大数据:把联网的消费者变为盟友

  首席营销官面临移动和联网客户的期望越来越高的局面。客户和潜在客户希望按照自己的方式参与其中,并坚持要求在多个接触点和渠道上享受到无缝且一致的服务交付。如果哪里出现差错,客户就可能离去。对于许多首席营销官来说,每一个机会都生死攸关。

  新的数字互动渠道正在改变营销格局,并开辟新的方式来连接客户和潜在客户。如今,营销人员拥有更多的机会去影响消费者、跟踪他们的忠诚度,并发展后续关系。困难的部分是充分利用来自多个接触点的数据洪流,而不被这样的洪流淹没。

  为了寻求这些精通技术的移动客户,首席营销官必须把一对多的广撒网式营销转型为新的个性化互动模式。首席营销官必须与首席信息官合作,消除传统技术和传统互动系统所造成的障碍,并打造一个更好、更快、个性化和安全的客户体验——使企业能够扩大市场份额,并推动盈利性增长。

  客户体验是企业新的优先事项

  提供优质的客户体验是保持竞争力的关键。科技调查公司Forrester对近3000名全球商业领袖进行的调查表明,74%的受访者把提升客户体验作为最重要的两大优先事项之一,仅次于收入增长(77%的受访者)。

  需要改善客户体验的原因显而易见。新的数字互动渠道的增长意味着客户现在可以比以往更轻松地连接你的公司以及你的竞争对手。

  这在留住客户方面带来了新的挑战。不满意的消费者快速地利用社交媒体来表达他们的不满——更高的客户流失意味着更高的成本。

  为了避免发生这种情况,营销人员必须创造一个充满活力的关系,以更好地达到甚至超过客户的期望。他们必须通过多种渠道来持续提供优质的产品和服务,使客户能够以自己的方式参与其中。

  被旧技术压垮

  利用大量新的结构化和非结构化数据是更好地了解消费者的关键。过去,你对客户的了解仅限于交易关系。现在,社交媒体、语音邮件、呼叫中心记录、即时消息和电子邮件让你可以更全面深入地了解客户。

  能够利用所有这些信息的营销高管能够横跨所有渠道和设备提供卓越的个性化客户体验。但像很多人一样,你会发现旧技术成为你的障碍,无法应付数据的数量、种类或速度。

  着手客户分析的人普遍抱怨孤立的数据存储、糟糕的数据一致性、不兼容的数据类型和长项目周期。多个数据源和系统还可能带来额外的复杂性并增加人们对安全的担忧。

  大家普通所面临的风险是,所有信息并没有带来商业利益,反而成为企业的负担。

  开始了解客户

  为了充分利用大数据,你必须与IT部门一起设计一个能够横跨所有信息源而实时提供有用情报的分析解决方案。

  为了更好地了解客户需求并保持产品和服务始终投其所好,这种对客户的分析和洞察至关重要。在理想的情况下,你的解决方案应该能够:

  在市场营销、销售、服务和持续互动等方面,可以跟踪整个过程中的客户体验,以更好地管理和预测业务成果;

  把分析集成到关键业务流程之中,可以提高整个组织的决策速度和准确性;

  提供有关客户行为的洞察,以支持销售转化、交叉销售和追加销售,并帮助管理客户流失和不符合要求的行为;

  集成来自众多内部和外部源的数据(如企业、销售、社交媒体、市场调研和网络广告),真正地全面了解客户。

  近距离和个性化

  有效地利用数据分析会为你提供前所未有的客户洞察,以吸引和留住客户。我们可以把消费者进行归类,也可以培养更深入的亲密关系。这样一来,产品和销售策略可以进行优化并进行相应的调整。

  这种一致、个性化的互动提高了客户的忠诚度和他们的购买意愿。更有效的客户分析还可以帮助你:

  为目标营销发现有利可图的客户细分市场,把潜在客户有效地转换为新客户;

  利用追加销售和交叉销售的机会,并迅速完善产品和服务,以满足不断变化的客户需求;

  利用所有线上线下以及传统和数字渠道进行互动以提升客户体验,并提供一致的品牌体验;

  进行更亲密的互动,以建立品牌忠诚度;

  预测在留住客户方面的潜在风险,并执行有效策略以减少客户流失;

  识别并减少欺诈和其他不盈利的客户行为;

  客户的同步视图。

  一旦拥有一个新的数据平台和数据分析,你可以期待缩短销售周期、加速产品上市并降低总销售成本。

  提高营销的价值

  与企业的其他业务部门相比,营销的自动化是一个相对较新的概念。营销备受关注,企业高层也要求提高营销的价值和有效性。

  如今的竞争非常激烈,因为社交媒体和新的数字渠道为消费者参与其中带来全新的能力。但通过部署先进的数据分析,你就可以解锁大数据的价值,把潜在的劣势变成明显的营销优势。

  通过了解用户,你可以真正开始与其建立起亲密的关系,并投其所好。反过来,这也将有助于你的业务开辟新的领域,扩大市场份额并增加收入。

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  寻找以客户为中心的大数据

  未来,凭借丰富的可用数据,能够充分利用数据分析全部价值的通信服务提供商将最有机会获得成功。

  通过更有效地分析以下数据,通信服务提供商可以努力改善用户体验,并在未来创造新的收入来源。

  一是网络数据,可以通过分析使用记录、性能监测、故障监测和呼叫管理数据,发现优化机会,以获得更好的网络性能。

  二是网络注册网络注册、运营支持系统和计费系统用户数据。

  三是应用程序数据,可充分利用非结构化数据(如流量分析、网络/搜索/短信/电子邮件、社交媒体、移动应用和设备数据)的价值。

  四是市场数据,以便能够更好地了解客户,包括个人资料、人口统计数据和细分情况。

  作者 谢少毅

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