Pravo pitanje je da li kompanije koriste te podatke u tu svrhu i da li mogu postojećim rešenjima da ih pretvore u vrednost?
Prikupljanje podataka i pogotovo njihova analiza, omogućava kompanijama da predvide ponašanje kupaca, preciznu metriku za praćenje učinka svojih marketinških kampanja, bolje razumevanje potreba kupaca, kao i informacije kako da tačno ponude šta mu treba u trenutku kad mu to treba i to na kanalu na kome se kupac nalazi. Kao krajnji rezultat, kompanije mogu da dobiju zadovoljnog i lojalnog kupca uz ostvarenu dodatnu dobit.
Veliki broj kompanija već poseduje neki vid CRM rešenja, ali u većini slučajeva ona nisu dovoljna za dobijanje ovakvih izlaznih informacija, već ih je potrebno nadograditi analitičkim alatima. CRM pomaže kompanijama da izgrade odnose sa svojim kupcima, što zauzvrat stvara lojalnost i omogućava zadržavanje kupaca. Može se reći da je to jedan od najvažnijih prodajnih alata, jer vam omogućava da bliže upoznate potrebe kupaca. S obzirom da je lojalnost kupaca faktor koji utiče na prihod kompanije, važno je da iz vašeg CRM-a dobijete sve relevantne informacije o njihovom ponašanju.
Analitički alati vam omogućavaju da te podatke pretvorite u vredne informacije koje će vam pomoći da poboljšate njihova iskustva i povećate prodaju. Izlazni parametri treba da vam tačno odrede šta da ponudite kupcu, daju uvid kada je kupac nezadovoljan i kako da mu rešite nezadovoljstvo adekvatnom ponudom ili uslugom, obezbede sistem preporuke novih proizvoda, kreirate kampanju koja je u skladu sa njihovim potrebama itd.
66% kupaca očekuje da kompanije poznaju njihove jedinstvene potrebe i očekivanja, a 52% očekuje personalizovane ponude. (Salesforce Research)
Još jedna prednost analitičkih alata i prediktivnih modela je što omogućavaju kompanijama različite predikcije na osnovu tih podataka. Sa današnjim napretkom tehnologije, sve je to mnogo dostupnije nego što je nekada bilo, pa se na takvim rešenjima radilo i na našem tržištu poslednje tri godine. Saga, IT kompanija sa našeg tržišta je razvila platformu koja je zasnovana na veštačkoj inteligenciji i pomoću koje kompanije mogu da, pre svega, segmentiraju kupce, grade održive odnose sa njima personalizacijom ponude i na taj način smanje procenat njihovog nezadovoljstva, što dovodi do većeg zadržavanja kupaca i povećanja lojalnosti, a kompanije mogu da dobiju i uvid u vrednost koju kupac donosi, na primer za godinu dana. Dakle, napredni sistemi sadrže modele za segmentaciju kupaca, modele za preporuku kao i modele za predikciju odlaska kupaca, ali i brojne druge.
Segmentacija vam omogućava bolje razumevanje ponašanja kupaca, što vam daje mogućnost da bolje prilagodite komunikaciju ka kupcu prema njegovom segmentu. Ako na primer kupac pripada nekom segmentu koji predstavlja potencijal za prelaz u premium segment, kompanija u skladu sa tim može da ga motiviše da obavi kupovinu slanjem određenih ponuda u skladu sa njegovim preferencijama, u čemu glavnu ulogu igraju modeli za preporuku.
Na drugoj strani imamo modele predikcije za kupce koji imaju tendenciju da pređu u neaktivan segment ili da prestanu da budu korisnici. Ovi modeli mogu da omoguće pravovremenu reakciju na neko nezadovoljstvo kupaca. U slučaju kada model odredi za nekog kupca da ima tendenciju da pređe u neaktivan segment, kompanija može da reaguje tako što će definisati sledeću najbolju ponudu za njega, u skladu sa njegovim customer lifetime value-om (ukupnom vrednošću koju kupac donosi kompaniji).
Jednom kada dobro upoznate svoje kupce, to znanje možete iskoristiti za personalizaciju svake interakcije, a samim tim i za povećanje njihovog zadovoljstva. Kupci danas imaju više izbora i mogućnosti nego ikad ranije, što implicira da ste vi odgovorni za razumevanje i zadovoljavanje njihovih potreba.
