Veriye dayalı karar verme neden başarılı CX'in temelidir?

Eyleme geçirilebilir veriler olmadan, müşteri deneyimi stratejileri başarısız olmaya mahkumdur. SAS Müşteri İstihbarat Çözümleri Müdürü Lisa Loftis, MarTech konferansımızdaki sunumunda Futurum Research'ün bazı ilginç CX bulgularını tartıştı.

"En önemli bulgularından biri, CX'in geleceğinin gerçek zamanlı veri toplama analizinde ve bu faaliyetleri müşteri gereksinimlerini proaktif olarak karşılayabilmeniz ve aşabilmeniz için ayarlayabiliyor olmasıydı" dedi.

"Bizim felsefemize göre, veriler organizasyonu değiştirmez - kararlar değiştirir."

Pazarlamacıların, özellikle mevcut teknolojiler göz önüne alındığında, karar verme süreçlerine daha fazla veri ekleme sorumluluğu vardır. Pazarlama otomasyon platformları, eskiden pazarlamacıların zamanının çoğunu alan görevleri düzene sokarak karar vermeyi daha etkili hale getirdi.

“Kararları otomatikleştirmek, pazarlamacılar ve müşteri deneyimi liderleri için yeni bir odak noktası değil” dedi. "Sorun şu ki, bahsettiğimiz pandemi kaynaklı dijital davranışlar, müşteri deneyiminde kararların otomatikleştirilmesinin önemini artırdı."

Başarılı CX stratejilerinin veriye dayalı karar vermeyi gerektirmesinin bazı nedenleri burada.

Veriler müşteri bağlamı ekler

Analitik ve CRM sistemlerinden elde edilen veriler, pazarlamacılara daha iyi kampanya kararları vermeleri için çok ihtiyaç duyulan bağlamı sağlayabilir. Dahası, bu araçlar, markaların ileriye dönük bu seçimleri otomatikleştirmesi için ihtiyaç duyduğu temeli oluşturabilir.

Loftis, "Şirketin müşteriyle ne kadar alakalı olduğunu anlamaya başlayabilirsiniz" dedi. “Ürünleri var mı? İstedikleri veya ihtiyaç duydukları ürünleriniz var mı ve sizinle geçmişteki etkileşimleri hakkında ne düşünüyorlar? Bu bilgi neredeyse tamamen CRM kategorisine giriyor ve segment davranışı ve kişiselleştirme teklifleri gibi şeyleri anlamak için kullanılabilir.”

“Bir kişiyi neyin motive ettiğini ve etki değerinin ne olabileceğini anlamaya başlayabiliriz. Kişisel bağlamı oluşturan veriler, üçüncü taraflarca satın alınan bilgiler ve sosyal medya etkinliklerinin bir karışımından geliyor.”

• Kimlik çözümlemesinin tuhaf yeni dünyasına bir rehber
• Göz önünde bulundurmanız gereken 3 etkili ABM stratejisi
• WebOps, dijital pazarlama başarısı için neden kritik öneme sahiptir?

MarTech Konferansı'ndan daha fazlası >>

Otomasyon sonraki en iyi eylemleri belirler

Loftis, otomatik karar vermeyi kullanan ve otomasyonun faydalarını göstermeye yardımcı olan büyük bir bankanın anonim bir vaka çalışmasını sağladı. Kampanyanın bu banka için nasıl önemli faydalar sağladığını ve ilk birkaç yılda pazarlama yatırım getirisinde %100'ün üzerinde yılda 6 milyon olası satış ve yılda 80.000 ila 100.000 yeni hesap oluşturduğunu anlattı.

Başarılı pazarlama ekiplerinin bu teknolojilerle çalıştığı süreci de ortaya koydu: “Pazarlama grupları, merkezi bir karar motoruna gönderilen bireysel hedef listeleri oluşturur. Motor, her müşteri için potansiyel tekliflerin bir listesini geliştirmek için tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi, iş kuralları ve önceden belirlenmiş kısıtlamaların bir kombinasyonunu kullanır.”

"Böylece müşteri... dahil edilen bir kanalı ziyaret ettiğinde, kanal olası tekliflerin bir listesi için karar motoruyla iletişim kurar."

Pazarlamacılar, karar verme sürecinin kurumsal hedeflerle uyumlu olmasını sağlayarak seçtikleri otomasyon sistemini incelemek akıllıca olacaktır. Doğru bir şekilde dağıtıldığında, bu teknolojiler, mümkün olan en iyi Müşteri Deneyimini sağlamak için müşteri tekliflerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir.

Yeni özellikler, pazarlama otomasyon platformlarını her zamankinden daha güçlü hale getiriyor. Bu MarTech Intelligence Report'un en son baskısında pazarlama otomasyon yazılımının eğilimleri ve yetenekleri hakkında bilgi edinin.

İndirmek için buraya tıkla!

Veri akışı, karar vermeyi hızlandırır

Birçok kuruluş, karar verme sürecindeki değerini fark ederek, veri hattı sorunlarını çözmek için tasarlanmış bir çözüm olan veri akışına yöneldi.

Loftis, "Veri akışı yeni değil, ancak bunu işleme şeklimiz son birkaç yılda oldukça değişti" dedi. "Aslında, veri ambarının daha küçük bir versiyonuydu, başka bir veri silosuydu ve bir nedenden dolayı var oldu: veri depolamak."

“Sorun, süreçte neredeyse her zaman bir gecikme olmasıydı” diye ekledi.

Veri akışı, pazarlamacıların otomatikleştirilmiş pazarlama süreçlerini desteklemek için kullanılabilecek büyük miktarda müşteri verisini yakalamasına ve toplamasına yardımcı olabilir. Tüm bunlar aynı zamanda müşterilerin sorunsuz deneyimlerin keyfini çıkarmasını sağlamak için gerçek zamanlı olarak yapılır.

Loftis, "Müşteri beklentilerini karşılamak için, akış verileri saatler sonra değil, akışa gelir gelmez analiz edilmeli ve buna göre hareket edilmelidir" dedi. “Eylemlerin doğası gerçek zamanlı teslimatı gerektirmiyorsa, veriler ve analiz sonuçları her zaman daha sonra kullanılmak üzere saklanabilir. Ancak günümüzde dijital katılım modelleri, akışta hareket ederken verilere analitik uygulamamız gerektiği anlamına geliyor.”

"Gerçek bir akış veri platformunun amacı, üst düzey analitiği doğrudan verilere uygulamaktır" diye ekledi.