Zebrałeś dane klientów, co teraz?

W ciągu ostatnich kilku lat technologie cyfrowe zostały całkowicie zdemokratyzowane, co powoduje powstawanie góry danych związanych z zachowaniami klientów, od preferencji po zainteresowania i nastroje.

Z powodu pandemii COVID-19 klienci nie korzystają z tych samych kanałów, których tradycyjnie używali do robienia zakupów, co przyspieszyło potrzebę firm, aby skuteczniej pozyskiwać przydatne informacje wywiadowcze na podstawie gromadzonych informacji.

Firmy chcą stosować technologie, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby lepiej zrozumieć wzorce klientów i tworzyć prognozy, które umożliwią bardziej spersonalizowane wrażenia, ale źle zorganizowane, nieustrukturyzowane dane powstrzymują je.

Wdrażanie cyfrowych systemów zaangażowania, które muszą zapewniać spersonalizowane wrażenia – sklep internetowy, chatbot, aplikacja mobilna – bez skutecznej analizy danych doprowadzi do słabych doświadczeń cyfrowych.

Marketerzy i inni użytkownicy biznesowi, którzy borykają się z wyzwaniami związanymi z efektywnym korzystaniem z analityki danych, muszą zadać trzy pytania. 1. Jak przyspieszyć? 2. Jak zautomatyzować? 3. Jak mogę obniżyć koszt w przeliczeniu na wgląd?

Oto cztery najważniejsze najlepsze praktyki, o których należy pamiętać, gdy firmy chcą być bardziej oparte na danych:

1) Szybkość ma kluczowe znaczenie

Siedem do 10 lat temu, zanim technologie cyfrowe stały się tak płodne, mogło upłynąć kilka lat interakcji i historii zakupów, zanim firma mogła w pełni zrozumieć zachowania zakupowe klientów.

Dzisiaj przeanalizowanie jednej minuty historii zachowań zakupowych klienta może zmienić Twoje rozumienie ich wzorców zakupowych. Firmy muszą błyskawicznie opracowywać i wdrażać systemy analizy danych i analizy danych. Pozwoli to Twojej firmie skrócić czas uzyskiwania wglądu, jednocześnie optymalizując koszt na wgląd.

2) Nie mamy problemu z technologią

Dziś nikt nie może twierdzić, że technologia jest problemem, jeśli chodzi o wizualizację i interpretację informacji biznesowych.

Stale mnożą się technologie, takie jak Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, narzędzia do wizualizacji, takie jak Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, algorytmy uczenia maszynowego i bardziej zaawansowana analiza danych w chmurze.

Technologia, systemy i moc obliczeniowa są dostępne na dużą skalę. Tym, co powstrzymuje firmy przed efektywnym korzystaniem z wielu z tych technologii, jest częściowo ich inwestycje w starsze systemy, a częściowo posiadanie informacji w silosach, gdzie nie są one wymagane, oraz brak strategii modernizacji.

Organizacje potrzebują informacji kontekstowych, które są scentralizowane w celu dystrybucji i wykorzystania danych analitycznych.

3) silosy danych muszą zostać zerwane

Wiele organizacji marketingowych i innych użytkowników biznesowych inwestuje w jeziora danych i scentralizowane hurtownie danych, aby przechowywać informacje z wielu różnych źródeł. Mimo że są one sponsorowane przez biznes, nadal są zorientowane na IT.

Przy podejściu skoncentrowanym na IT z pewnością będą istniały silosy. Dla sprzedawcy oznacza to, że sklepy stacjonarne nie komunikują się z wieloma kanałami, a łańcuch dostaw nie komunikuje się z zarządzaniem zapasami – i każdą możliwą kombinacją pomiędzy – co powoduje opóźnienie w wykorzystaniu tych informacji.

W tym miejscu architektury siatkowe danych są obiecujące — dystrybucja danych na dużą skalę w sposób, w jaki nie jest to możliwe dla scentralizowanych platform, a także zapewnianie wglądu biznesowego i automatyzację podejmowania decyzji.

Siatka danych zapewnia grupom biznesowym elastyczność przeglądania informacji i podejmowania decyzji. Siatka danych to podejście, które umożliwi organizacjom korzystanie z wielu różnorodnych źródeł danych, przełamując silosy, z którymi czasami stykają się info lakes.

4) IT i grupy biznesowe potrzebują bliższej współpracy

Wiele lat temu CIO podejmował większość decyzji związanych z analizą danych, sukcesem klientów i inicjatywami z zakresu analityki biznesowej. Obecnie całe kierownictwo i kluczowi interesariusze w firmie są głęboko zaangażowani, co często prowadzi do tarć i silosów.

Dział IT nadal ma do odegrania ważną rolę w standaryzacji narzędzi, technologii i infrastruktury. Jednak ponieważ wzorce i wymagania dotyczące wykorzystania danych są różne, organizacja marketingowa i inni użytkownicy biznesowi muszą współpracować z działem IT, aby zrozumieć, w jaki sposób mogą efektywniej współpracować i wykorzystywać swoje informacje.

Organizacje marketingowe zaszły tak daleko w zdobywaniu informacji z informacji, zwłaszcza w dziedzinie sukcesu klienta. Jednak pytania, jak uzyskać do nich dostęp, jak je zautomatyzować i jak zoptymalizować koszt na wgląd, nadal wymagają odpowiedzi, aby odnieść sukces.

Wyzwanie wcale nie jest trywialne. Ale potencjalne nagrody w postaci doświadczeń opartych na danych, które zachwycają klientów, większej wydajności i automatyzacji, są ekscytujące do myślenia.

Radhakrishnan Rajagopalan jest globalnym szefem ds. sukcesu klientów w Mindtree, wiodącej firmie zajmującej się transformacją cyfrową i usługami technologicznymi.