Przewidywanie potrzeb klientów za pomocą danych i sztucznej inteligencji

Ludzie dopasowują się do marek, które rozumieją potrzeby ich klientów, rozpoznają ich i łączą się z nimi na poziomie ludzkim.

W dzisiejszym środowisku COVID-19 oczekiwania klientów ewoluują w przyspieszonym tempie, stanowiąc wyzwanie dla marek, aby zapewnić i utrzymać relacje oparte na zaufaniu.

Teraz bardziej niż kiedykolwiek marki muszą mieć pewność, że docierają do klientów z odpowiednią treścią we właściwych kanałach w momentach, które mają znaczenie na indywidualnym poziomie.

Ma to kluczowe znaczenie dla budowania i utrzymania lojalności klientów, a badania Deloitte pokazują, że może to bezpośrednio wpłynąć na biznes. Wyniki wykazały, że trzydzieści dziewięć procent ankietowanych zmieniło markę po złych doświadczeniach, a 62 procent uważa, że ​​jest w związku ze swoimi ulubionymi markami.

Połączenie w ten sposób może wydawać się niełatwym zadaniem, ale sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe mogą to umożliwić. Technologie te pomagają markom lepiej przewidywać potrzeby klientów i docierać do nich w ważnych momentach poprzez marketing w czasie rzeczywistym.

Poniżej znajdują się kroki, które CMO i marketerzy mogą wykonać, aby zapewnić odpowiednie wrażenia klientów:

Ustanów osiągalny plan

Potrzeby klientów mogą się zmienić w mgnieniu oka, wpływając na ich podróż do klienta. Aby oferować wartość, marki muszą być wystarczająco zwinne, aby nawiązywać kontakt z klientami i zapewniać im bardziej spersonalizowane wrażenia w oparciu o ich potrzeby w czasie rzeczywistym.

Aby to zrobić, marketerzy powinni najpierw zdefiniować swoje ambicje i opracować strategię z dopasowaniem priorytetów dla biznesu i klienta. Na przykład celem może być dosprzedaż lub zwiększenie lojalności – lista może być długa.

Zamiast próbować osiągnąć to wszystko na raz, zaleca się ustalenie konkretnych przypadków użycia i planów ich osiągnięcia. Wykorzystaj sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do uruchamiania zwinnego kierowania i kreacji dynamicznych, aby sprostać bieżącym potrzebom.

Należy pamiętać, że w miarę zmieniających się potrzeb klientów, źródeł danych i środowiska zewnętrznego, wykonanie programu i jego wyniki również mogą być zmienne. CMO i marketerzy powinni przestrzegać dyscypliny testowania i dostrajania oraz być przygotowani na proces iteracyjny.

Kluczowy jest również składnik ludzi. Posiadanie odpowiedniego talentu, interesariuszy i modelu operacyjnego ma kluczowe znaczenie dla sukcesu marketingowego w czasie rzeczywistym.

Korzystaj z danych i technologii

Marki będą musiały zidentyfikować konkretne dane i spostrzeżenia potrzebne do obsługi ich przypadków użycia, ponieważ każdy przypadek użycia jest wyjątkowy. Powinni rozważyć następujące kwestie:

Dane

Marki mają w swoich murach wiele danych, ale aby w odpowiednim momencie zaspokoić i przewidzieć potrzeby klientów, potrzebują danych zewnętrznych, aby zapewnić pełny wgląd w ich klientów i wypełnić luki. Mogą to być dane środowiskowe, takie jak informacje o lokalizacji i porach roku, dane trendów lub dane kontekstowe.

Na przykład zewnętrzne dane z mediów społecznościowych mogą powiedzieć marketerom, na co odpowiada zestaw klientów – oraz rodzaj treści, które chcą widzieć na platformie. Ponadto, biorąc pod uwagę zmieniające się przepisy dotyczące danych i wycofanie plików cookie stron trzecich, marki muszą opierać się na danych własnych.

