Измерение взаимодействия с клиентами: понимание ключевых показателей и возможностей аналитики взаимодействия с клиентами

В сегодняшней конкурентной бизнес-ландшафте взаимодействие с клиентами является важнейшим фактором, который может обеспечить или помешать успеху компании. Это гораздо больше, чем просто привлечение клиентов; речь идет о развитии долгосрочных отношений и создании лояльных сторонников вашего бренда. Чтобы добиться этого, компаниям необходимо выйти за рамки интуиции и догадок. Вместо этого они должны полагаться на данные, основанные на показателях взаимодействия с клиентами и аналитике.

Показатели взаимодействия с клиентами и аналитика играют ключевую роль в измерении и оптимизации эффективности маркетинговых стратегий. Ряд показателей вовлеченности потребителей, таких как показатели успешного взаимодействия с клиентами и показатели взаимодействия с брендом, помогают компаниям оценить уровень взаимодействия и интерес клиентов к их бренду в различных точках взаимодействия.

Чтобы эффективно использовать эти идеи, компании полагаются на аналитику взаимодействия с клиентами для анализа огромных объемов данных. Понимание аналитики взаимодействия с клиентами и того, как анализировать данные о взаимодействии, позволяет компаниям выявлять закономерности, предпочтения и болевые точки на пути клиента. Вооружившись такими знаниями, маркетологи могут точно настраивать свои кампании для создания персонализированного опыта, который находит отклик у клиентов, что приводит к повышению лояльности к бренду, повышению коэффициента удержания и повышению общей эффективности бизнеса.

В этой статье мы рассмотрим значение взаимодействия с клиентами, углубимся в ключевые показатели, используемые для его измерения, и поймем, как аналитика может предоставить ценную информацию для стимулирования роста и улучшения взаимодействия с клиентами.

Понимание взаимодействия с клиентами

Вовлеченность клиентов относится к эмоциональной связи клиента с брендом, продуктом или услугой. Это выходит за рамки просто покупок и включает взаимодействие через различные точки соприкосновения онлайн-бизнеса, такие как социальные сети, электронная почта, веб-сайт и служба поддержки клиентов. Вовлеченные клиенты, как правило, чаще становятся лояльными клиентами, тратят больше и с большей вероятностью рекомендуют бренд другим. Поэтому для предприятий важно эффективно количественно и измерять взаимодействие с клиентами с помощью правильных KPI.

Сила показателей вовлеченности клиентов

Показатели вовлеченности клиентов — это количественные точки данных, которые показывают уровень вовлеченности и взаимодействия между клиентами и брендом. Эти показатели обеспечивают комплексное представление о том, как клиенты взаимодействуют с брендом, и помогают оценить успех стратегий анализа взаимодействия с клиентами. Давайте углубимся в некоторые ключевые показатели вовлеченности потребителей на примерах.

Уровень удержания клиентов

Этот показатель рассчитывает процент клиентов, которые продолжают вести дела с компанией в течение определенного периода. Высокий уровень удержания означает, что существующие клиенты по-прежнему находят ценность в бренде, продуктах или услугах и, вероятно, останутся лояльными.

Давайте рассмотрим вымышленную потоковую онлайн-платформу, которая предлагает услуги видео по запросу посредством ежемесячной подписки. Чтобы рассчитать уровень удержания клиентов и измерить их лояльность и вовлеченность, мы рассмотрим конкретный период времени (например, один год) и сравним количество клиентов в начале и в конце этого периода.

Пример данных:

• На начало года (1 января) у компании было 10 000 абонентов.
• За год у него появилось 5000 новых подписчиков.
• На конец года (31 декабря) у него было 12 000 подписчиков.

Расчет коэффициента удержания клиентов:

Шаг 1 : Найдите общее количество клиентов на начало года. Первоначальные клиенты (1 января) = 10 000.

Шаг 2 : Найдите количество клиентов на конец года. Конечные клиенты (31 декабря) = 12 000

Шаг 3 : Подсчитайте количество клиентов, привлеченных за год. Привлеченные клиенты = Конечные клиенты – Первоначальные клиенты Привлеченные клиенты = 12 000 – 10 000 = 2 000

Шаг 4 : Рассчитайте уровень удержания клиентов. Коэффициент удержания клиентов = (Привлеченные клиенты / Первичные клиенты) * 100

Коэффициент удержания клиентов = (2000 / 10 000) * 100 = 20%

Интерпретация коэффициента удержания клиентов

В этом примере уровень удержания клиентов потоковой платформы составляет 20%. Это означает, что в течение года компания смогла сохранить 20% своих первоначальных клиентов, в то время как 80% ее первоначальных клиентов не продолжили подписку.

