Customer Intelligence 101: ваш путеводитель по завоеванию сердца клиентов

Вы когда-нибудь мечтали точно знать, чего хотят ваши клиенты?

Обладая такими знаниями, вы можете предоставить именно то, что им нужно — идеальный продукт и самое надежное обслуживание клиентов.

Представьте, как это может повлиять на вашу репутацию, успех в бизнесе и прибыль!

Хорошая новость заключается в том, что для всего этого есть способ — он называется клиентской аналитикой.

Что такое клиентская разведка?

Клиентская аналитика (CI) — это подмножество бизнес-аналитики. Основное внимание уделяется поиску, сбору, анализу и управлению данными о клиентах компании. После обработки информация визуализируется и представляется заинтересованным сторонам, чтобы они могли получать информацию и находить новые способы улучшения качества обслуживания клиентов в режиме реального времени.

Конечная цель клиентской аналитики состоит в том, чтобы компания лучше понимала своих клиентов, их болевые точки, потребности и предпочтения, а также предоставляла продукты и обслуживание клиентов, которые не только соответствуют их ожиданиям, но и превосходят их.

Хотя теоретически управление клиентской аналитикой возможно вручную или с помощью перекрестных ссылок на данные из разных источников, лучше всего использовать специальную платформу клиентской аналитики.

Эти инструменты используют искусственный интеллект и машинное обучение для обработки информации и, со временем, учатся устанавливать связи и выявлять закономерности, которые могут предоставить уникальную и бесценную информацию о вашей аудитории.

Разница между аналитикой клиентов и исследованием рынка

Анализ клиентов и исследование рынка — две тесно связанные дисциплины, которые часто пересекаются.

Основное различие между ними заключается в том, что цель анализа клиентов — сделать существующих клиентов компании счастливыми , а цель исследования рынка — понять потенциальных клиентов, чтобы бизнес мог их привлечь .

Другими словами, аналитика клиентов направлена ​​на улучшение качества обслуживания клиентов прямо сейчас и повышение удержания, в отличие от маркетинговых исследований, направленных на то, чтобы гарантировать, что компании могут оправдать ожидания потенциальных клиентов, реагировать на рыночный спрос, а также успешно выходить на новые рынки. .

Более того, сбор сведений о клиентах — это непрерывный процесс . Предприятия собирают, анализируют и используют данные, которые постоянно поступают из цифровых каналов. Они используют эту информацию для ежедневного принятия решений в режиме реального времени. Выводы, которые они находят, используются в основном в краткосрочном планировании и постоянно обновляются.

Маркетинговые исследования, чаще всего, проводятся ежегодно или в заранее установленные периоды времени . Он использует данные из цифровых источников и включает серию личных встреч с клиентами, а также с потенциальными клиентами, таких как интервью, фокус-группы, наблюдательные исследования и т. д. Результаты исследования используются в долгосрочном планировании.

Источники информации о клиентах

Данные, подходящие для анализа клиентов, можно найти в любой точке взаимодействия компании с клиентом.

Чем больше источников вы получаете информации, тем эффективнее становится процесс, потому что вы можете рассматривать клиента с разных точек зрения и лучше понимать его профили и поведение.

Кроме того, как уже упоминалось, современные платформы клиентской аналитики используют искусственный интеллект и машинное обучение для обработки информации, а для обучения алгоритмов получению более точных результатов требуются большие объемы данных.

Наиболее распространенные источники данных клиентской аналитики включают, но не ограничиваются:

• CRM
• Электронная аналитика
• Прослушивание в социальных сетях
• Аналитика сайта
• Обслуживание клиентов
• Опросы
• Исследования рынка
• Голос исследования клиентов
• Внутренние базы данных
• Внешние базы данных
• Отзывы и обзоры
• Индекс NPS
• Оценка усилий клиента

Типы данных клиентской аналитики

Чтобы иметь возможность построить 360-градусное представление о клиенте, вам необходимо собрать о нем разные типы данных:

Демографическая информация

Демографические данные предоставляют вам базовую информацию об аудитории и позволяют легко сегментировать ее.

Когда вы группируете своих клиентов по возрасту, полу, образованию, семейному положению, кредитной истории и другим важным для вас факторам, вы четко определяете, как разные группы людей реагируют и взаимодействуют с вашим бизнесом и с какой целью.

Это может помочь вам лучше ориентировать свои кампании и обращаться к клиентам в соответствии с их потребностями.

Географические данные

Сбор географических данных важен, потому что местоположение может быть определяющим фактором, когда речь идет о потребностях человека. Зная, где находятся ваши клиенты, вы можете повысить качество обслуживания и предложить им решения, ориентированные на их конкретные болевые точки.

