Вы собрали данные о клиентах, что теперь?

Цифровые технологии были полностью демократизированы за последние несколько лет, что дает огромное количество данных, связанных с поведением клиентов, от предпочтений до интересов и настроений.

Из-за пандемии COVID-19 клиенты не используют те каналы, которые они традиционно использовали для совершения покупок, что усилило потребность бизнеса в более эффективном получении действенной информации из информации, которую они собирают.

Компании хотят применять такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка, чтобы лучше понимать модели клиентов и делать прогнозы, которые позволят получить более персонализированный опыт, но плохо организованные неструктурированные данные сдерживают их.

Развертывание цифровых систем взаимодействия, которые должны обеспечивать персонализированный опыт - интернет-магазин, чат-бот, мобильное приложение - без эффективной аналитики данных приведет к плохому цифровому опыту.

Маркетологам и другим бизнес-пользователям, которые сталкиваются с проблемами при эффективном использовании аналитики данных, необходимо задать три вопроса. 1. Как мне разогнаться? 2. Как автоматизировать? 3. Как снизить стоимость аналитики?

Вот четыре основных передовых метода, о которых следует помнить, поскольку компании стремятся стать более управляемыми данными:

1) Скорость жизненно важна

От семи до десяти лет назад, до того, как цифровые технологии стали настолько распространенными, может потребоваться несколько лет взаимодействия и истории покупок, прежде чем компания сможет полностью понять покупательское поведение этого клиента.

Сегодня анализ минутной истории покупательского поведения клиента может изменить ваше понимание их покупательской модели. Компаниям необходимо молниеносно разрабатывать и развертывать системы анализа данных и аналитики. Это позволит вашему бизнесу сократить время на получение аналитической информации, а также оптимизирует затраты на аналитическую информацию.

2) У нас нет технических проблем

Сегодня никто не может утверждать, что технологии представляют собой проблему, когда дело доходит до визуализации и интерпретации деловой информации.

Продолжается распространение таких технологий, как Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, инструментов визуализации, таких как Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, алгоритмов машинного обучения и более сложной аналитики облачных данных.

Доступны масштабные технологии, системы и вычислительные мощности. Что удерживает компании от эффективного использования многих из этих технологий, так это частично их инвестиции в унаследованные системы, а частично наличие информации в разрозненных хранилищах, где она не требуется, и отсутствие стратегии модернизации.

Организациям нужна контекстная информация, централизованная для распространения и использования аналитики.

3) Разрозненные хранилища данных должны быть нарушены

Многие маркетинговые организации и другие бизнес-пользователи вкладывают средства в озера данных и централизованные хранилища данных для хранения информации из множества разнообразных источников. Несмотря на то, что они спонсируются бизнесом, они по-прежнему ориентированы на ИТ.

При подходах, ориентированных на ИТ, неизбежно возникнет разрозненность. Для розничного продавца это означает, что обычные магазины не взаимодействуют с омниканалом, а цепочка поставок не взаимодействует с управлением запасами - и всеми возможными промежуточными комбинациями - создавая задержку в потреблении этой информации.

Вот где многообещающая архитектура ячеек данных - распределять данные в таком масштабе, который недоступен централизованным платформам, а также дает бизнес-аналитику и автоматизирует принятие решений.

Сетка данных дает бизнес-группам возможность просматривать информацию и принимать решения. Сетка данных - это подход, который позволит организациям использовать множество различных источников данных, преодолевая разрозненность, которая иногда встречается с информационными озерами.

4) ИТ и бизнес-группы нуждаются в более тесном сотрудничестве

Несколько лет назад ИТ-директор принимал большинство решений, связанных с анализом данных, успехом клиентов и инициативами в области бизнес-аналитики. Сегодня весь топ-менеджмент и ключевые заинтересованные стороны в бизнесе глубоко вовлечены, что часто приводит к трениям и разрозненности.

ИТ-отдел по-прежнему играет важную роль в стандартизации инструментов, технологий и инфраструктуры. Но поскольку модели потребления и требования к данным различаются, маркетинговая организация и другие бизнес-пользователи должны сотрудничать с ИТ, чтобы понять, как они могут работать вместе более эффективно для использования своей информации.

Маркетинговые организации так далеко зашли в изучении информации, особенно в области успеха клиентов. Но на вопросы о том, как получить к нему доступ, как автоматизировать его и как оптимизировать затраты на понимание, все еще нужно ответить, чтобы успешно двигаться вперед.

Задача отнюдь не тривиальная. Но интересно подумать о потенциальных вознаграждениях в виде опыта на основе данных, который радует клиентов, большей эффективности и автоматизации.

Радхакришнан Раджагопалан - руководитель отдела по работе с клиентами в Mindtree, ведущей компании по цифровой трансформации и технологическим услугам.