Значение коэффициента удержания клиентов для измерения лояльности и вовлеченности клиентов.

Уровень удержания — это средство отслеживания вовлеченности клиентов для измерения качества обслуживания, удовлетворенности и лояльности клиентов, поскольку оно показывает, насколько хорошо компания может сохранить свою существующую клиентскую базу с течением времени. Более высокий показатель удержания означает более заинтересованную и удовлетворенную клиентскую базу, в то время как более низкий показатель может указывать на проблемы с клиентским опытом или неудовлетворенность.

Полезная информация о коэффициенте удержания клиентов

Высокий уровень удержания клиентов (например, 70% или выше) свидетельствует о том, что платформа отлично справляется с привлечением клиентов, предоставляет привлекательный контент и предлагает беспрепятственный пользовательский опыт. Напротив, низкий уровень удержания (например, ниже 50%) может вызвать опасения по поводу качества обслуживания, вовлеченности пользователей или контента, что приведет к тому, что клиенты будут искать альтернативы в другом месте.

Коэффициент оттока клиентов

Показатель оттока является противоположностью показателя удержания. Он измеряет процент клиентов, которые перестают сотрудничать с брендом или отменяют подписки за определенный период. Высокий уровень оттока означает отсутствие активности со стороны активных пользователей в месяц.

Давайте рассмотрим компанию, предлагающую программное обеспечение как услугу (SaaS), которая предлагает инструмент управления проектами на основе подписки. На начало месяца у компании было 1000 активных подписчиков. К концу месяца 100 из этих подписчиков отменили подписки или перестали пользоваться услугой.

В этом примере показатель оттока для инструмента управления проектами составляет 10% в месяц. Это означает, что 10% клиентов, которые были активными пользователями ежедневно в начале месяца, прекратили подписку или перестали пользоваться сервисом.

Высокий уровень оттока может быть тревожным сигналом для бизнеса, поскольку он свидетельствует о том, что клиенты не находят достаточной ценности в продукте или услуге, что приводит к их уходу. Чтобы решить эту проблему, компании необходимо сосредоточиться на улучшении взаимодействия с брендом, улучшении поддержки клиентов и совершенствовании продукта, чтобы сохранить существующих клиентов и привлечь новых. Снижение скорости оттока жизненно важно для устойчивого роста бизнеса и прибыльности.

Пожизненная ценность клиента (CLV)

CLV — это прогнозируемый доход, который клиент, как ожидается, будет получать в течение всей своей жизни в качестве клиента. Он учитывает такие факторы, как средняя стоимость покупки, частота покупок и удержание клиентов. Высокий CLV указывает на сильную стратегию привлечения клиентов и прибыльность.

Проиллюстрируем эту концепцию примером:

Представьте себе службу доставки наборов еды на основе подписки. Для простоты предположим, что средний клиент платит 100 долларов США в месяц за свою подписку и сохраняет подписку в течение 12 месяцев.

CLV = средняя стоимость покупки x частота покупок x продолжительность жизни клиента

CLV = 100 долларов США (средняя стоимость покупки) x 12 (частота покупок) x 1 (продолжительность жизни клиента).

CLV = 1200 долларов США

В этом примере CLV клиента этой службы доставки наборов еды составляет 1200 долларов США. Это означает, что в среднем каждый клиент должен получить доход в размере 1200 долларов США в течение своей подписки.

Высокий CLV говорит о том, что у компании есть сильная стратегия привлечения клиентов и у нее все хорошо с точки зрения удержания клиентов. Это указывает на то, что клиенты довольны сервисом, совершают повторные покупки и остаются лояльными в течение длительного периода времени. Это также означает, что компания, вероятно, будет прибыльной, поскольку доход, полученный от каждого клиента, превышает затраты на их привлечение и обслуживание.

Предприятия могут использовать CLV в качестве важного показателя для управления маркетинговыми усилиями и повышения лояльности клиентов за счет управления отношениями. Сосредоточив внимание на увеличении CLV за счет лучшего вовлечения, удовлетворенности клиентов и стратегий удержания, компании могут повысить свою долгосрочную прибыльность и создать базу лояльных клиентов.

