Im aktuellen Zeitalter nutzen Unternehmen zunehmend maßgeschneiderte Verbrauchererlebnisse, um sich auf dem Wettbewerbsmarkt abzuheben. Kunden möchten jetzt, dass Unternehmen ihre einzigartigen Vorlieben verstehen und Inhalte, Waren und Dienstleistungen anbieten, die für sie geeignet sind, wodurch die Personalisierung eher zu einem Bedarf als zu einem Luxus ist. Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Personalisierung, insbesondere wenn es darum geht, den Prozess zu skalieren. Unternehmen müssen Daten verwenden, um hochmobile Erfahrungen zu bieten, die ein breites Publikum ansprechen, wenn sie daran arbeiten, tiefe Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen.
Die Bedeutung der Personalisierung im Kundenerlebnis
Personalisierung ist das Anpassen von Angeboten, Interaktionen, Produkten und Dienstleistungen an die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden. Im Kontext der Kundenerfahrung ermöglicht die Personalisierung Unternehmen, auf einer tieferen Ebene mit ihrem Publikum in Resonanz zu kommen. Studien haben bestätigt, dass die Personalisierung die Zufriedenheit, Loyalität und das allgemeine Engagement für Dienstleistungen verbessert. Der Bericht von McKinsey zeigt, dass 71% der Verbraucher erwarten, dass Unternehmen personalisiert mit ihnen interagieren, während 76% irritiert werden, wenn dies nicht erfolgt. Verwendung KundenanalyseUnternehmen können Kundeninformationen über verschiedene Berührungspunkte hinweg überwachen und analysieren, um sicherzustellen, dass solche relevanten personalisierten Erfahrungen im Maßstab geliefert werden.
Das Verständnis der Kunden und die Bereitstellung von Wert, der bei ihnen bleibt, ist der Kern des Geschäfts. Mit personalisierten Empfehlungen und gezielten Inhalten können Unternehmen die Kundenzufriedenheit und den Umsatz steigern. Alle Unternehmen, die in die Personalisierung investieren, sehen eine höhere Kundenzufriedenheit, -aufbewahrung und Einnahmen. Das Erstellen personalisierter Erfahrungen in Skala erfordert jedoch komplexe Instruments und Strategien, da jeder Kunde eine einzigartige Erfahrung verlangt, die erhebliche Daten- und Verarbeitungsleistung erfordert.
Die Rolle von Daten bei der Personalisierung
Daten sind entscheidend für das Verständnis von Kundenpräferenzen, Verhaltensweisen und Bedürfnissen für Anpassung von Diensten. Wenn Kunden jeden Second Daten generieren, können Unternehmen benutzerdefinierte Dienste und Erfahrungen erstellen. Hier sind einige der Datenarten, die für die Personalisierung verwendet werden können:
1. Kundenprofildaten
Kundenprofildaten bestehen aus grundlegenden demografischen Informationen wie Alter, Geschlecht, Standort und Einkommensniveau. Diese Informationen helfen Unternehmen, ihre Kunden zu identifizieren und zu verstehen. Es hilft bei der Segmentierung des Publikums und erleichtert es, relevante Nachrichten und Angebote zu senden.
2. Verhaltensdaten
Verhaltensdaten umfassen einen Kundenhistorie mit einer Web site, einer App oder einer E -Mail, einschließlich Interaktionsunterlagen wie Seitenansichten, Zeit vor Ort, Karrenartikeln und Kaufverlauf. Diese Kategorie von Daten ist sehr nützlich, da sie bei der Erstellung maßgeschneiderter Empfehlungen auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen hilft.
3. Transaktionsdaten
Transaktionsdaten zeichnet die Geschichte von Einkäufen und Zahlungen auf. Diese Artwork von Informationen unterstützt ein Unternehmen bei der Verfolgung und Verständnis der Ausgabengewohnheiten seiner Kunden und ermöglicht es, maßgeschneiderte Angebote und Werbeaktionen aus früheren Transaktionen zu erstellen.
4. Stimmungsdaten
Stimmungsdaten sind das Kundenfeedback, das über Suggestions -Formulare, soziale Medien oder Kundendienstinteraktionen erhalten wird. Unternehmensorganisationen können das allgemeine Gefühl ihrer Kunden für ihre Dienstleistungen und Produkte ermitteln, indem sie sich diese Daten untersuchen. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es einem Unternehmen, ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten, indem Probleme gelöst werden, die angegangen werden müssen, die Kundenservice verbessern oder Produkte und Dienstleistungen ändern müssen, um den Erwartungen der Kunden besser zu entsprechen.
So verwenden Sie Daten effektiv für die Personalisierung
Die Personalisierung ist sehr wichtig, aber es ist schwierig, sie auf einen riesigen Kundenstamm anzupassen. Die Sorge besteht darin, Tausenden oder sogar Millionen von Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten und gleichzeitig Relevanz und Qualität aufrechtzuerhalten. Um gezielte Advertising auf massivem Niveau zu erreichen, benötigen Unternehmen die richtigen Instruments, Technologien und Strategien.
