola interaksi pelanggan Anda yang dipersenjatai dengan pengetahuan yang mendalam dan disesuaikan tentang setiap pelanggan individual untuk bersaing di pasar yang bergerak cepat dan mobile. Apa yang diperlukan untuk memberikan penawaran yang benar kepada pembeli saat dia membuat keputusan pembelian? Bagaimana Anda memastikan bahwa perwakilan layanan pelanggan Anda dipersenjatai dengan pengetahuan yang disesuaikan tentang nilai pelanggan Anda kepada perusahaan dan persyaratan spesifiknya?
Bagaimana Anda dapat mengintegrasikan dan menganalisis berbagai sumber informasi terstruktur dan tidak terstruktur sehingga Anda dapat memberi pelanggan tindakan yang paling tepat pada saat pertunangan? Bagaimana Anda menilai nilai pelanggan dengan cepat dan menentukan tawaran apa yang dibutuhkan pelanggan sehingga Anda dapat menjaga agar pelanggan tetap puas dan melakukan penjualan?
Para eksekutif perusahaan semakin banyak melihat analisis data yang besar sebagai senjata rahasia yang mereka butuhkan untuk melakukan tindakan terbaik berikutnya di lingkungan yang sangat kompetitif.
Perusahaan memperluas penggunaan media sosial dan lingkungan komputasi mobile dan ingin menjangkau pelanggan mereka pada waktu yang tepat. Untuk memberikan hasil pelanggan yang sukses di dunia seluler, penawaran harus sesuai target dan seutuhnya. Perusahaan menggunakan platform analisis mereka dikombinasikan dengan analisis data yang besar dengan pemrosesan data real-time yang cepat untuk mencapai keunggulan kompetitif. Beberapa tujuan utama yang ingin mereka capai mencakup
-
Tingkatkan pemahaman mereka tentang kebutuhan unik setiap pelanggan. Berikan wawasan pelanggan yang mendalam ini pada saat yang tepat untuk membuat mereka dapat ditindaklanjuti.
-
Meningkatkan responsif terhadap pelanggan pada saat interaksi.
-
Integrasikan data pembelian real-time dengan data pembelian historis dalam jumlah besar dan sumber data lainnya untuk membuat rekomendasi yang ditargetkan pada titik penjualan.
-
Berikan perwakilan layanan pelanggan dengan pengetahuan untuk merekomendasikan tindakan terbaik berikutnya bagi pelanggan.
-
Meningkatkan kepuasan pelanggan dan retensi pelanggan.
-
Berikan penawaran yang benar sehingga kemungkinan besar diterima oleh pelanggan.
Seperti apakah solusi tindakan terbaik berikutnya?Perusahaan mengintegrasikan dan menganalisis volume besar data tidak terstruktur dan streaming dari e-mail, pesan teks, catatan call center, survei online, rekaman suara, unit GPS, dan media sosial.
Dalam beberapa situasi, perusahaan dapat menemukan kegunaan baru untuk data yang terlalu besar, terlalu cepat, atau struktur yang salah untuk dimasukkan ke dalam analisis dan model prediktif sebelumnya. Model yang bisa dibangun perusahaan lebih maju dan bisa menggabungkan data real-time dari berbagai sumber.
Analis perusahaan mencari pola dalam data yang akan memberi wawasan tambahan tentang opini dan perilaku pelanggan. Kecepatan adalah prioritas utama. Model Anda perlu memprediksi tindakan terbaik berikutnya dengan sangat cepat jika Anda ingin sukses di dunia mobile yang serba cepat ini.
Teknologi tingkat lanjut membantu perusahaan menghasilkan informasi yang dapat ditindaklanjuti dalam hitungan menit, bukan dalam hitungan hari atau minggu. Memprediksi tindakan terbaik berikutnya seringkali memerlukan penggunaan algoritme pembelajaran mesin yang canggih dari lingkungan komputasi kognitif.
Kami melihat contoh nyata perusahaan di industri jasa keuangan yang melakukan investasi besar dengan cara baru untuk memahami dan merespons pelanggan.
Bank global memperhatikan lamanya waktu yang diperlukan untuk mengakses informasi pelanggan. Ia ingin memberikan perwakilan call center dengan lebih banyak informasi tentang pelanggan dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang jaringan hubungan pelanggan.
Bank menerapkan solusi analisis data yang besar yang meningkatkan cara perwakilannya mendukung pelanggan dengan memberi mereka indikasi awal kebutuhan masing-masing pelanggan sebelum mereka berbicara di telepon. Platform menggunakan data media sosial untuk memahami hubungan dan dapat menentukan siapa yang terhubung dengan pelanggan.
Solusinya menggabungkan beberapa sumber data, baik internal maupun eksternal. Beberapa indikasi mungkin ada peristiwa kehidupan besar yang sedang terjadi untuk pelanggan ini. Akibatnya, agen bisa mengambil tindakan terbaik berikutnya. Misalnya, seorang pelanggan mungkin memiliki anak yang siap untuk lulus dari sekolah menengah atas, dan ini mungkin saat yang tepat untuk mendiskusikan pinjaman kuliah.