Net Promoter Score (NPS)

Net Promoter Score — популярный показатель, который измеряет отзывы клиентов, лояльность к бренду и защиту интересов. Он включает в себя опрос клиентов, насколько вероятно, что они порекомендуют бренд другим по шкале от 0 до 10. В зависимости от их ответов клиенты делятся на промоутеров, пассивных или недоброжелателей. Более высокий NPS указывает на лучшее взаимодействие с клиентами и их удовлетворенность.

Давайте рассмотрим пример компании-разработчика программного обеспечения, которая предоставляет инструменты управления проектами. Они провели опрос NPS и получили ответы от 500 клиентов.

• Количество промоутеров (оценка 9-10): 300
• Количество пассивов (оценка 7-8): 100
• Количество недоброжелателей (оценка 0-6): 100

Чтобы рассчитать Net Promoter Score, используйте следующую формулу:

NPS = (% промоутеров – % критиков)

В этом примере: NPS = (300/500* 100) – (100/500* 100) = 60 – 20 = 40

Чем выше NPS, тем больше вовлеченных и довольных клиентов, что является хорошим предзнаменованием для роста компании и отличного обслуживания клиентов.

После расчета Net Promoter Score следующим важным шагом является анализ результатов и принятие соответствующих мер. Вот как компания-разработчик программного обеспечения может интерпретировать результаты NPS и действовать в соответствии с ними:

• Определите области улучшения: компания должна обращать внимание на отзывы недоброжелателей и пассивов, чтобы определить болевые точки и области, которые нуждаются в улучшении. Эта обратная связь может помочь компании решить проблемы, повысить качество обслуживания клиентов и повысить вовлеченность.
• Воспитывайте промоутеров: промоутеры — самые ценные активы компании. Компания должна взаимодействовать с ними, использовать их позитивные чувства и поощрять их к распространению положительных отзывов. Создание сообщества сторонников бренда может существенно повлиять на привлечение и удержание клиентов.
• Последующие опросы. Последующие опросы клиентов с низкими показателями NPS могут помочь компании лучше понять их опасения. Хорошо организованное последующее наблюдение может превратить недоброжелателя в сторонника, демонстрируя приверженность компании удовлетворению потребностей клиентов.
• Сравнительный анализ и отслеживание: компания должна регулярно отслеживать NPS с течением времени, чтобы отслеживать изменения в настроении клиентов. Это позволяет ему оценивать эффективность инициатив по улучшению и измерять влияние стратегий взаимодействия.
• Согласование NPS с бизнес-целями: интеграция NPS в общие бизнес-цели компании гарантирует, что взаимодействие с клиентами будет иметь должное значение при принятии решений и распределении ресурсов.

Оценка удовлетворенности клиентов (CSAT)

CSAT измеряет уровень удовлетворенности клиентов, вовлеченных в конкретный продукт, услугу или взаимодействие. Обычно это опрос после покупки, в котором клиенты оценивают свой опыт по шкале. Высокие баллы CSAT подразумевают положительный опыт взаимодействия.

Время, проведенное на платформе

Этот показатель измеряет среднюю продолжительность сеанса, когда клиенты проводят на веб-сайте, в приложении или на других платформах. Обычно предполагается, что чем больше времени потрачено, тем более вовлечены и заинтересованы клиенты в предложениях бренда.

Давайте рассмотрим новостной онлайн-сайт. Анализируя поведение пользователей, веб-сайт отслеживает время, которое пользователи проводят на сайте во время своих посещений. Если средняя продолжительность сеанса составляет 5 минут, это означает, что посетители в среднем тратят 5 минут на просмотр статей и контента на веб-сайте во время каждого посещения.

Большая средняя продолжительность сеанса в этом случае указывает на то, что пользователи активно взаимодействуют с новостными статьями, читают подробный контент и потенциально просматривают несколько страниц сайта. Это говорит о более высоком уровне интереса и взаимодействия с новостным контентом веб-сайта.

С другой стороны, более низкая средняя продолжительность сеанса может указывать на то, что посетители не находят контент достаточно привлекательным, чтобы оставаться на сайте в течение длительного периода времени. Это может быть признаком того, что веб-сайту необходимо улучшить качество контента, взаимодействие с пользователем или навигацию, чтобы удерживать внимание посетителей в течение более длительного времени.

