В результате отслеживание клиентских поездок, извлечение информации из этих поездок и разработка цифровых впечатлений для продолжения взаимодействия с клиентами стали еще более сложными. Компании обратились к аналитике, чтобы получить бизнес-информацию, необходимую для персонализации цифровых впечатлений и обеспечения повторных покупок.
Десятки аналитических продуктов, от простых пакетов для быстрого получения информации, помогающей заключать сделки, до прогностической аналитики, нацеленной на прогнозирование Список адресов электронной почты клиентов Филиппин действий клиентов и их желаний, наводняют рынок.
Как же предприятиям выбрать аналитический продукт, отвечающий их потребностям, и где им следует применять эти инструменты, чтобы получить от них максимальную выгоду?
Какую роль играет аналитика в создании цифрового опыта?
Мы попросили нескольких специалистов высказать свое мнение о том, какое место аналитика занимает в создании цифрового опыта.
Основополагающий, необходимый, решающий — какой бы термин они ни выбрали, все согласились с основополагающей ролью аналитики в обеспечении эффективного взаимодействия с клиентами.
(Примечание редактора: узнайте больше о том, как усовершенствовать свою практику цифровой аналитики, на саммите DX от CMSWire , который пройдет с 13 по 15 ноября в отеле Radisson Blu Aqua в Чикаго.)
Говорят специалисты по аналитике
Дэвид Ингрэм, специалист по стратегии продукта, Acquia
Дэвид Ингрэм, специалист по стратегии развития продукта в компании Acquia, занимающейся цифровым опытомДэвид — менеджер по продукту Acquia Lift , продукта, над которым я работаю с момента его создания. До этого он был архитектором решений в Acquia, помогая потенциальным клиентам оценивать Drupal и различные продукты Acquia. Он также руководил собственной консалтинговой компанией по Drupal, создавая сайты от начала до конца и работая в небольших командах. Твитнуть Дэвиду .
Проще говоря, сегодняшние потребители ожидают опыта, который соответствует и персонализирован с учетом их прошлого опыта и текущего пути с брендом. Без аналитики данных бренды работали бы в темноте — не зная ничего о своих клиентах, невозможно оправдать эти высокие ожидания.
Прошлое поведение, демография, местоположение, устройство, время — все это вливается в основанные на данных идеи, которые можно и нужно использовать для создания максимально персонализированного цифрового опыта. Аналитика данных — это стержень для предоставления увлекательных цифровых путешествий, которые увеличивают конверсию, повышают лояльность клиентов и, в конечном итоге, ведут к большему успеху в бизнесе.
Меганн Йорк, директор по маркетингу продуктов, Salesforce Marketing Cloud
Меганн — директор по маркетингу продуктов в Salesforce Marketing Cloud , платформе для предоставления 1-к-1 клиентских путешествий. Она руководит маркетингом продуктов для приложений Marketing Cloud Journey Management, Predictive Intelligence и Data & Analytics. Она присоединилась к Salesforce через приобретение iGoDigital и ExactTarget. Твитнуть Меганн
Под влиянием потребностей клиентов в лучшем опыте взаимодействия с брендами маркетинговые, торговые и сервисные организации находятся в состоянии кардинальных изменений. Сегодня клиенты ожидают персонализированного опыта, который будет безупречным, последовательным и релевантным для них во всех точках соприкосновения. Фактически, более половины потребителей (и 65 процентов покупателей B2B) утверждают, что они, скорее всего, поменяют бренд, если компания не попытается персонализировать свои коммуникации для них.
Чтобы предоставить эти персонализированные клиентские пути, ведущие компании должны гарантировать, что каждое взаимодействие с клиентом строится на основе и контекстно осознает каждое предыдущее взаимодействие. Проблема в том, что у компаний больше данных и каналов взаимодействия, чем когда-либо прежде, поэтому объединение и анализ данных для получения единого представления о клиенте может быть чрезвычайно сложным. Сейчас, как никогда ранее, маркетологи инвестируют в технологии, такие как искусственный интеллект, чтобы завершить это видение и опережать конкурентов.
Мы знаем, что компании вкладывают большие средства в ИИ, чтобы использовать возможность учиться на прошлых взаимодействиях клиентов и предоставлять персонализированный опыт. Сейчас, как никогда ранее, маркетологи используют ИИ, чтобы определить, как, когда и с какой информацией лучше всего взаимодействовать с потребителями, чтобы обеспечить масштабное взаимодействие в режиме реального времени, что было почти немыслимо всего несколько лет назад. Более того, компании могут выйти за рамки реагирования на запросы клиентов и предсказывать их потребности, например, типы контента, которые находят отклик, и лучшее время отправки для каждого взаимодействия. С помощью ИИ маркетологи могут автоматизировать решения и исключить догадки из маркетинга.
