Цифровая трансформация быстро ускорилась за последние два года. По данным PwC53% компаний (в опросе 1250 руководителей по всему миру) за это время ускорили цифровую трансформацию, при этом 57% сообщили, что технологии имеют решающее значение для их эффективности.

Компании, инвестировавшие в цифровые технологии, процессы и модели поведения за последние два года, также с большей вероятностью добились ключевых бизнес-результатов. Одним из важнейших результатов стало улучшение качества обслуживания клиентов. Среди лидеров цифрового IQ (где ИТ-директора и их деловые партнеры «синхронизированы») 79% респондентов смогли улучшить качество обслуживания клиентов в результате инвестиций в технологии (по сравнению с 64% других руководителей).

Конечно, существует множество технологий, которые работают на благо пользователей и клиентов, включая управление данными и платформы данных о клиентах, которые Adobe Цифровые тренды 2022 года отчет считается ключевым технологическим приоритетом высшего руководства на 2022 год.

Мы также можем включить в это цифровую аналитику, которую Gartner описывает как «инструменты, которые предоставляют диагностическую информацию о действиях посетителей и CX в адаптивных веб-приложениях и мобильных приложениях». Эти инструменты обычно используют технологию воспроизведения сеанса, которая может включать в себя комбинацию аналитики событий и сопоставления кликов, показывая путешествие или события, которые произошли для одного пользователя на веб-сайте или в приложении, дополненные некоторыми функциями сегментации и прогнозной аналитики.

Но чего эти платформы действительно могут помочь компаниям достичь? Ниже мы рассмотрим некоторые ключевые элементы стратегии CX и то, как технологии данных и цифровых технологий могут ее реализовать.

Аналитика продукта, которая отслеживает взаимодействия в режиме реального времени для улучшения пути клиента

Согласно с исследование McKinsey, 93 % респондентов (в опросе 260 руководителей CX) говорят, что используют показатели на основе опроса (такие как оценка удовлетворенности клиентов или оценка усилий клиентов) в качестве основного средства измерения эффективности CX. Однако McKinsey также сообщает, что только 15% руководителей полностью удовлетворены тем, как их компания измеряет CX, и только 6% выразили уверенность в том, что их система измерения позволяет принимать как стратегические, так и тактические решения.

Как смело спрашивает McKinsey, «зачем использовать опрос, чтобы спросить клиентов об их опыте, когда данные о взаимодействии с клиентами можно использовать для прогнозирования как удовлетворенности, так и вероятности того, что клиент останется лояльным, убежит или даже увеличит бизнес?»

Действительно, количественные данные о событиях, основанные на реальных (и часто в реальном времени) взаимодействиях с клиентами, могут не показать, что клиент думает о вашем продукте, но они могут быть гораздо более эффективными, когда речь идет об улучшении работы услуги и, следовательно, удовлетворенность клиентов.

В Econsultancy Прогнозы CX на 2022 год, Стеффан Аквароне, генеральный директор Paygora, назвал рост числа новых технологий (для измерения и анализа CX непосредственно на основе поведенческих данных) тенденцией, в которую в этом году будут инвестировать многие другие компании. «Это может быть тепловое картирование или мобильное программное обеспечение для сканирования данных в магазинах, — сказал он, — потенциально более инвазивное использование технологий измерения реакции человека на краю полки, вплоть до повышения сложности цифровой аналитики для выявления и устранения боли в Интернете». баллы или определите лучшее время для подачи программных предложений или действий».

Такие платформы, как Heap.io, также помогают компаниям понять путь клиента, не только отслеживая взаимодействие с клиентом, но и используя технологию машинного обучения для захвата и анализа взаимодействия в реальном времени на веб-сайте или продукте. Это, например, может быть то, где и когда клиенты нажимают, выделяя любые болевые точки, которые мешают линейному пути клиента. В свою очередь, платформа превращает данные в полезную информацию, рекомендуя, как и где именно компании могут ее улучшить.

Другие конкурирующие платформы, такие как ContentSquare, FullStory и Quantum Metric, предлагают аналогичные услуги цифровой аналитики, способствуя развитию отрасли, которая, по прогнозам, будет стоить 8,91 миллиарда долларов к 2026 году.

Руководство по составлению карты пути клиента

Аналитика обратной связи для объединения и анализа того, что клиенты думают о вашем бренде

Отзывы клиентов — еще один важный способ для компаний постоянно оптимизировать клиентский опыт. Как Econsultancy «Внедрение стратегии CX: руководство по передовому опыту»Согласно утверждениям, циклы обратной связи «могут формировать стратегию и инновации, помогать совершенствовать продукты и услуги, а также выявлять проблемы и разочарования клиентов, которые могут привести к их оттоку». Когда дело доходит до источников, отзывы клиентов могут «исходить из опросов, отзывов клиентов и запросов в службу поддержки клиентов, а также могут сочетаться с другими источниками информации, такими как аналитика продуктов и контента, для выявления возможностей для оптимизации».