Отслеживая и анализируя среднюю продолжительность сеанса активных пользователей, компании могут получить представление о том, насколько интересен их веб-сайт или приложение для пользователей. Затем они могут использовать эту информацию для оптимизации взаимодействия с пользователем, повышения релевантности контента и повышения вовлеченности, что в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Рейтинг кликов (CTR)

CTR измеряет процент клиентов, которые нажимают на определенную ссылку или призыв к действию в электронном письме, рекламе или на веб-сайте. Более высокий CTR указывает на более высокое взаимодействие с контентом.

Допустим, компания проводит маркетинговую кампанию по электронной почте для продвижения нового продукта. Он отправляет электронное письмо 1000 подписчиков, и в этом письме есть ссылка на страницу продукта. Проанализировав кампанию, обнаруживает, что по ссылке перешли 100 подписчиков.

CTR = (количество кликов / количество показов) x 100 CTR = (100 / 1000) x 100 = 10%

В этом примере CTR для кампании по электронной почте составляет 10%. Это означает, что 10% получателей, получивших электронное письмо, щелкнули ссылку, чтобы перейти на страницу продукта.

Более высокий CTR обычно считается положительным признаком, поскольку он указывает на то, что контент или предложение хорошо находят отклик у аудитории и поощряют участие. С другой стороны, более низкий CTR может указывать на то, что контент нуждается в улучшении или что целевая аудитория не находит контент релевантным или привлекательным.

Отслеживая взаимодействие с клиентами с помощью CTR, компании могут оценивать эффективность своих маркетинговых усилий и принимать решения на основе данных для оптимизации своих кампаний для повышения коэффициента конверсии.

ArchiveSocial — это решение для архивирования социальных сетей на основе SaaS со штаб-квартирой в США. Компания более чем удвоила свой CTR и упростила работу пользователей на своем веб-сайте, используя возможности тестирования VWO. Подробнее об этом можно прочитать здесь.

Участие в социальных сетях

Этот показатель измеряет уровень взаимодействия (лайков, репостов, комментариев), который получают посты бренда в социальных сетях. Он отражает, насколько хорошо контент резонирует с целевой аудиторией.

Давайте рассмотрим модный бренд, который публикует в Instagram фотографию недавно выпущенного платья. Через 24 часа пост получает 500 лайков, 200 репостов и 50 комментариев. В этом случае уровень вовлеченности можно рассчитать, сложив все взаимодействия (лайки, репосты, комментарии) и разделив их на количество подписчиков.

Всего взаимодействий = 500 (лайки) + 200 (поделиться) + 50 (комментарии) = 750

Предположим, что у бренда 10 000 подписчиков в Instagram:

Уровень вовлеченности = (Общее количество взаимодействий / Количество подписчиков) x 100 Уровень вовлеченности = (750 / 10 000) x 100 ≈ 7,5%

В этом примере уровень вовлеченности поста модного бренда составляет примерно 7,5%. Этот показатель дает представление о том, насколько хорошо платье находит отклик у аудитории бренда. Более высокие показатели вовлеченности указывают на то, что контент привлекателен и захватывает интерес аудитории, что потенциально может привести к повышению узнаваемости бренда и лояльности клиентов.

Аналитика взаимодействия с клиентами: измеряйте взаимодействие с клиентами с помощью данных.

В то время как показатели вовлеченности клиентов предоставляют ценную информацию о взаимодействии с клиентами, аналитика взаимодействия с клиентами идет еще дальше, используя данные для выявления тенденций, закономерностей и прогнозной информации о состоянии здоровья клиентов. Вот как аналитика взаимодействия с клиентами может улучшить понимание взаимодействия с клиентами:

Определение сегментов клиентов

Аналитика может помочь компаниям идентифицировать различные сегменты клиентов на основе их поведения. Такая сегментация клиентов также позволяет компаниям адаптировать свои маркетинговые усилия для удовлетворения конкретных потребностей и предпочтений каждой группы.

Например, давайте рассмотрим компанию электронной коммерции, которая продает различные продукты через Интернет. С помощью аналитики компания обнаружила, что у нее есть два основных сегмента клиентов: технически подкованные миллениалы, предпочитающие модные гаджеты и аксессуары, и экономные семьи, которые в основном покупают предметы первой необходимости для дома и товары со скидкой.

