Müşteri verilerini etkinleştirme stratejisi: Neden en kısa sürede bir tanesine ihtiyacınız var?

Ulusal Hokey Ligi'nde, bir kalecinin kurtarış yüzdesi başarının önemli bir göstergesidir. Tipik olarak, iyi bir sezon, yüzdesini .915'in üzerinde tuttuğu anlamına gelir. Yine de her yüzde bir puan önemlidir. Kanıt olarak, Toronto Maple Leaf kalecisi Jacques Plante, 1970-71 sezonunda .944 kurtarış yüzdesiyle rekoru elinde tutuyor.

Bunun bir markanın müşteri verilerini etkinleştirme stratejisiyle ne ilgisi var? Görüldüğü gibi çok.

Günümüzün müşterileri, hücumda profesyonel bir hokey takımı kadar dinamik ve öngörülemez. Nişanlar - bu benzetmede kaleye şutlar - herhangi bir yerden gelebilir: mağazadan, çevrimiçi, ödeme sırasında veya bir servis çağrısı sırasında.

Kaleciler gibi, günümüz markalarının da başarılı olmak istiyorlarsa kararlı, gerçek zamanlı tepkiler vermeleri gerekiyor. Herhangi bir gecikme, markanın kaçırılan gelir fırsatları, müşteri güveninin kırılması ve marka itibarının zedelenmesi şeklinde kaybolmasına neden olabilir.

Bu gerçek zamanlı baskı, bir işletmenin etkili ve verimli bir müşteri verisi etkinleştirme stratejisi oluşturma ihtiyacını vurgular.

Müşteri verilerini etkinleştirme stratejisi nedir?

Müşteri verilerini etkinleştirme stratejisi, belirli eylemleri bilgilendiren içgörülerin geliştirilmesi yoluyla bu müşteri verilerinden değer elde etme sürecidir.

Geçmişte markalar, müşteri verilerini etkinleştirmeyi temel olarak kitle segmentasyonu için bir araç olarak görüyordu. Pazarlama ve satış ekiplerinin sahip olduğu bu veriyi belirli kitleleri hedeflemek ve etkileşimleri uyarlamak için kullanma yeteneği, dönüşüm oranlarını artırır ve müşteri ilişkilerini güçlendirir.

Ancak şimdi, iki kapsamlı eğilim önemini artırıyor:

1. Markalar, müşteri verilerinin amacını bilmelidir. Tüketici gizliliği ve veri koruma yönetmelikleri, markaların müşteri verilerini işlemesi için yasal temelleri detaylandırıyor. Bu amaçlar, veri aktivasyonu için kapı bekçileri görevi görür. Örneğin, bir müşteri bir garanti doldurur ancak “Pazarlama mesajları almak istiyorum” seçeneğini reddederse, markanın veri etkinleştirme stratejisinin, müşterinin verilerini şirketin pazarlama otomasyonu çözümünün dışında tutarak isteklerini yerine getirmesi gerekir.
2. Aktivasyon, her temas noktasında angajmanları bilgilendirmelidir. Bugün, müşteri verileri analizinden elde edilen bilgiler her etkileşimi etkileyebilir: çevrimiçi tarama sırasında, bir satış temsilcisiyle birlikte mağazada, bir e-ticaret kasasında ve hatta bir müşteri destek aramasında.

Gerçek zamanlı, tahmine dayalı: anında müşteri katılımı

NHL kalecilerinin olağanüstü refleksleri var. Bir atış hissettiklerinde, beyinleri gelen verileri işler, durumu anlar ve milyarlarca nöronu bir yanıtı etkinleştirmek için uygun yere gönderir - bir sopa kurtarma, bir ped bloğu veya eldivene takılma. Bütün bunlar gerçek zamanlı olarak gerçekleşir.

Teoride, modern müşteri verilerini etkinleştirme stratejisi benzer şekilde çalışmalıdır. Müşteri girdilerini aldıktan sonra, bu veriler neredeyse gerçek zamanlı olarak markanın martech yığınına akmalıdır. Bu “beyin” daha sonra verileri yorumlayabilir, durumun bağlamını anlayabilir, bir eyleme karar verebilir ve doğru katılım sistemlerini bilgilendirebilir.

Sonuç olarak, her deneyim alakalı, zamanında ve müşterinin şartlarına göre kişiselleştirilebilir.

Ancak kaleciler yalnızca atletik yeteneğe güvenmezler. Rakip takımın stratejisini ve hücum oyuncularının eğilimlerini incelerler, böylece şutların nereden geleceğini tahmin edebilirler.

Aynı şekilde, bir etkinleştirme stratejisi yalnızca reaktif etkileşimlere odaklanmamalıdır. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojileri, gizli eğilimleri ve içgörüleri bulabilir.

