当て推量をやめる:エンタープライズ分析がCXをどのように改善するか
公開: 2021-03-02顧客はあなたの会社の生命線であり、最近、彼らは大きな期待を持っています。 彼らはあなたが彼らの将来を予測することを期待していませんが、彼らはあなたが彼らが望むときに彼らがいる場所で彼らに会うことを期待しています。 つまり、タイムリーで、ターゲットを絞った、特定のニーズに合わせたエクスペリエンスを作成する必要があります。
問題は、それらの経験が満たされていないことです。 実際には、 CEOの80%は、すでに優れたカスタマーエクスペリエンスを提供していると考えていますが、同意しているのは8%にすぎません。
良いニュース? 企業は、エンタープライズアナリティクスを使用してデータ駆動型になり、期待を超えるエクスペリエンスを作成することで、常に期待を超えることができます。 水晶玉ではありませんが、かなり近いです。
エンタープライズ分析とは何ですか?
エンタープライズ分析には多くの名前があります。 あなたはそれをビッグデータ分析またはビジネス分析ソフトウェアとして知っているかもしれません。 何と呼んでも、エンタープライズ分析は、ビジネスのすべてまたはほとんどの機能で分析データを収集、分析、および処理する機能を組織に提供する手段です。
顧客分析がエンゲージメントとCXを促進する方法
顧客分析を最大限に活用しようとしているマーケターは、人口統計データ、顧客の関心、エンゲージメントの3つのカテゴリからの情報を必要としています。
企業は毎日膨大な量のデータを生成しています。 顧客や従業員から、さまざまな形で、複数のソースから。 どのようなビジネスでも、複数の部門からすべてのデータを収集して管理することは、大変な作業です。
エンタープライズ分析は、チーム、顧客、事業部門など、ビジネスについて知っておく必要のあるすべてを理解するのに役立ちます。 収益がどのようになっているのか、新しい四半期にどのように予測されるのか、そしてその年の傾向。
簡単に言えば、組織全体の全体像を把握する方法です。 では、カスタマーエクスペリエンスはどこから来るのでしょうか。
カスタマーエクスペリエンスとエンタープライズ分析
顧客が販売およびサービスプロセスと対話するすべての方法を、旅の途中で非常に多くのタッチポイントで考えてください。 顧客はシームレスで一貫したエクスペリエンスを求めています。
より良い顧客体験のためのデータ分析の使用
企業は、顧客体験を向上させるためにデータ分析をますます使用しています。 始めるために知っておくべきことは次のとおりです。
同時に、企業は、顧客と売上を理解するためにデータをキャプチャして分析するための合理化されたアプローチを必要としています。 エンタープライズ分析戦略は、そのプロセスを合理化するのに役立ちます。
壊れたシステム、 壊れた経験
企業はデータを効率的に使用することを望んでいますが、相互に接続されていないスタンドアロンのマーケティング、販売、およびサービスソリューションを使用している場合は、多くの場合、それを使用できません。 異種システムとは、データサイロを意味します。 これは、ビジネス全体の効率、売上、および士気に影響を与えます。
セールスマネージャー:なし 組織全体への洞察により、セールスリーダーは、配信、採用、収益性、顧客からのフィードバックなど、他の領域にどのように影響を与えているかについて、半分しか把握できません。
セールスアソシエイト(チーム) :顧客を360度見渡せない場合、セールスチームは顧客とやり取りする際のコンテキストがなく、全体的なエクスペリエンスに影響を与え、取引を危険にさらす可能性があります。
チーフレベニューオフィサー: 切断されたソリューションは、CROができないことを意味します 比較 現在および将来の四半期におけるパイプラインへの過去の収益傾向。
エンタープライズ分析:これ以上推測する必要はありません
営業と顧客サービスには、代表者が成功に向けて準備され、力を与えられていると感じられるようにするための全体的なアプローチが必要です。 そして最近では、それは複数のソースからの人、データ、アイデアを接続する単一のクラウドソリューションのように見えます。
単一のシステムを使用すると、チームは次のことが可能になります。
- 販売パイプラインとマーケティングキャンペーンを比較する
- 現在の在庫とサプライチェーンが予想される注文をサポートしているかどうかを判断します
- サービスプロセスを改善するための顧客サービスの課題を特定するのに役立つ販売からの洞察を明らかにする
- 販売、マーケティング、トランザクション、および経験のデータを組み合わせて、顧客に関するより深い洞察を得る
カスタマーエクスペリエンスは、複数の部門に属しています。 企業が非常に孤立していて、顧客が受けているサービスの邪魔になる場合、多くの場合、顧客は自分のビジネスを自分たちが大切にされ、尊敬されていると感じる場所に連れて行きます。

エンタープライズ分析がCXをどのように改善するか
データの流れは一定であり、それを理解する能力を持つことで、企業は透視に隣接する可視性を得ることができます。
カスタマーエクスペリエンスのためのエンタープライズ分析戦略でできることは次のとおりです。
誰もが同じページにあり、信頼できる唯一の情報源があります。 これにより、チームはより迅速に洞察を得ることができます。 より良い意思決定を推進します。 また、サイロを次のように分解します 以前に切断された情報を統合します。
予測分析で未来を見てください。 予測力を使用すると、パーソナライズを強化する顧客のニーズと関心をより正確に予測するのに役立ちます。 これにより、マーケティングと販売で顧客との関係を強化し、定着率を向上させることができます。
分析の未来:データの傾向とビジネス上のメリット
AIとML主導の洞察は、分析の未来を支えています。 強力な結果でビジネスを変革するデータトレンドを学びましょう。
マーケティングと販売費を追跡します。 どの顧客とどの製品があなたのトップパフォーマーであるかを理解することにより、収益性を改善します。 これは、音声コマンドや自然言語処理による単純なリクエストでも実行できます。 この即時の洞察がビジネスの意思決定プロセスをどのように変えるか想像してみてください。
地域計画を事後対応型パイプラインレビューから事前対応型機会特定に変換します。 データをリアルタイムで確認することで、古い指標を待つのではなく、その瞬間に行動することができます。 また、新しい情報が利用可能になると自動的に更新される予測予測を使用して、将来の傾向を検出することもできます。
エンタープライズ分析CXチェックリスト
カスタマーエクスペリエンスのためのエンタープライズ分析ソリューションを選択する際に探すべきことは次のとおりです。
1.オールインワン。 _ _ 理想的には、使用するエンタープライズ分析ソリューションは、上記のすべてを1か所から実行します。 他のシステムと簡単に統合できること、および自動化された機能を備えていることを確認する必要があります ビジネスインテリジェンス、計画、および予測機能。
2 。 予測機能を使用すると、関連するデータソースに接続することで、既存のマーケティングおよび販売データを使用して顧客の傾向をシミュレートおよび識別または分析できます。 次のような基本的な機能があることを確認してください 自動化された予測、または将来の結果の確率を特定するための将来の結果の予測などのより高度な機能。 さらに、あなたはすることができます 自然言語処理を介して迅速な洞察を得て、簡単に質問をし、即座に結果を明らかにします。
Eコマース分析:リアルタイムの洞察がスマートCXを促進します
ゲームを推測する必要はもうありません:eコマース分析により、企業はリアルタイムの洞察を得て、最も効果的な顧客体験を提供するのに役立ちます。
3 。 コラボレーション。 十分とは言えません。コラボレーションは、チームとビジネスを成功させるための鍵です。 適切なエンタープライズ分析ソリューションは、 カスタマーエクスペリエンスチーム間のコラボレーション。 特定のデータポイントについて同僚に質問する場合でも、プロジェクトをタイムリーに進めるためのタスクを割り当てて完了する場合でも、データのプライベートバージョンを共有して主要な利害関係者から情報を入手する場合でも、強力なコラボレーションツールを使用することですべての違いが生まれます。
4 。 権限を与えられた従業員。 マーケティング、販売、顧客の成功など、あらゆる分野の従業員は、最新の関連データに基づいて、見込み客と顧客戦略について自信を持って意思決定を行う必要があります。 適切なソリューションにより、誰もが分析と洞察にアクセスできるようになり、組織全体の戦略的意思決定が可能になります。
顧客分析の未来
データは今日のビジネスのバックボーンであるとよく言われます。 しかし、データは、洞察を提供するために合理化および調和されるまで価値を提供しません。 データは話の半分にすぎません。
完全なストーリーを入手し、十分な情報に基づいて意思決定を行うために、企業はそのデータから簡単、迅速、かつ包括的に意味を抽出する方法を必要としています。
そして、それがエンタープライズ分析戦略です。 それはビジネスのバックボーンです。 それはとして機能します ファンデーション、燃料、そしてクリスタルボールの帽子を同時に 比類のない敏捷性とスピードを確保するためにビジネスを統合し、力を与えます。
