为什么数据驱动的决策是成功 CX 的基础

已发表: 2022-01-19

如果没有可操作的数据，客户体验策略注定会失败。 SAS 客户智能解决方案负责人 Lisa Loftis 在我们的 MarTech 会议上的演讲中讨论了 Futurum Research 的一些有趣的 CX 发现。

“他们最重要的发现之一是，CX 的未来在于实时数据收集分析并能够调整这些活动，以便您能够主动满足并超越客户需求，”她说。

她补充说：“在我们的理念中，数据不会改变组织——决策会。”

营销人员有责任将更多数据添加到他们的决策过程中，尤其是考虑到可用的技术。营销自动化平台通过简化过去占用营销人员大量时间的任务，使决策更加有效。

“自动化决策并不是营销人员和客户体验领导者的新关注点，”她说。 “问题在于，我们一直在谈论的由大流行引起的数字行为已经提高了 CX 决策自动化的重要性。”

以下是成功的客户体验战略需要数据驱动决策的一些原因。

数据增加了客户背景

从分析和 CRM 系统中提取的数据可以为营销人员提供急需的背景信息，以做出更好的营销决策。更重要的是，这些工具可以为品牌创造未来自动化这些选择所需的基础。

“你可以开始了解公司与客户的相关性，”Loftis 说。 “他们有产品吗？您是否有他们想要或需要的产品？他们对过去与您的互动有何感受？这些信息几乎完全属于 CRM 类别，可用于了解细分行为和提供个性化等内容。”

她补充说：“我们可以开始了解个人的动机以及他们的影响力价值是什么。构成个人背景的数据来自第三方购买的信息和社交媒体活动的混合体。”

Loftis 提供了一个使用自动化决策的大型银行的匿名案例研究，有助于说明自动化的好处。她描述了该活动如何为这家银行带来显着收益，在最初几年内每年产生 600 万个潜在客户和 80,000 到 100,000 个新帐户，营销投资回报率超过 100%。”

她还阐述了成功的营销团队使用这些技术的过程：“营销团队会生成单独的目标潜在客户列表，这些潜在客户列表会提交给中央决策引擎。该引擎结合使用预测分析和机器学习、业务规则和预先确定的约束来为每个客户开发潜在报价列表。”

她补充说：“因此，当客户……访问包含的频道时，该频道会联系决策引擎以获取可能的报价列表。”

营销人员明智地审查他们选择的自动化系统，确保其决策过程与组织目标保持一致。如果部署得当，这些技术可以实时优化客户报价，以提供最佳的客户体验。

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许多组织已经转向数据流，这是一种旨在解决数据管道问题的解决方案，并认识到它在决策过程中的价值。

“流数据并不新鲜，但我们处理它的方式在过去几年中发生了相当大的变化，”Loftis 说。 “实际上，它是数据仓库的一个较小版本，是另一个数据孤岛，它存在的原因有一个：存储数据。”

“问题在于，这个过程几乎总是存在滞后，”她补充道。

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数据流可以帮助营销人员捕获和汇总大量客户数据，这些数据可用于推动自动化营销流程。这一切都是实时完成的，以确保客户享受无缝体验。

Loftis 说：“为了满足客户的期望，必须在流数据进入流媒体后立即对其进行分析和处理，而不是几小时后。” “如果操作的性质不需要实时交付，则始终可以存储数据和分析结果以供以后使用。但是今天的数字参与模型意味着我们必须在数据流中移动时对数据进行分析。”

她补充说：“真正的流数据平台的目标是将高端分析直接应用于数据。”

它们是什么。 对于今天的营销人员来说，自动化平台通常是营销堆栈的中心。它们不是闪亮的新技术，而是营销人员可以依靠的可靠的中坚力量，以帮助他们在拥挤的收件箱和内容泛滥的网络中脱颖而出。

他们是如何改变的。 为了帮助营销人员赢得注意力之战，营销自动化供应商已经从依赖静态电子邮件活动扩展到为电子邮件、登录页面、移动和社交提供动态内容部署。除了投资于用户界面和可扩展性之外，他们还结合了依赖机器学习和人工智能的功能来实现潜在客户评分等功能。

为什么我们关心。 基于帐户的营销的日益普及也一直是影响供应商路线图的力量，因为营销人员寻求以整体方式为购买群体服务 - 与所有成员及其不同的优先事项交谈。而且，理想情况下，这些工具可以让营销人员通过与 CRM 的紧密集成来发送买家信息，从而在完成交易时为销售团队提供支持。