Bu araçlar sayesinde markalar, önceden tanımlanmış yolculuk aşamaları kavramından uzaklaşabilir ve bunun yerine müşterilerin nerede, ne zaman ve nasıl etkileşimde bulunmayı tercih ettiğini tahmin edebilir.

CDP nedir? | Müşteri Veri Platformu, tanımlı

İşletmelerin çok fazla verisi var - ama bununla ne yapıyorlar? Bir CDP'nin kuruluşların müşterilere ulaşmasına, amacı belirlemesine ve KPI'ları ve kârlılık tahminlerini aşmak için mesajlaşmayı kişiselleştirmesine nasıl yardımcı olduğunu keşfedin.

Müşteri verilerini etkinleştirme zorluğu

Bir hokey maçı gördüyseniz, kalecinin zor bir işi olduğunu bilirsiniz. Rakipler görüşlerini engeller. Disk sürekli hareket halindedir. Ve çekimler neredeyse hiç sabit bir yörüngede kalmaz.

Benzer şekilde, müşteri verilerinin etkinleştirilmesi günümüzde işletmeler için büyük bir zorluktur. Çoklu veri siloları, müşterinin parçalı bir görünümünü sağlar ve olağanüstü çapraz kanal deneyimlerini engeller. Ayrıca, veri gizliliği düzenlemeleri farklı müşterileri ve farklı bölgeleri etkiler ve bu da hangi verilerin etkinleştirilebileceğini ve hangi verilerin yedekte kalması gerektiğini anlamayı zorlaştırır.

Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve veri yönetimi platformları (DMP'ler), şirketlerin verileri birleştirmesine ve düzenlemesine, iş akışlarını düzenlemesine ve müşteri ilişkilerini geliştirmesine yardımcı olabilir.

Ancak müşterilerin temas noktalarında sağladığı dijital sinyallerden tam olarak yararlanmıyorlar. Bunun yerine, eskimiş liste çekimlerine, temel segmentasyona ve kampanyalara güveniyorlar.

Markalar ayrıca bir yandan tüm müşteri verilerini yönetmekte, diğer yandan gerçek zamanlı müşteri deneyimleri sunmakta zorlanıyor. Veri ambarı ve veri gölü çözümleri, bir kuruluş tarafından alınan çok büyük miktarda müşteri verisini işleyebilirken, verileri müşterilerin talep ettiği hızda kullanıma sunamaz veya gerçek zamanlı karar vermede yardımcı olamaz.

Müşteri veri platformları: kaosa düzen getirmek

Müşteri veri platformu (CDP) pazar kategorisi birkaç yıldır varlığını sürdürüyor, ancak yaygın olarak benimsenmesi yavaş oldu. IDC'ye göre, "CDP'ler olağanüstü veri envanterleri ve analitik güç sağlar, ancak insanların veriler hakkında düşünme biçimini genişletmeden inovasyon sınırlı olacaktır."

Bu önceden oluşturulmuş sistemler, tüm kaynaklardan gelen müşteri verilerini merkezileştirir ve ardından bunları diğer müşteri katılım sistemlerine sunar. İlk CDP çözümlerinin çoğu, IDC'nin eleştirisini büyük ölçüde açıklayan pazarlama ve satış kullanım örneklerine odaklandı. Ayrıca, küresel işletmelerin ölçek ve kullanılabilirlik gereksinimlerini tam olarak karşılamadılar.

Ancak şimdi, CDP çözümleri veri gizliliği ve kanallar arası etki gibi alanlarda büyük iyileştirmeler yaptığı için benimseme artıyor. Tüm kaynaklardan müşteri verilerini toplama yeteneği ile bir kuruluş, silolar arasında köprü kurabilir ve müşterilerinin tam bir görünümünü elde edebilir.

Entegrasyonlar aracılığıyla bir CDP, doğru müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak doğru katılım sistemlerine yönlendirebilir. Ayrıca yapay zeka/ML çözümlerini, otomatikleştirilmiş karar vermeyi, uyarlanabilir modellemeyi ve hiper kişiselleştirilmiş etkileşimleri ölçeklendirmek için çevik veri kullanımını artırabilen temiz, güvenilir müşteri verileriyle besleyebilir.

Bu nedenle şirketler, oyun kazandıran kişiselleştirme sunabilen bir müşteri verisi etkinleştirme yaklaşımı izledikçe, CDP çözümleri ortaya çıkan bir güçtür. Jacques Plante'in NFL'deki başarılarıyla aynı düzeyde bir martech yıldızı olacaklar mı? Sadece zaman gösterecek.