Podstawa technologii

Platforma danych klientów jest cenna, ponieważ pomaga stworzyć pojedynczy widok klienta, który można wykorzystać do potrzeb marketera. Łączy wewnętrzne dane firmy ze wszystkich posiadanych, płatnych, zarobionych źródeł wraz z danymi zewnętrznymi.

Dysponując odpowiednimi danymi i lepszym zrozumieniem poszczególnych klientów, marketerzy wykonają ważny, fundamentalny krok, aby pomóc w tworzeniu kluczowych spersonalizowanych doświadczeń.

Podejmowanie decyzji

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają kluczowe znaczenie dla marek, aby lepiej przewidywać potrzeby klientów, a także przyspieszać doświadczenia rynkowe. W przypadku korzystania ze złożonych zestawów danych uczenie maszynowe pomaga w inteligentnym modelowaniu odbiorców, a sztuczna inteligencja pomaga aktualizować strategię kierowania na podstawie informacji w czasie rzeczywistym.

Dzięki możliwości analizowania większej ilości informacji i głębszego zrozumienia, marketerzy mogą podejmować świadome i szybkie decyzje, aby sprostać zmieniającym się potrzebom swoich klientów w różnych kanałach, przekazach i doświadczeniach.

Na przykład, w praktyce dla banku, sztuczna inteligencja może identyfikować indywidualnych klientów, którzy są obecnie na rynku domu, używając zestawu sygnałów danych poza standardowymi danymi demograficznymi i kierować do osób z odpowiednią ofertą kredytów hipotecznych w najbardziej optymalnym kanał i moment.

Możliwość zaaranżowania spersonalizowanego przekazu pogłębia więź i zaufanie w ramach marki i relacji z klientem.

Zamień proces w praktykę

Chociaż te działania mogą wspierać określony przypadek użycia lub scenariusz, markom trudno jest to zrobić na dużą skalę i w czasie rzeczywistym. Jedną z głównych przeszkód, z jakimi boryka się wiele firm, jest to, że doświadczenie klienta jest często postrzegane jako funkcja marketingu lub postrzegane w silosie.

Doświadczenie klienta powinno być prawdziwą dyscypliną operacyjną z inteligentnymi emocjonalnie możliwościami wbudowanymi w każdy obszar działalności firmy. Kluczowa współpraca powinna przebiegać między CMO i CIO.

W ten sposób oczekiwania klientów i ludzkie spostrzeżenia, ustalone za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, mogą być wykorzystywane do wpływania na strategię i działania marek w czasie rzeczywistym, które ostatecznie wpływają na wyniki biznesowe.

Chociaż sztuczna inteligencja może przynieść korzyści klientom, może również pomóc dyrektorom ds. marketingu i marketerom w przypadkach użycia innych niż CX. Na przykład sztuczna inteligencja może pomóc zoptymalizować zwrot z inwestycji w marketing, poprawić skuteczność działań marketingowych i pozyskać nowych klientów.

Na przykład w centrum kontaktowym sztuczna inteligencja może współpracować z agentami obsługi klienta, informując dzwoniącego o optymalnych wiadomościach. Chociaż CX może nie być głównym celem, spersonalizowane doświadczenia klientów mogą z pewnością pomóc w osiągnięciu celów przypadku użycia.

Marketerzy powinni ufać swoim danym i powierzyć sztucznej inteligencji wykonanie większej ilości pracy poprzez odpowiednie projektowanie i wdrażanie algorytmów. Ludzie nadal są zaangażowani, ale ponieważ więcej decyzji podejmowanych jest autonomicznie i w czasie rzeczywistym, mogą skupić się na innych strategicznych decyzjach i kreatywnych wysiłkach dla klienta.

Koncentrując się na potrzebach klientów i zapewniając spersonalizowane doświadczenie, którego pragną, marki mogą tworzyć trwałe więzi emocjonalne, które prowadzą do lojalności.

Kate Erickson jest dyrektorem zarządzającym w Deloitte Consulting LLP i Hux by Deloitte Digital.