Блог

Повернутися до всіх статей

Основні шляхи покращення сервісу обслуговування клієнтів за допомогою BI

|

Найбільшою цінністю будь-якого бізнесу є клієнти та рівень їхньої лояльності. Здобути лояльність клієнтів можна за допомогою високого рівня обслуговування клієнтів. Це те, що запам’ятовується і те, що змушує клієнта приходити знову і знову. Нещодавній стрес, викликаний пандемією, змусив організації різко змінити свою політику, перевести весь бізнес в онлайн і навчитися підтримувати рівень клієнтського сервісу вже в мережі. Підтримка своїх клієнтів у складні часи призводить до збереження постійних клієнтів та лояльності у довгостроковій перспективі. На даний момент ринок дуже динамічний, на який впливають різні зовнішні фактори та зміни. У таких умовах явна перевага матиме клієнтоорієнтовані компанії, які можуть приймати рішення на основі даних. У цьому може допомогти Business Intelligence.

BI є незамінним інструментом у процесі прийняття рішень та ведення ефективної бізнес-діяльності. Він дозволяє об’єднати кілька джерел даних, збирати та аналізувати дані для вирішення поставлених завдань. Основні завдання, які покриває BI – надання, аналіз та розуміння поточного стану, виявлення закономірностей, тенденцій, змін та можливість оперативно відреагувати на них.

Основні способи покращення сервісу обслуговування клієнтів за допомогою BI:

  1. Створення єдиного джерела достовірних даних. Зазвичай компанії отримують дані із різних джерел даних (ERP, CRM, сайт, соцмережі тощо). Маючи кілька джерел досить складно зрозуміти, що і де відбувається. BI об’єднує всі джерела даних у єдину інформаційну панель та надає користувачеві повну інформацію про взаємодію компанії з клієнтами в одному місці;
  2. Отримання інформації в режимі реального часу. Раніше на проведення аналітики даних витрачалися години, а в деяких випадках навіть дні. Рішення, прийняті на вже «застарілих» даних, є неефективними. Це, зі свого боку, негативно впливало на конкурентоспроможність компанії. BI-інструменти дозволяють проводити аналіз даних у режимі реального часу, передаючи потокові дані із різних джерел на дашборд. Користувач має можливість швидко аналізувати, робити висновки та швидко реагувати на поведінку клієнтів;
  3. Прийняття обґрунтованих рішень. BI дозволяє використовувати правдиві дані в процесі прийняття рішень, що позбавляє будь-яких неточностей та здогадів. Дашборд показує, які канали найбільш успішні з точки зору конвертації клієнтів, що дозволяє адаптувати стратегію та внести зміни для максимізації ROI. Наприклад, можна визначити ефективність PPC-кампаній та публікацій у соцмережах та, якщо необхідно, перенаправити бюджет;
  4. Багатоканальність. Клієнти в сучасних умовах передбачають можливість зв’язатися з компанією будь-яким зручним способом та у будь-який момент часу для швидкого вирішення їхніх проблеми. Довге обговорення в чаті, потім необхідність передзвонити та передати запит іншому фахівцю без передачі інформації від клієнта може дуже негативно вплинути на клієнта. За даними досліджень, 89% клієнтів роздратовані необхідністю повторювати свою проблему кожному новому спеціалісту зі служби підтримки. Багатоканальна персоналізація може збільшити дохід від 5 до 15%. BI надає аналітику по всіх каналах для отримання повного та детального шляху клієнта;
  5. Зменшення відтоку клієнтів. Важливо аналізувати та визначати швидкість, з якою клієнт припиняє використання продукту чи послуги. Відтік клієнтів має безпосередній вплив на успіх та прибутковість компанії. Це також пояснюється досить дорогою заміною чи поверненням клієнтів. За допомогою BI-дашборду можна виявити та усунути проблемні ділянки, вжити відповідних заходів, щоб уникнути втрати клієнтів. Наприклад, для служби підтримки важливо визначити заявки, які потребують більше часу для вирішення проблеми. Це дає можливість з’ясувати причину, правильно відреагувати, залучити більше спеціалістів та ресурсів тощо.

 

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat