Müşteri Etkileşimini Kişiselleştirmenin Karmaşık Olması Gerekmiyor

Covid Sonrası Bir Dünyada Müşteri Deneyimini Yeniden Tasarlamak

Günümüzde markalar, müşterilerle gerçek bir bağlantı kurmak için müşteri ihtiyaçlarını kişiselleştirilmiş bir şekilde karşılamayı hedeflemelidir. Kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi oluşturmak, müşteriyle yüz yüze olan ekiplerin insan dokunuşu sunarken tutarlılığı korumak için aynı veri kümesinden çalışmasını gerektirir.

Ancak birçok kuruluş, tek bir gerçek kaynağı oluştururken zorluklarla karşı karşıyadır; bunlardan biri, yüksek tanımlı bir müşteri deneyimi oluşturmak için her paydaşı eksiksiz bir görünümle birbirine bağlamak için yetersiz donanıma sahip geleneksel CRM çözümleridir. 2022 CRM Etki Raporumuzda, işletmelerin dörtte üçü, satış, pazarlama ve hizmetin birleşik bir görünümünün optimum müşteri deneyimi sunmak için kritik olduğunu söylüyor. Ancak, böyle bir veri altyapısının olmaması, müşteri ilişkileri krizini körüklüyor.

Kuruluşlar daha müşteri odaklı olabilir ve müşteri yolculuğu boyunca katılımı optimize etmeye ve kişiselleştirmeye yardımcı olmak için yapay zeka (AI) tarafından desteklenen CRM çözümlerinin modern özelliklerinden yararlanabilir.

Müşteri Uçuşunun Zorluğunu Aşmak

Çalışmamızdan elde edilen bulgular, günümüzün pandemi sonrası müşteri deneyimi gerçeklerini ele almak için özel olarak oluşturulmamış geleneksel CRM çözümlerinin yetersizliklerini vurgularken, müşteri yolculuğu boyunca kurumsal türbülansı tespit ediyor. Beklentileri karşılamayan müşteri deneyimleri, şirketleri kayıp riskiyle karşı karşıya bırakır. Bugün, dünya çapındaki müşteriler, ABD'de yaklaşık 2'de 1 ve dünya çapında 3'te 1 oranında sürüler halinde ayrılıyor. Üzerimizde Büyük Müşteri İstifası var gibi görünüyor, ancak şirketler bunun tersine çevrilemeyeceği ve çözülemeyeceği konusunda istifa etmemelidir. Anahtar, müşterilerin bekledikleri ile deneyimledikleri arasındaki boşlukları belirlemektir.

Buna müşteri etkileşimi veri noktalarının toplanması, müşteri duyarlılığı göstergelerinin belirlenmesi ve müşteri hizmetleri performansının gerçek zamanlı olarak izlenmesi dahildir. Buna ek olarak, kişiselleştirilmiş öneriler, sonraki en iyi eylemler, ilgili çapraz satış fırsatları gibi yapay zeka güdümlü tahmine dayalı zekayı dağıtmak ve tahmine dayalı modellere dayalı olarak risk altındaki müşterileri erkenden belirlemek için yapay zekadan yararlanmak.

Deneyimi Kişiselleştirmek için Veriye Dayalı Olmak

Müşterileriniz hakkında ne kadar çok şey bilirseniz, tutarlı ve kişiselleştirilmiş satış, pazarlama ve hizmet etkinliği oluşturmak o kadar kolay olur. Yine de ankete katılanların yüzde elli altısı, pazarlama kampanyalarını ve satış dönüşümlerini iyileştirmek için veri eksik olduğunu düşünüyor. Daha da kötüsü, 4 satış uzmanından 1'i, müşteri yaşam döngüsü boyunca eksik veriler nedeniyle bir kotayı kaçırabileceklerine inanıyor.

Veriler, satış, pazarlama ve servis ekiplerinin müşteri yolculuğu boyunca her kritik temas noktasında kararlı bir şekilde hareket etmesi için ihtiyaç duyduğu eyleme dönüştürülebilir içgörüleri besler. Örneğin, hizmet cephesinde neler olduğunu görebilen satış ekipleri, yukarı satış ve çapraz satış fırsatlarını daha iyi tanımlayabilir ve müşterilerle daha kişiselleştirilmiş iletişimler oluşturabilir.

Bu, her paydaşı birbirine bağlayan, kör nokta, yoğun çalışma ve barikat olmamasını sağlayan paylaşılan bir CRM veri platformu ile başarılabilir.

Başarı Şansınızı Artırmak için Müşteri Adayı Kalifikasyonunu Ortadan Kaldıran

Nitelikli müşteri adayları oluşturmak, birçok kuruluş için zor bir görev olmaya devam ediyor. Ankete katılanların yüzde elli dördü, pazarlama tarafından oluşturulan satış potansiyellerinin ya yetersiz ya da yetersiz nitelikli olduğunu ve satış potansiyellerinin yaklaşık üçte birinin (%27) hiçbir zaman takip edilmediğini söylüyor.

