لقد جمعت بيانات العملاء ، ماذا الآن؟

لقد تم إضفاء الطابع الديمقراطي تمامًا على التقنيات الرقمية على مدار السنوات العديدة الماضية ، مما ينتج عنه تلالًا من البيانات المتعلقة بسلوك العملاء ، من التفضيلات إلى الاهتمامات والمشاعر.

بسبب جائحة COVID-19 ، لا يستخدم العملاء نفس القنوات التي استخدموها تقليديًا لإجراء عمليات الشراء ، مما أدى إلى تسريع الحاجة إلى الأعمال التجارية للحصول على معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ بشكل أكثر كفاءة من المعلومات التي يجمعونها.

ترغب الشركات في تطبيق تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم أنماط العملاء بشكل أفضل وتقديم تنبؤات من شأنها تمكين تجربة أكثر تخصيصًا ، لكن البيانات غير المنظمة وغير المنظمة بشكل سيئ تعيقهم.

سيؤدي نشر أنظمة التفاعل الرقمية التي تحتاج إلى تقديم تجربة مخصصة - متجر عبر الإنترنت ، وروبوتات دردشة ، وتطبيق جوال - بدون تحليلات بيانات فعالة إلى تجارب رقمية رديئة.

يحتاج المسوقون ومستخدمو الأعمال الآخرون الذين يواجهون تحديات في استخدام تحليلات البيانات بشكل فعال إلى طرح ثلاثة أسئلة. 1. كيف أسرع؟ 2. كيف يمكنني أتمتة؟ 3. كيف يمكنني تقليل التكلفة لكل إحصاءات؟

فيما يلي أفضل أربع ممارسات رئيسية يجب وضعها في الاعتبار حيث تتطلع الشركات إلى أن تصبح أكثر اعتمادًا على البيانات:

1) السرعة أمر حيوي

قبل سبع إلى عشر سنوات ، قبل أن تصبح التقنيات الرقمية غزيرة جدًا ، قد يستغرق الأمر عدة سنوات من التفاعلات وسجل الشراء قبل أن تتمكن الشركة من فهم سلوك الشراء لدى العميل تمامًا.

اليوم ، يمكن أن يؤدي تحليل دقيقة من تاريخ سلوك الشراء للعميل إلى تغيير فهمك لنمط الشراء. تحتاج الشركات إلى تطوير ونشر تحليلات البيانات وأنظمة الاستخبارات للتسجيل بسرعة البرق. سيسمح ذلك لعملك بتقليل الوقت المستغرق في الحصول على نظرة ثاقبة ، مع تحسين التكلفة لكل فكرة أيضًا.

2) ليس لدينا مشكلة تكنولوجية

اليوم ، لا يمكن لأحد أن يدعي أن التكنولوجيا تمثل مشكلة عندما يتعلق الأمر بتصور معلومات الأعمال وتفسيرها.

هناك انتشار مستمر للتقنيات مثل Hadoop و MongoDB و Spark و Snowflake وأدوات التصور مثل Tableau و Looker و Microsoft PowerBI و TensorFlow وخوارزميات التعلم الآلي وتحليلات البيانات السحابية الأكثر تعقيدًا.

التكنولوجيا والأنظمة وقوة الحوسبة متوفرة على نطاق واسع. ما يمنع الشركات من استخدام العديد من هذه التقنيات بشكل فعال هو جزئيًا استثماراتها في الأنظمة القديمة ، وجزئيًا امتلاك المعلومات في صوامع حيث لا تكون مطلوبة ونقص استراتيجية التحديث.

تحتاج المنظمات إلى معلومات سياقية مركزية للتوزيع واستهلاك التحليلات.

3) يجب كسر صوامع البيانات

تستثمر العديد من مؤسسات التسويق ومستخدمي الأعمال الآخرين في بحيرات البيانات ومستودعات البيانات المركزية لتخزين المعلومات من مصادر متعددة ومتنوعة. على الرغم من أنها ترعاها الأعمال التجارية ، إلا أنها لا تزال تتمحور حول تكنولوجيا المعلومات.

مع النهج المتمحورة حول تكنولوجيا المعلومات ، لا بد أن تكون هناك صوامع. بالنسبة إلى بائع التجزئة ، هذا يعني أن المتاجر الفعلية لا تتواصل مع القناة الشاملة وأن سلسلة التوريد لا تتواصل مع إدارة المخزون - وكل تركيبة ممكنة بينهما - مما يؤدي إلى تأخر في استهلاك تلك المعلومات.

هذا هو المكان الذي تبشر فيه بنيات شبكات البيانات - لتوزيع البيانات على نطاق واسع بطريقة لا تستطيع المنصات المركزية القيام بها ، وكذلك إعطاء رؤى الأعمال وأتمتة عملية صنع القرار.

تمنح شبكة البيانات مجموعات الأعمال المرونة لعرض المعلومات واتخاذ القرارات. شبكة البيانات هي نهج سيمكن المؤسسات من الاستفادة من العديد من مصادر البيانات المتنوعة ، وكسر الحواجز التي تواجه أحيانًا بحيرات المعلومات.

4) تحتاج مجموعات تكنولوجيا المعلومات والأعمال إلى تعاون أوثق

قبل سنوات ، اتخذ رئيس قسم المعلومات معظم القرارات المتعلقة بتحليلات البيانات ونجاح العملاء ومبادرات تحليلات الأعمال. اليوم ، ينخرط C-suite بالكامل وأصحاب المصلحة الرئيسيون في الشركة بعمق مما يؤدي غالبًا إلى الاحتكاك والصوامع.

لا يزال لقسم تكنولوجيا المعلومات دور مهم يلعبه في توحيد الأدوات والتكنولوجيا والبنية التحتية. ولكن نظرًا لاختلاف أنماط الاستهلاك والمتطلبات المتعلقة بالبيانات ، فإن مؤسسة التسويق ومستخدمي الأعمال الآخرين بحاجة إلى التعاون مع تكنولوجيا المعلومات لفهم كيف يمكنهم العمل معًا بشكل أكثر فاعلية للاستفادة من معلوماتهم.

لقد قطعت منظمات التسويق حتى الآن في اكتساب رؤى من المعلومات ، لا سيما في مجال نجاح العملاء. لكن الأسئلة المتعلقة بكيفية الوصول إليه ، وكيفية أتمتة ذلك ، وكيفية تحسين التكلفة لكل فكرة ، لا تزال بحاجة إلى إجابة من أجل تحقيق النجاح في المضي قدمًا.

التحدي ليس تافها بأي حال من الأحوال. لكن المكافآت المحتملة ، في شكل تجارب تعتمد على البيانات تسعد العملاء ، وتزيد من الكفاءة والأتمتة ، مثيرة للتفكير فيها.

Radhakrishnan Rajagopalan هو الرئيس العالمي لنجاح العملاء في Mindtree ، وهي شركة رائدة في مجال التحول الرقمي وخدمات التكنولوجيا.