Hva er Customer Intelligence?

Customer Intelligence (CI) er innsamling og analyse av store mengder data som organisasjoner bruker for å bestemme de beste, mest effektive måtene å samhandle med kundene sine på. Detaljer og aktiviteter som samles om kunder analyseres for å få dypere forståelse og bygge mer meningsfylte forretningsforhold.

Hva er forretningsfordelene med customer intelligence?

CI bygger kontinuerlig lojalitet og returnerende salg ved å forebyggende engasjere og proaktivt veilede og optimalisere tilbud på tvers av alle kundenes berøringspunkter. Lojaliteten øker også ved å tilby den mest relevante informasjonen og sømløse opplevelser. I tillegg blir brukerne fornøyde ved at det tilbys dynamisk kundekontekst via relevante, personaliserte og målrettede interaksjoner. CI maksimerer avkastningen ved å målrettet gå mot de mest verdifulle kundene.

Hvorfor er kundeintelligens viktig?

Et omfattende syn på kunder krever integrering av flere datakilder for å generere dyp innsikt i adferd. Gå inn i kundeintelligens, et sofistikert kundeanalyseøkosystem som hjelper bedrifter med å levere overlegne kundeopplevelser på tvers av alle kanaler. En robust CI-løsning gir praktiske anbefalinger for håndtering av relasjoner. Ved å integrere flere datakilder og systemer, genererer den en profil for hver enkelt, som forstår hva som driver deres valg og veileder dem til deres neste beste handling.

Hva er noen spesifikke aspekter av virksomhetens ytelse som CI kan forbedre?

Cognizant lager fleksible teknologiplattformer som lar organisasjoner bruke dataanalyse og maskinlæringsmuligheter for å:

• Utvid kryssalg og oppsalg Ved å analysere kundenes tilbøyelighet til nye tilbud, kan bedrifter forutsi kampanjeeffektivitet og finjustere kanalmarkedsføring. Dette arbeidet utføres autonomt, avhengig av forbedring av maskinlæringsmodeller. Fordelene inkluderer bedre salgspriser for kampanjer, lavere markedsføringskostnader og større innsyn i markedsførings-ROI.
• Bruk agent/kanalanalyse.Ved å bruke analyser på kundeatferd etter kanal og av selger eller agent, kan bedrifter optimalisere hvordan de betjener kunder og måle avkastning. Dette bidrar til å øke inntektene, tilpasse og forbedre tjenestene, øke tilfredsheten og forbedre agenteffektiviteten. 
• Optimaliser kontaktsenterets drift Analytics som måler effektiviteten til kundesentre identifiserer måter å redusere kostnader på, optimalisere kundeopplevelser gjennom deres foretrukne kanaler og identifisere årsaker til lekkasje. 
• Kvalifisert kundeemner fra tredjeparter. Å forbedre hvordan man kvalifiserer potensielle kunder fra kampanjer og tredjepartsdata kan øke markedsføringsressurseffektiviteten og øke kundetilfredsheten. 
• Redusere kundefrafall Identifisere risikokunder og driverne for avgang. Automatisert overvåking av risikokunder gir innsikt som foreslår forebyggende handlinger.
• Forestill merkelojalitet på nytt. Med omfattende data om forbrukeratferd kan organisasjoner personlig anerkjenne og belønne hver kunde ved alle kontaktpunkter for forbruk for å bygge tilkobling og merkevarekjærlighet​.

Hva er noen eksempler fra den virkelige verden på hvordan selskaper har brukt kundeintelligens for å øke ytelsen?

Her er noen få…

En nasjonal spesialforhandler beriket mer enn 80 % av forbrukerregistrene og etablerte tilknytninger, og koblet transaksjonsdata med masterdata for å forbedre kampanjeeffektiviteten, noe som førte til en forbedring på 14 % i svarfrekvens. 

Et nasjonalt forsikringsselskap forbedret kvalifisert prospektidentifikasjon med 45 % ved å opprette en enkelt kundevisning for å identifisere kvalifiserte prospekter for tilpassede tilbud fra et univers med over 120 millioner medlemmer. 

For å forbedre kundeopplevelsen og øke konverteringsfrekvensen utførte et nasjonalt finansfirma sømløs, automatisert dataintegrasjon mellom ulike datafangst-, analyse- og målrettingsverktøy, noe som gjorde dem i stand til å tilpasse målretting for 97 % av kjente kunder og oppnå en avkastning på 25 %. 

For å finjustere sine eksisterende lojalitetsstyringsprogrammer, skapte et ledende selskap for skjønnhetsprodukter og tjenester personas for 6 millioner kunder etter demografisk profil, kjøpsatferd og udekkede behov. 

En intelligens- og analyseløsning gjorde det mulig for en global bilprodusent å bedre forstå kundeadferdsmønstre. Løsningen økte mulighetene for kryss- og mersalg ved å analysere 13,5 millioner salgs- og serviceundersøkelser.