Birleşik bir CRM, satış, pazarlama ve hizmet ekiplerinin iyi müşteri adaylarının neye benzediğini açıkça tanımlamasına olanak tanır, erişimi kişiselleştirmeye ve lider kalifikasyonu, anlaşma takibi, fırsat yönetimi ve müşteri katılımı için zeka eklemeye yardımcı olur.

Pazarlama, hangi içeriğin indirildiği, ne tür etkinliklere katıldıkları ve pazarlama hunisinde nereye düştükleri gibi her müşterinin markayla nasıl etkileşime girdiğine dair en büyük içgörüye sahiptir. Satışlar, her anlaşmayı etkileyen ürün ve işle ilgili ihtiyaçlar hakkında daha keskin görüşlere sahiptir. Satış ve pazarlama, hesap fırsatlarını daha iyi puanlayarak, dönüşüm oranlarını izleyerek ve müşteri tercihi içgörülerini paylaşarak, en değerli müşteri adaylarını oluşturma ve bunlara göre hareket etme stratejilerini senkronize edebilir.

Satış, Pazarlama ve Servis Ekibi Hizasını İyileştirme

Koordineli satış, pazarlama ve hizmet faaliyetlerini düzenlemek kolay değildir. Ve her grup farklı veri kümelerinden, çalışma kitaplarından, KPI'lardan ve başarı tanımlarından çalıştığında yalnızca daha karmaşık hale gelir. Araştırmamız, satış ve pazarlama liderlerinin neredeyse üçte ikisinin, satış ve pazarlamadaki uyumsuzlukların kuruluşlarının işlerini yeterince büyütmesini engellediği konusunda hemfikir olduğunu ortaya koydu. Bunun en önemli nedenlerinden bazıları şunlardır: Uyumsuz KPI'lar veya farklı hedefler tarafından teşvik edilen (%72), entegre olmayan sistemler veya farklı teknoloji platformları (%61) ve ekipler arasındaki zayıf iletişim (%45).

Kuruluşlar, her bir ölçüm için ortak bir terminoloji veya tanım oluşturmalı ve hangi KPI'ların müşteri deneyimi üzerinde en önemli etkiye sahip olduğunu birlikte belirlemelidir. Buna ek olarak şirketler, pazarlamadan satış, hizmet, finans ve diğer önemli müşteri odaklı gruplara sorunsuz bir geçiş sağlamak için elde tutma oranları gibi değerli ölçütlere odaklanmalı ve dahili bir devir sürecini belgelemelidir.

Yapay Zeka ile Olağanüstü Müşteri Deneyimleri Sağlamak

Ezici veri hacimlerini, eğilimleri veya gizli öngörüleri anlamlandırma ve üretkenliği artırma ve verimliliği optimize etme yeteneği nedeniyle yapay zekaya yapılan yatırımlar artıyor. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, satış ve pazarlama kullanım örnekleri, geliri doğrudan etkileyebileceğinden en yüksek benimseme oranlarından bazılarını gördü.

AI, vizyoner olmanın ötesine geçerek ana akım teknoloji benimsemeye geçti. Özellikle dijital kanallardan elde edilen daha fazla veri ile AI, daha iyi müşteri deneyimleri, kişiselleştirilmiş katılım, doğru tahminler ve daha iyi karar vermeyi sağlayabilir. Yapay zeka kullanımının geniş yelpazesi ve iş dönüşümü üzerindeki kritik etkisi, muhtemelen %91'inin önümüzdeki 24 ay içinde artacak mevcut süreçleri artırmak için AI teknolojisini kullanmayı umduğunu söylemesinin nedenidir. Yüksek oranda benimsenen yapay zeka çözümlerinin kullanım örnekleri arasında otomatik e-postalar (%44), hesap zekası (%40), konuşma yapay zekası (%36), olası satış dönüşümü (%33) ve fırsat kapanışı tahmini (%33) yer alıyor.

Büyük Müşteri İstifasını Çözme

Müşterilerinizin talep ettiği deneyimleri yaratmak için neler gerektiğini yeniden düşünmenin zamanı geldi. Teknoloji bir oyun değiştirici olabilir. Müşteri deneyiminin geleceği, müşterilerinizin ne istediğini daha iyi anlamak ve neye ihtiyaç duyduklarını tahmin etmek için veri odaklı, tahmine dayalı sistemlere dayanmaktadır. Çalışmamız, kuruluşların doğru kaynakları kullanmaları ve müşteri odaklı bir zihniyet geliştirmeleri durumunda müşteri kaybının önüne geçebileceklerini ve ilgili müşteri deneyimleri üretebileceklerini açıkça göstermektedir.

Bu makale ilk olarak The Wise Marketer'da yayınlandı .