Klienci chcą, by firmy łącząc ich historyczne dane związane z interakcjami i zakupami oraz śledząc na bieżąco ich aktywność w sieci doskonale wiedziały, kiedy i z jaką ofertą się zwrócić. Mówiąc wprost – domagają się, by firma znała ich „na wskroś”.

Narzędzi oferujących taką możliwość jest na rynku coraz więcej. Jak jednak pokazuje doświadczenie, w budowaniu firmowych rozwiązań pozwalających na pełne poznanie klienta często jest więcej marketingu niż realnych możliwości.

Poznaj technologie, aby poznać klienta

Jak wynika z najnowszego badania firmy NewVantage, aż 98,6% zaproszonych do niego przedsiębiorstw, wśród których znalazły się takiej firmy jak JP Morgan, Citi Group, Goldman Sachs, GlaxoSmithKline, Ford Motor Comany czy Motorola, przyznało, że już od pewnego czasu realizuje proces tworzenia data-driven culture, czyli modelu efektywniejszego docierania do klientów dzięki danym. Jednocześnie, zaledwie 32% potwierdziło wymierne sukcesy na tej drodze, liczone głównie w przyrostach osiąganych wyników finansowych. Tymczasem, w analitykę Big Data oraz implementację sztucznej inteligencji inwestują niemal wszyscy, bo aż 97% firm i organizacji. Dlaczego więc tak rzadko inwestycje te pozwalają na rzeczywistą poprawę dotarcia do klientów i maksymalizację zysków?

Chodzi oczywiście o stosowane do tego celu środki. Szumnie zachwalane przez czołowych graczy na rynku IT systemy mające tworzyć 360-stopniowe widoki klienta, w praktyce pomagają tylko uporządkować pewne procesy czy ułatwić kontakt, mając niewiele wspólnego z tworzeniem tzw. doświadczeń łączonych. Głównie dlatego, że wszyscy integrują zwykle dane z wielu źródeł informacji o klientach na poziomie baz danych a nie na poziomie znaczeń. Systemy tego typu nie są zdolne do poznania oczekiwań klienta, „przeczytania” ze zrozumieniem jego zamiarów czy prognozowania usług, którymi będzie zainteresowany w przyszłości, oceniając to np. na podstawie jego wpisów na Facebooku. Dokonują prostej analizy cyfrowych kodów, a potrzebna jest logiczna analiza wypowiedzi, zwrotów, opinii. Narzędzie do tego celu powinno więc potrafić „zrozumieć” to co mówi i pisze klient, jak tłumaczy Jacek Grzyb z firmy teamLeaders.

Kłopotliwe przenosiny

Problemem jest także samo przenoszenie danych do nowo wdrażanych systemów, w tym tych do zarządzania relacjami z klientami. Klasyczne CRM-y wymagają zasilania ich danymi od podstaw, czyli przenoszenia rekordów z kilkunastu a nawet kilkudziesięciu dotychczasowych aplikacji. To czaso- oraz pracochłonny proces, który nierzadko kończy się fiaskiem.

Ekspert zauważa, że dane o tym co komentuje klient, w jakich wydarzeniach bierze udział, jakie produkty i usługi kupował dotychczas oraz jakie są jego opinie na ich temat są rozproszone po dziesiątkach a nawet setkach źródeł. W tzw. tradycyjnych systemach trzeba je wszystkie ręcznie „podpinać” do nowego systemu. Tymczasem, dużo prościej i bezpieczniej jest wykorzystać sztuczną inteligencję do tego, by ominąć potrzebę fizycznego łączenia danych z różnych źródeł rozpoznając tylko ich znaczenia i zbudować platformę 360-stopniowego widoku klienta, która nie wymaga skomplikowanej migracji danych.

Klienci znani lepiej przez liderów

Pomimo, iż trend łączonych doświadczeń i pełnego widoku klienta, umożliwiającego jego poznanie dzięki śledzeniu internetowej aktywności oraz wszystkich prób kontaktu z firmą wieloma kanałami staje się popularny, większość firm nie jest w stanie na niego odpowiedzieć. Informuje o tym jeden z wniosków z raportu The Customer Data Imperative, przygotowanego przez SAP oraz Econsultancy. 63% firm określonych przez analityków jako liderów napędzania sprzedaży danymi jest przekonanych, że ich systemy IT gromadzą cyfrowe informacje klientów i podpowiadają marketingowcom spersonalizowane oferty we właściwym czasie. W przypadku firm z drugiej – mainstreamowej kategorii – odsetek ten wyniósł już jedynie 7%.

Źródło: teamLeaders