Благодаря такому пониманию сегментации клиентов компания теперь может соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые усилия. Он может создавать персонализированные кампании по электронной почте для технически подкованных миллениалов, рассказывая о новейших гаджетах и ​​рекламных предложениях. Одновременно он может размещать в социальных сетях рекламу и скидки, ориентированные на семейный сегмент товаров первой необходимости.

Настраивая маркетинговые стратегии для каждого сегмента клиентов, компания может эффективно охватить нужную аудиторию с помощью наиболее релевантных сообщений, увеличивая шансы на более высокие показатели вовлеченности клиентов, коэффициенты конверсии и в целом показатели удовлетворенности клиентов.

Персонализация

Анализируя данные о клиентах, компании могут получить представление об индивидуальных предпочтениях, истории покупок и использования функций, поведении пользователей и взаимодействиях. Вооружившись этой информацией, компании могут предлагать персонализированные рекомендации и опыт, которые повышают вовлеченность.

Допустим, онлайн-платформа потокового вещания собирает данные о клиентах, включая жанры фильмов и телешоу, которые пользователи смотрят, историю их просмотров и любимых актеров. Анализируя эти данные, платформа определяет, что конкретный пользователь любит жанры боевиков и комедий, часто смотрит фильмы по выходным и следит за конкретным актером.

Вооружившись этими знаниями, потоковая платформа может предложить этому пользователю персонализированные рекомендации. Например, платформа может предлагать недавно вышедшие комедийные боевики с участием любимого актера пользователя в главной роли или составлять плейлист с контентом этих жанров, достойным просмотра на выходных. В результате пользователь с большей вероятностью найдет контент, соответствующий его интересам, что повысит его общее взаимодействие с платформой.

Используя данные о клиентах для предоставления индивидуального обслуживания, компании могут построить более прочные связи со своими клиентами, повысить показатели удовлетворенности клиентов и повысить лояльность. Персонализация может привести к более высокому коэффициенту удержания, повышению коэффициента конверсии и, в конечном итоге, к повышению эффективности бизнеса.

Предиктивная аналитика

Аналитика взаимодействия с клиентами может прогнозировать поведение клиентов в будущем на основе исторических данных. Например, это может помочь выявить клиентов, которые подвержены риску оттока или тех, кто может стать ценными клиентами, что позволяет принимать упреждающие меры.

Давайте продолжим наш предыдущий пример с потоковой платформой. Анализируя данные о вовлеченности клиентов, компания идентифицирует группу клиентов, которые продемонстрировали снижение показателей использования, перестали интересоваться новым контентом и не продлевали свои подписки в прошлом. Основываясь на этих данных, аналитическая модель предсказывает, что этим клиентам грозит отток.

Благодаря этому пониманию служба потоковой передачи может принять упреждающие меры, чтобы удержать этих клиентов. Он может отправлять целевые предложения по электронной почте с персонализированными рекомендациями, предлагая им изучить новый контент, соответствующий их предыдущим интересам. Он также может предложить активным пользователям специальную скидку или продлить их подписку на ограниченное время, чтобы соблазнить их вернуться.

Аналогичным образом, аналитика взаимодействия с клиентами может также выявить клиентов, которые демонстрируют жизненно важное поведение, такое как высокая частота использования, активное участие в программах лояльности и положительные отзывы. Аналитическая модель предсказывает, что эти клиенты, скорее всего, станут ценными клиентами, которые с большей вероятностью обновят свои подписки, сделают повторные покупки или порекомендуют других.

Признавая потенциал этих клиентов, стриминговый сервис может предложить им эксклюзивные вознаграждения, ранний доступ к новому контенту или премиальные функции, чтобы еще больше повысить их лояльность и побудить их продолжать сотрудничество.

В обоих случаях аналитика взаимодействия с клиентами предоставляет ценную информацию, которая позволяет бизнесу предпринимать целенаправленные и упреждающие действия для сокращения оттока клиентов и максимизации ценности лояльности клиентов, что в конечном итоге приводит к улучшению удержания клиентов и увеличению доходов.

Оптимизируйте маркетинговые усилия

Анализ показателей онлайн-вовлечения может выявить эффективность маркетинговых кампаний, позволяя компаниям оптимизировать свои маркетинговые стратегии для повышения вовлеченности и более высокой отдачи от инвестиций.

