CX领导者应该投资数据科学的六大原因

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CX领导者应该投资数据科学的六大原因

关于数据在商业战略中的力量,已经有很多讨论, 然而,数据本身是没有价值的. 当你知道如何利用它们时,价值就会被赋予, 利用口译来提高公司绩效, 无论是为了收入增长, 获得竞争优势, 或者提高运营的卓越性. 这就是数据科学发挥作用的地方.

它只不过是用来收集数据并以适用的方式组织数据的科学,以便为业务带来直接利益. 因此, 将它们转化为有价值的信息是至关重要的, 解决一个最重要的问题,当涉及到提供优秀的客户体验时,经常阻碍组织向前发展, 这是断开的数据.

在这个新的消费时代, 关注客户关系并设法提供更好的购物体验在市场上变得越来越重要, 不管是哪个行业. 了解数据科学如何成为实现这一目标的强大盟友, 下面这篇文章由 利马咨询的博客.


数据组织和所有权

可以看到, 当数据管理良好时, 它使广告公司能够更广泛、更深入地了解消费者,从而更加自信. 同时, 它为产品和bet36亚洲体育的新营销和销售策略的发展提供见解.


第一方数据和专有数据的重要性

在这方面, 自身的数据 非常重要. 它们属于品牌/公司,可以——也应该——作为bet36体育注册战略的一部分加以利用. 这个专业术语, 也称为原始数据, 指的是你的客户从你自己的销售中产生的信息, 研究, 推广渠道.

为什么这很重要?? 首先,这些数据是你的. 因此,你要对它们负责,并且可以利用它们为你的业务带来好处. 如果潜在客户向您提供了联系信息或个人数据, 这意味着他们对你的产品或bet36亚洲体育感兴趣.

此外, 在第一方数据领域, 客户已经进入销售漏斗, 使转换过程更加顺畅. 使用这种类型的数据, 营销团队可以为你的目标受众制作更个性化的内容. 品牌可以通过了解用户想要消费的东西来增加收益.

如前所述, 主要数据是从公司的域收集的, 公司采用哪些专有渠道来获取数据. 这可以包括:

  • 网站: 收集网站上的浏览行为和事件交互, 比如内部搜索, 产品的观点, 导航源, 与活动互动, 或者对特定话题的兴趣.
  • 应用: 补充用户在应用程序中的行为、设备使用情况、视频观看情况.
  • 电子邮件: 收集电子邮件的打开率以及与电子邮件、活动类型中的“行动呼吁”的互动.
  • 客户关系管理: 客户注册资料, 首选项, 和忠诚, 包括VIP客户细分或其他分类.
  • POS: 来自销售点的事务性数据可以与消费者相关联,以统一离线和在线数据.

你知道的越多, 统一, 与用户进行个性化交流, 提高参与度和财务回报的机会就越大. 然而,不要以为他们会毫无回报地交出自己的数据. 这需要信任.

获取第一方数据的最佳方式是提供丰富且具有互动性的内容,从而产生用户粘性, 比如信息图表, 登陆页面, 调查问卷, 以及其他格式. 除了用原始数据获得的信息之外, 公司还应该投资于专有算法,以拥有自己的预测模型, 下面将讨论谁的功能和重要性.


预测模型和集成

有必要看看过去的数据, 但目的是为了预测, 根据客户的历史行为来假设他们的意图. 为客户体验增加价值的是预测消费者行为的能力. 这是公司承诺的一部分,即提供预测受众需求的资源, 为他们的问题提供解决方案, 以这种方式, 改善消费者作为用户的体验.

既然没有预测未来的神奇公式,解决方案就在于使用 预测模型, 谁的目标是将决策从直觉中分离出来,转而基于数据分析中的统计预测. 基本上, 这些模型由一个或多个应用于大量数据的数学函数组成,这些数据可以识别模式和未来趋势.

