Data khách hàng vip tiềm năng nhất Tphcm
Thông tin về những gì khách hàng mua, số lần họ liên hệ với dịch vụ khách hàng và thời gian họ nán lại trên một trang web cụ thể có thể tạo ra một câu chuyện sâu sắc về thói quen mua và sở thích. Hầu hết các tổ chức nắm bắt nhiều thông tin này, nhưng thường trong các gói tin bị cô lập. Quá ít kết hôn với tất cả cùng nhau.
Ví dụ: ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro, gian lận và rủi ro mặc định bằng cách tổng hợp dữ liệu khách hàng và áp dụng phân tích nâng cao để hiểu nhu cầu và hành động tiếp theo của các phân đoạn chính. Các mẫu đó có thể được sử dụng trong toàn bộ doanh nghiệp. Các nhóm rủi ro tín dụng sẽ muốn biết liệu một khách hàng có số dư ngân hàng rơi vào màu đỏ nhiều hơn một lần trong một quý có thể có nguy cơ cao hơn đối với việc mặc định thế chấp hay không. Tiếp thị có thể sử dụng dữ liệu để quảng cáo các dịch vụ lập kế hoạch tài chính và thấu chi. Dữ liệu khách hàng như vậy cũng có thể được đóng gói.
Ngoài ra, dữ liệu mẫu có thể được sử dụng để chi tiêu trực tiếp. Ví dụ, một nhà sản xuất phụ tùng công nghiệp đã nghiên cứu lịch sử mua của khách hàng, dữ liệu hành vi và khảo sát để hiểu con đường mua điển hình cho phân khúc có giá trị cao nhất của họ. Dữ liệu cho thấy rằng người mua có nhiều khả năng dựa vào các nhà phân phối cho các khuyến nghị sản phẩm và ít có khả năng bị ảnh hưởng bởi các cuộc biểu tình và tài sản thế chấp thương mại. Các nhà tiếp thị đã có thể tái phân bổ ngân sách cho phù hợp.
Những người khác, dẫn đầu đặc biệt là bởi các công ty tiêu dùng, đang tiến xa hơn và sử dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa việc tiếp cận cộng đồng. Bằng cách thu thập các hồ sơ khách hàng phong phú và theo dõi chặt chẽ tỷ lệ phản hồi, các nhà tiếp thị có thể biết chính xác loại nội dung nào trên kênh và định dạng nào có khả năng ảnh hưởng lớn nhất đến các phân đoạn chính và vi mô. Một thập kỷ trước, các công cụ không có sẵn để làm điều này. Bây giờ họ đang có. Và gần như tất cả các công ty đều có thể hưởng lợi. Ví dụ, một công ty bảo hiểm ô tô đã biết rằng hành trình của khách hàng để mua các chính sách bảo hiểm xe hơi thường bắt đầu 60 ngày trước khi khách hàng nhận được báo giá đầu tiên và thường có trung bình 15 tín hiệu. Họ có thể sử dụng thông tin đó để điều chỉnh tông màu và thời gian tiếp cận của họ. Việc cá nhân hóa như vậy có thể mang lại lợi nhuận đầu tư cho chi tiêu tiếp thị từ 5 đến 8 lần và có thể tăng doanh thu lên 10% hoặc hơn.
Tăng năng suất theo cấp số nhân
Mặc dù các cơ hội kiếm tiền tuyến đầu có xu hướng nhận được các tiêu đề, thường thì những lợi ích lớn nhất, gần đây nhất là hoạt động trong tự nhiên. Tối ưu hóa dữ liệu giúp giảm hiệu quả. Nhiều công ty B2B, ví dụ, có thể cảm thấy khó khăn để thực thi kỷ luật định giá cho các mạng trường lớn và phân tán của họ. Ngoại lệ, tất cả các quá thường xuyên, có thể là quy tắc. Nhưng các bảng xếp hạng, báo cáo, phân tích hành động tiếp theo và các giải pháp khác có thể có tác động sâu sắc, cho phép người quản lý so sánh hiệu suất và xem giá, giảm giá và gói nào đang hoạt động ở các khách hàng tương tự khác.
