データ主導の意思決定が成功するCXの基盤である理由

実用的なデータがなければ、カスタマーエクスペリエンス戦略は失敗する運命にあります。 SASのカスタマーインテリジェンスソリューションのプリンシパルであるLisaLoftisは、MarTechカンファレンスでのプレゼンテーションで、FuturumResearchからの興味深いCXの調査結果について話しました。

「彼らの最も重要な発見の1つは、CXの将来はリアルタイムのデータ収集分析にあり、顧客の要件を積極的に満たして超えることができるようにこれらの活動を調整できることでした」と彼女は言いました。

「私たちの哲学では、データは組織を変えることはありません。意思決定は変わります。」と彼女は付け加えました。

マーケターは、特に利用可能なテクノロジーを考えると、意思決定プロセスにさらにデータを追加する責任があります。 マーケティング自動化プラットフォームは、マーケターの時間の多くを占めていたタスクを合理化することにより、意思決定をより効果的にしました。

「意思決定の自動化は、マーケターやCXリーダーにとって新たな焦点ではありません」と彼女は言いました。 「問題は、私たちが話しているパンデミックによって引き起こされたデジタル行動が、CXでの意思決定を自動化することの重要性を高めていることです。」

CX戦略を成功させるには、データ主導の意思決定が必要な理由がいくつかあります。

データは顧客のコンテキストを追加します

分析およびCRMシステムから引き出されたデータは、マーケターに、より良いキャンペーン決定を行うために非常に必要なコンテキストを提供することができます。 さらに、これらのツールは、ブランドが今後これらの選択を自動化するために必要な基盤を作成することができます。

「会社が顧客にどれほど関連しているかを理解し始めることができます」とLoftisは言いました。 「彼らは製品を持っていますか？ 彼らが望んでいる、または必要としている製品はありますか？また、彼らはあなたとの過去のやりとりについてどのように感じていますか？ この情報はほぼ独占的にCRMカテゴリに分類され、セグメントの動作などを理解したり、パーソナライズを提供したりするために使用できます。」

彼女はさらに次のように付け加えました。「私たちは、個人を動機付けるものと、その影響力の価値が何であるかを理解し始めることができます。 個人的なコンテキストを構成するデータは、サードパーティが購入した情報とソーシャルメディアの活動を組み合わせたものです。」

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自動化は次善の行動を決定します

Loftisは、自動決定を使用した大手銀行の匿名のケーススタディを提供し、自動化のメリットを説明しました。 彼女は、キャンペーンがこの銀行に大きな利益をもたらし、最初の数年間で100％を超えるマーケティングROIで、年間600万件のリードと、年間80,000〜100,000件の新規アカウントを生み出したことを説明しました。」

彼女はまた、成功したマーケティングチームがこれらのテクノロジーを使用するプロセスについても説明しました。「マーケティンググループは、中央の意思決定エンジンに提出される個別のターゲットリードリストを生成します。 エンジンは、予測分析と機械学習、ビジネスルール、および事前に決定された制約の組み合わせを使用して、各顧客の潜在的なオファーのリストを作成します。」

「したがって、顧客が含まれているチャネルにアクセスすると、チャネルは決定エンジンに連絡して、可能なオファーのリストを求めます。」と彼女は付け加えました。

マーケターは、選択した自動化システムを精査し、その決定プロセスが組織の目標と一致していることを確認するのが賢明です。 これらのテクノロジーを正しく導入すると、顧客のオファーをリアルタイムで最適化して、可能な限り最高のCXを提供できます。

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ストリーミングデータは意思決定を促進します

多くの組織は、データパイプラインの問題に対処するために設計されたソリューションであるデータストリーミングに目を向け、意思決定プロセスにおけるその価値を認識しています。

「ストリーミングデータは新しいものではありませんが、データの処理方法はここ数年でかなり大きく変化しました」とLoftis氏は述べています。 「事実上、これはデータウェアハウスのより小さなバージョンであり、別のデータサイロであり、データを保存するという1つの理由で存在していました。」

「問題は、ほとんどの場合、プロセスに遅れがあったことでした」と彼女は付け加えました。

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データストリーミングは、マーケターが大量の顧客データをキャプチャして集約するのに役立ちます。これは、自動化されたマーケティングプロセスを促進するために使用できます。 これもすべてリアルタイムで行われ、顧客がシームレスな体験を楽しめるようにします。

「顧客の期待に応えるには、ストリーミングデータを分析し、数時間後ではなく、ストリームに入るとすぐに対応する必要があります」とLoftis氏は述べています。 「アクションの性質上リアルタイム配信が必要ない場合は、データと分析結果をいつでも保存して後で使用できます。 しかし、今日のデジタルエンゲージメントモデルは、データがストリームを移動するときにデータに分析を適用する必要があることを意味します。」

「真のストリーミングデータプラットフォームの目標は、ハイエンドの分析をデータに直接適用することです」と彼女は付け加えました。