即使是在不同的领域, 公司经常面临同样的挑战, 哪些可以在数据的帮助下克服. 谁有潜力成为你的回头客? 下个月哪些产品需求比较大? 如何降低流失率? 这些都是商业世界中常见的问题,预测性营销可以帮助解决这些问题.

构建预测模型通常是数据科学家的专长. 随着全球机器学习(ML)包和工具的不断发展,它变得越来越可行. 它们极大地促进了可伸缩性, 自动化, 速度, 结果的准确性, 数据科学领域的另一个贡献.

回到前面的问题, 预测分析平台现在可以与隐藏答案的各种数据源集成——CRM, ERP, POS, 还有更多. 这种方式, 可以提取信息以创建与您的特定业务关注点相关的预测模型, 因为数据分析的目标可以根据公司的意图而变化.

LTV

使用LTV(终身价值)模型, 这是可以确定的, 对于每个客户, 在特定时期内的预期财务回报. 通过提前汇总这些信息, 也有可能预测广告活动的未来ROAS(广告投资回报率),以指导优化决策, 让你的团队做出自信的选择.

预测活动的ROAS可以洞察其长期潜力. 这将提供关于未来的宝贵知识,并洞察你的活动将如何满足营销目标和组织kpi.

此外, 实现更高的ROAS对于帮助您的公司获得新客户和达到并超越增长目标至关重要. 在其生命周期的早期阶段确定哪些活动将有助于实现这一目标,从而更好地利用预算并改善结果.

客户流失预测

客户流失是一个常见的问题,也是许多企业面临的主要问题之一,因为没有人希望失去客户. 当取消率达到一定水平时, 这对利润和业务的长期可持续性产生了重大影响.

你可能听说过,获得新客户比留住现有客户更具挑战性和成本更高. 因此, 失去客户是公司应该努力避免的事情, 一个有效的策略是 客户流失预测.

流失预测是一个使用机器学习模型来确定客户停止使用产品或bet36亚洲体育的概率的过程, 离开你的客户群. 有了这个预测, 有可能做出积极的决定,以尽量减少取消的机会.

可以用来预测流失的数据包括:

  • 购买了
  • 使用产品或bet36亚洲体育的频率
  • 客户反馈
  • 支持投诉
  • 具有相似配置文件的客户所采取的行动等.

这些数据将用于训练机器学习模型,以根据识别的模式准确预测客户离开公司的可能性.

有了这些信息, 再加上营销工具,可以让你通过受众细分和跨多个客户联系渠道的自动沟通来“激活”这些数据, 通过针对有潜在风险的客户进行更有效的活动,可以减少客户流失.


下一个最佳体验中的预测分析

下一个最佳体验(NBX)是一种分析范式,可以根据对客户的所有了解,实时识别并向正确的客户提供正确的体验. 为了实现这一目标,需要在整个客户旅程中收集信号.

这种经验可以从客户bet36亚洲体育或参与到运营, 产品, 金融, 销售, 或者营销经验.

如何确定下一个最佳体验?

NBX战略应该以证据为基础——纵向的, 行为, 意图, 所有旅程的满意度数据在一开始是最有价值的. 本质上, 随着时间的推移,任何有关客户的信息都将比反映某一时刻的数据更有价值.

使用数据科学技术, 基于什么将为企业产生最真实的价值,个性化下一个最佳体验是可能的. 大多数公司关注利润最大化的目标是客户终身价值(CLV)。, 哪个指标是衡量整个客户生命周期中产生的预期收入. 值得注意的是,CLV非常复杂,因为它需要大规模的个性化. 而LTV则是一个整合了基础数据的指标, CLV使用统计模型来获得每个消费者的个性化预测. 因此,需要一个高水平的技术团队来构建这些信息.

优化NBX, 客户旅程自动化技术和实时交互管理(RTIM)将成为同步渠道的盟友, 发送和接收客户数据, 做决定, 然后提供通信.

有必要把重点放在确保这些渠道之间的数据流动,并消除旅程中的下车点. 通过连接你所有的数据和渠道, 你可以确保消费者不会不必要地重复体验,也不会看到不相关的信息.



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