Các quy trình hỗ trợ dữ liệu cũng có thể giúp các doanh nghiệp quy mô chuyên môn khan hiếm bằng cách làm cho kiến thức chuyên môn sẵn sàng hơn. Ví dụ, một tổ chức tài chính đã phát hiện ra rằng các chuyên gia giao dịch của nó bị ngập trong các câu hỏi thương mại nước ngoài từ các văn phòng khu vực. Điều đó khiến người đứng đầu giao dịch bực bội, người đã thuê nhóm để tạo ra một bộ dịch vụ mới. Nhóm đã giải quyết vấn đề bằng cách triển khai một hệ thống dựa trên trí thông minh nhân tạo (AI) có khả năng thu thập và giải thích các ream dữ liệu để trả lời các câu hỏi thường gặp nhất.
Tương tự, tích hợp dữ liệu tốt hơn trên nhiều nguồn nội bộ và bên ngoài có thể giảm thời gian tìm kiếm và giúp các nhà phân tích, kiểm toán viên và những người khác dành ít thời gian hơn để theo dõi thông tin và thêm thời gian áp dụng kết quả. Các chuyên gia có thể chạy các con số trên các bộ dữ liệu lớn hơn nhiều, làm tốt hơn và thực hiện nhanh hơn, cho phép các chuyên gia áp dụng các kỹ năng của họ theo những cách khác. Mặc dù AI và các công cụ học máy cần nhiều thời gian và nguồn lực hơn, nhiều khả năng khác có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các công cụ và hệ thống mà hầu hết các tổ chức đều có ngày hôm nay, và sau đó được tinh chỉnh từ đó.
Thúc đẩy các giải pháp và dịch vụ đột phá
Upstart Network là một công ty cho vay có các thuật toán chuyên ngành và các biện pháp phi truyền thống cho phép nó sử dụng một loạt dữ liệu nền khách hàng để cung cấp các mức giá hàng đầu trên thị trường. Ginger.io tương tự dựa trên dữ liệu khách hàng từ điện thoại thông minh và thiết bị đeo thể dục, chẳng hạn như giấc ngủ, di động và các mẫu giao tiếp, để cải thiện đánh giá lâm sàng và chẩn đoán khi bệnh nhân bị bệnh tâm thần có thể trở nên có triệu chứng. Dữ liệu khách hàng cũng cho phép tạo ra các thị trường trực tuyến và các mô hình kinh doanh mới táo bạo, chẳng hạn như Airbnb’s. Họ tham gia một danh sách phát triển nhanh chóng của các công ty đang sử dụng dữ liệu để đổi mới các ứng dụng dữ liệu đột phá và các mô hình kinh doanh.
Tuy nhiên, những đột phá như vậy không phải là việc bảo tồn các vở kịch thuần túy kỹ thuật số. Nhiều tổ chức đương nhiệm có lợi thế về các mối quan hệ khách hàng lâu dài, các chuyên môn sâu và quy mô. Bằng cách ưu tiên một số kết quả khách hàng cụ thể, chẳng hạn như giảm tỷ lệ bỏ qua hoặc cải thiện bán chéo và thiết lập các nhóm chức năng nhỏ, chuyên dụng để thử nghiệm, tinh chỉnh và phát hành các phương pháp tiếp cận mới, người chơi có thể tạo ra lợi nhuận đáng kể .
Làm nó xảy ra đi
Các tổ chức ở các cấp độ trưởng thành dữ liệu khác nhau. Nhưng bất kể công ty là bao xa, hầu như mọi tổ chức đều có tài sản dữ liệu khách hàng có giá trị có thể được sử dụng tốt hơn và tích cực hơn. Mặc dù các yêu cầu cơ bản của bất kỳ sáng kiến chiến lược nào vẫn áp dụng — nêu ra một chiến lược kỹ thuật số mạnh mẽ và gắn kết , đảm bảo sự ủng hộ mạnh mẽ và tài nguyên phù hợp, và ưu tiên một hoặc hai phi công tác động cao – các công ty không cần phải đợi cho đến khi họ có “ các hệ thống hoặc công nghệ hoàn hảo tại chỗ. Hai bước cơ bản một mình có thể mở ra một con của cơ hội.
data khách hàng 