1. Datenintegration und Zentralisierung
Um in Skala zu personalisieren, müssen Unternehmen zunächst sicherstellen, dass ihre Datenintegrationsprozesse effizient und zentralisiert sind. Das Downside von Datensilos, bei denen die Daten eines Kunden in mehreren disverzierigen Systemen gespeichert werden, behindern die Erstellung einer einheitlichen Sicht des Kunden.
Durch die Cross-Knowledge-Sammlung von Touchpoints wie Web sites, mobilen Anwendungen, CRMs und sogar Social-Media-Plattformen können Unternehmen jetzt ein vollständiges Bild von jedem Kunden haben, der auch als 360 Sicht auf Kunden bezeichnet wird. Auf diese Weise können Unternehmen maßgeschneiderte Erlebnisse schaffen. Cloud Engineering Providers Hilft Unternehmen in diesem Bereich, indem sie Cloud -Lösungen anbieten, die sich auf Skalierbarkeit und Sicherheit konzentrieren, die Daten zentralisieren und das Administration, die Zugänglichkeit und die Personalisierungsbemühungen bei hohen Geschwindigkeiten erleichtern.
2. Superior Analytics und maschinelles Lernen
Die Implementierung von Algorithmen für fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen (ML) verbessert die Effizienz des personalisierenden Merkmals auf verschiedenen Plattformen erheblich. Diese Technologien können Daten analysieren, um zu verarbeiten und wichtige Merkmale in außergewöhnlichem Tempo zu liefern. Beispielsweise ist ein ML -Modell, das neue Inhalte empfiehlt, die auf bereits angesehenen Inhalten basieren oder bevorstehende Einkäufe vorhersagen, von unschätzbarem Wert.
Predictive Analytics kann Unternehmen bei der Erwartung der Kundenbedürfnisse unterstützen und so eine proaktive, maßgeschneiderte Servicebereitstellung ermöglichen. Das maschinelle Lernen wird von Streaming -Diensten wie Netflix weit verbreitet, um Filme zu empfehlen, und zeigt an, die auf Benutzereinstellungen und Anzeigengewohnheiten basieren. Die Fähigkeit des Methods, Daten zu sammeln, verbessert die Genauigkeit der Empfehlungen erheblich.
3.. Echtzeit-Personalisierung
Kunden können nun auf zahlreichen digitalen Plattformen wie Web sites, mobilen Anwendungen und sozialen Medien interagiert werden. Dies macht eine Echtzeit-Personalisierung zu einem der wichtigsten Elemente der Kundenerfahrung. Kunden erwarten sofortige Antworten von Unternehmen. Ein gutes Beispiel sind E-Commerce-Web sites, auf denen Kunden erwarten, Produkte sofort basierend auf dem, was sie zuletzt gesehen haben.
Daten und maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, die Kundeninteraktionen nach dem Auftreten von Kunden zu überwachen und zu bewerten. Dies ermöglicht es Unternehmen wiederum, maßgeschneiderte Inhalte, Angebote und Vorschläge zu dem Zeitpunkt bereitzustellen, in dem das Engagement am wahrscheinlichsten auftritt. Dies verbessert die Umwandlungschancen drastisch. Beispielsweise wird eine maßgeschneiderte E -Mail gesendet, nachdem ein Kunde bestimmte Produkte im Vergleich zu einer Normal -Werbe -E -Mail auf bestimmte Produkte durchsucht.
4. Automatisierung und KI
Automatisierungswerkzeuge, die von künstlicher Intelligenz (KI) betrieben werden, können die Skala verbessern, in der Unternehmen ihren Kunden maßgeschneiderte Erlebnisse bieten. KI kann komplexe Datensätze analysieren, um die Verteilung personalisierter Inhalte oder Empfehlungen über verschiedene Plattformen zu automatisieren.
Unternehmen sind nun in der Lage, ihre Bemühungen aufgrund der Automatisierung der Personalisierung zu skalieren, ohne die Qualität des Kundenerlebnisses zu verlieren. Es stellt sicher, dass relevante Inhalte und Empfehlungen zum richtigen Zeitpunkt geliefert werden.
Abschluss
Die Verwendung von Personalisierung in Skala kann das Kundenerlebnis erheblich verbessern, aber Unternehmen müssen die Datenerfassung und -analyse optimum nutzen. Unternehmen können relevante und zeitnahe, maßgeschneiderte Erlebnisse mit scharfem Kundenbindung bieten, nachdem sie Kundenpräferenzen, Verhaltensweisen und Bedürfnisse verstanden haben. Unternehmen, die Daten integrieren, fortschrittliche Analysen einsetzen, Prozesse automatisieren und sicherstellen, dass die Privatsphäre und Genauigkeit die Kundenbeziehungen durch skalierte Personalisierungsbemühungen vertiefen.
Der Beitrag Personalisierung im Maßstab: Die Rolle von Daten in der Kundenerfahrung erschien zuerst auf DataFloq.