Perché il processo decisionale basato sui dati è alla base di una CX di successo

Senza dati utilizzabili, le strategie di customer experience sono destinate a fallire. Lisa Loftis, Principal of Customer Intelligence Solutions presso SAS, ha discusso alcuni interessanti risultati CX di Futurum Research nella sua presentazione alla nostra conferenza MarTech.

"Uno dei risultati più significativi è stato che il futuro della CX risiede nell'analisi della raccolta dei dati in tempo reale e nella possibilità di ottimizzare queste attività in modo da poter soddisfare e superare in modo proattivo i requisiti dei clienti", ha affermato.

Ha aggiunto: "Nella nostra filosofia, i dati non cambiano l'organizzazione, le decisioni lo fanno".

I marketer hanno la responsabilità di aggiungere più dati ai loro processi decisionali, soprattutto date le tecnologie disponibili. Le piattaforme di automazione del marketing hanno reso il processo decisionale più efficace semplificando le attività che prima occupavano gran parte del tempo dei professionisti del marketing.

"L'automazione delle decisioni non è un nuovo obiettivo per i marketer e i leader della CX", ha affermato. "Il problema è che i comportamenti digitali indotti dalla pandemia di cui abbiamo parlato hanno accresciuto l'importanza di automatizzare le decisioni in CX".

Ecco alcuni motivi per cui le strategie CX di successo richiedono un processo decisionale basato sui dati.

I dati aggiungono il contesto del cliente

I dati ricavati dai sistemi di analisi e CRM possono fornire agli esperti di marketing il contesto tanto necessario per prendere decisioni migliori sulle campagne. Inoltre, questi strumenti possono creare le basi di cui i marchi hanno bisogno per automatizzare queste scelte in futuro.

"Puoi iniziare a capire quanto sia importante l'azienda per il cliente", ha affermato Loftis. “Hanno prodotti? Hai prodotti che desiderano o di cui hanno bisogno e come si sentono riguardo alle loro interazioni passate con te? Queste informazioni rientrano quasi esclusivamente nella categoria CRM e possono essere utilizzate per comprendere cose come il comportamento del segmento e la personalizzazione dell'offerta".

Ha aggiunto: “Possiamo iniziare a capire cosa motiva un individuo e quale può essere il suo valore di influenza. I dati che costituiscono il contesto personale provengono da un mix di informazioni acquistate da terze parti e attività sui social media".

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L'automazione determina le prossime azioni migliori

Loftis ha fornito un caso di studio anonimo di una grande banca che ha utilizzato il processo decisionale automatizzato, aiutando a illustrare i vantaggi dell'automazione. Ha descritto come la campagna abbia prodotto vantaggi significativi per questa banca, generando 6 milioni di contatti all'anno e da 80.000 a 100.000 nuovi account all'anno con un ROI di marketing superiore al 100% nei primi anni".

Ha anche illustrato il processo mediante il quale i team di marketing di successo lavorano con queste tecnologie: “I gruppi di marketing generano elenchi di lead individuali mirati che vengono inviati a un motore decisionale centrale. Il motore utilizza una combinazione di analisi predittiva e apprendimento automatico, regole aziendali e vincoli predeterminati per sviluppare un elenco di potenziali offerte per ciascun cliente".

Ha aggiunto: "Quindi, quando il cliente... visita un canale incluso, il canale contatta il motore decisionale per un elenco di possibili offerte".

Gli esperti di marketing farebbero bene a controllare il sistema di automazione scelto, assicurandosi che il suo processo decisionale sia allineato con gli obiettivi dell'organizzazione. Se implementate correttamente, queste tecnologie possono ottimizzare le offerte dei clienti in tempo reale per fornire la migliore CX possibile.

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Lo streaming dei dati alimenta le decisioni

Molte organizzazioni si sono rivolte allo streaming di dati, una soluzione progettata per affrontare i problemi della pipeline di dati, riconoscendone il valore nel processo decisionale.

"Lo streaming dei dati non è una novità, ma il modo in cui li gestiamo è cambiato in modo piuttosto significativo negli ultimi anni", ha affermato Loftis. "In effetti, era una versione più piccola del data warehouse, un altro silo di dati, ed esisteva per un motivo: per archiviare i dati".

"Il problema era che c'era quasi sempre un ritardo nel processo", ha aggiunto.

Lo streaming di dati può aiutare gli esperti di marketing a acquisire e aggregare grandi quantità di dati dei clienti, che possono essere utilizzati per alimentare processi di marketing automatizzati. Anche tutto questo viene fatto in tempo reale per garantire ai clienti esperienze senza interruzioni.

"Per soddisfare le aspettative dei clienti, i dati in streaming devono essere analizzati e agiti non appena entrano nel flusso, non ore dopo", ha affermato Loftis. “I dati e i risultati dell'analisi possono sempre essere archiviati per un uso successivo se la natura delle azioni non richiede la consegna in tempo reale. Ma i modelli di coinvolgimento digitale di oggi significano che dobbiamo applicare l'analisi ai dati mentre si muovono attraverso il flusso".

Ha aggiunto: "L'obiettivo di una vera piattaforma di dati in streaming è applicare analisi di fascia alta direttamente ai dati".