Marketing a služby zákazníkům v roce 2021: Lepší zákaznická zkušenost díky datům a umělé inteligenci
Shrnutí webináře
Jak využít datovou vědu a umělou inteligenci (AI) pro zvýšení akvizice nových zákazníků a retence těch stávajících? A jak mohou vaše zákaznická data přispět k lepší péči o zákazníky a zvyšování hodnoty zákazníka v čase?
Náš lednový webinář přinesl dvacet minut podrobného rozboru, co pro vás datová věda dokáže udělat. Naši datoví experti, Jiří Lužný a Václav Janoušek, téma přiblížili za pomoci názorných praktických příkladů, jak aplikovat datovou vědu a AI pro vylepšení vaší marketingové strategie a zákaznického servisu.
Mnoho firem se v oblasti využití dat potýká s významnými překážkami – nejen těmi na straně dat samotných, ale i správy dat, ochrany soukromí a zabezpečení. Značná část překážek také spočívá v tom, že jsou data rozdělená ve vzájemně nepropojených úložištích (datových silech).
Praktický užitek zákaznických dat přesahuje pouhý záznam informací o aktivitách zákazníků v minulosti. AI, a zejména pak strojové učení, lze využít ke zpracování rozsáhlých objemů dat a k tvorbě predikcí budoucího chování zákazníků. Síla strojového učení nám umožňuje poznat naše zákazníky mnohem detailněji. V důsledku pak můžeme optimalizovat interakce se zákazníky a komunikační kanály a zlepšit tak celkovou zákaznickou zkušenost.
Vybrané praktické příklady užití AI v digitálním marketingu zahrnují např.:
Náš lednový webinář přinesl dvacet minut podrobného rozboru, co pro vás datová věda dokáže udělat. Naši datoví experti, Jiří Lužný a Václav Janoušek, téma přiblížili za pomoci názorných praktických příkladů, jak aplikovat datovou vědu a AI pro vylepšení vaší marketingové strategie a zákaznického servisu.
Mnoho firem se v oblasti využití dat potýká s významnými překážkami – nejen těmi na straně dat samotných, ale i správy dat, ochrany soukromí a zabezpečení. Značná část překážek také spočívá v tom, že jsou data rozdělená ve vzájemně nepropojených úložištích (datových silech).
Praktický užitek zákaznických dat přesahuje pouhý záznam informací o aktivitách zákazníků v minulosti. AI, a zejména pak strojové učení, lze využít ke zpracování rozsáhlých objemů dat a k tvorbě predikcí budoucího chování zákazníků. Síla strojového učení nám umožňuje poznat naše zákazníky mnohem detailněji. V důsledku pak můžeme optimalizovat interakce se zákazníky a komunikační kanály a zlepšit tak celkovou zákaznickou zkušenost.
Vybrané praktické příklady užití AI v digitálním marketingu zahrnují např.:
- Propensitní modely umožňují zefektivnění kampaní prostřednictvím identifikace zákazníků vhodných ke cross-sell a upsell aktivitám
- Analýza sentimentu pro monitorování zákaznického sentimentu v reálném čase na základě zákaznických recenzí a hodnocení produktů a služeb
- Rekomendační modely využívané v e-commerce umožňují vytvořit a navrhnout cílená doporučení produktů pro konkrétní zákazníky
- Predikce budoucí hodnoty zákazníků vyjádřená jako očekávané útraty zákazníků umožňuje upravovat výši slevy nabídek pro jednotlivé zákazníky
- Segmentace zákazníků na základě hodnoty umožňuje monitorovat hodnotu zákaznické báze a vývoj v čase; výhodou je schopnost lépe zacílit marketingové aktivity a možnost sledovat vliv těchto intervencí
- Next Best Action (NBA) model je možné využít pro optimalizaci cesty v průběhu životního cyklu zákazníka