Например, давайте рассмотрим компанию, занимающуюся электронной коммерцией, которая проводит цифровую маркетинговую кампанию для продвижения новой линейки продуктов. Анализируя показатели вовлеченности пользователей, такие как рейтинг кликов (CTR), коэффициенты конверсии и время, проведенное на целевых страницах кампании, можно оценить, насколько хорошо кампания находит отклик у целевой аудитории.

Если CTR низкий и пользователи проводят мало времени на целевых страницах, это указывает на то, что маркетинговое сообщение может быть недостаточно убедительным или что таргетинг отключен. В ответ компания может внести коррективы в кампанию, например, уточнить текст объявления или настроить таргетинг на другой сегмент аудитории. Они могут провести A/B-тестирование этих изменений, чтобы убедиться в их эффективности.

С другой стороны, если коэффициент конверсии высок, что указывает на то, что многие пользователи, кликнувшие по объявлению, действительно совершили покупку, компания может сделать вывод, что кампания эффективна для увеличения продаж. В этом случае они могут подумать об увеличении бюджета кампании или увеличении ее продолжительности, чтобы извлечь выгоду из ее успеха.

Кроме того, показатели вовлеченности пользователей могут помочь определить, какие маркетинговые каналы или платформы работают хорошо, а какие нуждаются в улучшении. Например, если компания обнаружит, что ее реклама в социальных сетях обеспечивает значительное взаимодействие и продажи по сравнению с ее усилиями по маркетингу по электронной почте, она может выделить больше ресурсов на рекламу в социальных сетях.

Постоянно анализируя показатели вовлеченности пользователей и принимая решения на основе данных, компания электронной коммерции может с течением времени корректировать свои маркетинговые стратегии, что приводит к повышению уровня вовлеченности, увеличению количества привлеченных клиентов, привлечению более лояльных клиентов и, в конечном итоге, к более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг. вложения.

Измеряйте путь клиента

Аналитика может предоставить всестороннее представление о пути клиента, от начальной осведомленности до поддержки после покупки. Понимание этого пути помогает определить болевые точки и возможности для улучшения.

Давайте рассмотрим интернет-магазин электроники. Используя аналитику, ритейлер отслеживает взаимодействие с покупателями на разных этапах пути. Он отслеживает посещения веб-сайтов, просмотры продуктов, добавления в корзину и совершенные покупки. Кроме того, он анализирует взаимодействие со службой поддержки клиентов после покупки, например запросы и запросы в службу поддержки.

С помощью аналитики ритейлер обнаруживает, что многие покупатели бросают свои корзины непосредственно перед совершением покупки из-за непредвиденных расходов на доставку. Это болевая точка на пути клиента, поскольку она препятствует конверсии.

Вооружившись этим пониманием, ритейлер решает предложить бесплатную доставку заказов, стоимость которых превышает определенную сумму. В результате количество брошенных корзин снижается, и больше клиентов совершают покупки.

Кроме того, аналитика показывает, что клиенты, которые сотрудничают с командой поддержки после покупки ритейлера, с большей вероятностью станут постоянными клиентами. Осознавая эту возможность, ритейлер инвестирует в улучшение услуг поддержки клиентов, что приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Компания Contorion улучшила страницы с подробным описанием продукта на своем веб-сайте на основе записей сессий VWO. Было проведено A/B-тестирование, которое привело к увеличению количества кликов по добавлению в корзину. Вы можете прочитать полную историю здесь.

Взаимодействие с клиентами является жизненно важным аспектом любого успешного бизнеса, и понимание его влияния имеет решающее значение для роста и устойчивости. Используя показатели взаимодействия с клиентами и аналитику взаимодействия с клиентами, компании могут отслеживать взаимодействие с клиентами и получать ценную информацию о поведении, предпочтениях и настроениях клиентов.

Вооружившись этими данными, компании могут принимать обоснованные решения, оптимизировать маркетинговые усилия, создавать персонализированные маркетинговые сообщения и предоставлять персонализированный опыт, что в конечном итоге способствует укреплению отношений с клиентами и обеспечению долгосрочного успеха. Помните: ключ к процветанию на конкурентном рынке заключается в том, чтобы прислушиваться к своим клиентам; Из этих разговоров вы можете получить наиболее ценные показатели вовлеченности клиентов, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

Часто задаваемые вопросы