Однако одна из самых больших проблем с этим типом исследования клиентов заключается в том, что данные обычно связаны с прошлыми взаимодействиями, а это означает, что они часто устаревают к тому времени, когда команды могут принять меры. Более того, данные обратной связи часто несопоставимы и хранятся в разных наборах данных, что затрудняет получение маркетологами полезных сведений. Например, некоторые клиенты могут оставлять отзывы на Trustpilot, а другие — в социальных сетях. Если эти вопросы решать отдельно, как бренды могут выявлять более крупные и насущные тенденции?

Именно здесь аналитические платформы могут быть чрезвычайно эффективными, предлагая компаниям возможность унифицировать, измерять и анализировать все типы отзывов клиентов в режиме реального времени. Chattermill — один из ярких примеров, используемый такими брендами, как Uber, Deliveroo и Transferwise. Чаттермилл описывает свою услугу как «унифицированную информацию о клиентах», предлагая «понимание, которое в конечном итоге основано на том, что ваши клиенты действительно думают и думают о вашем бренде».

Компания Wonderflow, которая недавно привлекла финансирование в размере 20 миллионов долларов, предлагает аналогичную услугу, которую она описывает как «голос анализа клиентов». Используя искусственный интеллект, Wonderflow анализирует настроения клиентов и использует свое озеро данных, чтобы определить, какие функции продукта следует улучшить (чтобы повысить общую удовлетворенность клиентов). По материалам Venture BeatWonderflow помог ведущей компании по производству электроники повысить рейтинг своего пылесоса на 0,7 после того, как определил, что клиентам было трудно чистить фильтры предыдущей версии продукта.

Предиктивная аналитика для обеспечения персонализированных взаимодействий, повышающих лояльность

Вместо того, чтобы действовать на основе исторических отзывов клиентов (из опросов и других качественных данных), многие платформы аналитики CX позволяют компаниям упреждать и прогнозировать степень удовлетворенности клиентов.

Конечно, McKinsey заявляет что это ключевая часть подхода к клиентскому опыту, основанного на данных, с алгоритмами, генерирующими прогнозные оценки для каждого клиента на основе характеристик пути. «Эти оценки позволяют компании прогнозировать удовлетворенность отдельных клиентов и оценивать результаты, такие как доход, лояльность и стоимость обслуживания», — заявляет McKinsey. «В более широком смысле они позволяют руководителям CX оценивать окупаемость конкретных инвестиций в CX и напрямую связывать инициативы CX с бизнес-результатами».

Кроме того, на более детальном уровне платформы предиктивной аналитики (и их работа в режиме реального времени) также могут позволить компаниям обеспечивать ежедневное взаимодействие с клиентами и предотвращать возникновение проблем. McKinsey приводит один пример авиакомпании, которая смогла выявить клиентов, подверженных риску оттока из-за задержек или отмен, и предложить им персонализированную компенсацию, чтобы поддерживать позитивные отношения.

Платформы предиктивной аналитики (или механизмы персонализации, как их также называют) не только удерживают клиентов, но и являются эффективным инструментом для построения отношений и повышения лояльности потребителей. Измерение пожизненной ценности клиента (CLTV) — это, например, один из ключевых факторов, который можно использовать для выявления наиболее прибыльных клиентов и для предоставления нужных рекламных акций или коммуникаций в нужное время.

Starbucks — это бренд, который успешно обеспечивает персонализацию таким образом, а одна конкретная маркетинговая кампания, основанная на искусственном интеллекте, дает положительные результаты. Как подчеркивает Deloitte в своем «Связь со смыслом‘, сеть кофеен создала более 400 000 вариантов гипер-персонализированных сообщений (связанных с предложениями еды или напитков) для своих клиентов, сделав каждое из них уникальным и привлекательным предложением для каждого человека с использованием контекстных данных, таких как местоположение и демографические данные. По данным Deloitte, в результате эффективность маркетинговой кампании Starbucks и дополнительный доход за счет погашения предложений увеличились в три раза, при этом примерно 25% от общего числа транзакций осуществляются через мобильное приложение Starbucks.

Будь то тепловая карта или полномасштабная цифровая аналитика — маркетинговые технологии, конечно, не являются серебряной пулей для CX, но они, безусловно, являются отличительной чертой компаний, у которых есть правильные основы для стратегии. И поскольку инвестиции являются ключевым приоритетом для многих организаций в 2022 году, они также могут стать конкурентным преимуществом.

Пользовательский опыт и дизайн взаимодействия