Konsumenterna förväntar sig en personlig upplevelse, och de söker sig till varumärken som förstår deras unika behov. För att kunna leverera personliga upplevelser måste företagen använda dataanalys.
Dataanalys hjälper chefer att identifiera mönster och trender. På så sätt kan de förbättra kundnöjdheten och kundlojaliteten, vilket i sin tur leder till ökade intäkter. För att åstadkomma detta måste ett företag ha en skalbar plattform för både strukturerad och ostrukturerad data.
Prediktiv analys
Spotify anpassar en kunds lyssningsupplevelse genom att lära sig deras preferenser och föreslå låtar, poddar eller program som de kanske gillar. Grammarly delar individuella veckorapporter med användarna för att motivera dem att förbättra sina skrivkunskaper. Dessa personliga upplevelser visar företag att de förstår sina kunders behov och vill förutse vad de kommer att behöva. Prediktiv analys använder data för att avgöra sannolikheten för ett utfall, t.ex. för att identifiera kunder som riskerar att sluta eller förutsäga när delar i industriell utrustning kommer att gå sönder. Affärstillämpningarna omfattar marknadsföring (kampanjer, erbjudanden, nästa bästa åtgärd, kvalificering av leads och proaktiv hantering av kundbortfall) samt efterfrågeprognoser, lageroptimering, processautomatisering med mera.
En nyckel till prediktiv analys är att integrera flera datakällor, inklusive intern och extern kundinformation. Vanligtvis utförs arbetet av data scientists och statistiker som får stöd av data engineers som hjälper till att samla in och förbereda data för analys, samt business intelligence och analytics developers som skapar dashboards och rapporter.
Analys i realtid
Realtidsanalys handlar om mer än att bara göra data tillgängliga snabbt. Det kräver en specifik typ av arkitektur som uppdaterar och jämför dataströmmar när de kommer in för att ge dig en aktuell bild av din verksamhet. Det finns många användningsområden som kräver realtidsanalys, från att upptäcka säkerhetsproblem till att optimera leveransrutter och budgivning på annonser. Utan dessa realtidsinsikter skulle företagen missa värdefulla möjligheter.
Inbäddad realtidsanalys förbättrar också användarupplevelsen, eftersom användarna inte behöver lämna appen för att analysera data eller vänta sekunder eller minuter på att förfrågningar ska laddas. Det gör dem mer produktiva och ökar antalet beslut de kan fatta under en dag. Det hjälper dem också att identifiera tidskänsliga problem, som bedrägerier, produktionsproblem eller lagerbrist, och reagera på dem innan de blir mer betydande. Detta sparar pengar, hjälper företaget att växa och kan bidra till att undvika dyra katastrofer.
Artificiell intelligens för att öka kundnöjdhet
ML-teknik gör det enklare för företag att anpassa innehåll och marknadsföringsmaterial till specifika kundsegment. Spotify, till exempel, anpassar sina kunders lyssnarupplevelser genom att rekommendera låtar, poddar och program som matchar deras smak. På samma sätt skickar Grammarly varje vecka individuella rapporter till sina användare som spårar deras framsteg och motiverar dem att förbättra sina skrivkunskaper.
AI används redan i stor utsträckning för att automatisera repetitiva uppgifter och minska arbetskostnaderna i affärsprocesser som kundservice, leadgenerering och bedrägeridetektering. AI gör det också allt lättare för företag att anpassa innehåll, meddelanden, annonser och rekommendationer för enskilda konsumenter, vilket hjälper dem att bygga upp varumärkeslojalitet och konkurrensfördelar. Tillväxten av AI medför dock också nya risker, inklusive cybersäkerhet och etiska problem. Företagen måste noggrant utvärdera och mildra dessa hot för att säkerställa att deras kunder litar på AI-baserade tjänster. Detta kräver ledarskap på alla nivåer i organisationen. Det är viktigt att AI-initiativ drivs av en tydlig affärsstrategi som innehåller mål och mätbara resultat.
Maskininlärning och digital information
I dagens digitala värld är dataanalys avgörande för företag som vill anpassa kundupplevelsen. Detta inkluderar prediktiv analys och maskininlärning, som hjälper företag att förutse behov och preferenser. Dessutom hjälper det företagen att minska kundbortfallet genom att förbättra kundlojaliteten. Spotify använder till exempel ML för att förstå sina användares preferenser och ge rekommendationer om musik, podcasts eller program som de kanske gillar. På samma sätt delar Grammarly personliga veckorapporter med sina användare för att motivera dem att fortsätta använda appen och förbättra sina skrivfärdigheter.
Att implementera dessa avancerade tekniker kan dock vara en utmaning för vissa företag. Shulman rekommenderar att företag noggrant granskar utbildningsdata och ger organisatoriskt stöd till etiska satsningar på artificiell intelligens. Dessutom är det viktigt att undvika att följa trender och hitta användningsområden som fungerar för varje enskilt företag. Det som fungerar för Amazon kanske inte gäller för ett bilföretag. Dessutom är det viktigt att mäta framgången med personaliseringsinitiativ och göra nödvändiga förändringar när det behövs.