CDP

המעבר לשימוש בחיזוי אנליטי (Predictive Analytics) – האם תם עידן סקרי הלקוחות?

ארגונים משקיעים הרבה מאוד משאבים כדי להבין את הלקוחות שלהם טוב יותר ולהיות מסוגלים לספק להם חווית לקוח טובה, יוצאת דופן ומותאמת אישית.
תחום חווית הלקוח משתנה ומתפתח ללא הרף. כך שאם בעבר חברות רבות היו מסתפקות בשיטות מסורתיות לצורך ניתוח נתונים (כמו סקרי שביעות רצון) , הרי שכיום בזכות ההתפתחות הטכנולוגית, ניתן להשתמש בכלי ניתוח מתקדמים במטרה להבין את הלקוח טוב יותר (מבלי שהוא יספר בעצמו על כך). הדבר מוביל לכך שנוכל לצפות את הפעולות העתידיות של הלקוח ברשת ומחוצה לה- בין אם באמצעות מידע על ההעדפות הצרכניות שלו, האינטראקציה המתמשכת שלו עם המותג, או העסקאות שהוא ביצע ברשת. בדרך זו ניתן לבסס באופן אמין יותר חוויית לקוח יעילה ומותאמת אישית, ולחזק את הקשר בין הלקוח למותג.
חברות רבות מבססות את הבנת הלקוח על סקרים שונים. השימוש בסקרים אכן מאוד חשוב, ובעיקר לצרכי מחקר. אך כשהכל משתנה במהירות וחברות רוצות להפוך להיות יותר פרואקטיביות, יש חשיבות גדולה ליכולת להבין את הלקוח בכל זמן ומבלי להתבסס על המילים של הלקוח, אלא על ההתנהגות שלו. מנהלים רבים מעידים כי השימוש בסקרים הוא מוגבל, ולא באמת מאפשר קבלת החלטות אסטרטגית בשל מספר מגבלות שנפרט בהמשך.

אז מה ניתן לעשות מלבד סקרים? פה באה לעזרתנו ההתפתחות הטכנולוגית

היא מאפשרת לנתח שפה אנושית, להבין אותה ואף להפוך אותה לטקסט. טכנולוגיה זו מאפשרת לארגונים לנתח את המידע שמגיע מכל האינטראקציות שיש לארגון עם הלקוחות שלו, ולהבין מתוך כך את הסנטימנט של הלקוח, רמת שביעות הרצון שלו, הנטייה שלו וההתנהגות הצפויה שלו, גם בלי שאותו לקוח ידווח על כך.
תחום זה מכונה חיזוי אנליטי (predictive customer analytics). הוא מתבסס על שימוש בסוגים שונים של נתונים, טכניקות שונות מעולמות האינטליגנציה המלאכותית ומודלים של Machine Learning שמאפשרים ניתוח מהיר של כמות נתונים ואינטראקציות רבות מאוד (בסקייל גבוה מאוד) במטרה לייצר תובנות מדויקות יותר בנוגע להעדפות הצרכניות העתידיות של הלקוח.

חיזוי אנליטי לעומת סקרי לקוחות והחסרונות של סקרי לקוחות

חיזוי אנליטי מורכב מכמה שלבים עיקריים. תחילה נאספים נתוני הלקוחות המצטברים בערוצי המידע השונים. לאחר מכן, אותם נתונים עוברים עיבוד ואינטגרציה ומאוחסנים בפלטפורמה אחידה (עוד על כך במאמר בנושא CDP). כלים המשמשים לצורך חיזוי אנליטי מכילים מספר אלגוריתמים של Machine Learning המאפשרים לעקוב אחר התנהגות ותגובות הלקוחות, כמו גם אחר רמת שביעות רצון ולזהות אירועים ספציפיים לאורך מסע הלקוח המצריכים תגובה מיידית.
בעוד שבסקרים הלקוח מתבקש לענות על שאלות באופן יזום ובנקודת זמן מסוימת בעבר, כלים המיועדים לצורך חיזוי אנליטי מאפשרים לנו לעקוב באופן שוטף אחר הלקוח לאורך כל המסע שלו, ברשת ומחוצה לה. כך, נוכל לאתר את השינויים בהתנהגות הלקוח, בציפיות שלו, וברגש שהלקוח מרגיש כלפי המותג. בדרך זו ניתן למדוד טוב ואמין יותר את חוויית הלקוח האמיתית, לייצר חוויה רלוונטית בהתאמה אישית בזמן אמת ואף לבסס החלטות אסטרטגיות טובות יותר.

המגבלות העיקריות של סקרי לקוחות

היתרונות של  שימוש בחיזוי אנליטי ואיך זה משפיע על חוויית הלקוח

מאיפה מתחילים?

לסיכום, אין ספק כי לסקרי לקוחות יש מקום של כבוד בכל תוכנית ארגונית לשיפור חווית הלקוח והשירות, בעיקר לצרכי מחקר.
יחד עם זאת, לאור המגבלות שהוצגו, כדאי לארגונים לחשוב איך הם יכולים לעבות את התובנות ולהפכם לאמינים יותר באמצעות שימוש בחיזוי אנליטי. ובכך לאפשר לארגונים לייצר גם מהלכי שיפור פרואקטיביים מול הלקוחות בזמן אמת.

מוזמנים להשאיר פרטים כדי שתוכלו להעניק ללקוחות שלכם חווית לקוח יוצאת דופן

פוסטים נוספים

מגמות בחווית לקוח

מגמות חדשניות בחוויית לקוח

מה יותר חשוב לארגון במציאות משתנה, מאשר להבין את המגמות החדשות? להבין מה הלקוחות מצפים ואיפה צריך להשקיע החל ממחר בבוקר?זו בדיוק הסיבה שכתבנו את

נשמח לשמוע איך נוכל לסייע:

הכי מומלץ ומהיר- לקבוע איתנו פגישה ישירות.

אבל אם ההעדפה היא שנחזור אליך, אפשר להשאיר פרטים כאן:

נהיה בקשר בקרוב!

אנחנו לא מפציצים במיילים ! ! ! !

וכשכבר נשלח, מבטיחים שתמיד יהיה שם משהו באמת טוב. כזה שעשוי לתרום לידע שלכם – מחקרים מרתקים ו-  Case Study בעולמות חווית הלקוח, CRM, שירות, טרנספורמציה דיגיטלית, חדשנות ואג’יליות ארגונית.  

דילוג לתוכן