همانطور که داده های دریاچه های سازمانی همچنان حجم زیادی از داده های مشتریان بدون ساختار را با سرعت چشمگیر جمع می کنند، کسب و کار من با افزایش فشار برای تجزیه و تحلیل تمام این داده ها برای افزایش تجربه مشتری از طریق تصمیم گیری آگاهانه است. ادغام داده های بزرگ به فرایندهای CRM سازمانی با هدف افزایش استانداردهای خدمات مشتری، محاسبه ROI ها در ابتکارات مختلف و اساسا پیش بینی رفتار مشتری است. بنابراین، نقش تجزیه و تحلیل داده های بزرگ فراتر از راننده رضایت مشتری به ابزار جامع مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) است.
همانطور که انتظارات مشتری همچنان با نوآوری های تکنولوژی جدید و گسترش دستگاه های تلفن همراه ادامه می یابد، کسب و کار ها به شدت مایل به پول در این روند با استفاده از آنها برای ارائه تجربیات شخصی. تجزیه و تحلیل مشتری در حال ایجاد نقش مهمی در سفر مشتری با ایجاد نقاط لمس متعدد در تمام سطوح قیف فروش و هر تعامل دیگر است.
نرم افزار CRM در گذشته به دلیل مجموعه محدودی از قابلیت هایی که فراتر از مدیریت ارتباط با مشتری نبودند، به دلیل انتظارات مشتریان نتوانسته بودند برآورده شود. با تمرکز بر سرویس دهی به مشتریان، داده های بزرگ در نرم افزار CRM به منظور ایجاد آنچه که امروزه به عنوان CRM بزرگ داده شناخته می شود، به نرم افزار CRM متصل می شوند. ترکیبی از فناوری های اطلاعاتی بزرگ و یک نرم افزار CRM می تواند ریسک درآمدی سودمند برای کسب و کارهایی باشد که علاقه مند به بهبود محصولات و خدمات خود هستند و از طریق درک احساس مشتری به آنها کمک می کند. کارشناسان CRM مانند SugarCRM، مایکروسافت داینامیکس و Salesforce قبلا متعهد شده اند ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ خود را در پیشنهاداتشان ترکیب کنند.
نمای 360 درجه مشتریان
فعالیت های مشتری گرا در حوزه های مختلف مانند فروش، بازاریابی چند کاناله، خدمات مشتری و مراکز تماس - در یک شرکت، تعاملات مشتری را افزایش می دهد و دیدگاه 360 درجه از مشتریان را برای قابلیت های بهتر تصمیم گیری می کند. فناوری های اطلاعاتی بزرگ، کسب و کار را با گزینه های مقرون به صرفه برای ادغام انواع مختلف داده ها در سراسر سیستم های خود را. با تکثیر تعداد زیادی از نقاط لمس مشتری مانند دستگاه های تلفن همراه، پشتیبانی از پشتیبانی از ویدئو و انجمن های آنلاین، روند جمع آوری داده ها از این فضاهای تعاملی یک وظیفه سنگین است. برای مشاهده جامع مشتریان خود، شرکت ها نیاز به یک استراتژی قوی تجزیه و تحلیل داده ها دارند که داده های ساخت یافته و غیر ساختاری تولید شده در منابع مختلف را ادغام می کند و به دنبال تجزیه و تحلیل های دقیق در یک مکان مرکزی است.
ابتکار شنیداری رسانه های اجتماعی
همچنین به عنوان نظارت بر رسانه های اجتماعی شناخته شده است، گوش دادن به رسانه های اجتماعی، بالا رفتن از نمودارهای محبوبیت است، زیرا شرکت ها علاقه مند به شناسایی و ارزیابی مکالمات آنلاین درباره محصولات و مارک هایشان هستند. این گفتگوها در اینترنت منبعی برای مقدار زیادی اطلاعات غیر ساختاری هستند که می توانند برای مشاهده بینش مصرف کننده از آنها نظارت و تحلیل شود. هنگامی که اهداف ابتکاری برای گوش دادن به رسانه های اجتماعی تعریف شده است، سازمانی می تواند ابزار تحلیلی درست را شناسایی کند که به صورت یکپارچه با نرم افزار فروش قدیمی خود ادغام می شود. ابزار شنیداری رسانه های اجتماعی، تکنیک های هوش مشتری را برای نظارت و جمع آوری داده های غیر ساختاری در قالب نظرات از انجمن های حمایت آنلاین مصرف کنندگان، رسانه های اجتماعی و نظرسنجی های آنلاین، ترکیب می کند. تمام این داده های بدون ساختار با داده های ساخت یافته که قبلا در پایگاه داده شرکت وجود دارد، پیوند داده شده و با تجزیه و تحلیل داده های دقیق با تکنیک های داده کاوی سنتی ارتباط دارد. اطلاعات مشتق شده، گنجینه ای از بینش برای بازاریابان برای ترکیب در حالی که فرمول بندی استراتژی های بازاریابی موثر است.
ظهور جریان تجزیه و تحلیل
با گسترش رسانه های اجتماعی به عنوان یک دارایی جدید در عملیات CRM، شرکت ها علاقه مند به استفاده از رسانه های اجتماعی برای ایجاد تعاملات شخصی تر با پایگاه مشتری خود هستند. جریان تجزیه و تحلیل یا جریان جریان رویداد به شرکت ها کمک می کند حجم زیادی از داده های در حال حرکت شناخته شده به عنوان جریان داده ها تجزیه و تحلیل. جریان رویداد از وقایع رخ می دهد که به عنوان یک نتیجه از یک اقدام در یک سیستم در یک نقطه معینی در زمان اتفاق می افتد. این اقدام معمولا یک فعالیت تجاری مانند یک کمپین بازاریابی دیجیتالی را که پاسخ مشتریان و مخاطبان آنلاین را در قالب رویدادهایی مانند کلیک، توییت و یا برخی فعالیت های قابل اندازه گیری دیگر دریافت می کند، احاطه می کند. این رویدادها پس از وقوع آن اتفاق می افتد و اطلاعات در سیستم عامل های مختلف مانند نرم افزار CRM در زمان واقعی منتقل می شود و به کسب و کار اجازه می دهد که بر اساس تعامل مشتریان خود را تنظیم کنند. به عنوان مثال، یک ابزار تجزیه و تحلیل جریان مانند Apache Flink، که توسط موتورهای قابل توزیع SQL قابل تنظیم است، اجازه ذخیره سازی رویدادها و داده ها را در زمان واقعی می دهد که می تواند با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل سنتی نیز قابل دسترسی باشد.
با استفاده از مزایای اعم از پشتیبانی و خدمات شخصی بر مبنای اطلاعات در زمان واقعی، داده های بزرگ راه های مختلفی را برای CRM باز کرده است. یک برنامه پیاده سازی پایدار نقش کلیدی برای کسب و کارهایی که به دنبال ادغام تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در نرم افزار CRM خود هستند، نقش مهمی ایفا خواهند کرد.