Кроме того, если вы обслуживаете только местных клиентов или имеете офисы в разных регионах и/или странах, вы можете использовать данные геотегов для предоставления локализованного контента своим клиентам и повышения их качества обслуживания.

Бизнес-профили

В зависимости от того, с какими типами клиентов вы работаете, их бизнес-информация может иметь жизненно важное значение для совершения продажи.

В B2B вам нужно знать тип бизнеса, отрасль, количество сотрудников, количество клиентов, чистую стоимость и т. д.

С другой стороны, в B2C вы можете захотеть узнать, где работает клиент, его должность, уровень принятия решений и т. д.

В обоих случаях знание этих подробностей о клиенте поможет вам лучше понять его потребности и предложить им персонализированные решения.

Личные профили

Личная информация клиента пересекается с его демографическими данными, но на этом не заканчивается. Ваши инструменты могут обнаруживать дополнительные факторы, которые могут иметь значение.

Это включает в себя их интересы, предпочтительные занятия в свободное время, лояльность к спортивным командам, хобби, привычки просмотра, устройства и все остальное, что имеет отношение к вашим продуктам.

Поведенческие данные

Поведенческие данные можно получить из всех точек соприкосновения с клиентом — как они действуют на вашем веб-сайте, в социальных сетях, по электронной почте, во взаимодействии со службой поддержки и т. д.

Для цифровых продуктов это также включает в себя поведение в приложении, такое как регистрация, статистика использования, проблемы и устранение неполадок, сопоставление активности, обратная связь и т. д.

Отслеживая и анализируя их поведение, вы можете получить важную информацию о том, как они взаимодействуют с вашими продуктами и услугами и вашими цифровыми каналами, а также о том, что вы можете сделать для улучшения.

Анализ настроений

Анализ настроений и анализ мнений позволяют понять, как ваши клиенты относятся к вашему бренду, инициативам и маркетинговым кампаниям.

Сопоставление с другими факторами (такими как новые запуски, события, публичные заявления и выступления, новости, активность в социальных сетях и т. д.) может помочь вам оценить общее отношение вашей аудитории, использовать молву и улучшить свой подход в режиме реального времени.

Кроме того, анализ настроений может оказаться бесценным в кризисном управлении и спасти вас от PR-катастрофы.

Преимущества клиентской аналитики

Наиболее важным преимуществом клиентской аналитики является то, что она позволяет вам по-настоящему понять своих клиентов. В сочетании с деловым чутьем эти знания могут стать билетом в один конец к завоеванию сердца ваших клиентов.

Вы можете не только улучшить свой продукт и получить неоценимое конкурентное преимущество, но и построить прочную и значимую связь со своими клиентами и обеспечить их лояльность.

Кроме того, клиентская аналитика дает следующие преимущества:

• Инсайты в реальном времени . Как уже упоминалось, CI — это непрерывный процесс. Это означает, что в любой момент у вас есть обзор пути вашего клиента, и вы можете внести улучшения и корректировки, чтобы оптимизировать их опыт. Это может привести к более счастливым клиентам и лучшему удержанию.
• Улучшает адаптацию . Аналитика клиентов позволяет вам увидеть, где ваши клиенты столкнулись с проблемами с вашими продуктами. Это особенно ценно на ранних этапах внедрения, поскольку вы можете предоставить пользователям своевременную информацию о том, как преодолеть неудачи и повысить эффективность.
• Поощряет усыновление . Если клиенты знают, как извлечь максимальную пользу из продукта и использовать его в полной мере, они с большей вероятностью будут использовать его, совершать больше покупок и/или обновлять свои планы с течением времени. Это может способствовать вашей стратегии перекрестных продаж и дополнительных продаж.
• Уменьшить отток . Отслеживая, как ваши клиенты используют ваш продукт, что им нравится и не нравится в нем, вы с большей вероятностью предотвратите их уход.
• Более высокая рентабельность инвестиций в маркетинг . Лучше понимая своих клиентов, вы можете не только наладить общение с ними, но и повысить эффективность своих маркетинговых кампаний. В результате ваши усилия окупятся более высокой рентабельностью инвестиций.
• Принятие решений на основе данных . Имея в своем распоряжении надежные данные в режиме реального времени, вы можете принимать обоснованные решения и быть уверенными в своем бизнес-выборе.
• Предиктивная аналитика . Непрерывный сбор и анализ данных о клиентах позволяет создавать точные прогностические модели для информирования вашего бизнеса и маркетинговых усилий. Основываясь на поведенческих моделях и тенденциях, вы можете предвидеть, как ваши клиенты могут отреагировать на будущие изменения, и соответствующим образом скорректировать свои стратегии.

Процесс сбора информации о клиентах

Процесс клиентской аналитики состоит из 5 основных этапов:

1. Идентификация источника . Как уже упоминалось, каждый бизнес может получать данные клиентской аналитики из разных источников.
   Чтобы убедиться, что вы не упускаете ни одного жизнеспособного канала, который может предоставить ценную информацию, вам необходимо просмотреть инструменты, которые используют различные отделы вашей организации, и оценить тип информации, которую они собирают.
   Если вы считаете, что какие-то данные могут помочь сделать профили ваших клиентов более полными и информативными, обязательно добавьте их источник в свой список.
   Кроме того, вам необходимо проверить, интегрируется ли источник с вашей CI-платформой.
2. Коллекция . Способ сбора информации зависит от используемой вами платформы. Современные решения могут интегрироваться с вашими цифровыми каналами и инструментами и извлекать из них необходимую информацию. Вы можете настроить, на каких типах данных сосредоточиться, и поэкспериментировать с различными моделями в зависимости от того, что вы хотите изучить.
3. Обработка и анализ . В зависимости от того, является ли ваш инструмент самообслуживанием или профессиональным, эта часть процесса может быть в основном автоматизирована или может потребоваться профессиональный аналитик данных для очистки, классификации, организации и осмысления информации.
4. Вытягивание инсайтов . Тип информации, которую вы извлекаете из данных, зависит от ваших целей и потребностей бизнеса. Вы можете сосредоточиться на сегментации, основанной на различных факторах, поведенческом анализе, анализе настроений, оценке жизненного цикла клиента и так далее.
   Или вы можете настроить алгоритм для поиска закономерностей и тенденций, дающих неожиданные сведения, которых вы раньше не замечали.
5. Визуализация . После обработки данных вы можете использовать различные подходы к визуализации, чтобы сделать их более доступными и понятными для заинтересованных сторон.
   К ним относятся, помимо прочего, презентации, карты пути клиента, карты взаимодействия с пользователем, диаграммы, информационные панели, инфографика, видео, вебинары или диаграммы.

Как выбрать платформу клиентской аналитики?

Как и в случае с любой другой современной технологией, на рынке существует множество доступных решений, каждое из которых претендует на звание лучшего поставщика.

Выбирая платформу клиентской аналитики, вы должны в первую очередь учитывать свои потребности.

В конце концов, эти типы программного обеспечения могут быть довольно дорогими. Ведь вам не нужно платить за функции и возможности обработки данных, которые вы не будете использовать.

1. Определите потребности вашего бизнеса

Малый бизнес, игрок среднего размера и крупное предприятие имеют разные типы клиентов, собирают разные объемы данных и имеют разные бизнес-цели.

Таким образом, одна и та же платформа может не подходить для всех из них.

Прежде чем выбрать провайдера, составьте список ваших потребностей:

• Чего ты хочешь достичь?
• Какие типы информации вы хотите отслеживать?
• С какими типами каналов вы хотите интегрировать программное обеспечение?
• Кто будет управлять данными (профессиональный аналитик данных или обычный маркетолог)?
• Какие типы отчетов должен генерировать инструмент?

2. Поставщики исследований

Исследуйте разных провайдеров. Ознакомьтесь с типами компаний, которые они обслуживают, и их отзывами.

Затем сопоставьте свой список потребностей с функциями, предлагаемыми каждым решением.

Когда вы сократите количество кандидатов до 3 или менее, вам следует назначить консультацию, чтобы лично обсудить, подходит ли продукт.

3. Попробуйте выдающиеся решения

Затем вам следует запросить демонстрационную и ознакомительную документацию, чтобы убедиться, что вы правильно понимаете продукт.

После того, как вы попробуете все подходящие решения, вы сможете сказать, какое из них является лучшим выбором с точки зрения удобства использования и результатов.

4. Создайте команду

Выделите сотрудника или команду для управления платформой клиентской аналитики и станьте владельцем проекта. Они должны пройти адаптацию и обучение и научиться правильно использовать инструмент.

Если в вашей команде нет квалифицированных специалистов, подумайте о том, чтобы нанять специалиста, который имеет опыт работы с выбранным вами инструментом и может помочь вам в достижении ваших целей.

Нижняя линия

Управление данными о клиентах является сложной и сложной задачей. Вам нужно не только знать, где искать информацию и как настроить инструменты для ее сбора, но вам также нужно знать, что делать с фактами, и понимать, как извлечь из них точные выводы.

Аналитика клиентов позволяет вам использовать ваши данные в полной мере и лучше узнать своих клиентов. Это делается для того, чтобы вы понимали их потребности, болевые точки и поведение, используя это как мост между ними и продуктом.

В то же время это позволяет улучшить качество и удобство использования ваших продуктов. Таким образом, вы можете максимизировать свое конкурентное преимущество.

Короче говоря, с помощью AI и ML вы можете завоевать сердца и умы ваших клиентов.